基于多尺度时频域学习的多元长时间序列预测 被引量：1

1

作者 衡红军 李怡欣 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第2期128-142,共15页

针对现有多元长时间序列预测模型中存在的两个问题,一是仅利用单周期尺度时域信息无法捕捉序列的长期时间依赖关系,二是难以捕捉到有效的多元依赖关系。基于多层感知机,提出了一种基于多尺度时频域学习的多元长时间序列预测模型。模型... 针对现有多元长时间序列预测模型中存在的两个问题,一是仅利用单周期尺度时域信息无法捕捉序列的长期时间依赖关系,二是难以捕捉到有效的多元依赖关系。基于多层感知机,提出了一种基于多尺度时频域学习的多元长时间序列预测模型。模型首先基于傅里叶变换自适应寻找序列的不同周期作为多个尺度;然后针对每个尺度,通过序列分解,分别进行时域和频域两阶段的学习,获取序列的局部和全局时间依赖关系;随后再依据变量间的相关性分析结果,自适应建模多元序列的变量依赖关系;最后,对各尺度中不同的序列分解项应用不同的聚合方法,实现多尺度信息的互补融合。在七个真实数据集上的实验表明,该模型在超过90%的测试中位于最优或次优水平。与基于序列分解的线性模型DLinear相比,MSE实现了11%的平均降低和49.22%的最大降低,MAE实现了10%的平均降低和33.03%的最大降低。此外,模型在有效提升预测精度的同时,具有更高的运行效率。 展开更多

关键词 预测 时间序列 时频域 多尺度 序列分解 多层感知机

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基于时间尺度分离的江南梅雨量组合降尺度预测模型

2

作者 李琳琳 赵俊虎 +3 位作者 柯宗建 易香妤 乔锦荣 陈丽娟 《气候与环境研究》 北大核心 2025年第3期295-310,共16页

采用中国气象局发布的梅雨国家标准资料,以江南梅雨量为代表,分析了梅雨量多时间尺度变化特征。在此基础上,从前期海洋外强迫影响因子和美国第2代动力气候模式(CFSv2)5月起报的6~7月平均的多要素预报场中,选取不同时间尺度的预测因子,... 采用中国气象局发布的梅雨国家标准资料,以江南梅雨量为代表,分析了梅雨量多时间尺度变化特征。在此基础上,从前期海洋外强迫影响因子和美国第2代动力气候模式(CFSv2)5月起报的6~7月平均的多要素预报场中,选取不同时间尺度的预测因子,建立了基于时间尺度分离的江南梅雨量的组合降尺度预测模型,结果表明:1)江南梅雨量具有显著的年际变率和年代际变率,二者的标准差分别为120.1mm和100.3mm,变率幅度相当。2)年际尺度上,江南梅雨量与前冬ENSO、CFSv2预测的6~7月西北太平洋海平面气压等因子密切相关;年代际尺度上,江南梅雨量与前冬西半球暖池面积、CFSv2预测的6~7月西北太平洋海平面气压和热带印度洋200hPa纬向风等因子密切相关。3)利用上述因子和逐步回归方法分别建立年际分量预测模型和年代际分量预测模型,二者相加得到江南梅雨量的组合降尺度预测结果。在2014~2023年的独立检验中,模型估计的江南梅雨量和观测的相关系数为0.76,距平符号一致率为90.0%,而CFSv2模式5月起报的江南区6~7月降水量的上述两项检验指标分别为0.12和50.0%。相比于模式直接预测的降水,组合降尺度预测模型的结果有明显改进,该模型可为江南梅雨量的预测提供参考。 展开更多

关键词 江南梅雨 预测因子 时间尺度分离 组合降尺度预测模型

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基于多粒度多尺度深度时空模型的长期序列预测方法

3

作者 陈加毫 谢良 +2 位作者 廖思灏 吴雨琛 徐海蛟 《计算机科学》 北大核心 2025年第2期91-98,共8页

时间序列建模一直是金融和交通等多个领域研究的热点,时空模型因能更全面捕捉时序数据的复杂关联和趋势,受到研究者们的广泛关注。近年来,基于时空模型的长期序列预测取得显著成果,但现有方法受到多粒度或多尺度研究的限制,无法充分挖... 时间序列建模一直是金融和交通等多个领域研究的热点,时空模型因能更全面捕捉时序数据的复杂关联和趋势,受到研究者们的广泛关注。近年来,基于时空模型的长期序列预测取得显著成果,但现有方法受到多粒度或多尺度研究的限制,无法充分挖掘数据的时空信息。为解决这一问题,提出了一种多粒度多尺度深度时空模型(MMDSTM)。该模型首先通过分解初始数据获取季节、周期和粒度序列;然后,利用基于多尺度等距卷积生成尺度预测,利用基于注意力的时空特征层生成多粒度预测;最后,通过多层次融合合并多粒度与多尺度预测的预测结果。在实验中,MMDSTM相比近期的新方法在股票、交通和电池数据集上MSE指标分别下降了6.2%,21.5%和1%。多粒度和多尺度的引入显著提升了时间序列预测性能。 展开更多

关键词 多粒度学习 多尺度学习 时间序列预测 金融市场 交通流速度

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一种时频尺度下的多元短期电力负荷组合预测方法 被引量：7

4

作者 李楠 姜涛 +1 位作者 隋想 胡禹先 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第13期47-58,共12页

随机因素的增加导致电力负荷数据成分日渐复杂,使短期负荷预测的难度逐渐增大。针对该问题,提出一种时频尺度下的时间卷积网络与多元线性回归相融合的组合预测模型。利用自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mo... 随机因素的增加导致电力负荷数据成分日渐复杂,使短期负荷预测的难度逐渐增大。针对该问题,提出一种时频尺度下的时间卷积网络与多元线性回归相融合的组合预测模型。利用自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)在时频域上将负荷数据分解为若干个频率特征不同的本征模态分量,在模糊熵准则下聚类为随机项和趋势项。采用皮尔逊系数从诸多影响因素中筛选出与电力负荷高度相关的特征,鉴于小时间尺度分析更易于挖掘局部细节特征,分别构建了随机项与趋势项的细颗粒度特征集。利用具有强非线性处理能力的时间卷积网络(temporal convolutional network,TCN)去预测随机项,利用结构简单及线性拟合效果好的多元线性回归(multiplelinearregression,MLR)去预测趋势项,将二者的预测结果进行叠加重构后获得最终预测值。在新加坡和比利时两组数据集上的实验结果证明:所提模型具有较高的预测精度、较好的泛化性能及鲁棒性。 展开更多

关键词 短期电力负荷预测 时频尺度 分解算法 模糊熵 模型融合

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基于VIC模型的三峡库区流域小时尺度实时洪水预报 被引量：6

5

作者 马昊然 张海荣 +5 位作者 李晓阳 顾学志 曹辉 鲍正风 叶磊 怀晓伟 《南水北调与水利科技（中英文）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期309-318,共10页

VIC模型在流域面积大于3 000 km^(2)的大型流域日或月尺度洪水模拟中表现出良好的适用性,而在大型流域小时尺度实时洪水预报过程中的适用性尚未得到验证。以三峡库区大型流域为例,通过建立小时尺度VIC分布式洪水预报模型,构建三峡库区... VIC模型在流域面积大于3 000 km^(2)的大型流域日或月尺度洪水模拟中表现出良好的适用性,而在大型流域小时尺度实时洪水预报过程中的适用性尚未得到验证。以三峡库区大型流域为例,通过建立小时尺度VIC分布式洪水预报模型,构建三峡库区流域实时滚动洪水预报方案,将VIC分布式洪水预报模型实地化部署并应用于2022及2023年三峡库区实时洪水预报。结果表明:VIC模型应用于2014—2021年三峡库区各子流域历史洪水模拟,率定期和验证期的洪量、洪峰平均合格率均在80%以上,确定性系数均值在0.70以上,构建的VIC分布式洪水预报模型在三峡库区及其子流域洪水模拟中表现出良好的适用性;在2022及2023年三峡库区4场典型洪水的实时洪水预报中,径流深和洪峰的平均相对误差达到16.3%和5.0%,重点产流区产流量平均相对误差为7.8%,能够准确把握库区重点产流区的洪量及来水过程,因此VIC模型在大型流域小时尺度实时洪水预报中具有较大的应用潜力。 展开更多

关键词 VIC模型 实时洪水预报 小时尺度 三峡库区

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基于多尺度分段的长时间序列预测方法 被引量：3

6

作者 何胜林 龙琛 +6 位作者 郑静 王爽 文振焜 吴惠思 倪东 何小荣 吴雪清 《深圳大学学报（理工版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期232-240,共9页

针对目前长时间序列预测(long sequence time-series forecasting,LSTF)存在历史数据量大、计算复杂度高、预测精度要求高等问题,提出一种基于多尺度分段的Transformer模型.该模型基于Transformer架构进行改进和优化,使用多尺度分段将... 针对目前长时间序列预测(long sequence time-series forecasting,LSTF)存在历史数据量大、计算复杂度高、预测精度要求高等问题,提出一种基于多尺度分段的Transformer模型.该模型基于Transformer架构进行改进和优化,使用多尺度分段将时间序列切片成多个时间段进行训练和预测,降低了长时间序列的复杂性,并实现了更高精度的预测.在电力变压器油温(electricity transformer temperature,ETT)数据集、用电负荷(electricity consumption load,ECL)数据集和天气(Weather)数据集中,分别采用传统Transfomer、Informer、门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)、时序卷积网络(temporal convolutional network,TCN)和长短期记忆(long short-term memory,LSTM)5种基准模型与本研究提出的多尺度分段的Transformer模型,对长时间序列进行预测.结果表明,采用基于多尺度分段的Transformer模型在Weather数据集上对预测长度为192的时间序列预测的均方误差和平均绝对误差分别为0.367和0.407,均优于其他模型.基于多尺度分段的Transformer模型可以综合Transformer模型的优点,且计算速度更快,预测性能更高. 展开更多

关键词 计算机神经网络 时间序列预测 Transformer模型 多尺度分段 深度学习 电力预测

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基于MTS-BiGRU-DMHSA的工业负荷预测方法 被引量：1

7

作者 王汝英 马嘉骏 +4 位作者 董建强 刘万龙 张海涛 尹凯 赵博超 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期169-178,共10页

工业用电占我国全社会用电量比重大,通过工业负荷预测了解负荷趋势和用电量信息,有助于电网安全稳定运行,为电力部门发电规划提供依据,且有助于工业用户优化生产工艺和降低成本。为了兼顾工业负荷波动的不确定性以及工业用户用电行为的... 工业用电占我国全社会用电量比重大,通过工业负荷预测了解负荷趋势和用电量信息,有助于电网安全稳定运行,为电力部门发电规划提供依据,且有助于工业用户优化生产工艺和降低成本。为了兼顾工业负荷波动的不确定性以及工业用户用电行为的规律性特征,提出一种基于多时间尺度(MTS)特征的工业负荷预测方法MTS-BiGRU-DMHSA,利用MTS特征融合挖掘工业负荷的周期趋势特征和局部波动特征,提升工业负荷表征的可解释性。此外,双层多头自注意力(DMHSA)机制利用注意力权重聚焦重要特征,在挖掘输入特征关联性的同时捕捉时序关联性,强化重要特征变量与关键时间步的信息表达。在中国某工业企业五面受总柜实采数据上完成实验验证,采用2种评价指标对所提方法及5种基于神经网络的预测方法进行对比分析。实验结果表明,所提方法相较于对比方法平均误差降低逾20%,其中4.67%得益于对MTS特征的运用。通过对比各方法计算效率证实了所提方法的综合性能优势,可视化实验结果与对比分析也验证了其在工业负荷预测任务上的可行性。 展开更多

关键词 工业负荷预测 神经网络 多时间尺度特征 注意力机制 时间序列分析

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大中型拖拉机需求量混沌特征分析及预测时效研究 被引量：6

8

作者 黄玉祥 郭康权 朱瑞祥 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第8期135-139,共5页

中国大中型拖拉机需求量是一个复杂的非线性系统.该文在分析大中型拖拉机需求特点的基础上,建立了基于混沌理论的农业装备需求特性分析及预测时效模型.采用中国1952至2004年大中型拖拉机需求量的实测数据,重点研究了其需求系统的相空间... 中国大中型拖拉机需求量是一个复杂的非线性系统.该文在分析大中型拖拉机需求特点的基础上,建立了基于混沌理论的农业装备需求特性分析及预测时效模型.采用中国1952至2004年大中型拖拉机需求量的实测数据,重点研究了其需求系统的相空间重构、关联维数的确定和柯尔莫哥洛夫熵的计算.结果表明：中国大中型拖拉机需求为混沌系统,影响需求量的因素有1～12个,最大可预测的时效为8a. 展开更多

关键词 大中型拖拉机 需求分析 混沌理论 预测时效

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基于LSTM网络的时间多尺度电采暖负荷预测 被引量：21

9

作者 李香龙 马龙飞 +2 位作者 赵向阳 朱洁 徐振华 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2021年第4期71-75,共5页

电采暖负荷的准确预测对配电网安全稳定运行具有重要作用。为提高电采暖负荷预测精度,提出基于长短期记忆网络的时间多尺度电采暖负荷预测方法。该方法首先确定负荷预测网络模型参数,通过分析不同时间尺度下的电采暖负荷数据特征,在不... 电采暖负荷的准确预测对配电网安全稳定运行具有重要作用。为提高电采暖负荷预测精度,提出基于长短期记忆网络的时间多尺度电采暖负荷预测方法。该方法首先确定负荷预测网络模型参数,通过分析不同时间尺度下的电采暖负荷数据特征,在不同训练步长下,建立基于长短期记忆网络的电采暖负荷预测模型,实现电采暖负荷的准确预测。采用北京某地的电采暖负荷实测数据进行验证,结果表明在不同的时间尺度下,长短期记忆网络均能够实现电采暖负荷的准确预测。 展开更多

关键词 电采暖负荷预测 时间多尺度 长短期记忆神经网络 训练步长

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小波变换在短期气候预测模型研究中的应用 被引量：38

10

作者 尤卫红 杞明辉 段旭 《高原气象》 CSCD 北大核心 1999年第1期39-46,共8页

用小波变换的小波系数及其反演建立不同时间尺度的气候预测模型，并对昆明、玉溪和楚雄１９９１～１９９６年的月气温距平值以及滇中月降水距平值在月、季、年三种时间尺度上进行了预测试验和检验。结果表明：所建立的气候预测模型对月... 用小波变换的小波系数及其反演建立不同时间尺度的气候预测模型，并对昆明、玉溪和楚雄１９９１～１９９６年的月气温距平值以及滇中月降水距平值在月、季、年三种时间尺度上进行了预测试验和检验。结果表明：所建立的气候预测模型对月气温距平值预测的效果在月、季、年三种时间尺度上均是十分显著的，其对月气温距平值预测的距平符号相关准确率在月、季、年三种时间尺度的预测中已分别达到了７３．１％，７３．１％和６９．４％。对月降水距平值预测的效果则没有气温那么显著，而仅在月、季时间尺度上对雨季５～１０月的预测有比较明显的效果，对于干季１１～４月和年时间尺度上的预测则几乎没有效果。 展开更多

关键词 小波变换 时间尺度 气候预测模型 短期预报

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计及风电功率预测误差的需求响应多时间尺度优化调度 被引量：43

11

作者 李春燕 陈骁 +1 位作者 张鹏 张谦 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期487-494,共8页

风电功率预测存在误差,增加了电力系统运行调度的困难,影响系统风电消纳,降低系统运行的经济性。为了提高系统风电消纳能力,考虑风电功率预测误差,结合需求响应特点,从日前、日内和实时构建了电力系统需求响应多时间尺度优化调度模型。... 风电功率预测存在误差,增加了电力系统运行调度的困难,影响系统风电消纳,降低系统运行的经济性。为了提高系统风电消纳能力,考虑风电功率预测误差,结合需求响应特点,从日前、日内和实时构建了电力系统需求响应多时间尺度优化调度模型。分析居民用户需求对电价的响应,构造日前价格型需求响应的初调度策略,并在日内根据风电功率预测偏差进行电价调整后的价格型需求响应再调度。分析工业用户和商业用户的调度补偿策略,以电网运行费用最低为目标,考虑平衡风电功率实时预测误差,建立激励型需求响应的实时调度优化模型,以提高系统风电消纳能力,降低系统弃风量。算例分析表明：所提出的优化调度策略能够较好地平衡风电功率预测误差,增加系统风电消纳量,节约系统运行成本,保证用户用电的自主性,最小化需求响应调度对其的影响。 展开更多

关键词 风电消纳 风电功率预测 预测误差 多时间尺度调度 需求响应

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旅游高峰期交通流量的多时间尺度预测方法及应用 被引量：5

12

作者 李凌雁 赵欣 翁钢民 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第3期721-725,共5页

对旅游交通需求进行准确的短时预测难度很大,其时空分布规律更加难以估计。为了解决该问题,提高预测精度,首先分析了旅游交通流量的多时间尺度可预测性,进而运用多时间尺度预测方法对旅游交通流量进行了预测。结果表明,模型预测性能良... 对旅游交通需求进行准确的短时预测难度很大,其时空分布规律更加难以估计。为了解决该问题,提高预测精度,首先分析了旅游交通流量的多时间尺度可预测性,进而运用多时间尺度预测方法对旅游交通流量进行了预测。结果表明,模型预测性能良好、精度较高,从分类和分层的角度构建旅游交通多时间尺度预测模型、分析旅游交通流量分布和旅游交通流量动态分配,能够为旅游高峰期的道路交通运行态势快速评估和制定应急交通组织管理方案提供精确参考。 展开更多

关键词 旅游高峰期 交通流量预测 可预测性 多时间尺度

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多时间尺度的电力系统鲁棒调度研究 被引量：18

13

作者 范刘洋 汪可友 +2 位作者 吴巍 李国杰 葛延峰 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期1576-1582,共7页

风电预测误差是提高风电消纳比例、解决弃风问题的主要障碍。提出了考虑风电预测误差的多时间尺度电力系统鲁棒调度模型,该模型根据日前风电短期预测数据,在考虑风电可能的预测误差前提下制定机组启停计划,并根据风电超短期预测数据不... 风电预测误差是提高风电消纳比例、解决弃风问题的主要障碍。提出了考虑风电预测误差的多时间尺度电力系统鲁棒调度模型,该模型根据日前风电短期预测数据,在考虑风电可能的预测误差前提下制定机组启停计划,并根据风电超短期预测数据不断调整机组出力,使得电力系统可以在不额外增加备用的前提下应对风电预测误差。将所提出模型应用于IEEE 39节点算例中,并由蒙特卡罗法生成多组随机风电预测误差序列,验证了该模型的有效性及可行性。 展开更多

关键词 鲁棒优化 多时间尺度 风电预测误差 经济调度

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计及光伏–负荷预测不确定性的直流跨省互联电网双级调度策略 被引量：38

14

作者 李国庆 李欣彤 +1 位作者 边竞 李朝晖 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第14期4763-4776,共14页

为降低光伏、负荷出力预测不确定性对跨省优化调度运行经济性的影响,提出一种计及光伏–负荷预测不确定性的直流跨省互联电网双级调度策略。首先,采用基于每时晴空指数序列的向量自回归(vector auto-regressive,VAR)模型对光伏出力进行... 为降低光伏、负荷出力预测不确定性对跨省优化调度运行经济性的影响,提出一种计及光伏–负荷预测不确定性的直流跨省互联电网双级调度策略。首先,采用基于每时晴空指数序列的向量自回归(vector auto-regressive,VAR)模型对光伏出力进行预测。在日前时间尺度下,利用多场景随机规划方法对两省日前光伏预测出力进行场景分析。在日内时间尺度下,提出一种新的梯形模糊数等价方法对两省日内光伏、负荷预测出力进行模糊数值等价;其次,以日前光伏出力预测场景集和负荷预测曲线为基础,结合火电和抽水蓄能建立日前跨省调度模型。以日前调度结果和日内光伏、负荷出力模糊数据集为输入,结合直流功率调整策略构建日内跨省调度模型;最后以国内某省实际数据改建的跨省互联电网为系统算例,对不确定环境下的双级调度计划进行分析,验证了所提调度策略能够协调优化两省可调度资源,降低机会约束规划模型运算复杂度,改善系统运行经济性。 展开更多

关键词 光伏–负荷预测不确定性 多时间尺度 梯形模糊数 直流功率调整 跨省调度模型

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基于FY-4红外资料和光流法的不同空间尺度云团的外推可预报性研究 被引量：3

15

作者 史小康 程文聪 +2 位作者 张文军 周著华 胡艳冰 《气象》 CSCD 北大核心 2023年第5期563-573,共11页

为研究云图和不同尺度云团的外推可预报性特征,设计了一种适应于FY-4卫星红外云图(10.8μm)的云检测方法,结合区域识别算法,剥离出不同尺度的云团;使用具有HS全局约束方案的光流法,开展外推敏感试验。对2020年不同月份的12个个例的统计... 为研究云图和不同尺度云团的外推可预报性特征,设计了一种适应于FY-4卫星红外云图(10.8μm)的云检测方法,结合区域识别算法,剥离出不同尺度的云团;使用具有HS全局约束方案的光流法,开展外推敏感试验。对2020年不同月份的12个个例的统计结果表明:对亮温云图进行外推预报时,可用光流信息接近6 h,第0.5、1和6小时亮温均方根误差分别约为4.4、7.1和16.7 K,外推预报准确率随着预报时长的增加呈指数趋势降低。为消除亮温日变化影响,对云检测结果即云团分布进行不同时长的外推预报,统计结果表明:云团位置预报偏差是外推预报在第0~1小时中误差快速增长的主要原因,云团面积和位置的预报偏差是第1~6小时中误差的主要组成。>2000 km、200~2000 km、20~200 km、<20 km等尺度云团的可参考外推时长分别不超过6、1.5、1 h和15 min;外推“所有”尺度云团的预报主要体现了>2000 km尺度云团的外推预报特征;外推预报准确率随着云团空间尺度的减小而降低,这与不同尺度云团的物理属性演变特性、生命史长短等要素密切相关。以上研究结果对红外云图外推预报业务应用有一定指导意义。 展开更多

关键词 光流法 云团 尺度 预报 时长

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嫩江流域径流的可预报性及其时间尺度分析 被引量：3

16

作者 李鸿雁 姜珊 李鹏 《水文》 CSCD 北大核心 2009年第6期20-23,27,共5页

本文在阐述径流过程主要影响因素和表现特征基础上,采用混沌理论,对于嫩江流域月径流过程系统进行了延滞时间、嵌入纬度、关联维数等计算,进而进行相空间重构,计算出其最大Lyapunov指数为0.13,说明该系统具有混沌特征。初步得出如下结... 本文在阐述径流过程主要影响因素和表现特征基础上,采用混沌理论,对于嫩江流域月径流过程系统进行了延滞时间、嵌入纬度、关联维数等计算,进而进行相空间重构,计算出其最大Lyapunov指数为0.13,说明该系统具有混沌特征。初步得出如下结论：①嫩江流域中长期径流预报的预见期为7~8个月;②＂数据驱动模型＂对于中长期径流预报更有其方法的适用性;③中长期径流预报计算时段应以月为单位。 展开更多

关键词 混沌理论 可预报性 时间尺度 预见期 中长期径流预报

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不同时间尺度GM(1,1)模型对城市生活污水排放量预测的影响 被引量：4

17

作者 翟梦恩 陆宝宏 +6 位作者 常娜 李莉会 刘蕊蕊 唐文涛 阮晓波 许丹 张杰 《中国农村水利水电》 北大核心 2013年第6期32-35,共4页

研究城市生活污水排放量,有利于解决城市周边的水环境污染问题,实现水资源的可持续利用。运用1986-2010年城市生活污水排放量数据建立一系列不同时间尺度的灰色GM(1,1)模型,探讨不同时间序列建模对于模型精度的影响。研究表明,距离预测... 研究城市生活污水排放量,有利于解决城市周边的水环境污染问题,实现水资源的可持续利用。运用1986-2010年城市生活污水排放量数据建立一系列不同时间尺度的灰色GM(1,1)模型,探讨不同时间序列建模对于模型精度的影响。研究表明,距离预测现状年越近,建模时间尺度为15a的模型精度越高,进而对我国2011-2015年城市生活污水排放量进行预测,并与滚动法预测模型的成果对比。预测结果表明,2011-2015年城市生活污水排放量逐年增加,到2015年我国城市生活污水排放量在499.21-515.19亿t之间,比2010年增加了31.44%～35.65%。 展开更多

关键词 城市生活污水排放量 GM(1 1)模型 时间尺度 滚动预测法

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天气业务的现代化发展 被引量：39

18

作者 矫梅燕 《气象》 CSCD 北大核心 2010年第7期1-4,共4页

在回顾天气业务60年来的发展历程,总结天气业务发展经验的基础上,指出天气业务的现代化发展是以天气预报的精细化为基本特征,以提高精细化预报基础上的预报准确率为根本要求。天气业务60年的实践表明,天气业务的现代化发展得益于:(1)大... 在回顾天气业务60年来的发展历程,总结天气业务发展经验的基础上,指出天气业务的现代化发展是以天气预报的精细化为基本特征,以提高精细化预报基础上的预报准确率为根本要求。天气业务60年的实践表明,天气业务的现代化发展得益于:(1)大气科学理论的发展;(2)现代气象科技的进步;(3)气象业务体系的完善;(4)气象服务需求的牵引。面向现代天气业务的发展,提出了需要把握的4个要点问题:(1)数值预报技术的核心作用;(2)专业化的预报业务技术体系;(3)集约化的预报业务流程;(4)专家型的预报员队伍等。这些应成为发展现代天气业务的重点任务。 展开更多

关键词 天气业务 现代化 预报准确率 预报精细化

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GRAPES区域集合预报系统模式不确定性的随机扰动技术研究 被引量：49

19

作者 袁月 李晓莉 +1 位作者 陈静 夏宇 《气象》 CSCD 北大核心 2016年第10期1161-1175,共15页

为进一步描述GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction System)区域集合预报系统(GRAPES Me—soscale Ensemble Prediction System,GRAPES—MEPS)中GRAPES—Meso模式的不确定性特征,本研究在GRAPES—MEPS系统中引人了模式... 为进一步描述GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction System)区域集合预报系统(GRAPES Me—soscale Ensemble Prediction System,GRAPES—MEPS)中GRAPES—Meso模式的不确定性特征,本研究在GRAPES—MEPS系统中引人了模式物理参数化倾向随机扰动方案(Stochastically Perturbed Parameterization Tendencies,SPPT),随机扰动型的产生是基于-阶马尔科夫链,其具有时间相关性特征,并服从正态分布,另外经过谱展开随机场具有空间结构特征,在水平结构上较平滑和连续。本文开展了基于SPPT方案的GRAPES—MEPS集合预报试验,针对SPPT方案中随机场的扰动幅度和时间相关尺度参数开展了一系列敏感性试验,并对试验结果进行了较全面的集合预报客观检验,此外,针对一次强降水过程,分析了SPPT方案对降水预报的影响。试验结果表明,引入SPPT方案能在一定程度上提高GRAPES—MEPS系统的预报技巧,降低系统的漏报率;且能显著改进预报后期大雨量级降水的预报技巧。通过敏感性试验发现,对于GRAPES—MEPS系统,SPPT方案的效果与随机扰动场幅度的范围,及扰动场的时间相关尺度选择相关,需经过敏感性试验确定出较适合的参数。 展开更多

关键词 集合预报 随机扰动参数化倾向方案 扰动范围 时间尺度

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考虑风电功率预测误差分时补偿的电热联合系统多时间尺度调度 被引量：7

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作者 韩丽 王晓静 +1 位作者 鲁盼盼 李梦洁 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期74-85,共12页

由于风电具有不确定性,风电功率预测误差难以避免。热力系统具备储放热能力,通过调整热功率平移风电功率,可以降低风电功率预测误差的影响。但在风电并入电热联合系统时,风电变化频繁,热力系统具有较大惯性和延迟,难以与风电功率同步;同... 由于风电具有不确定性,风电功率预测误差难以避免。热力系统具备储放热能力,通过调整热功率平移风电功率,可以降低风电功率预测误差的影响。但在风电并入电热联合系统时,风电变化频繁,热力系统具有较大惯性和延迟,难以与风电功率同步;同时,热力系统不同区域对电力系统指令的响应速度也不同。因此,为了解决利用热力系统补偿风电功率预测误差时响应时间不同步的问题,提出了一种考虑风电功率预测误差分时补偿的电热联合系统多时间尺度调度策略。首先,分析概率区间误差评估和实时预测误差评估的评估周期。然后,研究热力系统中供热区域和管网的时间特性。最后,在日前阶段利用响应速度较慢的供热区域补偿评估周期较长的概率区间误差,在实时阶段利用响应速度较快的管网补偿评估周期较短的实时预测误差,建立了多时间尺度调度模型。算例分析表明,所提策略实现了不同调度周期、不同预测误差评估周期、不同热力系统区域响应速度在时间上的匹配,减少了风电功率预测误差的影响,提高了系统的风电消纳能力。 展开更多

关键词 风电功率 预测误差 多时间尺度 供热区域热惯性 管网储放热

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