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鲸鱼优化支持向量机的短期风电功率预测 被引量：47
1
作者 岳晓宇 彭显刚 林俐 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2020年第2期146-150,共5页
为提高风电预测的精度,提出一种鲸鱼优化支持向量机SVM(support vector machine)的组合预测模型。该模型针对风电序列的非平稳波动特性,首先应用集合经验模态分解技术EEMD(ensemble empirical mode de?composition)将原始风电序列分解... 为提高风电预测的精度,提出一种鲸鱼优化支持向量机SVM(support vector machine)的组合预测模型。该模型针对风电序列的非平稳波动特性,首先应用集合经验模态分解技术EEMD(ensemble empirical mode de?composition)将原始风电序列分解为一系列不同特征尺度的子序列;并引入鲸鱼优化算法WOA(whales optimiza?tion algorithm)解决SVM中学习参数选择难的问题,进而对各子序列建立WOA_SVM预测模型;最后,叠加各子序列的预测值以得到最终预测值。仿真表明,所提EEMD_WOA_SVM模型具有较高的风电预测精度,显著优于其他基本模型。 展开更多
关键词 风电预测 集合经验模态分解技术 支持向量机 鲸鱼优化算法 组合模型
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长苞铁杉种群个体年龄与胸径的多维时间序列模型研究 被引量：29
2
作者 吴承祯 洪伟 《植物生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第4期403-406,共4页
利用多维时间序列分析方法 ,建立长苞铁杉 (Tsugalongibracteata)种群胸径生长的多维时间序列模型 ,即Yt=1.7870 785Yt-1- 0 .895 0 16 7Yt-2 +0 .45 0 9997Ut- 0 .80 36 0 35Ut-1+0 .395 0 5 77Ut-2 ,其中Yt、Yt-1、Yt-2 分别为t年、t... 利用多维时间序列分析方法 ,建立长苞铁杉 (Tsugalongibracteata)种群胸径生长的多维时间序列模型 ,即Yt=1.7870 785Yt-1- 0 .895 0 16 7Yt-2 +0 .45 0 9997Ut- 0 .80 36 0 35Ut-1+0 .395 0 5 77Ut-2 ,其中Yt、Yt-1、Yt-2 分别为t年、t- 5年、t- 10年长苞铁杉胸径值 (cm) ,Ut、Ut-1、Ut-2 分别为t年、t- 5年、t- 10年长苞铁杉种群个体年龄 (a) ,模型相关系数为 0 .9998。以年轮确定种群个体年龄法与多维时间序列模型相结合 ,建立能准确反映长苞铁杉个体年龄的组合模型 ,即A =2 3.12 949- 0 .0 5 0 2 2 788D +0 .0 71795 99D2 - 0 .0 0 0 5 76 5 389D3,其中A为长苞铁杉种群个体树龄(a) ,D为长苞铁杉种群个体胸径 (cm) ,模型复相关系数为 0 .991,表明组合模型回归关系显著、效果较理想 ,可在珍稀濒危植物个体年龄确定研究中推广应用。 展开更多
关键词 长苞铁杉种群 个体年龄 胸径 多维时间序列模型 组合模型
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基于SVR-ARMA组合模型的日旅游需求预测 被引量：39
3
作者 梁昌勇 马银超 +1 位作者 陈荣 梁焱 《管理工程学报》 CSSCI 北大核心 2015年第1期122-127,共6页
短期微观旅游需求具有强非线性特征,单一的模型很难做出准确预测。针对此问题,本文分析了著名风景区黄山2010年旅游旺季(4-10月)相关日数据的特征,在此基础上建立SVR-ARMA组合模型,用SVR模型先对原始非线性数据预测,再对SVR模型预测所... 短期微观旅游需求具有强非线性特征,单一的模型很难做出准确预测。针对此问题,本文分析了著名风景区黄山2010年旅游旺季(4-10月)相关日数据的特征,在此基础上建立SVR-ARMA组合模型,用SVR模型先对原始非线性数据预测,再对SVR模型预测所产生的线性残差用ARMA模型预测,将两部分预测值几何相加得最终的预测值。最后分别与单一的SVR和ARMA模型对比,结果表明该组合模型有更高更稳健的预测精度,很适合短期微观旅游需求。 展开更多
关键词 SVR-ARMA 日旅游需求预测 组合模型
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基于Xgboost的商业销售预测 被引量：39
4
作者 叶倩怡 饶泓 姬名书 《南昌大学学报（理科版）》 CAS 北大核心 2017年第3期275-281,共7页
以德国Rossmann商场的数据为例,通过对数据的探索性分析,以相关背景业务知识体系为基础,通过可视化分析,提取隐含在数据里的特征,使用性能较优的Xgboost方法进行规则挖掘,取得较好效果。为进一步提高Xgboost方法的预测精度和泛化性能,... 以德国Rossmann商场的数据为例,通过对数据的探索性分析,以相关背景业务知识体系为基础,通过可视化分析,提取隐含在数据里的特征,使用性能较优的Xgboost方法进行规则挖掘,取得较好效果。为进一步提高Xgboost方法的预测精度和泛化性能,论文结合特征工程,采用集成学习方法,利用GLMNET和Xgboost模型拟合残差,结合LM、TSLM在趋势和季节性预测的优点,提出一种基于Xgboost的优化组合模型用以对行业数据进行预测,通过实验验证了该组合模型具有较好的精度和泛化能力。 展开更多
关键词 Xgboost 集成学习 组合模型 销售预测
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格氏栲种群个体年龄与胸径的时间序列模型研究 被引量：32
5
作者 刘金福 洪伟 《植物生态学报》 CAS CSCD 北大核心 1999年第3期283-288,共6页
本文提出格氏栲种群以年轮确定种群个体年龄并与胸径、树高确定种群个体年龄有机结合的时间序列预测个体年龄方法。通过时间序列分析，确定出格氏栲种群个体年龄与胸径关系的ＡＲＩＭＡ（１，２，０）模型，经检验该模型的相似性系数为... 本文提出格氏栲种群以年轮确定种群个体年龄并与胸径、树高确定种群个体年龄有机结合的时间序列预测个体年龄方法。通过时间序列分析，确定出格氏栲种群个体年龄与胸径关系的ＡＲＩＭＡ（１，２，０）模型，经检验该模型的相似性系数为９３．４８％，即该模型预测胸径生长量是可靠的。同时，通过ＡＲＩ－ＭＡ（１，２，０）模型预测结果与实际调查材料组合起来，建立较为准确反映个体年龄的组合模型：Ａ＝１０．１５４５１＋１．１１３８５１Ｄ＋０．０４２２００４９Ｄ２－０．０００２２７３０３Ｄ３式中Ｄ为格氏栲种群个体胸径，Ａ为格氏栲种群个体年龄，相关指数为０．９９９８。可见，组合模型的格氏栲种群个体胸径与年龄回归关系极显著，效果理想，为相应研究提供一个较为可靠的方法。 展开更多
关键词 格氏栲 个体年龄 时间序列 组合模型
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中国新能源消费预测及对策研究 被引量：35
6
作者 姜洪殿 董康银 +1 位作者 孙仁金 宋显昱 《可再生能源》 CAS 北大核心 2016年第8期1196-1202,共7页
文章从消费总量和种类两个方面,对中国新能源(太阳能、风能、水能、核能、地热能和生物能)的开发应用现状进行了详尽梳理;结合GM(1,1)灰色模型和BP神经网络模型,构建了并联型灰色神经网络组合预测模型,并对中国新能源消费量进行了预测;... 文章从消费总量和种类两个方面,对中国新能源(太阳能、风能、水能、核能、地热能和生物能)的开发应用现状进行了详尽梳理;结合GM(1,1)灰色模型和BP神经网络模型,构建了并联型灰色神经网络组合预测模型,并对中国新能源消费量进行了预测;从发展规模和增长速度两方面对不同种类新能源发展潜力进行排序。预测结果表明:到2020年我国一次能源消费总量将达3 503.1 Mt油当量,新能源消费总量为690.5 Mt油当量,占比为19.7%;中国未来将形成以风能和太阳能为核心,水能为重点的能源发展格局。文章还针对中国新能源可持续发展提出了对策和建议。 展开更多
关键词 新能源 消费量 GM(1 1)灰色预测 BP神经网络 组合预测
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基于CEEMD-SBO-LSSVR的超短期风电功率组合预测 被引量：30
7
作者 周小麟 童晓阳 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期855-862,共8页
为提高风电功率预测的精度,提出了一种基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)、缎蓝园丁鸟优化算法(satinbower birdoptimizationalgorithm,SBO)及最小二乘支持向量回归(least squares ... 为提高风电功率预测的精度,提出了一种基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)、缎蓝园丁鸟优化算法(satinbower birdoptimizationalgorithm,SBO)及最小二乘支持向量回归(least squares support vector regression,LSSVR)模型的超短期风电功率组合预测方法。针对风电序列的随机波动性,采用CEEMD对风电功率序列进行分解,将分解得到的不同特征尺度的各分量作为LSSVR模型的训练输入量。引入SBO算法对LSSVR的正则化参数与核函数宽度进行优化,建立各分量的预测模型,将各分量的预测输出值叠加得到最终的风电功率预测值。所提CEEMD-SBO-LSSVR组合预测方法不仅有效降低了预测的复杂度,而且保证原始风电序列经模态分解处理后具有小的重构误差。仿真结果表明,与其他预测模型相比,所提方法具有较高的超短期风电功率预测精度。 展开更多
关键词 超短期风电预测 最小二乘支持向量回归 互补集合经验模态分解 缎蓝园丁鸟优化算法 组合模型
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基于CEEMD-FE和AOA-LSSVM的短期电力负荷预测 被引量：27
8
作者 杨海柱 田馥铭 +1 位作者 张鹏 石剑 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2022年第13期126-133,共8页
针对电力负荷预测精度不高、效率低的问题,采用算术优化算法(AOA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的模型对经过互补集合经验模态分解(CEEMD)和模糊熵(FE)综合处理后的子序列进行预测,构建了CEEMD-FE-AOA-LSSVM预测模型。首先,利用FE算法对... 针对电力负荷预测精度不高、效率低的问题,采用算术优化算法(AOA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的模型对经过互补集合经验模态分解(CEEMD)和模糊熵(FE)综合处理后的子序列进行预测,构建了CEEMD-FE-AOA-LSSVM预测模型。首先,利用FE算法对经过CEEMD处理后的各子序列进行熵值重组,该过程提高了模型的抗干扰能力和运算效率。然后,用AOA-LSSVM模型对处理后的子序列进行预测,并将预测叠加输出。最后,通过误差函数对模型进行横向对比和纵向对比,利用两种对比结果来检验其性能。通过实验可知,与CEEMD-LSSVM、AOA-LSSVM、CEEMD-AOA-LSSVM等其他模型相比,CEEMD-FE-AOA-LSSVM组合模型能够兼顾到预测精度与预测效率两方面,做到了综合性能的提升。同时也验证了经过CEEMD或AOA处理的模型能够有效地提升预测精度。 展开更多
关键词 算术优化算法 最小二乘支持向量机 组合模型 短期负荷预测
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基于初值修正的组合灰色Verhulst模型 被引量：27
9
作者 陈露 张凌霜 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2010年第11期160-164,共5页
对灰色Verhulst模型的拟合精度进行了分析,表明初值的选取对模型精度有重要影响.为提高灰色模型的拟合精度,利用最小二乘原理确定初值中的待定常数,给出了初值修正的灰色Verhulst模型.进一步利用修正模型和传统灰色Verhulst模型建立了... 对灰色Verhulst模型的拟合精度进行了分析,表明初值的选取对模型精度有重要影响.为提高灰色模型的拟合精度,利用最小二乘原理确定初值中的待定常数,给出了初值修正的灰色Verhulst模型.进一步利用修正模型和传统灰色Verhulst模型建立了组合灰色Verhulst模型,在平均相对误差最小的原则下,利用蚁群算法确定组合权系数.最后通过两个应用实例进行了计算和分析,结果表明,通过初值修正和组合模型能够提高灰色Verhulst模型的拟合精度,便于通过程序实现. 展开更多
关键词 灰色Verlmlst模型 初值修正 组合模型
原文传递
基于LSTM-XGboost组合的超短期风电功率预测方法 被引量：22
10
作者 王愈轩 梁沁雯 +2 位作者 章思远 刘尔佳 黄永章 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第14期5629-5635,共7页
受数值天气预报信息影响,风电功率变化具有较强的随机波动性,传统单一预测模型精度较低,难以满足现实预测需求。为此,提出基于LSTM-XGboost组合的超短期风电功率预测方法。首先,基于风电场的气象数据,采用皮尔逊相关系数法筛选与风电功... 受数值天气预报信息影响,风电功率变化具有较强的随机波动性,传统单一预测模型精度较低,难以满足现实预测需求。为此,提出基于LSTM-XGboost组合的超短期风电功率预测方法。首先,基于风电场的气象数据,采用皮尔逊相关系数法筛选与风电功率强相关的气象数据,建立风电功率预测模型数据集;然后,将归一化处理的数据集作为LSTM(long short-term memory)和XGboost(extreme gradient boosting)的模型输入,分别构建LSTM和XGboost的超短期风电预测模型,在此基础上,采用误差倒数法对LSTM和XGboost的预测数据进行加权构建组合预测模型;最后,以张家口某示范工程风电场实际运行数据验证组合模型的有效性。结果表明,相较于其他4种单一预测模型,组合模型具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 LSTM模型 XGboost模型 组合模型 风电功率预测 数值天气预报信息
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利用三点法-灰色组合模型预测铁路路基沉降 被引量：22
11
作者 陈威 唐德燕 张届 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2015年第7期37-40,共4页
针对三点法与灰色GM(1,1)模型在沉降预测中的优势与不足,该文结合组合模型的构建理念,提出误差平方和最小的三点法-灰色GM(1,1)组合模型的预测方法。最后通过在实验中分析相关系数和预测误差,将组和模型预测和单预测模型进行对比,结果... 针对三点法与灰色GM(1,1)模型在沉降预测中的优势与不足,该文结合组合模型的构建理念,提出误差平方和最小的三点法-灰色GM(1,1)组合模型的预测方法。最后通过在实验中分析相关系数和预测误差,将组和模型预测和单预测模型进行对比,结果表明该方法能较好用于某铁路客运专线路基的沉降预测,为相关研究提供参考。 展开更多
关键词 高速铁路 沉降预测 组合模型 三点法-灰色GM(1 1)组合模型
原文传递
采用信息熵和组合模型的风电机组异常检测方法 被引量：22
12
作者 颜永龙 李剑 +2 位作者 李辉 孙鹏 张晓萌 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期737-743,共7页
充分利用现有数据采集与监控系统的数据是当前提高风电机组运行可靠性最迅速、有效的方式。首先根据风电场数据采集与监控数据,确定了风电机组状态参数和监测数据的风速范围;其次,建立了分别基于反向传播神经网络和最小二乘支持向量机... 充分利用现有数据采集与监控系统的数据是当前提高风电机组运行可靠性最迅速、有效的方式。首先根据风电场数据采集与监控数据,确定了风电机组状态参数和监测数据的风速范围;其次,建立了分别基于反向传播神经网络和最小二乘支持向量机的单项模型,分析了各单项模型的权重分布,并建立了较优的组合预测模型;最后,引入信息熵的概念对残差数据进行了处理,提出了风电机组状态参数的异常检测方法。验证结果表明,所提方法能准确检测出不同风电机组的发电机轴承温度异常,同时为风电机组的异常识别、故障预警奠定了基础,可为风电场工作人员制定维修策略提供参考信息,具有重要的工程价值。 展开更多
关键词 风电机组 数据采集与监控 状态参数建模 组合模型 信息熵 异常检测
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运动式治理与制度建设:中国改革开放时期经济制度变革的组合拳模式 被引量：22
13
作者 任星欣 《公共行政评论》 CSSCI 北大核心 2020年第1期3-21,195,共20页
中国从计划经济向社会主义市场经济的转型面临着制度变革的“双重挑战”:既要建立起全新的与市场经济相适应的制度体系,又要在有效新制度体系尚未就位的情况下保障基本的治理成效。应对“双重挑战”的一种重要方式是“运动式治理加制度... 中国从计划经济向社会主义市场经济的转型面临着制度变革的“双重挑战”:既要建立起全新的与市场经济相适应的制度体系,又要在有效新制度体系尚未就位的情况下保障基本的治理成效。应对“双重挑战”的一种重要方式是“运动式治理加制度建设的组合拳”:一方面,以制度建设为根基,逐步建立适应市场经济的制度体系,从而完成制度体系的本质性变革;另一方面,在缺乏有效的制度体系的情况下,通过运动式治理应对不断出现的现实问题以保障基本的治理绩效。论文对1978年至2012年土地使用制度变革历史过程的实证研究验证了上述的“双重挑战”以及“组合拳模式”的运作机制与现实成效。“运动式治理加制度建设的组合拳模式”能够缓解短期治理压力从而拥有更大试错空间,进而能够通过持续探索与调整寻求切实可行的解决方案,最终成功完成制度变革。 展开更多
关键词 制度变革 双重挑战 组合拳模式 运动式治理 制度建设
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综合地球物理方法在冀东铁矿采空区勘查中的应用 被引量：21
14
作者 彭朝晖 张家奇 肖金平 《物探与化探》 CAS CSCD 2007年第4期354-357,共4页
应用高精度磁法、电阻率剖面法、激发化法等常规地球物理勘查方法对冀东地区太古宙沉积变质铁矿采空区进行综合研究,建立冀东铁矿采空区有效的地球物理勘查组合模型,总结不同地质环境条件下各种地球物理勘查方法在冀东铁矿采空区勘探中... 应用高精度磁法、电阻率剖面法、激发化法等常规地球物理勘查方法对冀东地区太古宙沉积变质铁矿采空区进行综合研究,建立冀东铁矿采空区有效的地球物理勘查组合模型,总结不同地质环境条件下各种地球物理勘查方法在冀东铁矿采空区勘探中的适用性和有效性。 展开更多
关键词 综合地球物理方法 铁矿采空区 组合模型
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文本分类实现技术 被引量：15
15
作者 王灏 黄厚宽 田盛丰 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2003年第A01期173-179,共7页
文本分类是文本数据挖掘的重要技术.从文本分类实现过程的各个环节,包括建立文档模型、特征提取、维数约简、选择分类策略几个方面分别给出了目前实用的解决方案,同时对各种算法进行了分类和性能上的定性与定量的比较,最后讨论了国内文... 文本分类是文本数据挖掘的重要技术.从文本分类实现过程的各个环节,包括建立文档模型、特征提取、维数约简、选择分类策略几个方面分别给出了目前实用的解决方案,同时对各种算法进行了分类和性能上的定性与定量的比较,最后讨论了国内文本分类研究中的一些问题和未来的发展. 展开更多
关键词 文本分类 特征提取 维数约简 向量空间模型 相似度 组合模型
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预测页岩气产量递减组合模型的研究 被引量：19
16
作者 刘传斌 姜汉桥 +3 位作者 李俊键 糜利栋 赵林 乐雪霖 《断块油气田》 CAS 北大核心 2015年第4期481-483,487,共4页
页岩气由于微-纳米尺度流动机理和多尺度渗流规律的复杂性,给其产能评价和递减规律的预测带来很大挑战。针对Arps模型在页岩气产量递减预测中存在的局限性,学者们先后提出了SEPD模型、Duong模型和YM-SEPD模型,对页岩气产量预测起到了一... 页岩气由于微-纳米尺度流动机理和多尺度渗流规律的复杂性,给其产能评价和递减规律的预测带来很大挑战。针对Arps模型在页岩气产量递减预测中存在的局限性,学者们先后提出了SEPD模型、Duong模型和YM-SEPD模型,对页岩气产量预测起到了一定的指导作用。文中通过数值模拟对比了这3种模型的适用性,结果表明,在生产后期SEPD模型和YM-SEPD模型预测一般较生产数据偏低,Duong模型预测一般偏高。综合考虑这些模型的优缺点,提出了优化组合模型。根据组合模型的思路,生产20 a末的预测误差可控制在10%左右,较之前单一模型预测50%左右的误差,准确度大幅提高,并由实例应用进行了验证。 展开更多
关键词 SEPD模型 Duong模型 YM￣SEPD模型 组合模型 产量递减
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组合模型的GPS高程转换及精度分析 被引量：20
17
作者 郭辉 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2018年第2期34-38,共5页
针对二次曲面模型在地形起伏较大区域用于GPS高程转换中存在较大的模型误差的问题,该文构建了二次曲面-RBF神经网络组合的GPS高程转换模型,组合模型中用二次曲面拟合高程异常中的中长波项,用RBF神经网络来泛化高程异常去除中长波后的残... 针对二次曲面模型在地形起伏较大区域用于GPS高程转换中存在较大的模型误差的问题,该文构建了二次曲面-RBF神经网络组合的GPS高程转换模型,组合模型中用二次曲面拟合高程异常中的中长波项,用RBF神经网络来泛化高程异常去除中长波后的残余项,并进行了二次曲面模型、RBF神经网络模型及二次曲面-RBF组合模型的实测数据GPS高程转换、比较分析与精度评定。实例结果表明:该组合模型比二次曲面模型的转换精度提高了22%,比RBF神经网络模型的转换精度提高了40%,该组合模型的转换方法可行、精度优于单一模型。 展开更多
关键词 组合模型 GPS高程 RBF神经网络 二次曲面拟合 高程异常
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三维激光扫描影像拼接模型及试验分析 被引量：19
18
作者 郑德华 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2005年第4期466-471,共6页
从理论上推导了基于土木工程应用的三维激光扫描影像拼接模型,并提出了运用附有限制条件的间接平差模型解算拼接模型的数学方法.在试验研究中,通过三维激光影像扫描仪和全站仪采集了相应的试验数据,应用附有限制条件的间接平差模型算法... 从理论上推导了基于土木工程应用的三维激光扫描影像拼接模型,并提出了运用附有限制条件的间接平差模型解算拼接模型的数学方法.在试验研究中,通过三维激光影像扫描仪和全站仪采集了相应的试验数据,应用附有限制条件的间接平差模型算法进行了编程计算.同时还分析了考虑尺度因子的拼接模型的合理性.结果表明:拼接模型的解算方法合理有效;当设置的激光扫描脚点间隔为18mm时,激光扫描脚点间隔对拼接模型精度的影响显著. 展开更多
关键词 三维激光扫描影像 拼接模型 限制条件 间接平差模型 旋转角的精度 尺度因子
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中国流行性腮腺炎发病率模型拟合及预测效果比较 被引量：19
19
作者 刘天 姚梦雷 +4 位作者 黄继贵 吴杨 陈琦 童叶青 陈红缨 《中国全科医学》 CAS 北大核心 2020年第11期1338-1343,共6页
背景流行性腮腺炎(流腮)是中国极为严重的疾病。充分认识中国流腮的规律性并构建模型预测,对其预防和控制有重要意义。目的评价季节性自回归移动平均模型(SARIMA)、指数平滑模型、SARIMA-广义回归神经网络(GRNN)组合模型和指数平滑-GRN... 背景流行性腮腺炎(流腮)是中国极为严重的疾病。充分认识中国流腮的规律性并构建模型预测,对其预防和控制有重要意义。目的评价季节性自回归移动平均模型(SARIMA)、指数平滑模型、SARIMA-广义回归神经网络(GRNN)组合模型和指数平滑-GRNN组合模型在流腮发病率拟合及预测中的应用效果。方法利用全国2004年1月-2016年6月的流腮逐月发病率数据拟合、训练模型,建立SARIMA、指数平滑模型、SARIMA-GRNN组合模型和指数平滑-GRNN组合模型。预测2016年7-12月流腮的逐月发病率并与实际值比较,采用平均绝对误差百分比(MAPE)、平均误差率(MER)、均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)评价模型拟合及预测效果。结果SARIMA(0,0,2)(0,1,1)12为最优SARIMA模型;Holt-Winters相乘模型为最优指数平滑模型,SARIMAGRNN组合模型和指数平滑-GRNN组合模型的SPREAD最优参数分别为0.026、0.031。SARIMA模型、指数平滑模型、SARIMA-GRNN组合模型和指数平滑-GRNN组合模型拟合的MAPE、MER、MSE和MAE依次分别为15.350%、14.976%、0.336、0.286,14.346%、14.249%、0.326、0.272,7.390%、6.320%、0.034、0.123,6.952%、5.776%、0.028、0.113。SARIMA模型、指数平滑模型、SARIMA-GRNN组合模型和指数平滑-GRNN组合模型预测的MAPE、MER、MSE和MAE依次分别为11.998%、12.260%、0.022、0.138,39.582%、38.462%、0.199、0.432,8.892%、9.677%、0.020、0.109,8.872%、9.672%、0.021、0.109。结论指数平滑-GRNN组合模型为最优模型,拟合及预测效果最好,用于全国流腮发病率预测精度高;SARIMA-GRNN组合模型次之;SARIMA模型拟合及预测效果一般;指数平滑模型拟合效果较好,但预测效果较差。 展开更多
关键词 流行性腮腺炎 SARIMA 指数平滑模型 GRNN 组合模型 预测
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不同地形条件下多种GPS高程拟合模型的适应性研究 被引量：19
20
作者 董书晓 甘淑 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2014年第6期126-130,共5页
通过对几种常见模型的结构进行分析,并根据各模型的结构特点,采用"移去-恢复法"原理建立组合模型。结合工程实例,对不同地形情况下各模型的适应性进行分析,提出了适合于不同地形条件的高程异常拟合模型的选取方案。
关键词 大地高 GPS高程拟合 移去-恢复法 组合模型 适应性
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