基于三次指数平滑模型与DBSCAN聚类的电量数据异常检测 被引量：61

1

作者 肖勇 郑楷洪 +3 位作者 余忠忠 周密 李森 马千里 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期1099-1104,共6页

在电力系统的运行过程中,不可避免地会产生异常电量数据,如何高效地检测辨识这些异常数据是电力系统状态估计中至关重要的组成部分,也是电力系统运行的安全性和稳定性的基础。传统的异常检测方法只针对特定的电力系统特性,且存在计算量... 在电力系统的运行过程中,不可避免地会产生异常电量数据,如何高效地检测辨识这些异常数据是电力系统状态估计中至关重要的组成部分,也是电力系统运行的安全性和稳定性的基础。传统的异常检测方法只针对特定的电力系统特性,且存在计算量较大、准确率较低的问题。针对传统电量数据异常检测方法的不足,提出一种基于三次指数平滑模型和DBSCAN聚类的电量数据异常检测方法。三次指数平滑模型利用历史数据预测当前时刻区域用电量,然后对预测值和真实值相减得到残差项,最后利用DBSCAN密度聚类算法来对残差项进行聚类,实现电量异常数据的识别。对某电网的区域用电量数据进行实证分析并与3种常用异常检测模型进行实验对比。结果表明,三次指数平滑模型与DBSCAN聚类结合,在电量异常数据检测中检测率和误报率指标均取得了比较好的结果。 展开更多

关键词 异常检测 三次指数平滑模型 DBSCAN聚类 时间序列

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基于Holt-Winters模型的铁路月度货运量预测研究 被引量：16

2

作者 汤银英 李龙 《交通运输工程与信息学报》 2017年第2期1-5,13,共6页

铁路货运量预测是铁路运输市场分析的重要内容,对铁路货运业务的开展有着重要指导意义。铁路月度货运量数据序列是既有趋势性增长又有季节性波动特征的时间序列,Holt-Winters模型适用这类时间序列的预测。本文构建Holt-Winters乘法模型... 铁路货运量预测是铁路运输市场分析的重要内容,对铁路货运业务的开展有着重要指导意义。铁路月度货运量数据序列是既有趋势性增长又有季节性波动特征的时间序列,Holt-Winters模型适用这类时间序列的预测。本文构建Holt-Winters乘法模型来进行铁路月度货运量预测,并以某铁路局化肥月度货运量为原始数据来做实证分析,最后与灰色模型、分组回归等传统预测模型的结果进行比较,结果显示Holt-Winters模型的预测精度最高。 展开更多

关键词 铁路 货运量预测 holt-winters模型

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基于改进遗传算法的Holt-Winters模型在采空沉陷预测中的应用 被引量：13

3

作者 彭帅英 李广杰 +3 位作者 彭文 马建全 王雪冬 秦胜伍 《吉林大学学报（地球科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期515-520,共6页

针对遗传算法存在的缺陷,提出了用小生境方法改进遗传算法。为了提高采空沉陷预测精度,借助Holt-Winters模型的预测功能,应用改进遗传算法求解和优化Holt-Winters模型组合参数,形成了改进遗传算法-Holt-Winters模型组合算法。将组合算... 针对遗传算法存在的缺陷,提出了用小生境方法改进遗传算法。为了提高采空沉陷预测精度,借助Holt-Winters模型的预测功能,应用改进遗传算法求解和优化Holt-Winters模型组合参数,形成了改进遗传算法-Holt-Winters模型组合算法。将组合算法应用于长平高速公路采空区路段沉陷预测,计算表明:改进遗传算法弥补了传统遗传算法易早熟、局部寻优能力弱的缺陷;改进遗传算法-Holt-Winters模型组合算法克服了按梯度试算法搜索质量差和精度不高的缺点,输出稳定性好,预测结果相对误差在2%以内,预测精度显著提高;在采空沉陷中长期预测的相对误差小于0.79%,该算法可用于中长期采空沉陷预测。 展开更多

关键词 改进遗传算法 小生境 holt-winters模型 采空沉陷预测 沉陷

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矿区地表沉降监测的一种组合模型预测方法 被引量：12

4

作者 周文韬 张文君 +2 位作者 杨元继 马旭东 冉茂莹 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2021年第3期308-312,共5页

基于诱导有序加权平均(IOWA)算子,将差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型和Holt-Winters指数平滑模型进行组合,采用SBAS-InSAR监测值进行矿区地表沉降预测,并与各单一模型的预测结果进行对比分析。结果表明,基于IOWA算子的组合模型的预... 基于诱导有序加权平均(IOWA)算子,将差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型和Holt-Winters指数平滑模型进行组合,采用SBAS-InSAR监测值进行矿区地表沉降预测,并与各单一模型的预测结果进行对比分析。结果表明,基于IOWA算子的组合模型的预测精度较单一模型有明显提升,其中各点均方误差(MSE)平均值为1.458 mm,平均绝对误差(MAE)为2.175 mm,可用于矿山地表沉降监测预测。 展开更多

关键词 SBAS-InSAR ARIMA模型 holt-winters模型 IOWA算子 沉降预测

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基于百度指数的传统印染技艺公众关注度分析 被引量：11

5

作者 陈秀芳 胡云鹤 《丝绸》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期40-45,共6页

以扎染技艺、蜡染技艺和蓝印花布印染技艺为研究对象,基于百度搜索指数分析公众对传统印染技艺的关注度。通过Holt-Winters模型进行序列分解,分析公众关注度的变化趋势和周期特点。结果表明:公众对扎染关注度逐年上升,对蜡染关注度在波... 以扎染技艺、蜡染技艺和蓝印花布印染技艺为研究对象,基于百度搜索指数分析公众对传统印染技艺的关注度。通过Holt-Winters模型进行序列分解,分析公众关注度的变化趋势和周期特点。结果表明:公众对扎染关注度逐年上升,对蜡染关注度在波动上升后几乎维持不变,对蓝印花布关注度在缓慢上升后有所下降,三者以年为周期波动的规律明显。SARIMA模型对三个序列的预测结果表明:扎染的公众关注度将持续增长,蜡染关注度将基本维持在原有水平,蓝印花布关注度将略有下降。文章从国家政策、人群分布、工艺特点等方面对两种模型所得结论进行解释分析,并给出合理化建议。 展开更多

关键词 百度指数 holt-winters模型 SARIMA模型 扎染 蜡染 蓝印花布

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航空客运收益管理无约束需求预测方法研究 被引量：7

6

作者 郭鹏 萧柏春 李军 《交通运输工程与信息学报》 2008年第2期71-78,共8页

无约束需求预测是提高收益管理决策准确性的重要前提,需求修复是其关键的组成部分。本文基于航空客运的需求特点,对无约束需求预测方法进行了定量研究和讨论。首先对研究的问题进行了描述,提出先将Holt模型用于需求修复,再使用Holt-Wint... 无约束需求预测是提高收益管理决策准确性的重要前提,需求修复是其关键的组成部分。本文基于航空客运的需求特点,对无约束需求预测方法进行了定量研究和讨论。首先对研究的问题进行了描述,提出先将Holt模型用于需求修复,再使用Holt-Winters模型进行无约束需求预测的思想,并结合组合预测方法,建立了基于Holt的组合需求修复模型和基于Holt-Winters的组合预测模型。最后,通过数值仿真,验证了本文的无约束需求预测方法和组合模型对航空客运收益管理的可行性和有效性。 展开更多

关键词 航空客运 需求修复 收益管理 组合预测 holt模型 holt-winters模型

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基于Shapley组合模型及神经网络的电能表需求预测研究 被引量：8

7

作者 李翀 申洪涛 +3 位作者 刘建华 吴一敌 孙晓腾 张英 《电测与仪表》 北大核心 2021年第9期187-193,共7页

针对电能表需求预测问题,建立基于Shapley组合模型及神经网络的电能表合理优化分配模型,以提升需求预测精度。文章通过挖掘历史数据,采用Holt-Winters、BP神经网络和RBF神经网络模型对电能表需求分别进行预测、对比和分析,并且引入Shap... 针对电能表需求预测问题,建立基于Shapley组合模型及神经网络的电能表合理优化分配模型,以提升需求预测精度。文章通过挖掘历史数据,采用Holt-Winters、BP神经网络和RBF神经网络模型对电能表需求分别进行预测、对比和分析,并且引入Shapley法对三类预测模型进行组合建模,求取相应模型的权重,获取最优的生产调度方案。仿真实验结果表明,RBF神经网络模型预测精度要高于BP神经网络和Holt-Winters模型。相较于单一模型,Shapley法组合模型具有更好的效果和实用性,有助于国家电网公司建立高效、科学的生产调度计划。 展开更多

关键词 Shapley组合模型 RBF神经网络 BP神经网络 holt-winters模型 电能表预测

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基于ARIMA与Holt-Winters组合模型的电离层TEC预报 被引量：7

8

作者 田祥雨 刘立龙 +1 位作者 陈军 杨可可 《测绘科学技术学报》 CSCD 北大核心 2018年第1期44-48,共5页

分别采用时间序列中的求和自回归移动平均模型ARIMA(Autoregressive integrated moving average)模型和指数平滑模型Holt-Winters的加法模型,对IGS站发布的广西地区16个格网点进行短期的电子含量TEC预报。并利用组合权重的方法对两种模... 分别采用时间序列中的求和自回归移动平均模型ARIMA(Autoregressive integrated moving average)模型和指数平滑模型Holt-Winters的加法模型,对IGS站发布的广西地区16个格网点进行短期的电子含量TEC预报。并利用组合权重的方法对两种模型组合进行TEC短期预报。分析比较不同季节各个模型的预测效果,以及电子含量的变化与太阳黑子数变化之间的联系。结果表明,组合模型的预测精度在各个季节都优于两种单一模型,不同季节,太阳黑子数的含量和电离层电子含量预测的精度也有较大差异。 展开更多

关键词 TEC预报 ARIMA模型 holt-winters模型 组合权重 太阳黑子数

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基于改进免疫遗传算法和Holt-Winters的电能计量器具配送优化 被引量：6

9

作者 王杰 孙林 +2 位作者 郑直 张嘉浩 黄雷 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2022年第2期156-163,共8页

针对电能计量器具物流配送的需求量预测、配送中心选址以及客户分配等多个问题,提出一种基于改进免疫遗传算法和Holt-Winters模型的电能计量器具配送网络优化策略。首先,采用Holt-Winters模型来预测未来一年的月度需求量,黄金分割法可... 针对电能计量器具物流配送的需求量预测、配送中心选址以及客户分配等多个问题,提出一种基于改进免疫遗传算法和Holt-Winters模型的电能计量器具配送网络优化策略。首先,采用Holt-Winters模型来预测未来一年的月度需求量,黄金分割法可用于搜索最优平滑系数,提高预测的准确性;然后,采用高斯投影法将客户的经纬度转换为平面直角坐标,建立配送运输成本最小的目标函数,并基于种群的相似性和矢量距,对免疫遗传算法的抗体浓度进行改进;最后,以某省网计量中心—配送中心—客户二级电能表配送问题为例,采用改进免疫遗传算法求解目标函数,筛选最优的配送中心位置和客户分配方案。结果表明,改进免疫遗传算法具有更高的收敛效率和避免局部收敛的能力,本文所提电能计量器具配送网络优化策略对减小配送成本具有一定的参考价值。 展开更多

关键词 电能计量器具 配送网络 holt-winters模型 免疫遗传算法 抗体浓度

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SARIMA等模型在乌鲁木齐市其他感染性腹泻病发病预测中的应用

10

作者 祖力皮卡尔·吐迪 杨振 +5 位作者 卢耀勤 迪丽娜尔·艾克拜尔 张凯伦 马翔宇 曲超 李富业 《医学动物防制》 2024年第5期435-439,共5页

目的构建乌鲁木齐市其他感染性腹泻病的时间序列模型,比较季节性差分自回归滑动平均(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)模型、霍尔特温特斯(Holt-Winters)模型和先知(Prophet)模型的预测能力,为乌鲁木齐市其... 目的构建乌鲁木齐市其他感染性腹泻病的时间序列模型,比较季节性差分自回归滑动平均(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)模型、霍尔特温特斯(Holt-Winters)模型和先知(Prophet)模型的预测能力,为乌鲁木齐市其他感染性腹泻病的防控提供理论参考。方法根据2010年1月至2021年12月乌鲁木齐市其他感染性腹泻病的发病率分别建立SARIMA模型、Holt-Winters模型和Prophet模型,比较三种模型的拟合效果,以均方根误差(root mean squared error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)、决定系数(coefficient of determination,R^(2))作为评价指标选取最优模型。结果季节指数显示,5~10月为乌鲁木齐市其他感染性腹泻病的流行季节;SARIMA(0,0,3)(0,1,1)12模型拟合RMSE为2.54、MAE为1.56、MAPE为0.28、R^(2)为0.71;Holt-Winters模型拟合RMSE为3.32、MAE为2.06、MAPE为0.33、R^(2)为0.54;Prophet模型拟合RMSE为3.37、MAE为2.15、MAPE为0.44、R^(2)为0.48;SARIMA(0,0,3)(0,1,1)12模型预测RMSE为4.26、MAE为3.64、MAPE为0.46。结论三种模型中SARIMA(0,0,3)(0,1,1)12模型拟合效果最好,能较好的捕捉乌鲁木齐市其他感染性腹泻病发病趋势,对乌鲁木齐市其他感染性腹泻病科学防控具有一定指导价值。 展开更多

关键词 其他感染性腹泻病 季节指数 SARIMA模型 holt-winters模型 Prophet模型 预测 模型比较

原文传递

基于改进Shapley值组合模型的航空货运量预测

11

作者 刘佳鑫 徐杭 +1 位作者 王倩倩 白鸿宇 《综合运输》 2024年第8期132-137,共6页

航空货运是现代交通物流体系的重要组成部分,航空货运量预测对于发展规划和经营决策具有重要意义。本文在把握航空货运量影响因素及数据波动特征的基础上,选择多元回归模型、HoltWinters模型和RBF径向基神经网络模型,使用非线性优化模... 航空货运是现代交通物流体系的重要组成部分,航空货运量预测对于发展规划和经营决策具有重要意义。本文在把握航空货运量影响因素及数据波动特征的基础上,选择多元回归模型、HoltWinters模型和RBF径向基神经网络模型,使用非线性优化模型改进Shapley值法,合理分配各预测模型的权重,基于此构建组合预测模型。提出的改进组合模型与选择的单项模型进行比较分析,结果表明,改进的组合模型的平均绝对百分比误差相比于单项预测模型误差分别降低了68.2%、20.4%、33.5%,相比于未改进的Shapley值法误差降低了1.4%,证明了改进组合模型的合理性及有效性,并利用该模型对中远期的航空货运量进行预测。 展开更多

关键词 航空货运量 改进Shapley值 组合预测 多元回归模型 holt-winters模型 径向基神经网络

原文传递

三种预测模型对南京市水痘发病预测的应用与比较 被引量：6

12

作者 许阳婷 《华南预防医学》 2021年第1期10-14,共5页

目的构建南京市水痘发病预测的最优模型,为水痘防控给予科学指导。方法以2014—2018年南京市逐月水痘发病率分别建立Holt-Winters加法模型、Holt-Winters乘积模型和自回归移动平均法(ARIMA)模型。对模型进行参数检验,计算预测值与实际... 目的构建南京市水痘发病预测的最优模型,为水痘防控给予科学指导。方法以2014—2018年南京市逐月水痘发病率分别建立Holt-Winters加法模型、Holt-Winters乘积模型和自回归移动平均法(ARIMA)模型。对模型进行参数检验,计算预测值与实际值相对误差,选择最优模型预测南京市2019年的水痘发病率。结果基于Ljung-BOX检验水准,剔除Holt-Winters加法模型,选择Holt-Winters乘积模型和ARIMA模型为水痘预测模型。Holt-Winters乘积模型和ARIMA模型的贝叶斯信息规则(BIC)分别为1.24、1.81,平均绝对百分比误差(MAPE)分别为14.24%、21.86%;R2均为0.97,预测值与实际值平均相对误差分别为11.90%、15.76%。结论 Holt-Winters乘积模型在拟合与预测效果上优于ARIMA模型,是水痘短期内预测精度较高的模型。 展开更多

关键词 水痘 holt-winters模型 自回归移动平均法 预测

原文传递

基于SARIMA、Holt-winters与Prophet三种时间序列模型的2021年武威市丙型病毒性肝炎发病预测 被引量：1

13

作者 郑艳妮 赵玉锐 +3 位作者 梁莉萍 王金玉 李盛 李军 《疾病预防控制通报》 2023年第5期49-53,68,共6页

目的基于三种时间序列模型预测2021年武威市丙型肝炎(简称丙肝)月发病数,为武威市丙型肝炎防控政策的制定提供依据。方法利用R 4.1.3分别建立丙肝月发病数的ARIMA模型、Holt-winters模型和Prophet模型,预测2021年1—12月的发病数,并对... 目的基于三种时间序列模型预测2021年武威市丙型肝炎(简称丙肝)月发病数,为武威市丙型肝炎防控政策的制定提供依据。方法利用R 4.1.3分别建立丙肝月发病数的ARIMA模型、Holt-winters模型和Prophet模型,预测2021年1—12月的发病数,并对比三种模型的拟合情况以及各个模型的预测精度。评价模型拟合指标选用均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE),预测精度指标选用相对误差。结果三种模型预测趋势基本与真实情况一致,拟合情况最优的为Prophet模型,4个参数均最小(MSE=996.052、RMSE=31.560、MAE=23.818、MAPE=14.043%)。ARIMA(0,1,1)(0,1,2)12与Holt-winters模型的真实值均落在预测值的95%CI内,而Prophet模型3月、11月的真实值不在预测值的95%CI内。SARIMA模型、Holt-winters模型和Prophet模型的平均相对误差分别为16.97%、15.94%和27.39%。结论三种模型对2021年武威市各月丙肝发病均有较好的预测,其中Holt-winters模型更适合短期预测,可用于武威市丙型肝炎疫情的预警。 展开更多

关键词 丙型肝炎 SARIMA模型 holt-winters模型 Prophet模型 预测

原文传递

基于组合预测的邮政业务主要指标预测研究——以重庆邮政业为例 被引量：5

14

作者 万晓榆 费舜 田帅辉 《重庆邮电大学学报（社会科学版）》 北大核心 2016年第5期102-108,共7页

对邮政业主要指标的准确预测是制定邮政业十三五发展规划的重要依据,需要使用科学、有效、合理的方法进行支撑。以重庆市邮政业为例,统计分析邮政业务总量、邮政业务收入、快递业务总量和快递业务收入四项主要指标在2012年12月至2016年... 对邮政业主要指标的准确预测是制定邮政业十三五发展规划的重要依据,需要使用科学、有效、合理的方法进行支撑。以重庆市邮政业为例,统计分析邮政业务总量、邮政业务收入、快递业务总量和快递业务收入四项主要指标在2012年12月至2016年2月期间的月度时间序列数据,分别运用灰色模型、Holt-Winters模型、趋势外推法等三种方法对四项主要指标进行拟合,用方差倒数法进行三种模型的组合预测,并对四种模型的预测精度进行分析比较。结果显示,组合预测模型的预测精度要优于任意一种单一预测模型。 展开更多

关键词 邮政业务指标 灰色预测 holt-winters模型 趋势外推法 组合预测

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基于Holt-Winters和PSO-SVR的快递业务量最优加权组合预测 被引量：1

15

作者 周晓晔 成佳慧 戴思聪 《数学的实践与认识》 2023年第7期51-60,共10页

实现快递业务量的精准预测意义重大,为了进一步提高快递业务量的预测精度,提出一种基于霍尔特-温特斯(Holt-Winters)和粒子群优化支持向量回归(PSO-SVR)的最优加权组合预测模型.首先利用最优加权组合预测方法将构建的Holt-Winters模型和... 实现快递业务量的精准预测意义重大,为了进一步提高快递业务量的预测精度,提出一种基于霍尔特-温特斯(Holt-Winters)和粒子群优化支持向量回归(PSO-SVR)的最优加权组合预测模型.首先利用最优加权组合预测方法将构建的Holt-Winters模型和PSO-SVR模型进行组合,然后选取我国2017-2021年快递业务量季度数据验证模型的有效性,将组合模型与GM(1,1)等经典模型的预测结果相比较,最后对我国2022年第1季度至2023年第2季度的快递业务量进行预测.结果表明,组合模型得出的预测值更准确,预测精度优于对比模型,具有一定的理论和实用价值. 展开更多

关键词 holt-winters模型 PSO-SVR模型 最优加权组合预测 快递业务量预测

原文传递

ARIMA模型与Holt-Winters模型在乳腺外科出院人数预测中的应用 被引量：5

16

作者 杨博文 迟卫军 +1 位作者 付凌雨 苏芃 《中国病案》 2017年第1期50-54,共5页

目的对某院2011年1月-2016年5月乳腺外科出院人数进行时间序列预测分析,旨在为医院信息化、科学化管理提供参考依据,同时对ARIMA模型和Holt-Winters模型进行分析比较。方法通过ARIMA模型和Holt-Winters模型对乳腺外科出院人数进行模型训... 目的对某院2011年1月-2016年5月乳腺外科出院人数进行时间序列预测分析,旨在为医院信息化、科学化管理提供参考依据,同时对ARIMA模型和Holt-Winters模型进行分析比较。方法通过ARIMA模型和Holt-Winters模型对乳腺外科出院人数进行模型训练,然后利用2016年6月、7月出院人数进行验证,并利用所建立的模型对2016年8月-12月出院人数进行预测。通过ARIMA模型和Holt-Winters模型对出院人数数据进行拟合,并与2016年6月和7月实际值进行比较。结果 ARIMA(0,1,2)(1,1,0)_(12)模型中非季节性移动平均系数MA1=-0.9549,季节性自回归系数SAR1=-0.3278。Box-Ljung统计量检验均无统计学意义(P=0.148),因此残差序列为白噪声序列。Holt-Winters模型对时间序列数据进行对数变换修正后的α,β,γ的估计值分别为0.19,0.31,0.76。Box-Ljung检验统计量无统计学意义(P=0.88),意味着延迟1~20阶为非零自相关,并且预测误差在整个时间段呈现出服从零均值,方差不变的正态分布。结论乳腺外科出院人数存在逐年上升的趋势,并且具有很明显的季节性趋势,Holt-Winters模型相比ARMIA模型对于短期的出院人数预测具有更强的实用价值,可作为科学管理提供参考依据。 展开更多

关键词 时间序列研究 ARIMA模型 holt-winters模型 乳腺外科 出院人数

原文传递

基于IOWGA算子的铁路月度客运量的组合预测 被引量：4

17

作者 卢小兰 张可心 《数学的实践与认识》 北大核心 2020年第6期120-131,共12页

我国铁路月度客运量增长趋势和季节特征明显,铁路月度客运量的精确预测能为铁路部门有效调度运力提供决策依据.选取2010年1月至2019年4月铁路月度客运量数据,先分别构建GM(1,1)灰色系统、Holt-Winters模型和SARIMA模型等3种单预测模型,... 我国铁路月度客运量增长趋势和季节特征明显,铁路月度客运量的精确预测能为铁路部门有效调度运力提供决策依据.选取2010年1月至2019年4月铁路月度客运量数据,先分别构建GM(1,1)灰色系统、Holt-Winters模型和SARIMA模型等3种单预测模型,再依据上述单预测模型,利用IOWGA算子构建组合预测模型,并检验IOWGA组合模型的有效性.结果显示:IOWGA组合模型的各项预测有效性检验指标均优于单个预测模型;预测2019年5月至2020年2月铁路月度客运量仍呈上升趋势,且客运高峰为7-9月和1-2月,客运低峰为11-12月. 展开更多

关键词 铁路月度客运量 组合预测 IOWGA算子 SARIMA模型 holt-winters模型

原文传递

基于CEEMD的电离层TEC组合预报模型

18

作者 金加棋 沈梁涛 《北京测绘》 2023年第3期420-427,共8页

针对单一电离层总电子含量(TEC)预报模型存在的缺陷,如受外界因素干扰较大、预报精度随预报时间的增加明显降低等,本文提出一种基于补充集合经验模态分解(CEEMD)电离层TEC组合预报模型。该模型实现电离层TEC预报的关键途径为:首先,利用C... 针对单一电离层总电子含量(TEC)预报模型存在的缺陷,如受外界因素干扰较大、预报精度随预报时间的增加明显降低等,本文提出一种基于补充集合经验模态分解(CEEMD)电离层TEC组合预报模型。该模型实现电离层TEC预报的关键途径为:首先,利用CEEMD对TEC原始序列进行自适应分解,得到具有不同频率的分量并依据分量复杂度分析结果进行重构;其次,使用广义回归神经网络(GRNN)模型对高频分量进行建模与预报,使用Holt-Winters模型对低频分量进行建模与预报;最后,重构高频分量预报结果与低频分量预报结果得到电离层TEC预报值。根据太阳活动选取两段不同年积日、不同纬度电离层TEC序列进行实验,结果表明本文提出组合预报模型较单一的Holt-Winters模型、GRNN模型预报精度更高,在太阳活动平静期预报结果的平均相对精度为92.83%,在太阳活动剧烈期预报结果的平均相对精度为84.35%,对于长时间TEC预报也具有较好的效果,稳定性高。 展开更多

关键词 电离层 总电子含量 补充集合经验模态分解 holt-winters模型 广义回归神经网络模型

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基于时间序列的海流兔河流域降水量模拟预测分析 被引量：4

19

作者 周生辉 刘廷玺 +3 位作者 段利民 张文瑞 冀如 孙龙 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2021年第5期88-94,共7页

基于1959—2019年海流兔河流域周边的鄂托克旗站、横山站和榆林站的降水量资料,采用小波分析、DEM分析,holt-winters模型讨论了该区域的降水量周期变化特征及未来趋势预测,并通过泰森多边形法加权,对海流兔河流域的降水量进行了模拟预... 基于1959—2019年海流兔河流域周边的鄂托克旗站、横山站和榆林站的降水量资料,采用小波分析、DEM分析,holt-winters模型讨论了该区域的降水量周期变化特征及未来趋势预测,并通过泰森多边形法加权,对海流兔河流域的降水量进行了模拟预测分析,明晰了以流域为单位的降水量变化规律及未来降水量演变趋势。结果表明:夏秋季降水集中的海流兔河流域在1959—2019年的61年期间内,干湿周期变化以6年和12年为主,其中未来2~3 a的短期降水量展望呈下降趋势,未来6~12 a以上的长期降水量趋势呈显著增加态势;通过holt-winters模型预测了未来12 a的降水量变化趋势,其预测值的平均相对误差为22.28%,预测多年平均降水量为491.6mm,流域整体降水量预测值呈波动上升态势。该研究可为以流域为单位的水土保持及煤水协调水文模拟提供降水方面的指导。 展开更多

关键词 降水量分析 小波分析 DEM分析 holt-winters模型 海流兔河流域

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我国生猪价格波动趋势和季节特征研究 被引量：3

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作者 黎庆莹 《现代农业科技》 2022年第19期171-174,共4页

本文采用Holt-Winters模型对我国2014—2021年生猪价格月度数据进行拟合,分析生猪价格的长期趋势与季节波动。结果表明:生猪价格具有线性趋势和季节特征,适用于Holt-Winters加法模型的拟合;季节指数的2次波峰在9月和12月,且9月高于12月... 本文采用Holt-Winters模型对我国2014—2021年生猪价格月度数据进行拟合,分析生猪价格的长期趋势与季节波动。结果表明:生猪价格具有线性趋势和季节特征,适用于Holt-Winters加法模型的拟合;季节指数的2次波峰在9月和12月,且9月高于12月;波谷在4月;季节指数在上半年的波动比下半年更大。 展开更多

关键词 生猪价格 holt-winter模型 季节指数

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