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基于ARIMA-SVM模型的微电网短期负荷组合预测研究 被引量：9
1
作者 王友春 文闪闪 +3 位作者 秦跃进 范黎 杨再鹤 郑丹 《陕西电力》 2014年第3期19-23,共5页
在对比分析微电网负荷特性与传统电力负荷特性的基础上,针对微电网负荷不确定性和波动性强的特点,提出了一种基于预测误差指标的最优组合预测方法进行微电网短期负荷预测。方法中结合了自回归积分移动平均法和支持向量机模型的优点,以... 在对比分析微电网负荷特性与传统电力负荷特性的基础上,针对微电网负荷不确定性和波动性强的特点,提出了一种基于预测误差指标的最优组合预测方法进行微电网短期负荷预测。方法中结合了自回归积分移动平均法和支持向量机模型的优点,以两种预测方法误差绝对值和最小为目标,分析确定预测方法在组合模型中的权重,进而得到组合预测中的最优权重组合。研究表明,与方差倒数法组合预测模型所得结果相比,该组合预测方法具有更高的预测精度,能满足实际要求。 展开更多
关键词 微电网 自回归积分移动平均模型 支持向量机 组合预测
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基于ARIMA-GM组合模型的湖北省电力需求预测研究 被引量：8
2
作者 王莉琳 张维 +3 位作者 赖敏 向铁元 杨再鹤 周波 《中国农村水利水电》 北大核心 2013年第4期101-105,共5页
通过分析湖北省历年电力消费量,利用灰色模型(GM)和自回归积分移动平均(ARIMA)模型分别对2012-2020期间的湖北省电力需求量进行了预测,然后通过方差倒数法进行组合预测,得到了精度更高的预测结果。通过分析整个预测过程及结果,该方法易... 通过分析湖北省历年电力消费量,利用灰色模型(GM)和自回归积分移动平均(ARIMA)模型分别对2012-2020期间的湖北省电力需求量进行了预测,然后通过方差倒数法进行组合预测,得到了精度更高的预测结果。通过分析整个预测过程及结果,该方法易于操作,精度较高,是一种对电力需求预测方法有益的探索。 展开更多
关键词 时间序列 灰色模型 自回归积分移动平均模型 方差倒数法
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基于季节性分解的时间序列在主变压器缺陷率预测中的应用 被引量：7
3
作者 李勋 张宏钊 +4 位作者 姚森敬 黄荣辉 刘顺桂 吕启深 张林 《电网与清洁能源》 北大核心 2015年第11期19-25,共7页
针对主变压器缺陷率序列具有的非线性和非平稳性特点,以及主变压器缺陷发生具有季节性的特征,提出将主变压器缺陷率序列进行季节性分解和时间序列ARIMA预测相结合对主变缺陷率进行预测,以探寻较为有效的主变压器缺陷率的预测方法。首先... 针对主变压器缺陷率序列具有的非线性和非平稳性特点,以及主变压器缺陷发生具有季节性的特征,提出将主变压器缺陷率序列进行季节性分解和时间序列ARIMA预测相结合对主变缺陷率进行预测,以探寻较为有效的主变压器缺陷率的预测方法。首先,对原始序列进行预处理,将其分解为一系列不同的模式分量,这样能够突出原始主变缺陷率序列的局部特征信息;然后,分析各分量,根据其变化规律,采用时间序列法建立相应的模型并进行预测,这样既简化了建立的模型又降低了不同分量间的干涉和耦合;最后将各分量的预测值叠加得到缺陷率的预测值。算例结果表明,该方法具有较好的预测效果。 展开更多
关键词 主变压器 缺陷率 季节性分解 时间序列 自回归积分滑动平均模型 预测
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一种星载GNSS-R海风反演的卡尔曼滤波模型
4
作者 李中奎 张波 +1 位作者 杨东凯 张国栋 《导航定位学报》 CSCD 2020年第4期31-38,共8页
针对传统星载全球卫星导航系统反射计(GNSS-R)测风,通过建立经验性的地球物理模型函数(GMF)进行风速反演时,会因反射信号数据质量较差而出现异常结果,若执行严格的数据质量控制,则会降低数据利用率,最终影响星载GNSS-R测风的空间覆盖率... 针对传统星载全球卫星导航系统反射计(GNSS-R)测风,通过建立经验性的地球物理模型函数(GMF)进行风速反演时,会因反射信号数据质量较差而出现异常结果,若执行严格的数据质量控制,则会降低数据利用率,最终影响星载GNSS-R测风的空间覆盖率的问题,提出1种基于卡尔曼(Kalman)滤波的风速反演算法:利用差分整合移动平均自回归模型(ARIMA)得到状态方程和观测方程,并将GMF反演的风速值作为观测值,从而建立Kalman滤波模型,实现星载GNSS-R风速反演的实时校正和优化。实验结果表明,该方法的风速反演均方根误差能够满足风速测量要求,并有效提升星载GNSS-R测风的空间覆盖率。 展开更多
关键词 星载全球卫星导航系统反射计 风速反演 卡尔曼滤波 地球物理模型函数经验模型 差分整合移动平均自回归模型
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渭北旱塬区地下水动态研究 被引量：11
5
作者 张向飞 周维博 +2 位作者 云涛 刘小学 董起广 《水资源与水工程学报》 2012年第1期89-93,共5页
渭北旱塬区地表水资源短缺,地下水成为城市和农村的重要供水水源,为了掌握该区地下水动态变化特征,本文以渭北旱塬区2000-2009年间水文气象和地下水浅层监测井实测资料为依据,根据地下水补给排泄条件及自然、人为影响因素之间的关系,将... 渭北旱塬区地表水资源短缺,地下水成为城市和农村的重要供水水源,为了掌握该区地下水动态变化特征,本文以渭北旱塬区2000-2009年间水文气象和地下水浅层监测井实测资料为依据,根据地下水补给排泄条件及自然、人为影响因素之间的关系,将研究区地下水动态成因分为灌溉-开采、渗入-蒸发、渗入-开采和径流-开采4种类型,对各类型地下水变化特征进行分析,并运用差分自回归移动平均(ARIMA)模型对地下水位埋深进行模拟预测。结果表明:拟合程度较高,预测效果较好。 展开更多
关键词 地下水动态 次降雨 arima模型 渭北旱塬区
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风机叶片结冰故障预测模型及其实现方法 被引量：6
6
作者 杨志和 向哲 《上海电机学院学报》 2018年第4期7-13,共7页
为满足风机运营商对设备故障实时监控和预测的需求,探讨了基于自回归积分滑动平均模型(ARIMA)和非线性自回归神经网络模型(NARNN)的组合模型NARIMA。实现方法为:建立ARIMA模型用于预测数据的线性成分,用NARNN模型预测由ARIMA模型预测产... 为满足风机运营商对设备故障实时监控和预测的需求,探讨了基于自回归积分滑动平均模型(ARIMA)和非线性自回归神经网络模型(NARNN)的组合模型NARIMA。实现方法为:建立ARIMA模型用于预测数据的线性成分,用NARNN模型预测由ARIMA模型预测产生的残差部分,对风机叶片结冰故障的时间序列进行拟合,得到的NARIMA模型可实现对风机叶片结冰故障准确预测。仿真结果表明:NARIMA模型能较好地拟合所给时间序列,预测值符合实际情况和趋势,证明了NARIMA模型的有效性。 展开更多
关键词 自回归积分滑动平均模型 非线性自回归神经网络 时间序列分析 大数据分析 故障预测
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基于多模型集成的铁矿粉库存量预测方法 被引量：4
7
作者 蔡雁 吴敏 +1 位作者 王绍丽 王春生 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第11期3399-3407,共9页
针对铁矿粉库存量预测问题,结合灰色系统模型与时间序列模型的优点,提出一种基于多模型集成的库存量集成预测方法。根据库存量历史数据,分别建立基于残差修正的等维新息GM(1,1)模型与自回归积分移动平均模型ARIMA(p,d,q);采用基于信息... 针对铁矿粉库存量预测问题,结合灰色系统模型与时间序列模型的优点,提出一种基于多模型集成的库存量集成预测方法。根据库存量历史数据,分别建立基于残差修正的等维新息GM(1,1)模型与自回归积分移动平均模型ARIMA(p,d,q);采用基于信息熵的方法对2种模型进行加权集成;分别采用单一模型与集成模型对铁矿粉库存量进行预测。仿真验证结果表明:集成预测模型实现库存量的准确预测,在3种模型中预测结果最好。 展开更多
关键词 库存量预测 GM(1 1)模型 arima模型 集成模型
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卫星S频段下行链路频谱占用建模与预测
8
作者 刘稳 洪涛 +1 位作者 王忠 张更新 《太赫兹科学与电子信息学报》 北大核心 2020年第6期984-991,共8页
目前提出的频谱占用模型能够在时域上描述和重现基本的统计特征,如传统的地面移动通信的频谱占用/空闲周期长度可以用经典的广义帕累托(GP)分布、指数分布等分布来拟合。然而在某些复杂的如卫星链路频谱占用场景中,传统的参数估计分布... 目前提出的频谱占用模型能够在时域上描述和重现基本的统计特征,如传统的地面移动通信的频谱占用/空闲周期长度可以用经典的广义帕累托(GP)分布、指数分布等分布来拟合。然而在某些复杂的如卫星链路频谱占用场景中,传统的参数估计分布无法给出良好的拟合。为此提出了用核密度估计(KDE)的方法来进行概率密度分布的拟合,在此基础上,分别采用差分整合移动平均自回归模型(ARIMA)和模糊神经网络对频谱占用模型的时间序列进行预测并进行对比。结论表明,核密度估计的使用可以更加准确地描述并再现卫星下行链路所使用S频段的占用时间序列的统计特征,而模糊神经网络的预测比ARIMA模型预测更加精确。 展开更多
关键词 频谱占用模型 概率密度分布 核密度估计 差分整合移动平均自回归模型预测 模糊神经网络预测
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