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基于时段敏感权重组合的LightGBM和LSTM冷负荷预测方法
1
作者 陈适铭 《自动化应用》 2024年第20期111-114,共4页
冷负荷预测是中央空调系统节能控制的基础。为进一步提升冷负荷预测的精度,提出了加权组合轻梯度提升机(LightGBM)模型和长短期记忆(LSTM)网络的预测方法,并在不同时段分配不同权重。首先,对冷负荷数据、室外温度、室外湿度进行数据预处... 冷负荷预测是中央空调系统节能控制的基础。为进一步提升冷负荷预测的精度,提出了加权组合轻梯度提升机(LightGBM)模型和长短期记忆(LSTM)网络的预测方法,并在不同时段分配不同权重。首先,对冷负荷数据、室外温度、室外湿度进行数据预处理,分别按照LightGBM模型和LSTM网络的输入格式进行输入训练;其次,对验证集上的评估结果进行超参数调整,再将验证集划分为不同时段,使用最优化算法获得各时段最优的组合权重;最后,使用实际冷负荷数据进行算例分析。结果表明,所提方法能在不同时段有效利用2种模型的优点,具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 冷负荷预测 分时段 加权组合预测 轻梯度提升机 长短期记忆网络
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手机用户上网时段的混合Markov预测方法 被引量：4
2
作者 方志祥 于冲 +2 位作者 张韬 冯明翔 倪雅倩 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2017年第8期1019-1025,共7页
手机用户上网时段研究与预测对手机用户行为与模式分析、网络服务内容设计、网络黏性与心理、移动互联商业智能等具有重要意义。本文结合Markov模型和关联规则模型,提出一种手机用户上网时段的混合Markov预测方法——Lift-Markov(LM)方... 手机用户上网时段研究与预测对手机用户行为与模式分析、网络服务内容设计、网络黏性与心理、移动互联商业智能等具有重要意义。本文结合Markov模型和关联规则模型,提出一种手机用户上网时段的混合Markov预测方法——Lift-Markov(LM)方法,并采用中国某城市4G手机用户流量上网产生的流量收费数据进行实验验证与分析。研究发现:该实验区域37.66%的手机用户个体存在明显的以天为周期的周期性特性;本文所提出的LM方法在10、20、30、40、50、60 min间隔时的平均预测准确率都优于Markov模型和Mostvalue模型,其中在60 min间隔时能达到79.75%的平均准确率,优于Markov模型(74.64%)和Mostvalue模型(64.44%);LM方法的预测准确率分布相比于其他2种模型都要窄,而且密度分布峰值最高、标准差最小,说明本文方法对人群的上网时段预测准确率较为集中与稳定,具有较好的预测性能。 展开更多
关键词 手机上网数据 手机上网行为 上网时间特征 时段预测 混合Markov方法
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非典型周期和气候突变的识别与判定 被引量：4
3
作者 秦建国 《水文》 CSCD 北大核心 2020年第1期23-28,共6页
通过两种新方法分析了无锡站降水年际变化的突变性、周期性等特征,揭示了旱涝演化的自然规律。研究表明,1934、1978、2013年是我国近现代气候突变的临界点,这是旱涝演化的自然选择;无锡站年际降水的观测历史可分成四个特征不同的时段,... 通过两种新方法分析了无锡站降水年际变化的突变性、周期性等特征,揭示了旱涝演化的自然规律。研究表明,1934、1978、2013年是我国近现代气候突变的临界点,这是旱涝演化的自然选择;无锡站年际降水的观测历史可分成四个特征不同的时段,每个时段节点对应的都是一次气候突变;气候突变会改变年际降水序列的一致性,分段法研究可以大幅度降低模拟难度、提高预测效率。发现并确认了3个气候突变点,实现了超长缺测中断期(13a)旱涝趋势的精确插补,完成了无锡站近百年降雨序列的周期性分析与旱涝趋势预测模拟,研究成果改变了近现代气候历史无法细分的现状。 展开更多
关键词 时间序列 气候突变 分段法 非典型周期 预测模拟
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飞行保障架次预测方法研究及恢复期预测
4
作者 茅佳宁 丁松滨 +1 位作者 刘计民 宋晓敏 《计算机与数字工程》 2024年第5期1563-1568,共6页
为研究飞行保障架次未来恢复发展情况,在传统时间序列预测方法基础上引入支持向量机(SVM)进行优化,再结合疫情影响预测并判断未来的增长情况,为未来航空运输的恢复提供了一定参考依据。首先基于ARIMA-SVM、Holt-Winters三参数指数平滑-... 为研究飞行保障架次未来恢复发展情况,在传统时间序列预测方法基础上引入支持向量机(SVM)进行优化,再结合疫情影响预测并判断未来的增长情况,为未来航空运输的恢复提供了一定参考依据。首先基于ARIMA-SVM、Holt-Winters三参数指数平滑-SVM两种组合模型,在无疫情数据基础上进行验证,实现模型精度的优化;然后基于X-12分解疫情时间序列,预测2021年-2023年三年内的月度值,并判断年度增长恢复情况。结果表明:引入SVM优化残差序列后,组合模型与单一模型相比误差有所降低;通过疫情影响分析及预测可以判断疫情影响下的飞行保障架次预计在2023年恢复至疫情前的水平。 展开更多
关键词 飞行保障架次 时间序列预测 ARIMA乘法季节模型 Holt-Winters三参数指数平滑 恢复期预测
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中国原油期货价格波动时段特征分析及预测
5
作者 任和 徐建军 +2 位作者 崔淼森 陈述 陈荣达 《系统管理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第4期1043-1056,共14页
关于原油期货价格波动率的预测研究主要集中在国外市场,中国原油期货合约在一个交易日内被分为3个交易时段,这与国外市场有着很大的不同。交易时间分段可能使中国市场上波动率的结构与国外存在差异。通过异质自回归已实现波动率(HAR-RV... 关于原油期货价格波动率的预测研究主要集中在国外市场,中国原油期货合约在一个交易日内被分为3个交易时段,这与国外市场有着很大的不同。交易时间分段可能使中国市场上波动率的结构与国外存在差异。通过异质自回归已实现波动率(HAR-RV)模型框架与半秒钟采样频率的高频期货合约交易数据,对价格波动率的结构特征及预测问题进行研究。研究验证了中国市场上预测的时间尺度由日缩小到交易时段尺度的可行性,发现了中国原油期货价格波动率有时段波动的特征,且时段特征的加入显著提高模型的预测性能。此外,研究还发现,预测时间尺度的缩小促进已实现波动序列平稳性的改善,发展了非平稳时序下HAR-RV模型研究问题,波动率的预测结果可为投资者和管理者对中国原油期货市场设计出更为精准的风险管理工具。 展开更多
关键词 中国原油期货 异质自回归已实现波动率模型 时段特征 预测 高频数据
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降水时间序列挖掘模型的建立和应用 被引量：2
6
作者 罗耀军 《水电能源科学》 北大核心 2009年第4期19-21,共3页
针对时间序列分析涉及的主要内容将水文时间序列分解为趋势项、周期项、随机项,研究及汇总了各个组成项的变化规律,分别建立了各个组成项的数学模型,再将分解模型合成为水文时间序列的预测模型,并利用此模型预测和分析了柳州市水文时间... 针对时间序列分析涉及的主要内容将水文时间序列分解为趋势项、周期项、随机项,研究及汇总了各个组成项的变化规律,分别建立了各个组成项的数学模型,再将分解模型合成为水文时间序列的预测模型,并利用此模型预测和分析了柳州市水文时间序列的未来值。 展开更多
关键词 柳州市 水文数据 时间序列 模型 趋势项 周期项 随机项 预测
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基于数据回归的热力站耗热量时间遗传期研究 被引量：2
7
作者 齐承英 耿欣欣 +1 位作者 孙春华 翟灿灿 《暖通空调》 2018年第9期94-98,共5页
通过分析热力站耗热量的主要影响因素,建立了基于历史数据的耗热量预测模型,并采用MATLAB软件,对未来第1,3,7天的耗热量进行数据回归预测。结果表明:建筑耗热量具有时间遗传特性,耗热量不仅与室外温度有关,还与前7~10d内的历史耗热量具... 通过分析热力站耗热量的主要影响因素,建立了基于历史数据的耗热量预测模型,并采用MATLAB软件,对未来第1,3,7天的耗热量进行数据回归预测。结果表明:建筑耗热量具有时间遗传特性,耗热量不仅与室外温度有关,还与前7~10d内的历史耗热量具有很强的相关性。耗热量时间遗传期分为3个阶段,不同热工性能建筑的热力站耗热量的时间遗传特性不同,越是新建建筑,其时间遗传期m值越大。采用预测模型对未来1d的耗热量进行预测,其精度在5%以内。 展开更多
关键词 数据回归 时间遗传期 热力站 耗热量 MATLAB预测模型
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水文时间序列周期叠加预测模型及3种改进模型 被引量：13
8
作者 左其亭 高峰 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 2004年第4期67-73,共7页
自然界中水文现象常暗含周期性,基于这一特性,发展了水文时间序列周期叠加预测模型.介绍了水文时间序列周期叠加预测模型(POL),分析了水文时间序列周期叠加预测模型(POL)在某些特定条件下应用上的不足,并提出3种改进模型:趋势-周期叠加... 自然界中水文现象常暗含周期性,基于这一特性,发展了水文时间序列周期叠加预测模型.介绍了水文时间序列周期叠加预测模型(POL),分析了水文时间序列周期叠加预测模型(POL)在某些特定条件下应用上的不足,并提出3种改进模型:趋势-周期叠加组合预测模型(TPOLC),压缩振幅的周期叠加预测模型(AC-POL),逆推优势周期的周期叠加预测模型(DPI-POL).这些模型可根据需要组合建模,并可广泛应用于相应类型水文时间序列建模. 展开更多
关键词 水文时间序列 趋势-周期叠加组合预测模型 TPOLC 压缩振幅 逆推优势周期
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作物生育期降雨量预测的灰色自记忆模型 被引量：6
9
作者 李荣峰 沈冰 张金凯 《武汉大学学报（工学版）》 CAS CSCD 北大核心 2005年第3期19-21,53,共4页
根据灰色系统理论得出作物生育期降雨序列的GM(1,1)微分方程,建立了作物生育期降雨量的灰色自记忆预测模型.将该模型应用于冬小麦和玉米生育期降雨量拟合及预测,结果表明,这种基于灰色微分方程又利用了多个观测往值信息的预测模型具有... 根据灰色系统理论得出作物生育期降雨序列的GM(1,1)微分方程,建立了作物生育期降雨量的灰色自记忆预测模型.将该模型应用于冬小麦和玉米生育期降雨量拟合及预测,结果表明,这种基于灰色微分方程又利用了多个观测往值信息的预测模型具有较高的计算精度. 展开更多
关键词 作物生育期降雨量 灰色微分方程 自记忆预测模型
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