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数据缺失状态下目标威胁评估的AR(p)动态突变排序法 被引量:4
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作者 唐鑫 杨建军 +1 位作者 冯松 任宝祥 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期1058-1064,共7页
针对目标威胁评估过程中观测数据缺失、难以综合考虑来袭目标的动态威胁态势以及已有评估方法大多需要确定各指标权重而过多依赖专家经验的问题,将自回归(auto regressive,AR(p))预测模型、时间序列赋权及突变理论相结合,提出了目标威... 针对目标威胁评估过程中观测数据缺失、难以综合考虑来袭目标的动态威胁态势以及已有评估方法大多需要确定各指标权重而过多依赖专家经验的问题,将自回归(auto regressive,AR(p))预测模型、时间序列赋权及突变理论相结合,提出了目标威胁评估的AR(p)动态突变排序法。该方法通过AR(p)模型预测时间序列上的缺失目标数据,为综合各时刻数据进行威胁评估提供了基础数据信息;采用泊松分布逆形式对时间序列进行赋权,全面考虑了当前时刻和之前时刻的目标关联信息;在突变理论基础上抽象出了突变排序的思想,将目标威胁评估指标体系中下层指标对上层指标的作用归因为控制变量对状态变量的作用,并采用归一化公式对作用程度进行求解,以此方式由底层往上逐层推进最终得到目标威胁评估值。实例分析结果表明,AR(p)动态突变排序法适用于目标数据缺失时的威胁评估,更贴合实战,且不需确定各指标权重,计算过程简洁高效,可操作性强,由于综合考虑了目标的动态威胁态势,评估结果更加合理,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 数据缺失 时间序列 威胁评估 突变理论 动态估计
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最小二乘支持向量机和小波电铲供电机组状态预测 被引量:1
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作者 熊日辉 肖成勇 李云峰 《中国计量学院学报》 2008年第1期51-55,共5页
针对电铲供电机组振动时间序列是个非线性、非平稳的复杂时间序列,难以用单一预测方法进行有效预测的问题,建立了一种基于小波分解和最小二乘支持向量机混合模型进行状态预测的方法.首先通过小波分解,将原始振动时间序列分解到不同层次... 针对电铲供电机组振动时间序列是个非线性、非平稳的复杂时间序列,难以用单一预测方法进行有效预测的问题,建立了一种基于小波分解和最小二乘支持向量机混合模型进行状态预测的方法.首先通过小波分解,将原始振动时间序列分解到不同层次,然后根据分解后各层次分量的特点选择不同的嵌入维数和LS-SVM参数分别进行预测,最后重构得到原始序列的预测值.对某电铲供电机组振动趋势的预测结果表明,该模型的预测性能好于单一的支持向量机预测方法. 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 小波分解 电铲供电机组 时间序列
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对流层延迟模型对GPS高程时间序列的影响分析 被引量:5
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作者 邹进贵 马佑 +1 位作者 肖扬宣 徐北海 《测绘地理信息》 2016年第5期8-11,共4页
介绍了GPS数据处理过程中目前世界上应用比较广泛的3种对流层延迟模型GPT/GMF、GPT2和ECMWF/VMF1,在3种不同的模型下进行GPS数据解算,对3种模型下测站高程方向时间序列进行比较。通过解算对比,发现3种不同模型对测站高程方向的影响均为m... 介绍了GPS数据处理过程中目前世界上应用比较广泛的3种对流层延迟模型GPT/GMF、GPT2和ECMWF/VMF1,在3种不同的模型下进行GPS数据解算,对3种模型下测站高程方向时间序列进行比较。通过解算对比,发现3种不同模型对测站高程方向的影响均为mm级,且不同模型之间也存在着差异。通过对3种模型对比为以后GPS数据解算中选择合适的对流层延迟模型提供参考。 展开更多
关键词 对流层延迟模型 GPS高程时间序列 高程周年振幅 影响分析
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基于LSSVR-AR模型的电解电容状态预测方法
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作者 李小珉 尹明 《测试技术学报》 2016年第6期478-484,共7页
针对传统的状态预测方法预测精度不高的问题,提出了一种基于最小二乘支持向量回归机(LSSVR)和AR模型相结合的非平稳时间序列建模的方法(LSSVR-AR),并应用于Buck电路的电解电容等效串联的状态预测中.对非平稳时间序列进行最小二乘支持向... 针对传统的状态预测方法预测精度不高的问题,提出了一种基于最小二乘支持向量回归机(LSSVR)和AR模型相结合的非平稳时间序列建模的方法(LSSVR-AR),并应用于Buck电路的电解电容等效串联的状态预测中.对非平稳时间序列进行最小二乘支持向量回归,得到非平稳时间序列的趋势项及剔除趋势项后的随机项;对随机项建立AR模型并与趋势项的LSSVR模型组合,得到非平稳时间序列模型;用组合模型对电解电容的等效串联电阻进行状态预测.用本文所提出的方法对其预测的平均绝对百分比误差为6.57%,低于单一的LSSVR模型.实例证明:本文所提出的模型能对电解电容的状态进行准确预测. 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 AR模型 状态预测 非平稳时间序列 电解电容
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基于PCA-DBILSTM的多因素短期负荷预测模型 被引量:34
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作者 李泽文 胡让 +3 位作者 刘湘 邓裕文 唐鹏 王杨帆 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2020年第12期32-39,共8页
针对传统神经网络在短期负荷预测中预测精度不高、预测时间较长的问题,提出了一种基于主成分分析法和深度双向长短期记忆神经网络的短期负荷预测模型。该模型运用主成分分析法对原始多维输入变量组成的时间序列进行主成分提取,实现原始... 针对传统神经网络在短期负荷预测中预测精度不高、预测时间较长的问题,提出了一种基于主成分分析法和深度双向长短期记忆神经网络的短期负荷预测模型。该模型运用主成分分析法对原始多维输入变量组成的时间序列进行主成分提取,实现原始负荷的降维;然后通过深度双向长短期记忆网络结合Adamax优化算法,对提取的主成分序列和负荷实际输出序列之间的非线性关系建立网络模型。以中国某地区的负荷数据作为实际算例,验证该方法预测精度达到了99.44%,并与传统预测模型进行对比,在保证预测精度的同时,大幅降低了预测时间。 展开更多
关键词 主成分分析 双向长短期记忆网络 时间序列 负荷预测 Adamax算法
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基于SARIMA模型的农村供水工程用水量实时预测 被引量:1
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作者 张恒飞 成雪夫 +1 位作者 田昊 梅林辉 《水利水电快报》 2022年第4期42-45,共4页
在农村供水工程运行过程中,通过观察发现用水量呈现出一定的规律性,可将其作为水厂供水生产安排和管网运行状态检测的基础。在彭阳县农村供水工程实际监测数据基础上,对相邻数据进行了数据加权平滑处理,并进一步采用季节性自回归差分滑... 在农村供水工程运行过程中,通过观察发现用水量呈现出一定的规律性,可将其作为水厂供水生产安排和管网运行状态检测的基础。在彭阳县农村供水工程实际监测数据基础上,对相邻数据进行了数据加权平滑处理,并进一步采用季节性自回归差分滑动平均算法进行了建模,对研究区域的用水量进行了预测。实验结果表明:农村供水工程中的用水数据的确具有周期性的变化规律,在消除周期性并进行一阶差分后序列满足平稳条件。运用SARIMA算法预测的结果,与实际数据对比误差较小,且满足在线实时计算的条件,可作为农村供水工程调度和检测的依据。 展开更多
关键词 农村供水 用水量预测 SARIMA 加权平滑 时间序列
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国家标准化建设对产品质量发展的影响——基于1990—2010年时间序列数据的实证研究
7
作者 李志德 《特区经济》 2014年第2期182-184,共3页
本文利用1990-2010年的时间序列数据,用动态计量分析方法,对国家标准化建设与产品质量发展之间的关系进行了实证研究。结果表明:国家标准化建设是产品质量发展的重要影响因素,二者之间存在长期稳定的均衡关系;国家标准数量与产品质量发... 本文利用1990-2010年的时间序列数据,用动态计量分析方法,对国家标准化建设与产品质量发展之间的关系进行了实证研究。结果表明:国家标准化建设是产品质量发展的重要影响因素,二者之间存在长期稳定的均衡关系;国家标准数量与产品质量发展之间是单向因果关系,即国家标准数量会影响产品质量的提升,但产品质量提升并不是国家标准化建设的原因;国家标准化建设对产品质量的影响中,短期作用要大于长期作用。 展开更多
关键词 国家标准 产品质量 时间序列数据
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基于非参数CUSUM算法的DDoS攻击防御策略
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作者 严长虹 《江苏建筑职业技术学院学报》 2014年第4期26-29,共4页
分布式拒绝服务攻击(DDoS)具有突发性、攻击主机分布广等特点,对其防御尤显困难.从分析DDoS攻击原理及常见的防御策略入手,根据非参数CUSUM算法,给出了基于流连接密度时间序列分析的DDoS攻击防御策略及其模型,并进行了与理论值比较的实... 分布式拒绝服务攻击(DDoS)具有突发性、攻击主机分布广等特点,对其防御尤显困难.从分析DDoS攻击原理及常见的防御策略入手,根据非参数CUSUM算法,给出了基于流连接密度时间序列分析的DDoS攻击防御策略及其模型,并进行了与理论值比较的实验取证.结果表明:该防御模型能够在很大程度上有效防御DDoS攻击. 展开更多
关键词 网络安全 分布式拒绝服务 流连接密度 时间序列 防御策略
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基于混合模型的油松林分蓄积量预测模型的建立 被引量:13
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作者 王少杰 邓华锋 +2 位作者 向玮 黄国胜 王雪军 《西北农林科技大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2018年第2期29-38,46,共11页
【目的】建立预估精度高的林分蓄积量混合模型,为北京地区不同初期密度油松林分提供个性化模型方程,为森林经营和采伐利用提供重要理论依据。【方法】以北京地区76块油松连续清查样地为研究对象,按初期的油松林分密度(ID)将油松样地分为... 【目的】建立预估精度高的林分蓄积量混合模型,为北京地区不同初期密度油松林分提供个性化模型方程,为森林经营和采伐利用提供重要理论依据。【方法】以北京地区76块油松连续清查样地为研究对象,按初期的油松林分密度(ID)将油松样地分为Ⅰ(ID<400株/hm^2)、Ⅱ(400≤ID<800株/hm^2)、Ⅲ(800≤ID<1 200株/hm^2)、Ⅳ(1 200≤ID<1 600株/hm^2)、Ⅴ(ID≥1 600株/hm^2)5个水平,选用以断面积和优势木平均高为自变量的线性模型构建油松蓄积量基础模型,在基础模型上分别考虑油松林分的密度水平效应、样地效应和嵌套两水平效应,用R语言的nlme模块建立油松混合效应模型,并用平均绝对误差||、均方根误差RMSE、决定系数R^2 3个评价指标检验模型的拟合效果。【结果】拟合嵌套两水平混合模型决定系数R^2为0.998 2,高于密度水平效应和样地效应2个单水平混合模型,且||和RMSE均小于2个单水平混合模型;嵌套两水平混合模型的、RMSE分别为0.069 8和0.100 6,比基础模型降低了78.86%和82.39%。指数函数异方差结构和[ARMA(1,1)]时间序列相关性结构加入混合模型后,模型拟合精度均有一定提高。【结论】单水平和嵌套两水平混合模型拟合精度均高于基础模型,嵌套两水平混合效应模型拟合精度优于基础模型和单水平混合模型,指数函数能够消除数据间的异方差,[ARMA(1,1)]结构能够较好地表达样地间的误差相关性。 展开更多
关键词 油松 林分蓄积量 混合模型 密度水平效应 异方差 时间序列相关性
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中国大陆GPS连续观测站测得的日本9.0级地震同震位移与震前变化 被引量:13
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作者 赵国强 李鹏 《地震》 CSCD 北大核心 2012年第2期129-134,共6页
利用中国大陆GPS连续观测站资料,获取了2011年3月11日日本9.0级地震造成的连续站同震位移。计算结果表明,位于我国东部尤其是东北地区的台站在水平方向都有明显的同震位移,且离震中越近同震位移量越大,其中绥阳站的水平同震位移量最大,... 利用中国大陆GPS连续观测站资料,获取了2011年3月11日日本9.0级地震造成的连续站同震位移。计算结果表明,位于我国东部尤其是东北地区的台站在水平方向都有明显的同震位移,且离震中越近同震位移量越大,其中绥阳站的水平同震位移量最大,达到33mm。通过对时间序列分析发现,有明显同震位移的连续站,震前水平方向的运动速度都有放缓的趋势,可能是一种形变前兆现象。这些GPS观测到的同震位移及震前运动速度异常,对于进一步研究前兆地壳运动、地震动力学特征以及精化中国大陆地壳运动速度场都有重要意义。 展开更多
关键词 同震位移 GPS连续观测 日本9.0级地震 时间序列
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非线性和时变参数时间序列模型及其在水质分析中的应用 被引量:3
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作者 赵任辉 杨宗海 +1 位作者 曾鹏 施招云 《分析化学》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 1994年第3期228-232,共5页
时间序列分析是根据观测值建立数学模型,研究数据的内在规律,现有文献主要是介绍线性时间序列模型。研究表明化学分析数据很多涉及非线性时间序列.且具有时变参数特性。本文在研究线性、非线性时间序列模型基础上,提出一种具有时变参数... 时间序列分析是根据观测值建立数学模型,研究数据的内在规律,现有文献主要是介绍线性时间序列模型。研究表明化学分析数据很多涉及非线性时间序列.且具有时变参数特性。本文在研究线性、非线性时间序列模型基础上,提出一种具有时变参数特性的非线性时间序列模型。该模型用于加酸调pH的循环冷却水系统进行预报.可使pH值极差降低3~6倍,对保证水质稳定具有重要意义。 展开更多
关键词 时间序列模型 时变参数 水质分析
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IGS基准站时间序列对汶川地震的响应 被引量:3
12
作者 宿勇军 李艳 《测绘地理信息》 2013年第3期51-54,共4页
采用GAMIT和GLOBK软件在ITRF框架下解算得到IGS连续观测站时间序列[1],针对汶川震区附近的IGS观测站时间序列进行分析。应用经验模态分解方法对IGS连续观测站时间序列进行全面分析,揭示汶川震区附近IGS连续观测站时间序列异常和趋势变... 采用GAMIT和GLOBK软件在ITRF框架下解算得到IGS连续观测站时间序列[1],针对汶川震区附近的IGS观测站时间序列进行分析。应用经验模态分解方法对IGS连续观测站时间序列进行全面分析,揭示汶川震区附近IGS连续观测站时间序列异常和趋势变化与汶川地震震后形变的关系。 展开更多
关键词 GAMIT GLOBK 汶川地震 IGS连续观测站时间 序列 经验模态分解
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基于多变量GP-DE模型的隧道变形时间序列预测研究 被引量:2
13
作者 张峰瑞 姜谙男 +2 位作者 赵亮 陈维 郭阔 《现代隧道技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期109-116,133,共9页
准确预测和控制隧道变形是确保隧道工程施工安全的重点。针对目前隧道围岩变形时间序列预测的不足,文章提出了一种基于多变量高斯过程(GP)-差异进化算法(DE)的隧道变形时间序列预测方法。根据隧道自动化监测结果进行多变量相空间重构,... 准确预测和控制隧道变形是确保隧道工程施工安全的重点。针对目前隧道围岩变形时间序列预测的不足,文章提出了一种基于多变量高斯过程(GP)-差异进化算法(DE)的隧道变形时间序列预测方法。根据隧道自动化监测结果进行多变量相空间重构,并通过主成分分析法降低输入维数。在此基础上采用GP-DE模型进行隧道变形预测研究。以吉林省高丽沟隧道围岩拱顶位移为例进行预测,将预测结果与BP神经网络、SVM模型预测结果进行比较。研究结果表明,多变量时间序列的GP-DE模型具有更高的预测精度,预测值与实测值吻合更好,是一种有效的隧道位移预测方法。 展开更多
关键词 隧道 变形 GP-DE模型 多变量 主成分分析法 自动化监测 时间序列预测
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基于洞穴之喻理论模型的重大负面学术事件演化研究 被引量:1
14
作者 吴志祥 武璇 +2 位作者 肖倩茹 付慧真 黄颖 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2022年第5期46-52,共7页
[目的/意义]由学术不端行为发酵、演变而来的重大负面学术事件(Major Negative Academic Events,Ma-NAE)给学术共同体、学科发展甚至国家学术声誉带来难以估量的损失。现有研究缺乏对MaNAE产生、扩张及消退的演化过程与参与主体行为机... [目的/意义]由学术不端行为发酵、演变而来的重大负面学术事件(Major Negative Academic Events,Ma-NAE)给学术共同体、学科发展甚至国家学术声誉带来难以估量的损失。现有研究缺乏对MaNAE产生、扩张及消退的演化过程与参与主体行为机制的深入探讨。[方法/过程]针对MaNAE的多主体、多要素及复杂、动态演进的特征,文章借鉴《理想国》的洞穴之喻,探索性地构建了洞穴之喻(the Allegory of the Cave,AoC)理论模型,辅以描述性时间序列分析方法、分类统计分析方法、全文引文情感分析方法以及内容分析法,展开对MaNAE的量化研究。以安维萨心脏干细胞造假事件为例展开单案例纵向时序研究,基于事件核心人物产出分析学术洞穴演化过程,基于政府基金支持的变化分析反馈效应,基于学术共同体情感分化探讨洞穴演化机制。[结果/结论]结果表明,AoC理论模型较好地阐释了研究问题,为负面学术事件的演化研究提供了新的阐释框架,具有一定的理论与实践意义。 展开更多
关键词 重大负面学术事件 洞穴之喻 事件演化 反馈效应 单案例纵向研究 学术不端
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