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服装品牌产品销售预测 被引量:4
1
作者 高融 杨以雄 史晓云 《东华大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期651-657,共7页
通过建立产品销售预测模型,为服装品牌企业的产品管理提供决策依据.对现有预测工具进行比较分析后,选择SQL Server 2008软件的解决方案,运用时序算法,构建ART(自动回归树)模型.以案例品牌历史销售数据为基础,通过所构建的模型得到销售... 通过建立产品销售预测模型,为服装品牌企业的产品管理提供决策依据.对现有预测工具进行比较分析后,选择SQL Server 2008软件的解决方案,运用时序算法,构建ART(自动回归树)模型.以案例品牌历史销售数据为基础,通过所构建的模型得到销售预测回归公式.通过模型验证了预测数据与实际数据的误差在可接受范围内,证明所构建销售预测模型的可行性.同时,基于所构建的模型建立案例品牌销售预测流程并提出产品管理策略. 展开更多
关键词 销售预测 产品管理 时序算法 运动休闲服饰 服装品牌
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基于比例伪时序算法的舰船电力风险评估系统 被引量:6
2
作者 詹锦皓 李维波 +2 位作者 李齐 邹振杰 孙万峰 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2022年第1期176-186,共11页
[目的]为了提高舰船电力系统的安全性与稳定性,提出基于比例伪时序算法的风险评估系统。[方法]在舰船电力系统中引入改进的伪时序算法,对电压、功率和频率等电力模拟量进行赋值,并通过组态界面进行可视化监控,进而对舰船电力系统进行整... [目的]为了提高舰船电力系统的安全性与稳定性,提出基于比例伪时序算法的风险评估系统。[方法]在舰船电力系统中引入改进的伪时序算法,对电压、功率和频率等电力模拟量进行赋值,并通过组态界面进行可视化监控,进而对舰船电力系统进行整体风险评估。同时,针对不同工况下的系统拓扑结构变化问题,通过引入比例补偿系数来调整算法,从而提高风险等级评估的精确度。[结果]实机测试结果表明,该系统不仅可以实时监控电力物理量,还可以准确评估系统的风险状态和风险水平。[结论]研究成果可为舰船电力风险评估系统设计提供参考。 展开更多
关键词 舰船电力系统 伪时序算法 组态软件 风险等级 比例补偿
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A Control Strategy for Smoothing Active Power Fluctuation of Wind Farm with Flywheel Energy Storage System Based on Improved Wind Power Prediction Algorithm
3
作者 J. C. Wang X. R. Wang 《Energy and Power Engineering》 2013年第4期387-392,共6页
The fluctuation of active power output of wind farm has many negative impacts on large-scale wind power integration into power grid. In this paper, flywheel energy storage system (FESS) was connected to AC side of the... The fluctuation of active power output of wind farm has many negative impacts on large-scale wind power integration into power grid. In this paper, flywheel energy storage system (FESS) was connected to AC side of the doubly-fed induction generator (DFIG) wind farm to realize smooth control of wind power output. Based on improved wind power prediction algorithm and wind speed-power curve modeling, a new smooth control strategy with the FESS was proposed. The requirement of power system dispatch for wind power prediction and flywheel rotor speed limit were taken into consideration during the process. While smoothing the wind power fluctuation, FESS can track short-term planned output of wind farm. It was demonstrated by quantitative analysis of simulation results that the proposed control strategy can smooth the active power fluctuation of wind farm effectively and thereby improve power quality of the power grid. 展开更多
关键词 WIND POWER Generation FESS WIND POWER Prediction IMPROVED time-series algorithm Active POWER Smooth Control
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基于ARIMA和神经网络的电能质量稳态指标预测 被引量:14
4
作者 苏卫卫 马素霞 齐林海 《计算机技术与发展》 2014年第3期163-167,共5页
根据有功功率与五项电能质量稳态指标的相关性以及有功功率的数据特点,提出了一种对电能质量稳态指标的预测方法。该方法利用ARIMA时间序列算法对有功功率进行了预测,并根据有功功率与五项电能质量稳态指标的相关性建立神经网络预测模... 根据有功功率与五项电能质量稳态指标的相关性以及有功功率的数据特点,提出了一种对电能质量稳态指标的预测方法。该方法利用ARIMA时间序列算法对有功功率进行了预测,并根据有功功率与五项电能质量稳态指标的相关性建立神经网络预测模型对五项常规指标进行预测。通过分析预测结果与真实值的误差可得平均误差均在20%以内,该方法可以有效预测出电能质量指标序列的变化趋势,从而对电力系统的稳定性、安全性和经济性起到很好的作用。 展开更多
关键词 电能质量 稳态指标 时间序列算法 神经网络 预测
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时序算法在销售预测中的应用研究 被引量:6
5
作者 袁亚丽 《微计算机信息》 2009年第15期249-250,共2页
在金融市场、信息网络以及电子商务等领域中积累了大量时间序列数据,对这些数据进行深层次的分析,是数据挖掘研究中的重要方向之一。Microsoft时序算法是一个新的预测算法,使用Microsoft时序算法创建的模型是一个自动回归模型。本文用Mi... 在金融市场、信息网络以及电子商务等领域中积累了大量时间序列数据,对这些数据进行深层次的分析,是数据挖掘研究中的重要方向之一。Microsoft时序算法是一个新的预测算法,使用Microsoft时序算法创建的模型是一个自动回归模型。本文用Microsoft时序算法建立预测模型,预测某食品零售超市未来的销售情况。 展开更多
关键词 时序算法 销售预测 数据挖掘
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基于时间序列算法与匹配度的用电信息标签自动标识算法
6
作者 赵贺 洪宇 +3 位作者 杨俊义 孙小磊 姚雨晨 陈洪锦 《微型电脑应用》 2024年第6期206-210,共5页
用电信息数据一般都呈现数据量大、信息价值密度低的特点,为了提高用电信息利用率,研究一种基于时间序列算法与匹配度的用电信息标签自动标识算法。进行用电信息标签化处理,标准四类标签词,即来源标签词、时间标签词、内容标签词以及频... 用电信息数据一般都呈现数据量大、信息价值密度低的特点,为了提高用电信息利用率,研究一种基于时间序列算法与匹配度的用电信息标签自动标识算法。进行用电信息标签化处理,标准四类标签词,即来源标签词、时间标签词、内容标签词以及频次标签词。利用时间序列算法序列化处理用电信息标签,计算两两用电信息标签序列之间的匹配度,自动标识用电信息标签。结果表明,所研究标识算法应用下,5个用电信息样本的ROC曲线下的面积(AUC)在0.85~1.0,准确性较高,用电信息标签自动标识性能鲁棒性较佳。 展开更多
关键词 时间序列算法 用电信息 标签 自动标识算法
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脑电高阶Lyapunov指数的估计及其仿真计算 被引量:6
7
作者 任志军 田心 《中国生物医学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期676-680,共5页
本研究从一维时间序列中估算了相应混沌系统的前3阶最大Lyapunov指数λ1、λ2和λ3,以两个高维混沌模型:4×3 Lorenz方程高维混沌系统和HyperR ssler超混沌系统作为仿真系统,对算法的可行性和有效性进行了验证。然后,应用λ1、λ2和... 本研究从一维时间序列中估算了相应混沌系统的前3阶最大Lyapunov指数λ1、λ2和λ3,以两个高维混沌模型:4×3 Lorenz方程高维混沌系统和HyperR ssler超混沌系统作为仿真系统,对算法的可行性和有效性进行了验证。然后,应用λ1、λ2和λ3对脑电的高维混沌特性进行了研究:从脑电中分别重构了对应的时间延迟吸引子,计算了癫痫脑电组和正常对照组脑电的1λ、λ2和3λ,应用Y-K公式给出的混沌系统分数维和Lyapunov指数谱jλ的关系,估计了癫痫脑电和正常对照脑电对应系统的分数维的范围,对癫痫脑电的高维混沌状况进行了分析。结果表明:癫痫脑电对应混沌吸引子的维数低于正常脑电(高维混沌)的维数;可以分属于高维混沌和低维混沌两类情况,因此研究这两类不同的情况,应采用高维和低维两种不同的混沌理论和方法。 展开更多
关键词 脑电 高维混沌 时间序列算法 LYAPUNOV指数 分数维
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SAE AS6802协议研究及模块化仿真平台设计 被引量:5
8
作者 何向栋 孙靖国 +2 位作者 陈长胜 王建宇 贾世伟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期203-209,共7页
分析安全关键领域的时间触发网络协议SAE AS6802与时间同步算法技术,分别对同步流程、时间同步角色、时序保持算法、集中控制算法、时钟纠正算法、同/异步派系检测算法以及通道择优方法等进行研究,归纳时间同步精度的影响因素。在此基础... 分析安全关键领域的时间触发网络协议SAE AS6802与时间同步算法技术,分别对同步流程、时间同步角色、时序保持算法、集中控制算法、时钟纠正算法、同/异步派系检测算法以及通道择优方法等进行研究,归纳时间同步精度的影响因素。在此基础上,设计一种时间同步算法IP核,并构建基于SystemVerilog的模块化仿真验证平台。利用该平台对时间同步算法进行RTL级仿真,结果验证了该时间同步算法的正确性,其同步精度保持在亚微秒级,满足下一代高安全关键领域的应用要求。 展开更多
关键词 AS6802协议 时间触发网络 时间同步 时序保持算法 集中控制算法 派系检测 模块化仿真
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调度集中系统智能运维方案研究 被引量:1
9
作者 曾壹 《铁道技术标准(中英文)》 2023年第7期1-6,共6页
调度集中系统是以铁路行车指挥为核心的自动控制系统,内部设备的日常运维作业具有业务量大和参与人员多的特点,为减轻劳动强度、提高运维效率,设计了调度集中系统智能运维方案,并按照侧重点的不同划分为自动化方案和智能化方案。调度集... 调度集中系统是以铁路行车指挥为核心的自动控制系统,内部设备的日常运维作业具有业务量大和参与人员多的特点,为减轻劳动强度、提高运维效率,设计了调度集中系统智能运维方案,并按照侧重点的不同划分为自动化方案和智能化方案。调度集中系统智能运维方案运用运维模块和智能分析算法,能够拓展调度集中系统运维活动系统监控环节的状态信息监测范围,增强调度集中系统运维活动事件管理和问题管理环节的主动性问题管理过程。调度集中系统智能运维方案能够提升运维效率,并为后续的实际应用提供有益的设计思路和参考方案。 展开更多
关键词 调度集中 智能运维 控制台指令 深度学习算法 时间序列分析算法
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基于改进时序算法的电力系统可靠性评估方法研究 被引量:4
10
作者 王征 胡致远 尹洋 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2021年第3期87-92,共6页
时序算法是对蒙特卡洛法的优化,适用于电力系统可靠性评估。但是,当系统中参数波动频繁、状态量基数很大时,时序算法会在状态量的抽取与评估判断上耗费较多时间,从而降低了运算效率。为此,从状态量获取与处理的角度通过离散化与标准化... 时序算法是对蒙特卡洛法的优化,适用于电力系统可靠性评估。但是,当系统中参数波动频繁、状态量基数很大时,时序算法会在状态量的抽取与评估判断上耗费较多时间,从而降低了运算效率。为此,从状态量获取与处理的角度通过离散化与标准化对时序算法进一步优化,以提高算法效率、增加算法精度,进而为解决电力系统可靠性评估实时性问题提供方法。在IEEE-RTS79系统中将改进时序算法、时序算法和蒙特卡罗法进行对比,结果表明:优化后的算法能够在增加算法精度的同时,提高计算效率30倍左右。 展开更多
关键词 改进时序算法 可靠性评估 离散化 标准化 电力系统
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离散制造车间的数字孪生仿真参数修正方法
11
作者 刘赛 郭宇 +3 位作者 张立童 钱伟伟 田旭 方伟光 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2023年第8期1-5,12,共6页
为了提高数字孪生模型的准确度,提出了一种离散制造车间的数字孪生仿真参数修正方法。根据数据驱动仿真参数修正的方式,将数字孪生模型的仿真参数划分为静态属性、动态属性和性能属性3类,设计了一种基于深度学习的时间序列预测算法—DF-... 为了提高数字孪生模型的准确度,提出了一种离散制造车间的数字孪生仿真参数修正方法。根据数据驱动仿真参数修正的方式,将数字孪生模型的仿真参数划分为静态属性、动态属性和性能属性3类,设计了一种基于深度学习的时间序列预测算法—DF-LSTM用于表征性能属性。在复杂离散制造车间的仿真模型基础上,用时间序列预测算法的预测结果作为仿真模型的性能属性值,以实时数据驱动仿真模型的动态属性和性能属性的更新,实现了由仿真模型向数字孪生模型的转变。开发了装配车间的数字孪生系统,实现了装配车间的可视化监控和数字孪生模型的在线运行,最终实验验证了方法的可行性。 展开更多
关键词 数字孪生模型 属性表征 仿真参数修正 时序预测算法
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基于光学遥感像素偏移量的金沙江流域2018年白格滑坡演变过程 被引量:1
12
作者 董岳 丁明涛 +4 位作者 李鑫泷 张雪松 黄武彪 刘振江 李振洪 《地球科学与环境学报》 CAS 北大核心 2022年第6期1002-1015,共14页
随着光学遥感卫星的增多以及影像质量的提升,利用光学遥感影像监测地表形变呈现出极大的发展潜力。以金沙江流域典型的高位远程滑坡——白格滑坡为例,选取Sentinel-2光学影像,综合利用像素偏移量跟踪(Offset-tracking)技术和时序反演(Ti... 随着光学遥感卫星的增多以及影像质量的提升,利用光学遥感影像监测地表形变呈现出极大的发展潜力。以金沙江流域典型的高位远程滑坡——白格滑坡为例,选取Sentinel-2光学影像,综合利用像素偏移量跟踪(Offset-tracking)技术和时序反演(Time-series Inversion)算法,对2018年“10·10”白格滑坡和“11·3”白格滑坡前后的地表形变进行了反演与分析。结果表明:①“10·10”白格滑坡发生前(2015年11月13日~2018年2月5日)坡体最大水平位移为31.69 m,时序位移呈现出明显的“初始启动→等速变形→加速变形”过程特征;②“11·3”白格滑坡发生前(2018年10月28日~2018年11月2日)东西向(主滑方向)形变高达12.89 m,与雷达影像偏移量跟踪结果一致;③“11·3”白格滑坡发生后(2020年1月16日~2022年2月4日)部分残留堆积体东西向累计形变最高达7.71 m,滑移迹象明显,存在再次成灾风险。通过分析COSI-Corr和CARST两种光学影像偏移量跟踪软件的形变结果、InSAR形变探测结果和无人机三维变化检测结果,验证光学影像偏移量跟踪方法探测地表形变具有较好的精度和可靠性。 展开更多
关键词 光学遥感 偏移量跟踪技术 时序反演算法 COSI-Corr CARST DEM差分 形变监测 白格滑坡 金沙江流域
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基于时间序列算法的变电站设备故障红外识别
13
作者 李明轩 颜培培 +1 位作者 杨慧婷 王丽花 《无损检测》 CAS 2022年第10期29-34,共6页
为了提高变电站设备故障的识别精度、图像清晰度、细节完整度,提出了基于时间序列算法的故障红外识别方法。首先,设计变电站设备红外遥视与故障识别框架,利用混合探测器-云台组合采集其红外、可见光视频图像,经光通信设备及光纤传输视... 为了提高变电站设备故障的识别精度、图像清晰度、细节完整度,提出了基于时间序列算法的故障红外识别方法。首先,设计变电站设备红外遥视与故障识别框架,利用混合探测器-云台组合采集其红外、可见光视频图像,经光通信设备及光纤传输视频图像至监控中心,通过滑动窗口结合时间序列筛选并标记可疑故障图像;然后,经小波阈值变换的中值去噪方法去除噪声后,利用改进分水岭算法完成图像目标分割,采用Zernike不变矩提取其特征值,将其作为支持向量机的输入,完成变电站设备分类;最后,结合设备的温度信息,通过划分故障类型、故障识别规则,实现不同设备的故障识别。结果表明,采用该方法去噪后,图像清晰度、对比度大幅提升,分割后目标设备细节完整度高,可实现不同设备的故障识别。 展开更多
关键词 时间序列算法 变电站设备 故障缺陷识别 红外视频图像
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主流客户投诉预测模型的对比与研究 被引量:1
14
作者 穆晓玛 《智能计算机与应用》 2018年第5期100-102,105,共4页
时间序列、多元线性回归及BP神经网络是目前较为主流的预测算法。本文对这3种算法在客户投诉预测这一领域的应用进行研究与对比,采用SPSS作为工具,以预测一周客户投诉量为目标进行预测。通过对实际预测结果的对比与分析,说明BP神经网络... 时间序列、多元线性回归及BP神经网络是目前较为主流的预测算法。本文对这3种算法在客户投诉预测这一领域的应用进行研究与对比,采用SPSS作为工具,以预测一周客户投诉量为目标进行预测。通过对实际预测结果的对比与分析,说明BP神经网络算法为研究客户投诉预测的最合适算法。 展开更多
关键词 时间序列 多元线性回归 BP神经网络 投诉 预测模型
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时间序列的电力信息系统资源调配分析 被引量:1
15
作者 刘昕林 邓巍 +1 位作者 黄萍 罗伟峰 《自动化与仪器仪表》 2018年第10期231-234,共4页
进入21世纪以来,电子计算机技术发展突飞猛进,大数据的应用逐渐在各个领域得到了越来越多的发展。另一方面,电能作为当代的主要能源形势,被称为新世纪最为重要的能源之一。鉴于电力系统的发展至今,电力系统的数据以数据量大,变化性强,... 进入21世纪以来,电子计算机技术发展突飞猛进,大数据的应用逐渐在各个领域得到了越来越多的发展。另一方面,电能作为当代的主要能源形势,被称为新世纪最为重要的能源之一。鉴于电力系统的发展至今,电力系统的数据以数据量大,变化性强,冗余数据多的特点,大数据技术在电力领域逐渐得到越来越多的应用。故本文以深圳供电局有限公司数据中心为研究对象,通过对于2016年8月23日至2016年11月23日三个月的系统总盘、C盘以及D盘的利用率研究建立相关模型,并且根据该模型对于日后磁盘利用率进行相应预测,从而达到合理分配资源的目的。 展开更多
关键词 时间序列算法 磁盘利用率 深圳供电局
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基于能源分析模型的可再生能源与建筑集成平台的研究 被引量:1
16
作者 谭励 陈鹏 于重重 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第10期3816-3818,3821,共4页
为了研究可再生能源在建筑中替代常规能源的效果,在采集、分析全国5个气候区23幢示范建筑物的不同种类可再生能源使用数据的基础上,提出适用于我国建筑行业范围内的可再生能源与建筑集成的能源分析多层次模型。该模型由总体概念层、公... 为了研究可再生能源在建筑中替代常规能源的效果,在采集、分析全国5个气候区23幢示范建筑物的不同种类可再生能源使用数据的基础上,提出适用于我国建筑行业范围内的可再生能源与建筑集成的能源分析多层次模型。该模型由总体概念层、公共层、基础模型层组成,分别实现对总体问题的描述、公共模型方法的建立以及具体能源模型的创建,并以此能源分析模型为基础,进一步设计实现了具有能源使用预测功能的可再生能源与建筑集成数据分析平台。 展开更多
关键词 可再生能源与建筑集成 能源分析模型 Microsoft时序算法
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相参压制干扰的时序优化设计方法 被引量:1
17
作者 沈义龙 王坤 +1 位作者 张恒 靳浩 《现代防御技术》 2019年第6期106-112,共7页
基于DRFM的间歇采样技术广泛应用于相参压制干扰,为了解决它对线性调频体制雷达实施压制干扰时的时序优化设计问题,在研究干扰信号能量利用率以及信号处理损失的基础上,提出了一个衡量压制干扰效果的品质因子。分别讨论了间歇采样的采... 基于DRFM的间歇采样技术广泛应用于相参压制干扰,为了解决它对线性调频体制雷达实施压制干扰时的时序优化设计问题,在研究干扰信号能量利用率以及信号处理损失的基础上,提出了一个衡量压制干扰效果的品质因子。分别讨论了间歇采样的采样占空比及采样频率对品质因子的影响,最终得出一种相参压制干扰的时序优化设计方法,并通过仿真,验证了其正确性。 展开更多
关键词 间歇采样 恒虚警检测 品质因子 占空比 采样频率 时序优化算法
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下肢外骨骼运动预测方法研究 被引量:1
18
作者 夏新浩 管小荣 +3 位作者 李仲 朱蒙 管陆双 史亦凡 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2021年第10期74-78,共5页
为实现下肢外骨骼无滞后跟随人体运动,提高穿戴者运动灵活度、舒适度,提出了一种基于多传感器并具有预测功能的人体运动识别方法。搭建了基于姿态角度传感器、足底压力传感器和编码器的运动感知系统,并提出了运动识别方案。为解决物理... 为实现下肢外骨骼无滞后跟随人体运动,提高穿戴者运动灵活度、舒适度,提出了一种基于多传感器并具有预测功能的人体运动识别方法。搭建了基于姿态角度传感器、足底压力传感器和编码器的运动感知系统,并提出了运动识别方案。为解决物理式传感器普遍存在的延迟问题,引入时间序列预测算法来减小甚至消除延迟。最后,通过穿戴下肢外骨骼样机进行平地行走试验,验证了该运动识别方法在感知人体与下肢外骨骼运动信息方面的有效性,该方法能够有效提高下肢外骨骼的人机运动协调性。 展开更多
关键词 下肢外骨骼 感知系统 时间序列预测算法 运动识别
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基于优化VARIMA的无人机发动机飞行参数预测模型
19
作者 王凤芹 耿宝亮 杜晶 《兵工自动化》 2022年第10期45-50,共6页
为了预测无人机发动机飞行参数值,建立一种多参数关联的向量求和自回归移动平均模型(vector auto regression integrated moving average,VARIMA)。模型以无人机飞行数据作为输入,利用模拟退火算法对VARIMA模型参数进行优化,构建多源飞... 为了预测无人机发动机飞行参数值,建立一种多参数关联的向量求和自回归移动平均模型(vector auto regression integrated moving average,VARIMA)。模型以无人机飞行数据作为输入,利用模拟退火算法对VARIMA模型参数进行优化,构建多源飞行参数关联的数据模式,利用构建好的数据模式实现状态参数的预测。选取无人机多次飞行的飞参数据进行实验。实验结果表明:优化后的VARIMA预测模型预测性能好,比优化前的预测用时节省了0.23 s。 展开更多
关键词 飞行参数预测 无人机健康管理 求和自回归移动平均模型 向量自回归模型 时间序列分析算法
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面向组合投资预测的大数据生成算法
20
作者 赵会群 曲艺 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第2期388-395,共8页
为满足组合投资预测对数据的需求,提出一种基于增量式贝叶斯网络模型的大数据生成方法。使用时间序列生成算法对未来各项数据进行部分生成;结合新生成数据对历史数据训练的贝叶斯网络模型进行更新,使更新后的贝叶斯网络能够体现该时间... 为满足组合投资预测对数据的需求,提出一种基于增量式贝叶斯网络模型的大数据生成方法。使用时间序列生成算法对未来各项数据进行部分生成;结合新生成数据对历史数据训练的贝叶斯网络模型进行更新,使更新后的贝叶斯网络能够体现该时间段内新旧金融数据中各项变量之间的关系及蕴含的规律;在贝叶斯网络中通过路径搜索算法生成投资组合路径的集合,根据其中各路径的概率分布,生成具有真实数据特征的可用于组合投资预测的大数据集。实验结果表明,该方法具有可行性,保证了一定的准确度。 展开更多
关键词 组合投资 贝叶斯网络模型 时间序列模型 路径搜索 大数据生成
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