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建筑物沉降规律的综合时序分析 被引量:21
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作者 崔晓东 兰孝奇 张兵良 《现代测绘》 2004年第1期36-38,共3页
建筑物的沉降监测数据序列具有趋势变化和随机变化的特点 ,本文针对两种变化项的特点分别建立相应的数学模型 ,再将其组合起来建立综合数学模型 ,从总体上把握沉降数据序列的变化规律。实例计算分析表明 ,此方法具有较高的拟合精度和预... 建筑物的沉降监测数据序列具有趋势变化和随机变化的特点 ,本文针对两种变化项的特点分别建立相应的数学模型 ,再将其组合起来建立综合数学模型 ,从总体上把握沉降数据序列的变化规律。实例计算分析表明 ,此方法具有较高的拟合精度和预测能力 。 展开更多
关键词 建筑物 沉降监测 数学模型 拟合精度 时间序列 趋势变化 随机变化 自回归模型
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混沌预测技术在径流预报中的应用 被引量:12
2
作者 权先璋 温权 张勇传 《华中理工大学学报》 CSCD 北大核心 1999年第12期41-43,共3页
以多条河流的径流时间序列为例详细分析了基于混沌动力学的局部预测方法,并与全局方法和基于随机理论的AR(p) 模型等预测方法进行了对比,结果表明,局部预测方法往往优于其他预测方法.
关键词 径流时间序列 局部预测 混沌预测 径流预报
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小样本数据缺失状态下DBN舰艇编队防空目标威胁评估方法 被引量:18
3
作者 孙海文 谢晓方 +1 位作者 孙涛 张龙杰 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1300-1308,共9页
针对海上编队防空目标威胁评估过程中样本数据量较少且易缺失、已有评估方法过多依赖专家经验以及难以进行时间序列上动态评估的问题,提出了基于约束参数学习的动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian networks,DBN)威胁评估方法。采用AR(p)... 针对海上编队防空目标威胁评估过程中样本数据量较少且易缺失、已有评估方法过多依赖专家经验以及难以进行时间序列上动态评估的问题,提出了基于约束参数学习的动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian networks,DBN)威胁评估方法。采用AR(p)模型预测时间序列上的缺失数据,从而获得完备的小数据集样本;在此基础上,根据专家经验构建合理的参数约束模型;进一步利用贝叶斯估计进行参数学习;将学习得到的参数代入DBN中,推理求出威胁评估结果;引入效用理论对威胁评估结果进行排序。仿真实验表明该评估方法在小样本数据缺失状态下目标威胁评估的结果合理,准确性高。 展开更多
关键词 动态贝叶斯网络 约束模型 参数学习 ar(p)模型 小样本数据缺失 威胁评估及排序 效用理论
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水文时间序列逐步回归随机组合预测模型及其应用 被引量:15
4
作者 汤成友 郭丽娟 王瑞 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2007年第6期1-4,共4页
由于气候因素和下垫面因素的综合影响,水文时间序列表现出复杂的非线性,包括确定性成分和随机成分,如月径流序列、日均流量序列等。这些预报对象如果不加处理直接用AR(p)建模进行预测误差较大。文中介绍了通过对非平稳序列提取周期项和... 由于气候因素和下垫面因素的综合影响,水文时间序列表现出复杂的非线性,包括确定性成分和随机成分,如月径流序列、日均流量序列等。这些预报对象如果不加处理直接用AR(p)建模进行预测误差较大。文中介绍了通过对非平稳序列提取周期项和趋势项后的余差序列建立AR(p)模型进行水文中长期预报的组合预测方法,并以嘉陵江北碚站7月最大洪峰流量序列为例对组合模型进行验证,结果比较满意。 展开更多
关键词 逐步回归 周期分析 趋势分析 自回归模型 组合模型 水文时间序列 水文中长期预报
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汽轮发电机组故障预测模型分析比较及应用 被引量:6
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作者 李勇 田智能 +1 位作者 李岩峰 叶荣学 《东北电力学院学报》 1996年第3期36-42,共7页
借助于仿真数据及某200MW机组的实测数据,对GM(1,1)、AR(p)及基于合成BP网络的NAR(p)模型的预测性能进行分析及比较,得出了适合于汽轮发电机组的故障预测模型,为火电机组的安全运行和预知状态维修做好了理... 借助于仿真数据及某200MW机组的实测数据,对GM(1,1)、AR(p)及基于合成BP网络的NAR(p)模型的预测性能进行分析及比较,得出了适合于汽轮发电机组的故障预测模型,为火电机组的安全运行和预知状态维修做好了理论准备。 展开更多
关键词 汽轮发电机 故障 预测模型
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基于时序AR(p)-RBF神经网络的变形建模与预测 被引量:11
6
作者 高彩云 高宁 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2013年第6期120-122,共3页
为提高变形监测数据预测的精度与可靠性,本文提出基于时序AR(p)-RBF神经网络的预测方法。此法采用时间序列分析的DDS建模法,研究形变数据之间的相关性问题,从而确定RBF网络输入、输出层的节点数;并利用交叉验证搜索算法对RBF网络预测关... 为提高变形监测数据预测的精度与可靠性,本文提出基于时序AR(p)-RBF神经网络的预测方法。此法采用时间序列分析的DDS建模法,研究形变数据之间的相关性问题,从而确定RBF网络输入、输出层的节点数;并利用交叉验证搜索算法对RBF网络预测关键参数GOAL、SPREAD进行优选,将优化后的RBF网络应用于某建筑物的沉降变形预测,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 ar(p)模型 RBF神经网络 交叉验证算法 变形预测
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基于小波分析的中国人均GDP分析与预测 被引量:3
7
作者 刘晏玲 胡芬 付恩成 《长江大学学报(自科版)(上旬)》 CAS 2008年第1期135-137,共3页
提出基于小波分析,GM(1,1)模型和AR(p)模型结合的预测方法。通过多分辨率小波分解,将中国人均GDP依尺度分解成不同层次,对低频部分和高频部分分别进行重构,然后对每层建立不同模型进行预测,再合成得到所需的预测值。实例验证,该方法具... 提出基于小波分析,GM(1,1)模型和AR(p)模型结合的预测方法。通过多分辨率小波分解,将中国人均GDP依尺度分解成不同层次,对低频部分和高频部分分别进行重构,然后对每层建立不同模型进行预测,再合成得到所需的预测值。实例验证,该方法具有较好的预测精度。 展开更多
关键词 小波分析 GM(1 1)模型 ar(p)模型 人均GDp 预测
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AR(p)模型参数估计方法比较和实证分析 被引量:7
8
作者 陈杨林 刘业 《南昌大学学报(理科版)》 CAS 北大核心 2014年第2期124-127,共4页
对时间序列AR(p)模型的参数估计YULE-WALKER法、最小二乘法、最大似然法三种估计方法进行分析和比较,从模型推导出最小二乘估计、最大似然估计实质上是同一种估计方法,应用MATLAB软件对我国CPI数据建立AR(2)模型并应用3种方法对其参数... 对时间序列AR(p)模型的参数估计YULE-WALKER法、最小二乘法、最大似然法三种估计方法进行分析和比较,从模型推导出最小二乘估计、最大似然估计实质上是同一种估计方法,应用MATLAB软件对我国CPI数据建立AR(2)模型并应用3种方法对其参数进行估计、模型检验、预测结果比较,得出的结论与理论推导相符,实证上说明AR(p)模型参数估计使用最小二乘法和最大似然法估计的结果是一样的。 展开更多
关键词 ar(p)模型 最小二乘估计 最大似然估计
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改进的自回归AR(p)预测模型在WSN中的应用 被引量:7
9
作者 谭巧巧 杨吉云 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第12期83-87,共5页
自回归AR(p)预测模型是无线传感网络(WSN)中一种减少数据传输次数和降低能量消耗的方法。针对AR(p)模型在建模过程中忽略了不同时期的历史数据对预测值的影响存在的差异,导致模型预测精度不高、网络通信频率受影响的问题,提出了一种改... 自回归AR(p)预测模型是无线传感网络(WSN)中一种减少数据传输次数和降低能量消耗的方法。针对AR(p)模型在建模过程中忽略了不同时期的历史数据对预测值的影响存在的差异,导致模型预测精度不高、网络通信频率受影响的问题,提出了一种改进的预测模型FAR(p)。在AR(p)模型中引入一种新的模糊隶属度函数,通过模糊隶属度函数对预测模型的每个历史数据赋予权值,实现历史数据"重近轻远"的预测效果,并经二次加权平均算法处理后重新构建预测模型。仿真结果表明,改进的预测模型有效地提高了模型预测精度,减少了传感网络中数据传输次数,降低了能量消耗。 展开更多
关键词 ar(p)模型 无线传感网络 模糊隶属度函数 预测精度 数据通信
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多维AR(p)模型在预报舰船运动中的应用 被引量:6
10
作者 赵源 滕大予 《现代防御技术》 2003年第4期52-55,60,共5页
在舰空导弹武器系统的实战中,能够实时预报舰船的运动状态非常必要。给出了利用多维AR(p)模型对舰船运动参数进行预报及修正的方法。
关键词 ar(p)模型 舰船运动 应用 舰空导弹 预报方法 动态时间序列 仿真
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时间序列分析在港口吞吐量预测中的应用 被引量:2
11
作者 蔡颖 《大连海运学院学报》 CSCD 1991年第3期304-311,共8页
应用时间序列分析法讨论了港口吞吐量的预测问题.文中用一次多项式及三角函数的迭加来逼近样本的趋势函数.从样本中剔除趋势后是平稳随机序列的一段样本,对该平稳序列用AR(3)模型进行拟合,并对模型进行统计检验.将预测结果与实际吞吐量... 应用时间序列分析法讨论了港口吞吐量的预测问题.文中用一次多项式及三角函数的迭加来逼近样本的趋势函数.从样本中剔除趋势后是平稳随机序列的一段样本,对该平稳序列用AR(3)模型进行拟合,并对模型进行统计检验.将预测结果与实际吞吐量比较表明,预测结果与实际吞吐量拟合程度较好.文中还讨论了当获得新的信息时,模型系数的自适应算法. 展开更多
关键词 港口 吞吐量 预测 时间序列 应用
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时间序列在地下水位预测中的应用 被引量:6
12
作者 陈汉军 杨雪 黄东卫 《天津理工大学学报》 2008年第2期8-10,共3页
本文利用时间序列建立了一个趋势回归模型、虚拟参数的季节模型和时间序列分析的统计预测模型.该模型能够很好地分离出时间序列中的趋势成分,且能够很好地刻画它在各个年度周期内部光滑的季节成分.该文将地下水位统计数据进行了消除趋... 本文利用时间序列建立了一个趋势回归模型、虚拟参数的季节模型和时间序列分析的统计预测模型.该模型能够很好地分离出时间序列中的趋势成分,且能够很好地刻画它在各个年度周期内部光滑的季节成分.该文将地下水位统计数据进行了消除趋势成分及消除季节影响的处理,再将新得到的数据进行平稳化、零均值化处理,并利用时间序列的自相关函数、偏自相关函数的性质,最终确认了适当的时间序列模型.以北京市1990-1994年共60个月份的地下水位统计数据为实例进行分析,确定此模型为ARMA(1,4)模型.通过对数据的计算,可预测出北京市1995年地下水位值. 展开更多
关键词 时间序列 趋势回归模型 季节性模型 自回归模型 滑动平均模型
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基于非参数模型对上海股市收益率的实证分析 被引量:5
13
作者 何树红 陈浩 《云南民族大学学报(自然科学版)》 CAS 2010年第3期162-165,180,共5页
函数系数自回归模型FAR(p,d)是一类具有适应性的模型.利用函数系数自回归模型对上海股市日收益率进行非参数建模,然后用广义似然比非参数的条件自助法对模型进行检验,从而确定了合适的模型并分析了上证综合指数收益率的非线性特征.
关键词 Far(p d)模型 局部线性回归 带宽 GLR 自助法 ar(p)模型
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AR模型在大地电磁测深资料处理中的应用 被引量:5
14
作者 张春虹 张刚 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2013年第3期1227-1233,共7页
大地电磁测深资料数据采集过程中,由于温度、湿度等对仪器的影响或GPS搜星不正常,采集到的数据有时会出现时间序列跳帧或缺失现象.针对这一问题,本文将基于无激励AR(p)模型预测数据的原理引入大地电磁测深数据处理中.根据已知序列确定AR... 大地电磁测深资料数据采集过程中,由于温度、湿度等对仪器的影响或GPS搜星不正常,采集到的数据有时会出现时间序列跳帧或缺失现象.针对这一问题,本文将基于无激励AR(p)模型预测数据的原理引入大地电磁测深数据处理中.根据已知序列确定AR(p)模型阶数以及模型参数,建立正确的预测模型对缺失数据进行预测,并对比经过预测后的数据与实际样本数据的频谱,表明AR(p)预测模型可以解决原始资料的不连续性问题,提高了大地电磁测深野外资料的利用率. 展开更多
关键词 ar(p)模型 预测 大地电磁测深 资料处理 缺失数据
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基于Lasso及Adaptive Lasso的AR(p)模型定阶及参数估计 被引量:5
15
作者 谢仪 高雪 景英川 《浙江工业大学学报》 CAS 2014年第4期463-467,共5页
Lasso类方法可以同时实现变量选择与参数估计,将之运用于AR(p)模型的定阶及参数估计,可以大大简化计算步骤和时间.本文在前人基础上利用Lasso类方法,改进了AR(p)模型的定阶与参数估计,通过计算机编程模拟,验证了此类方法的可行性,并比... Lasso类方法可以同时实现变量选择与参数估计,将之运用于AR(p)模型的定阶及参数估计,可以大大简化计算步骤和时间.本文在前人基础上利用Lasso类方法,改进了AR(p)模型的定阶与参数估计,通过计算机编程模拟,验证了此类方法的可行性,并比较了在不同样本量情况下,Lasso和Adaptive Lasso方法在定阶和参数估计两方面的优良性,最后将较优的Adaptive Lasso方法用于实际时间序列数据中,并对结果进行分析,指出了该方法的实用性. 展开更多
关键词 ar(p)模型 Lasso ADApTIVE 模型定阶 参数估计
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AR(p)模型在中国总人口预测中的应用 被引量:4
16
作者 彭志捌 《河北工程大学学报(自然科学版)》 CAS 2007年第4期109-112,共4页
利用AR(p)模型对我国总人口进行了动态预测.通过实证分析,对模型进行了检验,短期预测误差较小,应用效果比较符合实际。
关键词 ar(p)模型 动态预测 白噪声序列
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基于加权分位数回归参数估计的AR模型及其应用
17
作者 刘硕 王江荣 《国防交通工程与技术》 2023年第1期16-19,40,共5页
提出加权分位数自回归AR(p)模型对路基边坡变形预测的新方法,给出其原理和具体算法。以重庆奉云高速公路某滑坡段为例验证了该方法的有效性,并与其他模型作对比分析。结果表明:新方法的预测效果优于最小二乘参数估计的AR(p)模型、非加... 提出加权分位数自回归AR(p)模型对路基边坡变形预测的新方法,给出其原理和具体算法。以重庆奉云高速公路某滑坡段为例验证了该方法的有效性,并与其他模型作对比分析。结果表明:新方法的预测效果优于最小二乘参数估计的AR(p)模型、非加权分位数估值的AR(p)模型、ARIMA及EMD-ARIMA模型。 展开更多
关键词 边坡位移 自回归ar(p)模型 权函数 预测分析 遗传算法
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AR(p)模型在地下水动态预报中的应用——以石羊河流域平原区为例 被引量:3
18
作者 仲维政 周晓光 龚珑聪 《中国农村水利水电》 北大核心 2008年第12期42-44,共3页
石羊河流域平原区是我国水资源利用程度最高的地区之一,严重的生态环境问题与地下水位动态变化密不可分。结合MATLAB7.1,通过趋势项、周期项、随机项的迭加建立地下水AR(p)时间序列预报模型,预报近年的地下水水位,预报结果显示该区地下... 石羊河流域平原区是我国水资源利用程度最高的地区之一,严重的生态环境问题与地下水位动态变化密不可分。结合MATLAB7.1,通过趋势项、周期项、随机项的迭加建立地下水AR(p)时间序列预报模型,预报近年的地下水水位,预报结果显示该区地下水位将持续下降,应及时加以控制。 展开更多
关键词 ar(p)模型 地下水水位 石羊河流域 动态预报
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基于总体最小二乘的AR(p)模型及其在建筑物沉降预测中的应用 被引量:4
19
作者 袁豹 岳东杰 张洋 《勘察科学技术》 2012年第6期42-45,共4页
为了研究时间序列理论中自回归AR(p)模型,采用最小二乘方法求解模型参数时未考虑数据相关性的问题,引进总体最小二乘这种能够处理系数矩阵和观测矩阵同时存在偶然误差的平差方法,将总体最小二乘平差准则用于自回归AR(p)模型的参数解算,... 为了研究时间序列理论中自回归AR(p)模型,采用最小二乘方法求解模型参数时未考虑数据相关性的问题,引进总体最小二乘这种能够处理系数矩阵和观测矩阵同时存在偶然误差的平差方法,将总体最小二乘平差准则用于自回归AR(p)模型的参数解算,讨论了AR(p)模型的阶数p的确定方法。结合建筑物沉降数据的分析与预测结果,表明基于总体最小二乘准则的时间序列分析方法得出的模型更加准确,短期预测效果更好。 展开更多
关键词 总体最小二乘 时间序列分析 ar(p)模型 建筑物沉降 预测
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Empirical Likelihood Inference for AR(p) Model 被引量:3
20
作者 陈燕红 赵世舜 宋立新 《Northeastern Mathematical Journal》 CSCD 2008年第5期423-432,共10页
In this article we study the empirical likelihood inference for AR(p) model. We propose the moment restrictions, by which we get the empirical likelihood estimator of the model parametric, and we also propose an emp... In this article we study the empirical likelihood inference for AR(p) model. We propose the moment restrictions, by which we get the empirical likelihood estimator of the model parametric, and we also propose an empirical log-likelihood ratio base on this estimator. Our result shows that the EL estimator is asymptotically normal, and the empirical log-likelihood ratio is proved to be asymptotically standard chi-squared. 展开更多
关键词 arp model empirical likelihood moment construction asymptotic property
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