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基于自回归推广模型的海风预测方法分析
1
作者
张超群
张帆
+1 位作者
罗伟强
周磊
《上海船舶运输科学研究所学报》
2024年第5期16-21,共6页
为准确预测海上风速和风向数据,提升船舶海上航行的安全性,针对现有海风预测方法存在的预测精度不高的问题,提出一种基于自回归(Auto-Regressive,AR)推广模型的海风预测方法。将风速和风向看作风矢量的2部分,在确定2组数据的依赖性之后...
为准确预测海上风速和风向数据,提升船舶海上航行的安全性,针对现有海风预测方法存在的预测精度不高的问题,提出一种基于自回归(Auto-Regressive,AR)推广模型的海风预测方法。将风速和风向看作风矢量的2部分,在确定2组数据的依赖性之后,分别采用差分整合移动平均自回归(Auto-Regressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型和向量自回归(Vector Auto-Regressive,VAR)模型这2种AR推广模型对风矢量进行预测。试验结果表明,VAR模型的预测结果中有34.17%的数据落在误差允许范围内,而ARIMA模型的预测结果中有61.25%的数据落在误差允许范围内,该方法可供海上风速和风向预测参考。
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关键词
风向风速预测
差分整合移动平均自回归(
arima
)模型
向量自回归(VAR)模型
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职称材料
基于ARIMA的输电线路容量分析及预测
被引量：
4
2
作者
朱文俊
任丽佳
+2 位作者
盛戈皞
江秀臣
胡玉峰
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2010年第3期108-112,共5页
在动态提高输电线路输送容量系统中,线路可传输容量进行短期的预测对制定电力系统调度计划有重要意义。为此,对线路容量时间序列进行分析,利用自相关函数ACF方法验证了线路容量为非平稳时间序列。采用ARIMA(auto-regressive integrated ...
在动态提高输电线路输送容量系统中,线路可传输容量进行短期的预测对制定电力系统调度计划有重要意义。为此,对线路容量时间序列进行分析,利用自相关函数ACF方法验证了线路容量为非平稳时间序列。采用ARIMA(auto-regressive integrated moving average)建模方法对输电线路容量数据先差分平稳化预处理,然后选择AIC准则进行模型识别和参数估计,最后应用ARIMA模型做出短期容量预测。实际系统中应用证明了该方法的适用性和准确性。
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关键词
动态提高输电容量
输电线路
非平稳时间序列
容量预测
自回归滑动平均模型
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职称材料
利用ARIMA(自回归移动平均)模型对跑道侵入事件的分析及预测
被引量：
8
3
作者
高扬
李阳
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
2008年第11期25-30,共6页
综合运用具有相当精度的时间序列分析方法,建立美国民航运输安全中的机场跑道侵入的AR IMA(自回归移动平均)模型,克服了样本空间总是有限带来的不足,揭示出民航跑道侵入的动态变化规律,并对未来美国民航跑道侵入事故发生次数进行较准确...
综合运用具有相当精度的时间序列分析方法,建立美国民航运输安全中的机场跑道侵入的AR IMA(自回归移动平均)模型,克服了样本空间总是有限带来的不足,揭示出民航跑道侵入的动态变化规律,并对未来美国民航跑道侵入事故发生次数进行较准确的预测,为我国民航部门科学地制定飞行计划、人员培训、提高安全管理水平,提供可靠的依据。
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关键词
时间序列分析
跑道侵入
arima
(自回归移动平均)模型
社会科学统计软件包(SPSS)
美国联邦航空局(FAA)
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职称材料
ARIMA模型在田东县年降雨量预测中的应用
被引量：
1
4
作者
王宝红
康永辉
《广西水利水电》
2014年第4期30-33,共4页
介绍了自回归移动平均模型ARIMA(p,d,q)的原理和建模方法。根据田东县近年来年降雨量特征,建立了ARIMA(1,1,12)预测模型进行分析预测,并与灰色预测模型GM(1,1)的预测结果进行对比,对比的结果是ARIMA模型的预测精度比灰色预测模型的精度...
介绍了自回归移动平均模型ARIMA(p,d,q)的原理和建模方法。根据田东县近年来年降雨量特征,建立了ARIMA(1,1,12)预测模型进行分析预测,并与灰色预测模型GM(1,1)的预测结果进行对比,对比的结果是ARIMA模型的预测精度比灰色预测模型的精度明显提高。
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关键词
arima
模型
灰色预测模型
年降雨量
预测
田东县
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职称材料
题名
基于自回归推广模型的海风预测方法分析
1
作者
张超群
张帆
罗伟强
周磊
机构
上海船舶运输科学研究所有限公司水路交通控制全国重点实验室
哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地
哈尔滨工程大学机电工程学院
出处
《上海船舶运输科学研究所学报》
2024年第5期16-21,共6页
文摘
为准确预测海上风速和风向数据,提升船舶海上航行的安全性,针对现有海风预测方法存在的预测精度不高的问题,提出一种基于自回归(Auto-Regressive,AR)推广模型的海风预测方法。将风速和风向看作风矢量的2部分,在确定2组数据的依赖性之后,分别采用差分整合移动平均自回归(Auto-Regressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型和向量自回归(Vector Auto-Regressive,VAR)模型这2种AR推广模型对风矢量进行预测。试验结果表明,VAR模型的预测结果中有34.17%的数据落在误差允许范围内,而ARIMA模型的预测结果中有61.25%的数据落在误差允许范围内,该方法可供海上风速和风向预测参考。
关键词
风向风速预测
差分整合移动平均自回归(
arima
)模型
向量自回归(VAR)模型
Keywords
wind
direction
and
speed
prediction
arima
(
auto
-
regressive
integrated
moving
average
)
model
VAR(Vector
auto
-
regressive
)
model
分类号
U675.5 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
基于ARIMA的输电线路容量分析及预测
被引量：
4
2
作者
朱文俊
任丽佳
盛戈皞
江秀臣
胡玉峰
机构
上海交通大学电气工程系
中国南方电网技术研究中心
出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2010年第3期108-112,共5页
文摘
在动态提高输电线路输送容量系统中,线路可传输容量进行短期的预测对制定电力系统调度计划有重要意义。为此,对线路容量时间序列进行分析,利用自相关函数ACF方法验证了线路容量为非平稳时间序列。采用ARIMA(auto-regressive integrated moving average)建模方法对输电线路容量数据先差分平稳化预处理,然后选择AIC准则进行模型识别和参数估计,最后应用ARIMA模型做出短期容量预测。实际系统中应用证明了该方法的适用性和准确性。
关键词
动态提高输电容量
输电线路
非平稳时间序列
容量预测
自回归滑动平均模型
Keywords
dynamic
line
rating
transmission
line
non-stationary
time
series
capacity
predict
arima
（
auto
-
regressive
integrated
moving
average
）
model
分类号
TM732 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
利用ARIMA(自回归移动平均)模型对跑道侵入事件的分析及预测
被引量：
8
3
作者
高扬
李阳
机构
中国民航大学民用航空安全研究所
出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
2008年第11期25-30,共6页
文摘
综合运用具有相当精度的时间序列分析方法,建立美国民航运输安全中的机场跑道侵入的AR IMA(自回归移动平均)模型,克服了样本空间总是有限带来的不足,揭示出民航跑道侵入的动态变化规律,并对未来美国民航跑道侵入事故发生次数进行较准确的预测,为我国民航部门科学地制定飞行计划、人员培训、提高安全管理水平,提供可靠的依据。
关键词
时间序列分析
跑道侵入
arima
(自回归移动平均)模型
社会科学统计软件包(SPSS)
美国联邦航空局(FAA)
Keywords
time
series
analysis
nmway
incursion
arima
（
auto
regressive
integrated
moving
average
）
model
statistical
package
for
the
social
sciences（SPSS）
federal
aviation
administration
（FAA）
分类号
X949 [环境科学与工程—安全科学]
V351.11 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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职称材料
题名
ARIMA模型在田东县年降雨量预测中的应用
被引量：
1
4
作者
王宝红
康永辉
机构
广西水利电力职业技术学院
广西水利电力勘测设计研究院
出处
《广西水利水电》
2014年第4期30-33,共4页
文摘
介绍了自回归移动平均模型ARIMA(p,d,q)的原理和建模方法。根据田东县近年来年降雨量特征,建立了ARIMA(1,1,12)预测模型进行分析预测,并与灰色预测模型GM(1,1)的预测结果进行对比,对比的结果是ARIMA模型的预测精度比灰色预测模型的精度明显提高。
关键词
arima
模型
灰色预测模型
年降雨量
预测
田东县
Keywords
arima
model
（
auto
regressive
integrated
moving
average
model
）
grey
prediction
model
（GM）
annual
precipitation
forecast
Tiandong
County
分类号
P338 [天文地球—水文科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自回归推广模型的海风预测方法分析
张超群
张帆
罗伟强
周磊
《上海船舶运输科学研究所学报》
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于ARIMA的输电线路容量分析及预测
朱文俊
任丽佳
盛戈皞
江秀臣
胡玉峰
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2010
4
下载PDF
职称材料
3
利用ARIMA(自回归移动平均)模型对跑道侵入事件的分析及预测
高扬
李阳
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
2008
8
下载PDF
职称材料
4
ARIMA模型在田东县年降雨量预测中的应用
王宝红
康永辉
《广西水利水电》
2014
1
下载PDF
职称材料
已选择
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