基于晴朗系数和多层次匹配的光伏功率预测方法研究 被引量：20

1

作者 王志忠 韩茂林 +1 位作者 胡海 陈尧 《电测与仪表》 北大核心 2019年第8期45-50,共6页

针对光伏功率预测系统存在训练样本选取不够合理、模型输入数据不够准确等问题,结合实际工程经验,提出了一种基于晴朗系数和多层次相似匹配的光伏功率预测方法。将历史数据划分为晴天和非晴天类型,设计两个数据队列存储和更新训练样本;... 针对光伏功率预测系统存在训练样本选取不够合理、模型输入数据不够准确等问题,结合实际工程经验,提出了一种基于晴朗系数和多层次相似匹配的光伏功率预测方法。将历史数据划分为晴天和非晴天类型,设计两个数据队列存储和更新训练样本;利用多层次相似匹配方法对预测日数据与历史数据进行纵向与横向匹配,提取相似日实测功率数据;构建基于历史相似日发电功率的ARIMA时间序列预测模型。实际应用数据分析表明:文中提出的方法在提高准确度方面取得了良好的预测效果,具有实际推广意义。 展开更多

关键词 晴朗系数 多层次相似匹配 光伏功率预测 arima时间序列

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ARIMA模型和BP神经网络模型在甘肃省结核病发病率预测中的应用 被引量：17

2

作者 杨文姣 肖俊玲 丁国武 《中华疾病控制杂志》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期728-732,共5页

目的探讨自回归滑动平均混合模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)与误差逆传播((back propagation,BP)神经网络模型在甘肃省结核病发病率预测中的预测效果,选取合适的模型预测发病趋势.方法以甘肃省1997-2017年结核... 目的探讨自回归滑动平均混合模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)与误差逆传播((back propagation,BP)神经网络模型在甘肃省结核病发病率预测中的预测效果,选取合适的模型预测发病趋势.方法以甘肃省1997-2017年结核病数据为基础,建立ARIMA时间序列模型和BP神经网络模型分别预测2018-2019年的发病率,并比较两种模型的预测精度和建模效果.结果对于甘肃省2018年和2019年结核病发病率,ARIMA时间序列模型预测结果为55.1075,54.5373,MSE=92.24,MAE=7.5313,MAPE=9.26%;BP神经网络模型预测结果为62.0132,73.4460,MSE=9.6575,MAE=1.1449,MAPE=1.68%.结论 BP神经网络模型对甘肃省结核病发病率的预测效果更佳,预测得2018-2019年甘肃省结核病发病率将呈小幅上升趋势. 展开更多

关键词 结核病 arima时间序列 BP神经网络 预测

原文传递

时间序列ARIMA与BP神经网络组合模型在CPI预测中的应用 被引量：14

3

作者 孟毅 《山东农业大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2018年第6期1079-1083,共5页

CPI是消费者在市场内进行消费和服务时所支付的价格随时间变化的平均指数。由于CPI对很多经济指标都有影响,它备受人们的关注。本文选取了ARIMA时间序列、BP神经网络和BP-ARIMA组合模型的三种方法对2009?2017年我国的CPI月度数据进行建... CPI是消费者在市场内进行消费和服务时所支付的价格随时间变化的平均指数。由于CPI对很多经济指标都有影响,它备受人们的关注。本文选取了ARIMA时间序列、BP神经网络和BP-ARIMA组合模型的三种方法对2009?2017年我国的CPI月度数据进行建模,并以此预测2017年度各月的CPI。结果表明,BP-ARIMA组合模型预测效果最优。 展开更多

关键词 CPI arima时间序列 BP神经网络 BP-arima组合模型

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基于Python语言的ARIMA模型在天津市结核病发病率预测中的应用 被引量：7

4

作者 张晓卉 姚婷婷 +2 位作者 陈阳 张甜甜 马骏 《中国感染控制杂志》 CAS CSCD 北大核心 2020年第7期634-642,共9页

目的探讨差分自回归移动平均(ARIMA)模型在结核病发病率预测中的可行性。方法基于Python语言的statsmodels模块,以天津市2004年1月—2015年12月结核病月发病率数据作为训练集建立最优季节性差分自回归移动平均(SARIMA)模型,以2016年1—1... 目的探讨差分自回归移动平均(ARIMA)模型在结核病发病率预测中的可行性。方法基于Python语言的statsmodels模块,以天津市2004年1月—2015年12月结核病月发病率数据作为训练集建立最优季节性差分自回归移动平均(SARIMA)模型,以2016年1—12月数据对SARIMA模型进行效果评价,并对2017年1月—2019年12月天津市结核病月发病率进行预测。结果流行病学结果显示,2004年1月—2015年12月天津市结核病月发病率总体呈下降趋势。2005—2008年出现一个发病高峰,2009年后大幅度下降,随后趋于平稳。2017年1月—2019年12月天津市结核病月发病率与往年相比平稳下降。建立的最佳模型为SARIMA(1,1,1)×(3,1,1)12,该模型残差BOX-Ljung统计量P值为0.493,提示残差为白噪声序列,模型拟合良好。预测结果实际值均在预测值的95%置信区间。结论SARIMA(1,1,1)×(3,1,1)12模型可对天津市结核病月发病率进行较准确的预测。 展开更多

关键词 结核病 arima时间序列 PYTHON语言 发病率 预测

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基于ARIMA线性时间序列的埋地输油管道剩余寿命预测

5

作者 孙建波 《辽宁化工》 CAS 2024年第3期471-475,共5页

针对埋地输油管道剩余寿命预测问题,构建基于ARIMA线性时间序列的埋地输油管道剩余寿命预测模型,并对输油管道剩余寿命进行预测。结果表明:基于ARIMA模型预测出该段管道的剩余寿命为27年,与专业的压力实验计算出的剩余使用寿命28年最为... 针对埋地输油管道剩余寿命预测问题,构建基于ARIMA线性时间序列的埋地输油管道剩余寿命预测模型,并对输油管道剩余寿命进行预测。结果表明:基于ARIMA模型预测出该段管道的剩余寿命为27年,与专业的压力实验计算出的剩余使用寿命28年最为接近,与其他模型对比研究,ARIMA模型更为准确地预测出管道剩余寿命。 展开更多

关键词 输油管道 剩余寿命 arima时间序列

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基于ARIMA-LSTM-RBF组合模型的风机出力短期预测

6

作者 郑文杰 谭慧娟 +3 位作者 赵瑞锋 徐展强 蔡煜 朱欣悦 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期153-159,186,共8页

为响应中国“双碳”目标,以风电为代表的新能源在电网出力中的比重不断提升,有效的风机出力预测对于提前制定电网的调度与发电计划尤为重要。由于风电数据具有不规则性强、季节性强等特点。为此,针对单模型预测方法无法解决风电间歇性... 为响应中国“双碳”目标,以风电为代表的新能源在电网出力中的比重不断提升,有效的风机出力预测对于提前制定电网的调度与发电计划尤为重要。由于风电数据具有不规则性强、季节性强等特点。为此,针对单模型预测方法无法解决风电间歇性的同时保证预测精度的问题,提出一种利用差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)时间序列、长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络建立组合模型对某地区风机出力进行短期预测。首先,进行数据预处理及序列平稳性分析与处理,得到平稳性序列并通过ARIMA预测,其次,将不满足残差白噪声分析判定的不规则数据通过LSTM预测;然后,使用RBF神经网络学习和模拟得出预测值以提升精度;最后,基于某风电接入系统数据进行仿真。通过与其他单一模型预测方法对比,结果表明:所提出的组合模型预测方法能够对季节性强和不规则性强的风电数据进行预测并且有更好的预测精度,为相应设备的运行与调度提供参考,提升供电可靠性。 展开更多

关键词 风机出力短期预测 arima时间序列 LSTM RBF神经网络

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基于最优利润规划模型的商超蔬菜定价与补货决策

7

作者 赵佳 《全国流通经济》 2024年第9期8-12,共5页

在生鲜商超中,一般蔬菜类商品的保鲜期都比较短,商超通常会根据各商品的历史销售和需求情况每天进行补货。本文针对商超蔬菜的定价与补货决策进行最优化研究分析。首先研究商品销量分布及销量随时间变化趋势,利用皮尔逊系数发掘不同蔬... 在生鲜商超中,一般蔬菜类商品的保鲜期都比较短,商超通常会根据各商品的历史销售和需求情况每天进行补货。本文针对商超蔬菜的定价与补货决策进行最优化研究分析。首先研究商品销量分布及销量随时间变化趋势,利用皮尔逊系数发掘不同蔬菜种类间的相互关系,接着采用自回归积分移动平均模型(ARIMA)预测价格未来走势。 展开更多

关键词 利润规划模型 spearman相关性系数 多元非线性相关性分析 arima时间序列 遗传算法

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2006～2012年长沙地区用血情况分析及趋势预测 被引量：6

8

作者 佘宇奇 李登清 +1 位作者 邱明 刘琼 《中国输血杂志》 CAS CSCD 北大核心 2013年第5期466-468,共3页

目的了解长沙地区2006～2011年临床用血情况,并建立ARIMA模型预测临床血液需求量,为献血者的招募提供理论依据。方法采用回顾性研究方法,收集2006年1月～2012年4月长沙地区临床用血资料,分析变化趋势并建立ARIMA时间序列模型预测2012年5... 目的了解长沙地区2006～2011年临床用血情况,并建立ARIMA模型预测临床血液需求量,为献血者的招募提供理论依据。方法采用回顾性研究方法,收集2006年1月～2012年4月长沙地区临床用血资料,分析变化趋势并建立ARIMA时间序列模型预测2012年5～7月份临床血液需求量。结果 2006～2011年长沙地区临床用血量增加了约70%,年平均增长速度10%;2006～2010年保持增长的趋势,2010年后达到平衡,略有下降;建立的ARIMA(3,1,0)模型很好地拟合了临床血液需求量,2012年5～6月份的预测值与实际值基本一致。结论 2006～2011年长沙地区临床用血量呈现先上升后平稳的趋势;采用ARIMA时间序列模型预测短期临床血液需求量,为开展血液招募采集工作提供了科学依据。 展开更多

关键词 临床用血 arima时间序列 预测

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基于ARIMA时间序列的广州空气质量分析 被引量：1

9

作者 林植林 莫斌 《湖南工业职业技术学院学报》 2014年第4期13-14,73,共3页

本文选取广州11个空气质量观测点2013年4月10日至2013年11月1日的空气观测数据,利用ARIMA时间序列的方法对其进行研究和分析。在此基础上,根据实际报道的情况验证了结果具有较广泛的适用性,对空气质量进行相应的解读。

关键词 空气质量 arima时间序列 分析

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基于ARIMA的电网地磁感应电流预测研究 被引量：1

10

作者 李小明 王颖 刘春明 《计算机与数字工程》 2012年第9期134-136,共3页

地磁感应电流(GIC)对电网安全运行会带来影响,GIC的分析与预测是近来研究的重点,文中应用ARIMA模型对某一时段内的GIC进行建模分析,挖掘其内在的趋势规律,并运用建立的模型进行短期预测。所建立的模型通过了适应性检验和参数的显著性检... 地磁感应电流(GIC)对电网安全运行会带来影响,GIC的分析与预测是近来研究的重点,文中应用ARIMA模型对某一时段内的GIC进行建模分析,挖掘其内在的趋势规律,并运用建立的模型进行短期预测。所建立的模型通过了适应性检验和参数的显著性检验,误差在(8%～21%)范围内,能较好的应用于GIC的预测,为保证电网的安全运行提供理论支持。 展开更多

关键词 地磁感应电流 GIC arima时间序列 预测

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ARIMA时间序列模型和BP神经网络组合预测在铁路客座率中的应用 被引量：13

11

作者 张春露 白艳萍 《数学的实践与认识》 北大核心 2018年第21期105-113,共9页

首先利用python3.5对铁路客座率原始数据进行预处理,然后利用ARIMA时间序列和BP神经网络进行单一的模型预测,得出单一预测模型的均方误差.在组合预测求解时,先求出ARIMA时间序列模型的误差向量E1和BP神经网络的预测误差为E2,由于这两种... 首先利用python3.5对铁路客座率原始数据进行预处理,然后利用ARIMA时间序列和BP神经网络进行单一的模型预测,得出单一预测模型的均方误差.在组合预测求解时,先求出ARIMA时间序列模型的误差向量E1和BP神经网络的预测误差为E2,由于这两种预测方法是相互独立的,因此误差向量E1和E2线性无关且组合预测误差向量为E=（E1,E2）,得出组合预测平方和的形式为J-W^TEW,然后根据组合预测误差平方和最小的原则来确定权值w1,w2,最后求解凸二次规划问题得到权值并求出组合预测模型和均方误差.通过比较单一模型预测和组合预测的均方误差,得出结论：组合预测模型的精确度高于单一预测模型的精确度. 展开更多

关键词 arima时间序列模型 BP神经网络 组合预测 铁路客座率

原文传递

儿童医院医院感染率时间序列的自回归滑动平均混合模型验证 被引量：8

12

作者 金玉莲 刘海鹏 +6 位作者 董辉军 孙立新 赵倩 王俊 蒋秀莲 陈修文 张秀平 《中华医院感染学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期291-294,308,共4页

目的比较各儿童医院医院感染发生率的差异,并对前期自回归滑动平均混合(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)时间序列模型进行进一步的验证。方法收集全国范围内5家三级甲等儿童医院(贵阳市妇幼保健院、河北省儿童... 目的比较各儿童医院医院感染发生率的差异,并对前期自回归滑动平均混合(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)时间序列模型进行进一步的验证。方法收集全国范围内5家三级甲等儿童医院(贵阳市妇幼保健院、河北省儿童医院、青海省妇女儿童医院、郑州市儿童医院、安徽省儿童医院)2013年1月-2016年12月4年间医院感染发生率数据,应用前期安徽省儿童医院数据拟合得到的ARIMA(0,1,1)标准模型,对各个医院感染数据进行标准模型的拟合,比较各个模型的信息准则参数,判断前期标准模型对其他医院是否适用;同时以各医院汇总后的医院感染发生率数据作为验证样本,进一步评估标准模型的可行性。结果 ARIMA(0,1,1)时间序列模型适用于文中5家儿童医院医院感染率的模型拟合,模型信息量准则参数如最小信息量准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)值均比前期标准模型小。数据合并后使用ARIMA(0,1,1)模型进行拟合,模型残差序列的Ljung-Box统计量Q=14.28,差异无统计学意义(P=0.578),提示残差为白噪声序列,模型拟合良好;医院感染率实际值与预测值的平均绝对百分误差值(MAPE)为11.6,实际值均在预测值95%可信区间内,未见超出点。结论ARIMA(0,1,1)时间序列模型能较好的拟合儿童医院感染率,具有预测住院患儿医院感染发生情况的实际价值。 展开更多

关键词 儿童 医院感染 arima时间序列模型 多中心

原文传递

ARIMA-BP组合分析模型在某心墙堆石坝沉降量预测中的应用 被引量：7

13

作者 俞凯加 储冬冬 李星 《水电能源科学》 北大核心 2015年第6期72-75,共4页

针对大坝变形监测中存在的大量小样本时间序列所具有的强非线性特性,引入组合建模的思想,综合应用ARIMA时间序列模型和BP神经网络模型实现了小样本大坝变形监测数据序列的分析,即先利用ARIMA时间序列模型对大坝变形监测数据进行拟合和预... 针对大坝变形监测中存在的大量小样本时间序列所具有的强非线性特性,引入组合建模的思想,综合应用ARIMA时间序列模型和BP神经网络模型实现了小样本大坝变形监测数据序列的分析,即先利用ARIMA时间序列模型对大坝变形监测数据进行拟合和预测,然后依据时间序列残差建立BP神经网络模型对残差进行预测,最后将两者结合以获得大坝变形的预测。实例分析表明,ARIMA-BP组合模型较单一模型的预测精度高,预测值更接近实测值。 展开更多

关键词 大坝变形 监测数据 arima时间序列模型 BP神经网络模型 组合分析

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基于ARIMA模型和CNN-LSTM组合模型的全球气温预测分析 被引量：1

14

作者 严迅 铁承城 +3 位作者 鄢薇 何杰艳 管春春 吕井明 《科技与创新》 2024年第2期19-22,共4页

全球气温预测研究对于国家环境健康状况评价、环境问题分析和预防污染物浓度管理具有重大价值。为有效提升温度预报准确率,首次引入了ARIMA(自回归移动平均模型)模型进行温度预测,而后又给出了一个基于卷积层神经网络(Convolutional Neu... 全球气温预测研究对于国家环境健康状况评价、环境问题分析和预防污染物浓度管理具有重大价值。为有效提升温度预报准确率,首次引入了ARIMA(自回归移动平均模型)模型进行温度预测,而后又给出了一个基于卷积层神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)相结合的温度预报模型。利用CNN卷积层和池化层为特征提取模块,从而获得了数据特征;将重构信息注入LSTM网络中挖掘气温的时序特征。结果表明,与单独使用LSTM、CNN进行预测及使用ARIMA模型预测相比,CNN-LSTM模型预测结果具有更高的准确率。 展开更多

关键词 CNN-LSTM模型 arima时间序列模型 全球气温预测 环境问题

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基于机理分析的草原放牧策略研究 被引量：2

15

作者 于和硕 《计算机时代》 2023年第8期125-128,共4页

草原是世界上最重要的陆地植被类型,在地球上分布广泛,具有涵养水源、保持水土、防风固沙、固碳释氧、调节气候、净化空气、维护生物多样性等重要功能。在放牧过程中,选择合适的放牧策略对保护草原生态环境具有重要意义。本文从机理分... 草原是世界上最重要的陆地植被类型,在地球上分布广泛,具有涵养水源、保持水土、防风固沙、固碳释氧、调节气候、净化空气、维护生物多样性等重要功能。在放牧过程中,选择合适的放牧策略对保护草原生态环境具有重要意义。本文从机理分析的角度出发,建立不同放牧策略对草原土壤化学性质影响的数学模型,并且结合相关数据采用ARIMA时间序列模型对2022年土壤中化学成分进行预测,同时可视化预测结果。 展开更多

关键词 草原放牧策略 机理分析 数学模型 arima时间序列模型

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基于ARIMA和模拟退火算法的电商包裹调运问题研究

16

作者 郭锋 彭金龙 +2 位作者 陈鹏 尤硕 李天博 《现代工业经济和信息化》 2024年第7期251-254,共4页

随着网络购物方式的日益普及和互联网经济的发展,因促销活动和物流场地停用所导致的运输和分拣包裹成本上升的问题也随之而来。为了降低运营成本、提高运营效率,预测物流场地和运输线路的货物量,为货物调运选择最优路线和方案尤为重要... 随着网络购物方式的日益普及和互联网经济的发展,因促销活动和物流场地停用所导致的运输和分拣包裹成本上升的问题也随之而来。为了降低运营成本、提高运营效率,预测物流场地和运输线路的货物量,为货物调运选择最优路线和方案尤为重要。基于此,建立了ARIMA时间序列预测模型,对物流场地和线路未来的货运量进行预测研究,建立线性规划模型,优化调整突发情况下的货运线路,利用模拟退火算法进行求解,选择影响程度较小的最优线路,降低运输成本。 展开更多

关键词 arima时间序列预测模型 线性规划模型 模拟退火算法

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基于风涌浪分离理论的波浪能短期预测 被引量：4

17

作者 朱寿建 李慧 +1 位作者 吴迪 苏俊玮 《人民长江》 北大核心 2018年第7期77-80,共4页

近海可再生能源输出功率的预测对其控制与调度运行具有重要的意义。由于波浪的随机性很强,现有的时间序列法对波浪的短期预测不具有普适性。为此针对波浪能发电功率预测,基于波浪能原理提出了一种新的时间序列预测方法,即先将风浪与涌... 近海可再生能源输出功率的预测对其控制与调度运行具有重要的意义。由于波浪的随机性很强,现有的时间序列法对波浪的短期预测不具有普适性。为此针对波浪能发电功率预测,基于波浪能原理提出了一种新的时间序列预测方法,即先将风浪与涌浪分离后再与时间序列法ARIMA结合进行波浪能的短期预测。依据具体波浪数据,对改进预测方法进行了有效性验证。结果表明:相比以往单独采用时间序列方法进行预测,该方法能够有效改善预测效果,提高预测范围和精度。 展开更多

关键词 波浪能 短期预测 风涌浪分离 arima时间序列法

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基于面板数据的省级碳排放模型构建及预测分析

18

作者 于卓立 李卓然 《经济研究导刊》 2023年第22期38-40,共3页

在全球气候变暖的大背景下早日实现碳达峰、碳中和,被认为是国家健康发展的重要前提,因此,约束碳排放、实现碳达峰等议题的研究显得尤为重要。在已有碳排放影响指标的基础上,基于无量纲化的2002—2019年面板数据,运用Pearson相关分析与... 在全球气候变暖的大背景下早日实现碳达峰、碳中和,被认为是国家健康发展的重要前提,因此,约束碳排放、实现碳达峰等议题的研究显得尤为重要。在已有碳排放影响指标的基础上,基于无量纲化的2002—2019年面板数据,运用Pearson相关分析与主成分分析,重新构建基于三次产业划分的碳排放核算指标体系,构建以重构指标为基础的碳排放占比核算模型,借助ARIMA时间序列模型对2020—2030年的指标量及碳排放量进行预测,最后进行结果分析并提出相关应对策略。 展开更多

关键词 Pearson相关性分析 主成分分析 arima时间序列模型 碳排放占比

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平罗县新型农村合作医疗总体费用状况分析 被引量：2

19

作者 付连国 薛塞峰 +1 位作者 阮越盛 郭忠琴 《宁夏医学杂志》 CAS 2008年第3期241-243,I0001,共4页

目的了解宁夏平罗县新型农村合作医疗总体费用状况并对费用进行短期预测,为新型农村合作医疗资金的有效使用及合理地调整费用补偿比例提供理论依据。方法收集平罗县2004年1月-2007年2月新型农村合作医疗费用医政报表资料,采用SPSS11.5... 目的了解宁夏平罗县新型农村合作医疗总体费用状况并对费用进行短期预测,为新型农村合作医疗资金的有效使用及合理地调整费用补偿比例提供理论依据。方法收集平罗县2004年1月-2007年2月新型农村合作医疗费用医政报表资料,采用SPSS11.5软件统计描述、ARIMA时间序列分析。结果(1)新型农村合作医疗总筹资费用、住院费用、补偿费用均在逐年增加;(2)2007年新型农村合作医疗住院补偿费用将达到1031.30万元,补偿人数将为11038人。结论宁夏平罗县新型农村合作医疗资金使用率高,农民受益广,但保障水平低,应控制住院费用,提高筹资额度,加强乡级医院建设。 展开更多

关键词 新型农村合作医疗 总体费用 arima时间序列分析

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钢材价格影响因素先行性的分析 被引量：2

20

作者 周耀邦 王敏 《科技与创新》 2018年第20期68-70,共3页

钢铁是国民经济发展的战略性原材料。分析时间上和统计学意义上有先行性的影响因素,有助于对钢材价格的特征和规律进行探索,对未来价格趋势作出预测。选取了浙江省2013-01—2018-05的线材价格数据,从成本、供需、宏观经济、先行指标等... 钢铁是国民经济发展的战略性原材料。分析时间上和统计学意义上有先行性的影响因素,有助于对钢材价格的特征和规律进行探索,对未来价格趋势作出预测。选取了浙江省2013-01—2018-05的线材价格数据,从成本、供需、宏观经济、先行指标等维度选取多种可能的影响因素,利用交叉相关系数探索对线材价格"先行"的因素,并进行格兰杰因果检验,最后建立了ARIMA时间序列模型,对短期未来价格进行了预测。 展开更多

关键词 钢材价格 影响因素 先行性 arima时间序列模型

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