基于熵权组合模型的风电功率预测 被引量：3

1

作者 狄淼 王明刚 《科学技术与工程》 北大核心 2012年第29期7713-7718,共6页

利用灰色预测法、人工神经网络法、ARMA时间序列法3种不同的预测模型对某风电场的风电功率进行了预测研究。计算结果表明,利用单一预测模型进行预测的精度有待提高。提出建立组合预测模型对风电功率进行预测,为了充分利用单一预测方法... 利用灰色预测法、人工神经网络法、ARMA时间序列法3种不同的预测模型对某风电场的风电功率进行了预测研究。计算结果表明,利用单一预测模型进行预测的精度有待提高。提出建立组合预测模型对风电功率进行预测,为了充分利用单一预测方法的优势,引入熵值理论。利用熵值法确定组合预测模型中的权重,进而建立熵权组合预测模型。模拟结果表明,熵权组合预测模型可以有效地提高风电功率的预测精度。 展开更多

关键词 风电功率 灰色预测 人工神经网络 arma时间序列 组合预测

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基于时间序列的方面级网络舆情情感演化模型 被引量：1

2

作者 董光文 袁健 《智能计算机与应用》 2022年第12期62-69,共8页

针对网络舆情情感分析主题词抽取不精确和文本静态化分析问题,论文提出了一种基于时间序列的方面级网络舆情动态情感演化模型ARMA-ALEE。通过方面级情感分类模型获取方面词和情感极性值,并对方面词使用过滤算法优化,再通过困惑度和JS散... 针对网络舆情情感分析主题词抽取不精确和文本静态化分析问题,论文提出了一种基于时间序列的方面级网络舆情动态情感演化模型ARMA-ALEE。通过方面级情感分类模型获取方面词和情感极性值,并对方面词使用过滤算法优化,再通过困惑度和JS散度确定最终方面词个数,进一步地还基于ARMA时间序列模型对方面词、方面词强度和方面词相关性的ARMA-ALEE模型动态地进行网络舆情情感演化分析。实验表明,该模型的情感演化研究取得了较好的结果。 展开更多

关键词 情感分析 主题提取 情感演化 arma时间序列

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石油期货价格距到期日效应波动实证研究 被引量：1

3

作者 李聂 白玫 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2009年第23期64-69,共6页

世界石油期货价格是否存在价格的波动性随到期日的临近而上升的趋势,对于投机商和市场监管都至关重要.研究根据中外石油期货合约的收盘价格得到较为平稳的日收益率,以37个合约的收益率为样本,分别建立时间序列ARM A主模型,并进一步建立... 世界石油期货价格是否存在价格的波动性随到期日的临近而上升的趋势,对于投机商和市场监管都至关重要.研究根据中外石油期货合约的收盘价格得到较为平稳的日收益率,以37个合约的收益率为样本,分别建立时间序列ARM A主模型,并进一步建立带"到期时间"哑变量的GARCH模型.实证分析了世界石油期货收益率的到期日效应.在分析产生到期日效应原因的时,建立了带"成交量"与"国际价格"变量的GARCH模型,对成交量与国际石油期货价格对中国期货价格到期日的影响进行研究. 展开更多

关键词 期货 收益率 arma时间序列 GARCH模型

原文传递

金刚石研磨机振动结构参数识别 被引量：1

4

作者 卜焰山 黄志坚 傅惠南 《机床与液压》 北大核心 2009年第11期120-122,共3页

针对金刚石研磨加工系统输入激励不能清晰确定,建立了与结构振动微分方程等价的自回归滑动平均ARMA时序模型对系统模态参数进行识别,将结构参数识别问题转换为ARMA模型参数辨识问题,并对采集数据进行小波降噪处理,提高了识别精度。

关键词 振动 arma时间序列 小波降噪 参数识别

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弹性浮动研磨机振动结构参数识别 被引量：1

5

作者 黄志坚 傅惠南 卜焰山 《广东工业大学学报》 CAS 2009年第3期34-37,共4页

由于金刚石研磨加工系统输入激励不能清晰确定,本文建立了与结构振动微分方程等价的自回归滑动平均ARMA时序模型对系统模态参数进行识别,将结构参数识别问题转换为ARMA模型参数辨识问题,并对采集数据进行小波降噪处理,提高了识别精度.

关键词 振动 arma时间序列 小波降噪 参数识别

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基于缸盖振动信号的活塞环腔压力径向基神经网络识别研究

6

作者 孟凡明 张优云 《内燃机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期44-47,共4页

介绍了利用气缸盖振动信号,借助径向基神经网络(RBFNN),进行活塞环腔气体压力识别的方法。以1100柴油机为试验对象,测得其缸盖振动位移和气缸内气体燃烧压力,将缸盖振动信号作为识别的输入信号,利用径向基神经网络和ARMA时间序列分析法... 介绍了利用气缸盖振动信号,借助径向基神经网络(RBFNN),进行活塞环腔气体压力识别的方法。以1100柴油机为试验对象,测得其缸盖振动位移和气缸内气体燃烧压力,将缸盖振动信号作为识别的输入信号,利用径向基神经网络和ARMA时间序列分析法对气缸燃烧压力和环腔内气体压力进行了识别。结果表明:利用径向基网络和ARMA时间序列分析法,均能较为准确地识别活塞环环腔气体压力和气缸内气体燃烧压力;径向基神经网络的识别方法比ARMA时间序列识别方法更加准确。 展开更多

关键词 内燃机 活塞环 气体压力 识别 缸盖振动 径向基网络 arma时间序列

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基于聚类和ARMA时间序列的I/O区域预取

7

作者 李怀阳 谢长生 +1 位作者 刘艳 吴伟 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2007年第3期547-553,共7页

预取是提高存储系统性能的主要手段之一.但现有存储系统的设备层并不知道任何I/O访问的语义信息,因而不能充分利用I/O访问的语义来预取下一时刻要访问的数据,只能利用较简单的方式如I/O访问的局部性、顺序访问和循环访问等特性来实现简... 预取是提高存储系统性能的主要手段之一.但现有存储系统的设备层并不知道任何I/O访问的语义信息,因而不能充分利用I/O访问的语义来预取下一时刻要访问的数据,只能利用较简单的方式如I/O访问的局部性、顺序访问和循环访问等特性来实现简单的预测.为此,本文根据存储系统的特点提出了实用且高效的基于连续度的聚类算法来发现密集读请求访问的区域,并采用ARMA时间序列模型来预测密集读请求可能访问的区域及访问时刻,为正确的预取提供了准确的信息.为提高预取的准确性,并采用了动态参数估计的策略.通过大量实验的结果验证了这两种算法的正确性和预测的准确性,能较大的提高存储系统的预取效率. 展开更多

关键词 预取 聚类 预测 连续度 arma时间序列

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组合时间序列ARMA模型在经济预测中的应用——内蒙古十一五期间GDP预测 被引量：8

8

作者 雍红月 包桂兰 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2008年第21期19-23,共5页

2006—2010年是内蒙古"十一五"规划的重要时期.利用组合ARMA时间序列模型,对内蒙古2006—2010年GDP进行预测,得出的结果能够帮助我们把握"十一五"期间经济运行的变动趋势,并寻求最佳的调控办法.

关键词 组合arma时间序列模型 内蒙古“十一五”规划 GDP预测

原文传递

供给侧改革背景下粮食最低收购价对我国小麦播种面积的刺激效应 被引量：5

9

作者 李恕洲 何刚 余保华 《价格月刊》 北大核心 2017年第2期19-22,共4页

为深入分析供给侧改革背景下粮食最低收购价对我国农产品种植面积的影响,以小麦为例,通过搜集筛选影响小麦播种面积的主要因素,建立多元回归方程,并借助于ARMA时间序列模型预测未来两年间我国小麦播种面积受粮食最低收购价刺激的反应程... 为深入分析供给侧改革背景下粮食最低收购价对我国农产品种植面积的影响,以小麦为例,通过搜集筛选影响小麦播种面积的主要因素,建立多元回归方程,并借助于ARMA时间序列模型预测未来两年间我国小麦播种面积受粮食最低收购价刺激的反应程度。回归预测分析表明,当前小麦播种面积与粮食最低收购价变动呈正相关,但受其刺激的反应程度并不十分明显。与之相比,其受科技进步水平、收入及成本的影响相对较大。最后,从供给侧改革出发,提出了完善我国粮食最低收购价的对策和建议。 展开更多

关键词 供给侧改革 粮食最低收购价 小麦播种面积 多元回归 arma时间序列模型

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ARMA模型在市域经济发展规划中的应用——以泉州市为例 被引量：3

10

作者 陈瑜 《四川理工学院学报（社会科学版）》 2010年第2期83-86,共4页

文章以泉州市为例,采用泉州市1977—2008年的GDP总量数据为基础,通过建立ARMA时间序列模型,对泉州市2009-2015年"十二五"规划期间的经济发展形势进行预测。结果表明,ARMA模型能够很好地预测GDP序列值,而且便于操作,为其它地... 文章以泉州市为例,采用泉州市1977—2008年的GDP总量数据为基础,通过建立ARMA时间序列模型,对泉州市2009-2015年"十二五"规划期间的经济发展形势进行预测。结果表明,ARMA模型能够很好地预测GDP序列值,而且便于操作,为其它地区市域经济发展的估计和预测提供了很好的借鉴,文章的预测结果也为政府相关部门制定经济调控政策提供建议。 展开更多

关键词 arma时间序列模型 GDP预测 市域经济 泉州市“十二五”规划

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基于振动台试验的时域结构模态参数识别法对比研究 被引量：1

11

作者 裴强 李龙 薛志成 《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2015年第4期621-627,共7页

目的对比不同的时域法对振动台试验中频率和阻尼比等不同模态参数的识别结果的精度离散特点,以便更加合理地加以应用并为后续研究提供参考.方法采用复指数法与ARMA时间序列法两种时域法,通过算法编程对同济大学防灾国家重点实验室振动... 目的对比不同的时域法对振动台试验中频率和阻尼比等不同模态参数的识别结果的精度离散特点,以便更加合理地加以应用并为后续研究提供参考.方法采用复指数法与ARMA时间序列法两种时域法,通过算法编程对同济大学防灾国家重点实验室振动台试验的12层钢筋混凝土框架模型在不同震级工况下进行模态识别.结果识别出了小震、中震与强震工况的结构模态参数,并进行了振型识别结果与有限元结果的对比,以及两种方法间频率精度和阻尼比离散度的对比分析,发现结果均符合实际工程的精度需要,未出现较大的离散现象.结论两种时域法均可有效地识别出结构的模态参数,尤其对频率的识别精度较高,两种算法的振型识别较为准确,识别结果与有限元计算的拟合度较高,但阻尼比的识别结果离散度较大,这种规律在中、强震级工况下更加明显. 展开更多

关键词 时域法 复指数法 arma时间序列法 模态识别 振动台试验

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基于GARCH和ARMA时间序列模型的股票收益率的分析与预测——中国工商银行股票为例

12

作者 王兰英 《数码设计》 2021年第6期139-139,共1页

本文以工商银行股票日收益率为研究对象,选用GARCH和ARMA时间序列模型分析,通过实证验证表明,GARCH模型在进行股票收益率的分析与预测具有较好的预测分析效果。

关键词 GARCH arma时间序列模型 收益率 波动性

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