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Prophet时序模型在短期水质溶氧预测中的应用
被引量：
4
1
作者
沈时宇
陈明
《渔业现代化》
CSCD
2020年第3期29-35,共7页
Prophet是Facebook开源的一种时间序列预测模型,擅长处理具有大异常值和趋势变化的日常周期数据。针对Prophet时序模型在短时间数据上预测精度较低的问题,提出了基于Prophet改进的Prophet_SVR模型对未来2 h内溶氧参数进行预测,并利用对...
Prophet是Facebook开源的一种时间序列预测模型,擅长处理具有大异常值和趋势变化的日常周期数据。针对Prophet时序模型在短时间数据上预测精度较低的问题,提出了基于Prophet改进的Prophet_SVR模型对未来2 h内溶氧参数进行预测,并利用对比模型在相同数据上进行对比试验。试验结果通过均方根误差(ERMSE)和平均绝对百分比误差(EMAPE)进行对比。结果显示:Prophet_SVR模型的试验结果相对于Prophet时序模型ERMSE下降0.1971,EMAPE下降3.8904%。试验对比可知,Prophet_SVR预测模型在降低预测整体误差和提升单个数值预测精度上效果更优。该方法训练模型的时间更短、效率更高,为短期水质参数预测提供了参考。
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关键词
时间序列
溶氧预测
prophet
时序预测模型
支持向量回归
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职称材料
改进的Prophet融合误差预测模型应用于大气二氧化硫时序预测
被引量：
3
2
作者
虞益军
曾国辉
+4 位作者
黄勃
刘瑾
张亦栩
尹玲
周科亮
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期440-447,共8页
近年来,天气预报中的空气质量预报成为大众尤为关心的热点,由于二氧化硫对空气质量水平变化的影响较大,因此准确预测二氧化硫的浓度变化尤为重要.采用XGBoost模型对Prophet模型的预测误差进行修正,建立改进的Prophet融合误差预测模型,...
近年来,天气预报中的空气质量预报成为大众尤为关心的热点,由于二氧化硫对空气质量水平变化的影响较大,因此准确预测二氧化硫的浓度变化尤为重要.采用XGBoost模型对Prophet模型的预测误差进行修正,建立改进的Prophet融合误差预测模型,对于空气质量中的关键指标二氧化硫进行时序预测.将时序数据输入Prophet模型,对Prophet生成的预测结果与源输入比较求出残差,构建关于残差的时序序列,利用XGBoost进行残差时序建模,获取残差的修正值,将修正值返回输入到Prophet模型.通过上述步骤,构建特定时序数据融合模型.实验数据表明,融合模型在预测结果中的平均绝对误差和均方根误差分别为1.08和1.38,与Prophet相比,误差指标分别降低2.47,2.45;与差分整合移动平均自回归模型相比,误差指标分别降低0.49,0.47;与XGBoost模型相比,误差指标分别降低0.54,0.52.证明融合模型的预测精度优于上述模型.
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关键词
XGBoost
prophet
时序序列预测
融合预测模型
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职称材料
题名
Prophet时序模型在短期水质溶氧预测中的应用
被引量：
4
1
作者
沈时宇
陈明
机构
上海海洋大学信息学院
出处
《渔业现代化》
CSCD
2020年第3期29-35,共7页
基金
上海市科技创新行动计划“小龙虾生态化智能化设施养殖关键技术研究与应用(16391902902)”。
文摘
Prophet是Facebook开源的一种时间序列预测模型,擅长处理具有大异常值和趋势变化的日常周期数据。针对Prophet时序模型在短时间数据上预测精度较低的问题,提出了基于Prophet改进的Prophet_SVR模型对未来2 h内溶氧参数进行预测,并利用对比模型在相同数据上进行对比试验。试验结果通过均方根误差(ERMSE)和平均绝对百分比误差(EMAPE)进行对比。结果显示:Prophet_SVR模型的试验结果相对于Prophet时序模型ERMSE下降0.1971,EMAPE下降3.8904%。试验对比可知,Prophet_SVR预测模型在降低预测整体误差和提升单个数值预测精度上效果更优。该方法训练模型的时间更短、效率更高,为短期水质参数预测提供了参考。
关键词
时间序列
溶氧预测
prophet
时序预测模型
支持向量回归
Keywords
time
series
dissolved
oxygen
prediction
prophet
time
series
prediction model
SVR
分类号
S959 [农业科学—水产养殖]
TP391.7 [农业科学—水产科学]
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职称材料
题名
改进的Prophet融合误差预测模型应用于大气二氧化硫时序预测
被引量：
3
2
作者
虞益军
曾国辉
黄勃
刘瑾
张亦栩
尹玲
周科亮
机构
上海工程技术大学电子电气工程学院
出处
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期440-447,共8页
基金
国家自然科学基金青年基金(61802251)
上海市科委科技创新行动计划(22S31903700,21S31904200)。
文摘
近年来,天气预报中的空气质量预报成为大众尤为关心的热点,由于二氧化硫对空气质量水平变化的影响较大,因此准确预测二氧化硫的浓度变化尤为重要.采用XGBoost模型对Prophet模型的预测误差进行修正,建立改进的Prophet融合误差预测模型,对于空气质量中的关键指标二氧化硫进行时序预测.将时序数据输入Prophet模型,对Prophet生成的预测结果与源输入比较求出残差,构建关于残差的时序序列,利用XGBoost进行残差时序建模,获取残差的修正值,将修正值返回输入到Prophet模型.通过上述步骤,构建特定时序数据融合模型.实验数据表明,融合模型在预测结果中的平均绝对误差和均方根误差分别为1.08和1.38,与Prophet相比,误差指标分别降低2.47,2.45;与差分整合移动平均自回归模型相比,误差指标分别降低0.49,0.47;与XGBoost模型相比,误差指标分别降低0.54,0.52.证明融合模型的预测精度优于上述模型.
关键词
XGBoost
prophet
时序序列预测
融合预测模型
Keywords
XGBoost
prophet
time
series
prediction
fusion
prediction model
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Prophet时序模型在短期水质溶氧预测中的应用
沈时宇
陈明
《渔业现代化》
CSCD
2020
4
下载PDF
职称材料
2
改进的Prophet融合误差预测模型应用于大气二氧化硫时序预测
虞益军
曾国辉
黄勃
刘瑾
张亦栩
尹玲
周科亮
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
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职称材料
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