基于FHNN相似日聚类自适应权重的短期电力负荷组合预测 被引量：41

1

作者 牛东晓 魏亚楠 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期54-57,共4页

提出一种有效的组合预测新模型进行电力负荷短期预测。不同预测模型在不同情况下的预测结果和精度有所变化,因此组合预测模型的权重应随着预测情景的变化而变化。文中将原始负荷数据分为训练集、验证集和测试集3类,并选择4种单一预测模... 提出一种有效的组合预测新模型进行电力负荷短期预测。不同预测模型在不同情况下的预测结果和精度有所变化,因此组合预测模型的权重应随着预测情景的变化而变化。文中将原始负荷数据分为训练集、验证集和测试集3类,并选择4种单一预测模型,即自回归滑动平均(ARMA)模型、广义自回归条件异方差(GARCH)模型、人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)分别进行模型预测。对于需要预测的负荷,根据历史数据,将一年的数据先按照季度分类,再分别按照月、日、小时,利用模糊神经网络(FHNN)将其聚类。根据不同单一预测模型在不同情景下的误差计算出组合权重,从而获得组合预测模型。算例分析验证了所提出的组合预测模型的有效性和精确性。 展开更多

关键词 负荷预测 组合预测 自回归滑动平均模型 广义自回归条件异方差模型 人工神经网络 支持向量机 模糊神经网络 相似日

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基于小波分析的时间序列数据挖掘 被引量：16

2

作者 佟伟民 李一军 单永正 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期26-29,共4页

将小波分析和ARMA模型引入时间序列数据挖掘中。利用小波消噪对原始时间序列进行滤波,利用小波变换充分提取和分离金融时间序列的各种隐周期和非线性,把小波分解序列的特性和分解数据随尺度倍增而倍减的规律充分用于BP神经网络和自回归... 将小波分析和ARMA模型引入时间序列数据挖掘中。利用小波消噪对原始时间序列进行滤波,利用小波变换充分提取和分离金融时间序列的各种隐周期和非线性,把小波分解序列的特性和分解数据随尺度倍增而倍减的规律充分用于BP神经网络和自回归移动平均模型的建模。利用小波重构技术将各尺度域的预报结果组合成为时间序列的最终预报。经过试验验证了该方法的实际有效性。 展开更多

关键词 小波分析 arma模型 神经网络 时间序列 数据挖掘

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基于ARMA-SVR的短时交通流量预测模型研究 被引量：20

3

作者 王博文 王景升 +2 位作者 朱茵 王统一 张泽有 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2021年第11期126-133,共8页

短时交通流量预测是辅助智能交通系统进行决策,解决拥堵问题,提高道路通行能力的关键任务。为提高模型对于小样本数据的拟合效果及速度,并充分挖掘交通流序列中存在的线性与非线性关系,将对于线性数据具备良好拟合效果,并且时间复杂度... 短时交通流量预测是辅助智能交通系统进行决策,解决拥堵问题,提高道路通行能力的关键任务。为提高模型对于小样本数据的拟合效果及速度,并充分挖掘交通流序列中存在的线性与非线性关系,将对于线性数据具备良好拟合效果,并且时间复杂度较低的自回归滑动平均(ARMA)模型与对于非线性、小样本数据具有计算准确率高、时间复杂度低等优势的支持向量回归(SVR)模型进行组合,提出一种残差优化组合预测模型。采用赤池信息准则对ARMA模型进行定阶,实现交通流量的线性拟合,并得到相应的残差序列。然后将重构后的残差序列作为SVR模型的输入,对残差序列进行预测,以补偿交通流量数据中的非线性变化。将ARMA、SVR、长短期记忆网络、人工神经网络及ARMA-SVR加权组合模型作为对照组进行模型评价。结果表明:样本的时间间隔分别为5,10,15 min时,ARMA-SVR残差优化组合模型的均方根误差(RMSE)及平均绝对误差(MAE)均小于对照组模型,RMSE降低约0.378~7.063,MAE降低约0.054~0.802;ARMA-SVR残差优化组合模型在不同的样本时间间隔下均具备较高的预测能力、较低的时间复杂度及数据计算成本,可以满足基于不同样本时间间隔的交通流量预测的需要。 展开更多

关键词 智能交通 交通流量预测模型 自回归滑动平均模型 SVR模型 智能交通

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弹用电磁继电器贮存退化试验及其寿命预测方法 被引量：11

4

作者 王召斌 符赛 +1 位作者 尚尚 翟国富 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期2610-2619,共10页

弹用电磁继电器(EMR)是国防武器系统中重要的机电元件,负责信号传递、电路保护与控制、负载切换等功能,对弹用EMR贮存可靠性的可靠评估已成为亟待解决的问题。以装备应用普遍的某型弹用EMR为例,提出一种考虑性能退化的贮存可靠性试验和... 弹用电磁继电器(EMR)是国防武器系统中重要的机电元件,负责信号传递、电路保护与控制、负载切换等功能,对弹用EMR贮存可靠性的可靠评估已成为亟待解决的问题。以装备应用普遍的某型弹用EMR为例,提出一种考虑性能退化的贮存可靠性试验和评价方法。通过研制的弹用EMR贮存退化试验综合系统,获得了其贮存退化敏感参数的变化情况,对弹用EMR的贮存可靠性建模方法进行了探索性研究。提出了基于时间序列分析和小波变换方法的实测参数预处理方法,提高了预测精度。通过回归理论估计了贮存退化模型的参数,并用所建模型对弹用EMR正常温度应力下的贮存寿命进行了预测。 展开更多

关键词 电磁继电器(EMR) 接触电阻 贮存可靠性 退化试验 自回归滑动平均(arma)模型 小波变换 寿命预测

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基于小波分析的铁矿石运价预测 被引量：8

5

作者 赵福杰 谢新连 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期295-299,共5页

在分析了小波分析对铁矿石海运价格非平稳数据序列预测优势的基础上,介绍了多分辨率分析理论和奇异性检测,借助于MATLAB和EVIEWS软件,建立自回归移动平均(ARMA)和Holt-Winters非季节组合模型,对经过处理的高频和低频数据进行静态和动态... 在分析了小波分析对铁矿石海运价格非平稳数据序列预测优势的基础上,介绍了多分辨率分析理论和奇异性检测,借助于MATLAB和EVIEWS软件,建立自回归移动平均(ARMA)和Holt-Winters非季节组合模型,对经过处理的高频和低频数据进行静态和动态预测.预测结果表明,小波分析在非平稳时间序列预测方面具有很大的优势. 展开更多

关键词 铁矿石 运价预测 小波分析 自回归移动平均模型

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基于资源预测的网格任务调度模型 被引量：5

6

作者 程宏兵 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第9期2530-2534,2544,共6页

跨越虚拟组织中多个域(或集群)的网格任务调度由于资源的不确定性(如动态性和异构性)而成为网格应用中亟待解决的问题。提出了一种有效的基于资源预测的网格任务调度模型——RPTS,该模型利用加权最小二乘方法进行参数估计的自回归滑动平... 跨越虚拟组织中多个域(或集群)的网格任务调度由于资源的不确定性(如动态性和异构性)而成为网格应用中亟待解决的问题。提出了一种有效的基于资源预测的网格任务调度模型——RPTS,该模型利用加权最小二乘方法进行参数估计的自回归滑动平均(ARMA)预测方法对网格环境下的主机负载进行预测。利用上述资源预测结果和一类数据并行性网格任务的建模结果,对它们进行预处理、匹配并调度执行。RPTS充分考虑了网格环境下资源的动态性和异构性,为解决网格环境下任务调度问题提供了一种较好的方法。与其他一些网格任务调度方法进行了一系列的仿真实验,结果表明RPTS模型具有任务执行时间最短和稳定性较好的特点。 展开更多

关键词 网格计算 任务调度 资源预测 自回归滑动平均模型

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基于ARMA-SSESM组合模型的危险品道路运输泄漏事故预测研究 被引量：1

7

作者 白金花 刘勇 +2 位作者 程智慧 向前前 施星宇 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期171-177,共7页

为了预测危险品道路运输泄漏事故数量,以2013—2020年危险品道路运输泄漏月度事故为基础,运用时间序列理论建立自回归滑动平均(ARMA)预测模型和简单季节指数平滑法(SSESM)预测模型以及组合预测模型,对2021年1月—2021年6月的危险品道路... 为了预测危险品道路运输泄漏事故数量,以2013—2020年危险品道路运输泄漏月度事故为基础,运用时间序列理论建立自回归滑动平均(ARMA)预测模型和简单季节指数平滑法(SSESM)预测模型以及组合预测模型,对2021年1月—2021年6月的危险品道路运输泄漏事故数量进行预测,并对3种模型的预测精度进行比较。研究结果表明:组合预测模型的预测精度最佳,能够有效拟合时间序列的整体趋势。研究结果可为危险品道路运输泄漏事故预防工作提供参考。 展开更多

关键词 危险品 道路运输 arma模型 SSESM模型 组合预测模型 事故预测

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ARMA模型及参数识别技术在脉动风仿真中的应用 被引量：4

8

作者 李英民 赖明 赵青 《重庆建筑工程学院学报》 CSCD 1992年第3期17-24,共8页

随着高层建筑、高耸结构及悬索结构等相对较柔的结构物在工程中日益广泛使用,结构物在脉动风作用下的响应分析愈来愈受到工程界的重视,有效地给出具有一定统计规律的脉动风记录对结构风振分析及工程抗振设计都是十分必要的。本文研究了... 随着高层建筑、高耸结构及悬索结构等相对较柔的结构物在工程中日益广泛使用,结构物在脉动风作用下的响应分析愈来愈受到工程界的重视,有效地给出具有一定统计规律的脉动风记录对结构风振分析及工程抗振设计都是十分必要的。本文研究了采用自回归滑动平均(ARMA)模型和参数识别技术模拟给定条件(如功率谱或某种统计特征)的脉动风记录的计算机仿真方法。结果表明,本文提出的模拟方法是一种有效的脉动风仿真方法。 展开更多

关键词 高层建筑 脉动风 仿真 arma模型

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用对称映射ARMA模型的零极点研究子波相位对反射系数序列反演的影响 被引量：4

9

作者 张亚南 戴永寿 +3 位作者 陈健 魏玉琴 丁进杰 张漫漫 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期2043-2054,共12页

为研究地震子波相位对反射系数序列反演的影响,在自回归滑动平均(ARMA)模型描述子波的基础上,提出采用z域对称映射ARMA模型零极点的方法构造了一系列相同振幅谱、不同相位谱的地震子波,并结合谱除法对人工合成地震记录进行反射系数序列... 为研究地震子波相位对反射系数序列反演的影响,在自回归滑动平均(ARMA)模型描述子波的基础上,提出采用z域对称映射ARMA模型零极点的方法构造了一系列相同振幅谱、不同相位谱的地震子波,并结合谱除法对人工合成地震记录进行反射系数序列反演.理论分析表明,子波相位估计不准时反射系数序列反演结果中残留一个纯相位滤波器,该纯相位滤波器的相位谱为真实子波和构造子波的相位谱之差.采用丰度和变分作为评价方法,在反演结果中确定出真实的或准确的反射系数序列.仿真实验和实际数据处理结果也验证了子波相位对反射系数序列反演的影响规律和评价方法的有效性,为进一步提高反射系数序列反演结果精度指明了研究方向. 展开更多

关键词 地震子波 反射系数序列反演 纯相位滤波器 自回归滑动平均模型 评价方法

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基于AR和ARMA模型的多变量非高斯风压模拟 被引量：3

10

作者 李锦华 李春祥 +1 位作者 邓莹 蒋磊 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第24期103-107,123,共6页

基于多变量非高斯随机过程间的相关性,将发展的单变量非高斯过程自回归和自回归滑动平均(AR和ARMA)模型模拟算法扩展至多变量非高斯过程的数值模拟。通过AR和ARMA模型系数考虑多变量非高斯过程间的相关性,建立多变量非高斯过程AR和ARMA... 基于多变量非高斯随机过程间的相关性,将发展的单变量非高斯过程自回归和自回归滑动平均(AR和ARMA)模型模拟算法扩展至多变量非高斯过程的数值模拟。通过AR和ARMA模型系数考虑多变量非高斯过程间的相关性,建立多变量非高斯过程AR和ARMA模型的模拟算法。多变量非高斯风压的数值模拟表明:AR和ARMA模型算法能有效地模拟低斜度、中斜度和高斜度的多变量非高斯随机过程。 展开更多

关键词 多变量非高斯随机过程 非高斯脉动风压 自回归模型 自回归滑动平均模型

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基于空间分布特征的人体动作动态建模识别 被引量：3

11

作者 蔺广逢 朱虹 +1 位作者 范彩霞 张二虎 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期293-299,共7页

人体动作的表面特征和动态特征无统一性描述,导致无法精确地区分人体动作.文中提出基于空间分布特征的人体动作动态建模识别方法(DMRSD).利用相对极坐标划分特征的空间区域,统计局部区域非零信息点数目,形成空间分布特征描述表面特征.... 人体动作的表面特征和动态特征无统一性描述,导致无法精确地区分人体动作.文中提出基于空间分布特征的人体动作动态建模识别方法(DMRSD).利用相对极坐标划分特征的空间区域,统计局部区域非零信息点数目,形成空间分布特征描述表面特征.然后利用自回归滑动平均动态模型建模空间特征序列,形成模型参数特征描述动态时间结构特征.最后通过各参数特征的相似矩阵线性关系假设,结构融合表面特征和动态运动特征,形成统一性描述特征.用最近邻识别人体动作.在Weizmann和KTH库中比对当前方法的识别结果,文中方法获得较好的识别性能. 展开更多

关键词 空间分布特征 表面特征 动态特征 自回归滑动平均动态模型 结构融合

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基于风速相关性风电场储能容量配置定量研究 被引量：1

12

作者 龚智敏 吴政球 +1 位作者 冯闯 邹卫卫 《电源技术》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期810-812,共3页

为研究风速相关性对风电场储能容量的影响,首先建立了风速ARMA模型,并根据时移技术得到风电机组风速分别呈高度、中度和低度三种不同相关度的风电场的风速时间序列,最后对不同相关度下的风电场的储能容量进行定量分析。结果表明,合理布... 为研究风速相关性对风电场储能容量的影响,首先建立了风速ARMA模型,并根据时移技术得到风电机组风速分别呈高度、中度和低度三种不同相关度的风电场的风速时间序列,最后对不同相关度下的风电场的储能容量进行定量分析。结果表明,合理布置风电场能在较好利用风能的情况下有效减少风电储能成本和土地资源的浪费。 展开更多

关键词 风速相关性 储能容量 arma模型 土地资源

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2021年世界交通运输大会水运学部会议 基于小波分解的集卡港内周转时间预测 被引量：1

13

作者 孙世超 董曜 +1 位作者 李娜 郑勇 《上海海事大学学报》 北大核心 2021年第3期8-14,共7页

为准确预测集卡的港内周转时间,进而提升整个物流系统的作业效率,通过对集装箱码头闸口数据进行深入分析,得到3种不同任务类型的集卡港内周转时间序列,并在此基础上提出一种基于小波分解和自回归移动平均(autoregressive moving average... 为准确预测集卡的港内周转时间,进而提升整个物流系统的作业效率,通过对集装箱码头闸口数据进行深入分析,得到3种不同任务类型的集卡港内周转时间序列,并在此基础上提出一种基于小波分解和自回归移动平均(autoregressive moving average,ARMA)模型的集卡港内周转时间预测方法。该方法首先利用小波分解技术对集卡港内周转时间序列的多维变化特征进行逐层分离,再利用ARMA模型对分离后的多个时间序列分别进行拟合,然后对拟合结果进行合并,以此近似模拟原序列的时变规律,继而实现集卡港内周转时间的短期预测。为验证该方法的有效性,将数据样本划分为训练集(75%)和测试集(25%),训练集用于拟合多维ARMA模型,测试集用于检验ARMA模型的预测结果误差。研究结果表明,对于3种任务类型,该模型均可以精确预测集卡的港内周转时间,为物流企业调整集卡运输计划提供相应的技术支持。 展开更多

关键词 水运管理 集卡周转时间预测 小波分解 自回归移动平均(arma)模型 码头闸口数据

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阶跃型位移特征滑坡的预测预报研究 被引量：1

14

作者 王延宁 赵其华 韩刚 《人民黄河》 CAS 北大核心 2014年第10期106-109,共4页

针对以往滑坡预测预报模型对于阶跃型变形特征滑坡破坏时间预测精度较低的缺点,需建立以位移作为目标函数来反映滑坡位移变化规律的预测模型。基于时间序列分析方法将滑坡位移分解为趋势项位移和波动项位移,并采用移动平均法分离趋势项... 针对以往滑坡预测预报模型对于阶跃型变形特征滑坡破坏时间预测精度较低的缺点,需建立以位移作为目标函数来反映滑坡位移变化规律的预测模型。基于时间序列分析方法将滑坡位移分解为趋势项位移和波动项位移,并采用移动平均法分离趋势项位移和波动项位移。然后分别采用多项式拟合和自回归滑动平均(ARMA)模型对滑坡趋势项位移和波动项位移进行预测,最后叠加两个位移分量得到总位移预测值。将此方法应用于三峡库区某典型阶跃型变形特征滑坡,预测值曲线与总位移观测值曲线基本吻合,较好地反映了滑坡阶跃型的演化特征,表明该模型预测阶跃型变形特征滑坡位移精度较高。且该方法计算原理清晰明确,计算过程容易实现,具有较强的工程实用性。 展开更多

关键词 滑坡 位移预测 阶跃型 非平稳时间序列 自回归滑动平均(arma)模型

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融合HOG与ARMA模型的粒子滤波跟踪 被引量：1

15

作者 黄玉清 李磊民 胡红 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第22期126-129,共4页

传统的粒子滤波算法在跟踪目标受到相似背景干扰和遮挡或跟踪目标高速运动时,容易造成跟踪误差增大或跟踪失效的影响。针对室外运动目标跟踪的复杂性,提出一种对于干扰适应性较强的融合梯度方向直方图与自回归移动平均(ARMA)模型的粒子... 传统的粒子滤波算法在跟踪目标受到相似背景干扰和遮挡或跟踪目标高速运动时,容易造成跟踪误差增大或跟踪失效的影响。针对室外运动目标跟踪的复杂性,提出一种对于干扰适应性较强的融合梯度方向直方图与自回归移动平均(ARMA)模型的粒子滤波跟踪方法。建立ARMA运动模型,用前两帧目标的位姿状态预测目标下一帧的状态,解决目标跟踪的角度变化与部分遮挡问题。实验结果表明,该模型能克服光照突变引发目标色彩突变的问题。 展开更多

关键词 粒子滤波 自回归移动平均模型 梯度方向直方图 颜色特征 色彩突变

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动态纹理背景的建模

16

作者 何莎 费树岷 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第B12期241-243,共3页

针对室外条件下动态纹理背景,采用自回归运动平均(ARMA)模型建立背景模型,并引入快速增量主元分析(IPCA)算法对模型进行降维,并辨识其中参数,实现最大似然估计。运用增量主元分析算法,不需要估算协方差矩阵,直接可以递增地得到特征向量... 针对室外条件下动态纹理背景,采用自回归运动平均(ARMA)模型建立背景模型,并引入快速增量主元分析(IPCA)算法对模型进行降维,并辨识其中参数,实现最大似然估计。运用增量主元分析算法,不需要估算协方差矩阵,直接可以递增地得到特征向量和奇异值,计算出样本序列的主要元素。完成参数辨识后,ARMA模型可以合成无限长度的预测图像序列。最后,仿真实验证明了算法的有效性。 展开更多

关键词 动态纹理 背景建模 自回归运动平均模型 增量主元分析 子空间系统辨识

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山东省2007~2013年孕产妇死亡率的变化及预测 被引量：9

17

作者 徐辉 周凤荣 +2 位作者 刘岩 张蓬 颜建华 《现代妇产科进展》 CSCD 北大核心 2015年第2期116-119,共4页

目的：分析孕产妇死亡率的变化规律,为进一步降低孕产妇死亡率提供参考依据。方法：回顾调查分析2007~2013年山东省孕产妇死亡监测点资料,并进行自回归滑动平均模型死亡率预测。结果：7年孕产妇死亡率依次为20.91/10万、20.85/10万、22.... 目的：分析孕产妇死亡率的变化规律,为进一步降低孕产妇死亡率提供参考依据。方法：回顾调查分析2007~2013年山东省孕产妇死亡监测点资料,并进行自回归滑动平均模型死亡率预测。结果：7年孕产妇死亡率依次为20.91/10万、20.85/10万、22.24/10万、21.13/10万、20.59/10万、18.94/10万和16.80/10万,平均为19.53/10万,年平均下降率为3.58%;预测2014年孕产妇死亡率为14.11/10万。前3位死因为产科出血、妊娠合并心脏病、肺栓塞。分娩地点、死亡地点、孕产妇产前检查情况、家庭人均年收入及文化程度对其死亡有影响。评审结果显示,50.82%的死亡孕产妇是可避免的。结论：山东省孕产妇死亡率下降速度减慢,处于平台期。实现孕产妇死亡率进一步降低有赖于提高产科服务能力、提升社会经济水平、提高孕产妇及家属认知与识别能力等综合措施的共同干预。 展开更多

关键词 孕产妇 死亡率 死亡相关因素 自回归滑动平均模型

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基于小波变换和GM-ARMA的导弹备件消耗预测 被引量：7

18

作者 赵建忠 徐廷学 +1 位作者 葛先军 尹延涛 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期553-558,共6页

针对导弹备件消耗呈现"小样本、非平稳"的特点,为了克服传统预测方法依靠大样本数据进行建模的不足,提出了把基于小波变换和改进GM-ARMA的组合预测方法应用于导弹备件消耗预测的构想.在利用小波分解和其他模型建立组合模型的... 针对导弹备件消耗呈现"小样本、非平稳"的特点,为了克服传统预测方法依靠大样本数据进行建模的不足,提出了把基于小波变换和改进GM-ARMA的组合预测方法应用于导弹备件消耗预测的构想.在利用小波分解和其他模型建立组合模型的过程中,提出了先对小波基方程和分解层数2个特征进行参数化,再定量地对所有子模型的特征参数进行统一、综合的评估,以达到建立最佳组合模型的目的;然后对具有平稳特性的高频信息用阻尼最小二乘法优化的ARMA(Autoregressive and Moving Average)模型进行预测,对反映整体趋势体现非平稳的低频信息用背景值优化和数据变换技术改进的GM(1,1)模型进行预测.实例结果表明所提出的组合预测方法大大降低了预测误差,说明了该方法的有效性、可行性和实用性. 展开更多

关键词 小波变换 灰色模型 自回归移动平均模型 备件 消耗预测

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无线传感器网络能耗均衡的流量调节机制 被引量：4

19

作者 曹永洁 齐建东 +1 位作者 赵燕东 臧哲 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第1期99-101,113,共4页

结合自回归滑动平均(ARMA)流量预测模型,提出一种二级流量调节机制(2-LFA)。节点根据模型周期性地预测下一阶段流量,与预定义的2级流量阈值作比较,选择执行最恰当的数据转发方式。过载节点通过在低负载兄弟节点和高流量子节点间建立临... 结合自回归滑动平均(ARMA)流量预测模型,提出一种二级流量调节机制(2-LFA)。节点根据模型周期性地预测下一阶段流量,与预定义的2级流量阈值作比较,选择执行最恰当的数据转发方式。过载节点通过在低负载兄弟节点和高流量子节点间建立临时虚电路,避免因流量过大而快速死亡。仿真实验结果表明,与一级流量调节和不带调节机制的路由协议相比,2-LFA可以有效地延长瓶颈节点的生存时间并缩小网络节点生存时间的差异,在延长网络寿命的同时均衡节点能耗。 展开更多

关键词 能耗均衡 自回归滑动平均模型 二级流量调节 瓶颈节点 OMNeT++仿真验证

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基于EEMD-ARMA模型的电网工程导线价格预测 被引量：2

20

作者 卢艳超 温卫宁 +1 位作者 赵彪 郑燕 《电力建设》 2013年第11期39-44,共6页

由于电网工程导线价格具有非线性和非平稳性特征,导致其价格预测难度大、预测精度低,针对这一问题,建立了EEMD-ARMA预测模型。利用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)对经验模态分解(empirical mode decompo... 由于电网工程导线价格具有非线性和非平稳性特征,导致其价格预测难度大、预测精度低,针对这一问题,建立了EEMD-ARMA预测模型。利用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)进行改进,通过EEMD将历史价格分解为平稳的、周期波动的若干价格分量,并以此作为输入,利用自回归滑动平均模型(auto regressive and moving average model,ARMA)对各分量进行价格预测,最后将各预测分量叠加得到预测值。以630/45导线的历史数据为样本,通过EMD-ARMA与EEMD-ARMA的预测结果进行对比及误差分析,验证了所采用的EEMD-ARMA算法较EMD-ARMA算法的预测精度更高,其预测结果对于工程造价管控和设备材料招投标具有一定的参考价值。 展开更多

关键词 集合经验模态分解 自回归滑动平均模型 电网工程导线价格 预测

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