自回归滑动平均模型相关论文
为了提高深基坑施工过程中的变形预测的准确度，提出一种基于小波变换分解与重构，采用遗传算法优化参数的支持向量机（GASVM）和自回归滑......
针对道岔故障预测无法精确到类别的问题，提出了一种基于ARMA（自回归滑动平均模型）的道岔动作电流故障曲线预测算法。结合道岔电流曲线......
随着我国风力发电技术的不断进步,风电的需求比重日益上升,风速预测在电力系统、风电场和电力市场中发挥着越来越重要的作用。由于......
快速、准确的故障检测能有效提升配电网安全运行水平。考虑到传统矩阵算法容错性差、智能优化算法复杂度高，该文基于随机矩阵理论提......
目的探讨利用自回归滑动平均模型法（ARIMA）对宁波市奉化区人口出生率数据进行预测的可行性。方法利用R3.5.0软件对浙江省宁波市奉化......
本课题是山西省科技重大专项“基于物联网的煤矿重大生产装备状态监测及全寿命周期管理系统开发”(20131101029)的重要子课题之一,......
摘要： 掌握微藻生长环境中的温度、硝酸盐浓度、氧气浓度等参数的变化规律有利于提高生物产出量。本研究利用钝顶螺旋藻全生长周期......
压缩感知理论及其应用是当前信息领域科学研究的前沿性课题之一,涉及到数学、物理及计算机科学等诸多学科和优化、信号估计等众多......
石英挠性加速度传感器是惯性导航系统中的核心器件,它的可靠性与稳定性直接影响整个系统的导航精度。加速度传感器退化模型与参数......
磨削烧伤是轴承磨削加工过程中常见的热损伤现象,直接影响轴承套圈的使用情况。轴承套圈作为装备配套的核心基础部件,其技术水平和......
近年来，随着人们对复杂网络的进一步研究，发现在现实世界中，越来越多的系统可以用复杂网络描述，如社会网络中的科研合作网，技术网络中的......
由于无线传感器采集到的数据信息精准、部署比较简单、成本较低且不需要现场维护等特点，无线传感器网络目前已经成为一个研究的热点......
由于工程结构材料自身的老化、环境因素的影响、缺乏正常维护、使用荷载的变化和结构损伤累积,大量工业与民用建筑和各种社会基础......
随着信息技术的不断发展,传统的人工运维方式已经难以满足企业日益增长和不断复杂化的业务需求,自动化运维技术可以较好地解决此问......
雷达作为现代科技的产物,已广泛应用于多个领域。当雷达在复杂的环境中一直运行时,我们需要加强对雷达的监控以及健康状态评估,从......
石油天然气作为工业化进程中不可或缺的资源,需求量日益增加。海洋油气储量丰富,逐渐成为行业关注的重点。现阶段海洋油气开发以水......
我国汽车制造业发展迅速,发动机技术和质量水平是影响汽车的关键因素。质量管理已成为了汽车工业生产经营活动中的重要环节,其质量......
针对现有粉红噪声的生成方法所存在的计算过程复杂,与理想粉红噪声相比偏差较大等问题,本文提出了一种利用自回归滑动平均(Auto-re......
气候变化对人类社会和自然系统有重要影响。气候不但是人类赖以生存的重要自然资源，还是人类活动的重要环境因素。近年来,随着温室......
目的：分析我国1998年1月-2011年12月结核病逐月报告发病率时间序列特征，提出影响结核病发生和流行的可能因素，并利用该资料分别构建求......
随着风力发电技术的快速发展和电力市场的逐渐成熟,评估大型并网风电场对系统可用输电能力(ATC)的影响具有重要的意义。本文针对风......
随着大型机组快速励磁系统的应用，以及电网规模的不断扩大，低频振荡问题日益突出，严重威胁着电力系统安全稳定运行。现有的在线辨识算......
电力负荷预测在能源领域中是一项非常重要的研究课题,它对于保障系统的安全运行,并在此前提下实现能源的节约和生产的效益最大化具......
本文采用不同数学模型对我国近几年的研究生招生进行分析与预测,结果发现多元回归模型和时间序列模型预测值与实际招生值误差较大,......
探讨单纯求和自回归滑动平均(ARIMA)模型和求和自回归滑动平均模型与广义回归神经网络(GRNN)组合模型在猩红热发病率研究中的应用.......
目的针对视频处理中面临的采样数据量大及采样时间长的问题,把视频状态空间一阶自回归滑动平均模型和压缩感知模型相结合,提出了一......
自回归滑动平均模型(ARMA模型)是最常用的平稳序列模型之一,本文在模型阶数已知的情况下,重点研究ARMA模型中 未知参数的矩估计和......
外汇储备是一个国家国际清偿能力的重要组成部分,它对平衡国际收支、稳定汇率有重要的影响.本文首先介绍自回归滑动平 均模型和BJ......
我国食物生产在一定程度上依然不能适应营养需求,居民营养不足与过剩并存.为了解决这个问题,本文将数据范围定位在常见的果蔬品种......
目的 介绍时间序列中自回归滑动平均(ARMA)建模的一种简便定阶方法--ARMA(n,n-1)建模策略.方法 简要说明ARMA(n,n-1)建模策略,并以......
针对新能源发电的消纳问题,以光热发电、光伏发电以及储能系统组成的新能源发电系统为研究对象,提出了一种计及储能参与的新能源发......
针对时用水量存在周期性的特点，引入季节因子，采用时变ARMA季节模型对非线性非平稳系统的时用水量进行模拟，以杭州市实测用水量为例，分......
可靠准确的短期风速预测有利于电网安全稳定的运行。由于风速具有显著的随机性且受多种因素影响,难以达到令人满意的预测精度。为......
点击率预测模型是主流推荐系统中十分重要的部分.根据点击率预测的打分来调整商品的展示策略,对提高业务的转化率、改进用户体验等......
水文预报作为重要的防洪非工程措施，对位于高寒山区的玛纳斯河流域防汛抢险、水利工程建设和调度具有重要意义。通过对玛纳斯河水文......
应用混合自回归滑动平均潜周期模型对短期电价序列进行了预测.对消除了趋势影响的电价序列,经离散傅里叶变换转换为复值潜周期模型......
对于一个带未知噪声的多传感器系统,当各种噪声方差和噪声之间的协方差都不为0时,提出了一种基于自回归滑动平均（ARMA）模型的多段辨......
针对微惯性传感器随机误差建模效果不理想,影响微惯性组合导航系统性能的问题,提出了采用自回归滑动平均（ARMA）对微惯性传感器随机误......
为了提高某型微机电系统(MEMS)陀螺仪输出精度,静态采集该型MEMS陀螺仪原始数据,通过Allan方差分析法,对陀螺仪随机误差成分进行辨......
网络流量具有时变性和非线性，单一预测方法难以准确描述网络流量变化规律，为提高网络流量预测准确率，提出一种网络流量组合预测模型（AR......
为了更有效地评估民航飞机惯性导航性能,更好地分析其惯导数据相对于飞行计划的误差;提出一种新方法整体分析惯导误差,将飞行计划......
对微机械陀螺的随机漂移进行辨识与建模研究可对随机漂移进行一定的补偿,从而提高陀螺的精度。利用时间序列分析方法,建立了某型微......
针对微机电系统陀螺易受环境影响和稳定性能较差,导致建立的随机漂移模型参数和随机噪声统计特性变化的问题,提出了一种改进的指数......
为了解决网络安全监控问题,提出了一种用于预测网络流量的算法.通过多个不同尺度的线性模型进行网络数据的组合预测,每个尺度的线......
[目的]预测果蔬肉类价格。[方法]采用自回归滑动平均模型(ARMA模型)对价格进行预测。[结果]近6周的预测结果可信度高,具有较低的相......
鉴于风能具有不可控、随机性和间歇性等特点,通过差分处理将原始风速序列变为平稳随机序列,并确定该序列的描述模型为ARMA（4,3）,用该......
