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......
本文结合DAR模型及传统的ARMA-GARCH模型,提出一类带有新型GARCH类误差项的自回归滑动平均模型.该模型比DAR模型引入更多数据信息,......
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......
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......
虚拟专用网络（VPN）的流量预测研究对于动态分配带宽资源具有至关重要的意义。基于网络流量的特点，结合自回归滑动平均(ARMA)模型和分......
为提高某弹载MEMS传感器的应用精度,采用时间序列分析法建立了其随机漂移的ARMA(自回归滑动平均)模型,利用Kalman滤波对随机漂移进......
对国内某钢厂提供的历史数据进行分析,建立了3座高炉煤气发生量、3座热风炉煤气消耗量序列的自回归滑动平均模型;在煤气调度系统工......
相依变异是水文过程变异的一种重要表征形式,可以用自回归、滑动平均和自回归滑动平均模型进行描述,但如何有效地确定模型阶数是前......
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......
为准确描述载荷特征、预测疲劳载荷,并合理地解释飞机结构疲劳载荷的不确定性,对疲劳损伤进行了预测.提出应用自回归滑动平均模型(......
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......
运动目标检测技术是视频分析领域的一个重要课题，被广泛应用于视频会议、远程教学、交通违章检测、军事勘察以及人机智能交互等领域......
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......
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......
受自然和人为等因素的影响,水文情势和地理环境不断发生显著变化,不同水文要素形成的水文时间序列常呈现出一定的相依性。为定量研......
考虑新冠病毒的传播特点,基于系统动力学原理提出了一种新的SE4IR2 (Susceptible-Exposed-4-Infected-Removed-2)模型,利用美国202......
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......
针对大坝变形监测序列的非线性和非平稳性，为了更好地预测大坝变形数据，提出了一种集合经验模态分解和自回归滑动平均的大坝变形......
本文提出了一种基于小波分解与重构的交通流预测方法,结合GM(1,1)模型和ARMA(p,q)模型对纽约市一天内的交通流量进行预测.通过多尺......
煤炭市场的价格受供给与需求等多种因素的影响，煤炭产品的价格变化日趋复杂。因此，如何对电煤市场价格进行有效预测，规避价格风险......
本文讨论了时间序列长记忆性的特征及其识别方法，并着重给出经典的长记忆时间序列ARFIMA模型参数估计的理论和数值计算方法。我们利......
本文利用小角激光背散射(BSALS)在线分析系统对聚苯乙烯(PS)与顺丁橡胶(PcBR)不相容体系共混过程中光散射强度(I(q)随时间的变化进......
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......
焊接技术作为机械制造中重要的加工过程之一，广泛应用于航空航天、轨道交通、石油化工、海洋工程、能源工程等工业领域。机械化和自......
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......
长江中下游河道水面比降平缓,河湖纵横,水系繁多,水情特别复杂,给洪水模拟带来巨大的困难.该文结合国家自然科学基金重大项目"洪水......
弱阻尼低频振荡是影响互联电网安全稳定运行的主要因素,但目前基于测量信息只能在振荡发生后进行告警,而不能预警.大量广域实测数......
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......
自Box和Jenkins(1970)所著的第一本在ARMA框架内讨论系统建立时间序列模型的书起，线性高斯时间序列模型的研究得到极大的发展，而且至......
对于风力发电系统来说,研究的基础就是能否仿真出与自然界比较一致的风速序列.在已知VonKarman功率谱密度函数的情况下,选择利用自......
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......
