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试验海区水文参数时间序列的多周期重构预测方法 预览
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作者 艾锐峰 程杰 +1 位作者 欧阳军 孙云鹏 《舰船电子工程》 2018年第10期173-178,共6页
针对水文参数时间序列的预测问题,在多尺度影响因素分析的基础上,提出了一种新的基于多周期重构的预测方法。首先利用小波变换和滑动平均计算对原始时间序列进行若干周期的分解;对分解序列分别进行自回归积分滑动平均(Autoregressive I... 针对水文参数时间序列的预测问题,在多尺度影响因素分析的基础上,提出了一种新的基于多周期重构的预测方法。首先利用小波变换和滑动平均计算对原始时间序列进行若干周期的分解;对分解序列分别进行自回归积分滑动平均(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)建模,由模型进行递推预测;再将预测结果反向重构实现对原始序列未来值的预测。运用此方法,对烟台海区某海洋浮标站的温度测量数据进行了分析。分析结果表明,此方法相比直接在原始序列上进行ARIMA建模与预测,预测准确度得到提升,可用于对试验海区水文参数序列的处理,为试验决策提供支撑。 展开更多
关键词 时间序列预测 小波变换 回归积分滑动平均 多周期重构
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电晕电流时间序列时域特性的分析及预测 预览
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作者 陈晨宇 刘元庆 +2 位作者 吕建勋 袁海文 刘颖异 《应用科技》 CAS 2018年第3期39-43,共5页
特高压输电线路中的局部放电会产生电晕电流,引起电能损耗、可听噪声、电磁干扰等问题,过强的电磁辐射会危及生态健康,通过对电晕电流进行有效地监测能保障输电线路安全、经济地运行。针对此问题,对电晕电流信号建立自回归积分滑动平均... 特高压输电线路中的局部放电会产生电晕电流,引起电能损耗、可听噪声、电磁干扰等问题,过强的电磁辐射会危及生态健康,通过对电晕电流进行有效地监测能保障输电线路安全、经济地运行。针对此问题,对电晕电流信号建立自回归积分滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型,并进行滚动预测,预测误差度量指标和电晕电流时域统计指标均符合要求。该方法具有一定的适用性,可用于不同输电等级下电晕电流信号的拟合及预测。 展开更多
关键词 电晕电流 特高压 直流输电 时间序列分析 回归积分滑动平均 滚动预测 拟合 时域指标
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高斯过程回归补偿ARIMA的网络流量预测 预览 被引量:1
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作者 田中大 李树江 +1 位作者 王艳红 王向东 《北京邮电大学学报》 CSCD 北大核心 2017年第6期65-73,共9页
为提高网络流量时间序列的中期预测精度,提出一种高斯过程回归模型补偿自回归积分滑动平均(ARIMA)模型的网络流量预测模型.首先通过Brock-Dechert-Scheinkman统计量检验方法确定网络流量时间序列包含线性特征与非线性特征;然后利用AR... 为提高网络流量时间序列的中期预测精度,提出一种高斯过程回归模型补偿自回归积分滑动平均(ARIMA)模型的网络流量预测模型.首先通过Brock-Dechert-Scheinkman统计量检验方法确定网络流量时间序列包含线性特征与非线性特征;然后利用ARIMA模型对网络流量时间序列进行非平稳建模,得到符合网络流量序列线性变化规律的模型,并通过人工蜂群算法优化的高斯过程回归模型对具有非线性特性的预测误差序列进行建模与预测;最后将ARIMA模型的预测值与高斯过程回归模型的预测误差值进行相加得到最终的网络流量预测值.仿真对比实验结果表明,提出的预测方法具有更高的预测精度和更小的预测误差. 展开更多
关键词 网络流量 预测 回归积分滑动平均 高斯过程回归 BDS统计量
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基于支持向量机和自回归积分滑动平均模型组合的血糖值预测 预览
4
作者 余丽玲 陈婷 +1 位作者 金浩宇 徐彬锋 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2016年第4期381-384,共4页
根据动态血糖监测系统采集糖尿病患者血糖值,有效预测血糖值是治疗糖尿病的前提。为了预测糖尿病患者未来一段时间内的血糖值,本文根据最小方差将支持向量机(SVM)和自回归积分滑动平均(ARIMA)进行组合得到新的预测模型。为了验证本... 根据动态血糖监测系统采集糖尿病患者血糖值,有效预测血糖值是治疗糖尿病的前提。为了预测糖尿病患者未来一段时间内的血糖值,本文根据最小方差将支持向量机(SVM)和自回归积分滑动平均(ARIMA)进行组合得到新的预测模型。为了验证本文方法的有效性,采用多组临床实验数据进行实验,同时对比ARIMA模型、SVM模型、神经网络模型结果。实验结果表明本文方法预测血糖值精度明显提高,弥补单一预测模型方法的不足,发挥了两种模型各自优势。 展开更多
关键词 动态血糖监测系统 糖尿病 血糖值 支持向量机 回归积分滑动平均 最小方差
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基于FARIMA模型的智能变电站通信流量异常分析
5
作者 郝唯杰 杨强 李炜 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期158-167,共10页
随着输变电设备自动化、变电站智能化建设的快速发展,电网信息安全隐患日益凸显。精确可靠的变电站通信网络流量模型建模和异常检测方法已成为预防网络安全问题和识别网络攻击的重要手段。文中在对变电站站控层网络流量行为特性进行分... 随着输变电设备自动化、变电站智能化建设的快速发展,电网信息安全隐患日益凸显。精确可靠的变电站通信网络流量模型建模和异常检测方法已成为预防网络安全问题和识别网络攻击的重要手段。文中在对变电站站控层网络流量行为特性进行分析的基础上,采用分形自回归积分滑动平均(FARIMA)模型对网络流量构建了阈值模型。针对变电站典型的网络攻击模式和流量异常特征,基于运行状态评估算法对某实际变电站站控层流量数据进行分析,并计算典型网络异常概率,从而实现了变电站在网络攻击情形下的安全态势评价。 展开更多
关键词 IEC 61850 分形回归积分滑动平均模型 智能变电站 通信流量 回归模型
超声波测距信号实时降噪滤波算法仿真与应用 预览
6
作者 苏晨 张朋 常静 《科技通报》 2019年第5期107-110,共4页
针对目前油井超声液面深度测试系统测量噪声大,测量范围小、结果误差大、测量精度低的问题,提出一种新型超声波信号高效降噪和滤波算法。采用自回归积分滑动平均模型建模方法对油井套管中的超声波序列建立ARIMA数学模型体系;运用高精度... 针对目前油井超声液面深度测试系统测量噪声大,测量范围小、结果误差大、测量精度低的问题,提出一种新型超声波信号高效降噪和滤波算法。采用自回归积分滑动平均模型建模方法对油井套管中的超声波序列建立ARIMA数学模型体系;运用高精度新息自适应卡尔曼滤波算法实时估计超声波序列中的液面回波;采用液面波自动识别技术检测微弱液面回波。仿真和工程应用结果表明,算法实时、高效,动液面深度测量误差小,能满足实际工程应用。 展开更多
关键词 超声波检测 动识别技术 卡尔曼滤波 时间序列 回归积分滑动平均模型
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基于非结构数据流行学习的碳价格多尺度组合预测
7
作者 刘金培 郭艺 +2 位作者 陈华友 任贺松 陶志富 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期279-286,共8页
碳交易价格的有效预测对制定符合国情的碳金融市场政策以及碳金融市场的风险管理都具有重要意义.对此,提出一种基于非结构数据流行学习的碳价格多尺度组合预测方法.首先,利用网络搜索指数提取碳价格相关的非结构化数据,基于等度量映射... 碳交易价格的有效预测对制定符合国情的碳金融市场政策以及碳金融市场的风险管理都具有重要意义.对此,提出一种基于非结构数据流行学习的碳价格多尺度组合预测方法.首先,利用网络搜索指数提取碳价格相关的非结构化数据,基于等度量映射流行学习对其进行降维;然后,对降维后的非结构化数据、其他影响因素结构化数据、碳交易价格分别进行经验模态分解(Empirical mode decomposition, EMD),得到不同个数的本征模函数(Intrinsic mode function, IMF),并采用Fine-to-coarse方法对IMF进行重构,得到高频序列、低频序列和趋势项;最后,利用自回归积分滑动平均模型(Autoregressive integrated moving average model, ARIMA)、偏最小二乘(Partial least squares, PLS)回归和神经网络对高频数据、低频数据和趋势项进行预测,将3种预测结果进行集成,得到最终预测值.仿真实验结果表明,所提出的方法可以有效利用多源信息,具有较高的预测精度和良好的适用性. 展开更多
关键词 多尺度预测 碳价格 非结构数据 流行学习 回归积分滑动平均模型 经验模态分解
基于SparkR的水文传感器数据的异常检测方法 预览
8
作者 刘子豪 李凌 叶枫 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第2期436-440,共5页
为了高效地从海量的水文传感器数据中检测出异常值,提出一种基于SparkR的水文时间序列异常检测方法。首先,对数据进行清洗后,采用滑动窗口配合自回归积分滑动平均模型(ARIMA)在SparkR平台上进行预测;然后,对预测的结果计算置信区间,将... 为了高效地从海量的水文传感器数据中检测出异常值,提出一种基于SparkR的水文时间序列异常检测方法。首先,对数据进行清洗后,采用滑动窗口配合自回归积分滑动平均模型(ARIMA)在SparkR平台上进行预测;然后,对预测的结果计算置信区间,将在区间范围以外的判定为异常值;最后,基于检测结果,利用K均值算法对原数据进行聚类,同时计算其状态转移概率,对检测出的异常值进行质量评估。以在滁河获取的水文传感器数据为实验数据,分别在运行时间和异常值检测效果这两个方面进行了实验。结果显示:利用SparkR对百万级数据进行计算时,利用双节点计算的时间要长于单节点;但是对千万级数据进行计算时,双节点比单节点计算时间上更少,最多减少了16.21%,且评估过后的灵敏度由之前的5.24%提高到了92.98%。实验结果表明,在SparkR下,根据水文数据的特点并结合预测检验和聚类校验的方法对千万级水文时间序列进行检测时,能有效提高传统方法的计算效率,并且在灵敏度方面相比传统方法也有显著提升。 展开更多
关键词 SparkR 回归积分滑动平均模型 异常检测 水文时间序列 K均值
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基于非分散红外光谱原理的无线式火灾早期报警系统设计与实现 预览
9
作者 周庆隆 叶刚 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第4期124-129,134共7页
针对高大或者开放空间等无法采用外部供电的木质古建筑,设计并实现采用热释电材料传感器,基于非分散红外光谱原理和无线传感网技术的远程分布式火灾监测报警系统。实验结果表明,该系统实现电池供电的低功耗无线火灾探测网络,易于布置,... 针对高大或者开放空间等无法采用外部供电的木质古建筑,设计并实现采用热释电材料传感器,基于非分散红外光谱原理和无线传感网技术的远程分布式火灾监测报警系统。实验结果表明,该系统实现电池供电的低功耗无线火灾探测网络,易于布置,施工简单,可以非常方便地扩大监测规模。实现对碳氢化合物类物质燃烧的火灾早期探测,准确度高,误报率低,适合传统消防探测手段无效,或者无法外部供电等的特殊场合使用。 展开更多
关键词 热释电材料 非分散红外光谱 无线传感网 物联网 回归积分滑动平均模型 神经网络
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风机叶片结冰故障预测模型及其实现方法 预览
10
作者 杨志和 向哲 《上海电机学院学报》 2018年第4期7-13,共7页
为满足风机运营商对设备故障实时监控和预测的需求,探讨了基于自回归积分滑动平均模型(ARIMA)和非线性自回归神经网络模型(NARNN)的组合模型NARIMA。实现方法为:建立ARIMA模型用于预测数据的线性成分,用NARNN模型预测由ARIMA模型... 为满足风机运营商对设备故障实时监控和预测的需求,探讨了基于自回归积分滑动平均模型(ARIMA)和非线性自回归神经网络模型(NARNN)的组合模型NARIMA。实现方法为:建立ARIMA模型用于预测数据的线性成分,用NARNN模型预测由ARIMA模型预测产生的残差部分,对风机叶片结冰故障的时间序列进行拟合,得到的NARIMA模型可实现对风机叶片结冰故障准确预测。仿真结果表明:NARIMA模型能较好地拟合所给时间序列,预测值符合实际情况和趋势,证明了NARIMA模型的有效性。 展开更多
关键词 回归积分滑动平均模型 非线性回归神经网络 时间序列分析 大数据分析 故障预测
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高超声速飞行器分解集成轨迹预测算法 预览 被引量:2
11
作者 韩春耀 熊家军 +1 位作者 张凯 兰旭辉 《系统工程与电子技术》 CSCD 北大核心 2018年第1期151-158,共8页
针对无动力滑翔高超声速飞行器的轨迹预测问题,提出了分解集成轨迹预测模型。依据运动轨迹的周期跳跃特性,运用先集成再分解的轨迹预测思路,首先将运动轨迹序列分解为具有趋势性、周期性和随机性特征的子序列,再针对每项子序列的特征采... 针对无动力滑翔高超声速飞行器的轨迹预测问题,提出了分解集成轨迹预测模型。依据运动轨迹的周期跳跃特性,运用先集成再分解的轨迹预测思路,首先将运动轨迹序列分解为具有趋势性、周期性和随机性特征的子序列,再针对每项子序列的特征采用相应的子轨迹预测模型,最后将各子轨迹预测模型预测结果的集成作为最终预测值。由于子序列与子轨迹预测模型具有更高的契合度,使得分解集成轨迹预测算法相对于使用单一模型的轨迹预测算法更具优势。仿真实验表明,分解集成轨迹预测算法显著提高了轨迹预测精度。 展开更多
关键词 轨迹预测 无动力滑翔高超声速飞行器 分解集成模型 最小二乘支持向量回归模型 回归积分滑动平均模型
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基于SDN的网络流量异常检测技术 预览
12
作者 刘雷杰 陈雯 陈聪 《计算机科学与应用》 2018年第11期1696-1705,共10页
软件定义网络(Software-Defined Networking, SDN)作为一种新型的网络架构,已经成功地被商业化开发。但由于信息化社会的网络流量越来越大,种类越来越多,对于网络流量的异常检测日趋重要。为了实现在SDN网络环境下对流量进行异常检测,... 软件定义网络(Software-Defined Networking, SDN)作为一种新型的网络架构,已经成功地被商业化开发。但由于信息化社会的网络流量越来越大,种类越来越多,对于网络流量的异常检测日趋重要。为了实现在SDN网络环境下对流量进行异常检测,本文提出了一种基于支持向量回归(Support Vec-tor Regression, SVR)和自回归积分滑动平均模型(Auto-Regressive Integrated Moving Average, ARIMA)的算法。该算法充分发挥SDN网络的特性,周期性的获取网络流量,并利用ARIMA模型对流量进行预测,之后通过SVR模型将预测结果进行校正。试验结果表明,相较于ARIMA模型,ARIMA-SVR模型拥有较高的准确率和检测率;相较于支持向量机模型,ARIMA-SVR模型能够快速地检测出未知类型的异常流量。 展开更多
关键词 支持向量回归 回归积分滑动平均模型 软件定义网络 异常检测
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基于生存簇识别和预测的生存态势感知模型 预览
13
作者 赵国生 邵子豪 +1 位作者 王健 任孟其 《电子科技大学学报》 CSCD 北大核心 2018年第4期558-565,共8页
可生存系统安全态势的形势日趋严峻,增强生存性的前提是识别出目标系统的生存态势,该文构建了一种基于生存簇识别和预测的生存态势感知模型。首先,对生存态势数据采用Ward增强聚类法实现不同服务等级生存簇的分类和识别;其次,使用自回... 可生存系统安全态势的形势日趋严峻,增强生存性的前提是识别出目标系统的生存态势,该文构建了一种基于生存簇识别和预测的生存态势感知模型。首先,对生存态势数据采用Ward增强聚类法实现不同服务等级生存簇的分类和识别;其次,使用自回归积分滑动平均(ARIMA)模型预测目标系统生存态势的未来趋势,并对预测结果进行了残差修正;最后,结合事前识别和事后预测实现了对可生存系统生存态势的感知。仿真实验表明,该模型具有良好识别效果和较高的预测准确度。 展开更多
关键词 回归积分滑动平均模型 残差修正 生存簇 生存态势 Ward聚类
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基于自回归积分滑动平均模型的玉竹价格预测分析 预览
14
作者 胡晟 肖深根 《湖南农业科学》 2018年第12期88-92,共5页
通过网络爬虫技术和文献搜集采集了2010年1月至2018年9月湖南省玉竹统条月度价格数据;首先对数据进行了平稳性检验,获取平稳时间序列的阶数值;再采用自回归积分滑动平均模型(ARIMA),求取平稳时间序列的自相关和偏相关系数,初步判断模型... 通过网络爬虫技术和文献搜集采集了2010年1月至2018年9月湖南省玉竹统条月度价格数据;首先对数据进行了平稳性检验,获取平稳时间序列的阶数值;再采用自回归积分滑动平均模型(ARIMA),求取平稳时间序列的自相关和偏相关系数,初步判断模型的p、d、q值;通过对模型参数的比较分析,得出最适合玉竹价格预测的模型,并通过残差序列检验模型的相关性;最后对2019年湖南省玉竹价格走势进行预测,结果显示玉竹价格在2019年呈下降趋势,但其下降幅度相对平稳。 展开更多
关键词 回归积分滑动平均模型 玉竹 价格 预测 湖南
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汽车零部件第三方物流仓储需求量集成预测模型 预览
15
作者 金淳 曹迪 +1 位作者 王聪 李文立 《系统管理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第6期1157-1165,共9页
考虑到汽车零部件第三方物流企业仓储需求量的预测精度受众多非线性、不可量化的不确定因素的影响,提出一种将定量预测与定性预测相结合的集成预测模型(SIF)。SIF模型中,用RBF神经网络模型预测复杂非线性波动趋势;为补足RBF模型的若干问... 考虑到汽车零部件第三方物流企业仓储需求量的预测精度受众多非线性、不可量化的不确定因素的影响,提出一种将定量预测与定性预测相结合的集成预测模型(SIF)。SIF模型中,用RBF神经网络模型预测复杂非线性波动趋势;为补足RBF模型的若干问题,用ARIMA模型预测在库量的季节性趋势,用定性预测模型解决难以量化的外部因素的变动对需求量的影响问题。最后,将三部分结果动态叠加作为SIF模型的输出。实例分析结果表明:与各单一模型、ARIMA与RBF的组合模型相比,SIF模型具有更高的预测精度和稳定性。研究表明了SIF模型对于第三方仓储物流需求量预测的有效性和适用性。 展开更多
关键词 集成预测模型 需求量 回归积分滑动平均模型 RBF神经网络 定性预测
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牛羊全产业链分析及完善思路 预览
16
作者 孟阳 张剑波 《农业展望》 2017年第12期46-51,共6页
开展牛羊全产业链分析研究工作是进行政府宏观调控、指导产业持续发展的重要基础性工作。在全面梳理牛羊产业链经济关系的基础上,从供给、需求、成本和价格等方面构建研究指标体系,运用自回归积分滑动平均模型、指数平滑模型、向量自回... 开展牛羊全产业链分析研究工作是进行政府宏观调控、指导产业持续发展的重要基础性工作。在全面梳理牛羊产业链经济关系的基础上,从供给、需求、成本和价格等方面构建研究指标体系,运用自回归积分滑动平均模型、指数平滑模型、向量自回归模型等进行定量分析,预判牛羊肉价格走势。最后,提出了完善牛羊产业链薄弱环节的相关思路。 展开更多
关键词 牛羊 产业链 指标体系 回归积分滑动平均模型 指数平滑模型 向量回归模型 价格预测
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空间自回归模型在水库边坡位移预测中的应用 预览 被引量:1
17
作者 秦栋 陈慧艳 《河海大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2017年第2期104-108,共5页
针对传统位移监测很少考虑不同测点之间相互作用的问题,基于经济学领域空间计量学基本理论,研究了空间自回归模型在边坡位移预测中的应用。以某工程高边坡外观位移数据为例,对边坡的位移状况进行预测,并与传统的自回归积分滑动平均模型... 针对传统位移监测很少考虑不同测点之间相互作用的问题,基于经济学领域空间计量学基本理论,研究了空间自回归模型在边坡位移预测中的应用。以某工程高边坡外观位移数据为例,对边坡的位移状况进行预测,并与传统的自回归积分滑动平均模型相比较。结果表明:(a)在空间自相关系数较为显著的条件下,运用空间自回归模型可以较为精确地预测边坡变形状况,且优于传统模型;(b)空间自回归模型相较于传统模型参数更加简洁、考虑的影响因素更全面,可以同时对空间所有测点位移进行估计。 展开更多
关键词 空间计量学 空间回归模型 水库边坡 边坡位移预测 回归积分滑动平均模型
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软件定义网络中SVC视频层数和路径的联合优化
18
作者 林远龙 杨恩众 +1 位作者 冉泳屹 杨坚 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第6期1375-1380,共6页
可伸缩视频编码技术是解决视频应用中网络异构性和终端多样性的有力工具,目前的工作大多集中在选择传输的码流层数或者优化单层数据的传输路径上.本文提出了一种可伸缩视频传输联合优化算法,能够对层数和传输路径进行联合优化,克服了只... 可伸缩视频编码技术是解决视频应用中网络异构性和终端多样性的有力工具,目前的工作大多集中在选择传输的码流层数或者优化单层数据的传输路径上.本文提出了一种可伸缩视频传输联合优化算法,能够对层数和传输路径进行联合优化,克服了只调整码流层数时效率低下的问题,同时改善了只优化传输路径时浪费带宽的现象.该算法首先根据0/1多背包规划模型建立问题模型,然后利用遗传算法进行求解,一次性决策出层数和传输路径.此外,算法还采用自回归积分滑动平均模型预测网络状态,将预测结果用于决策中.最后在Mininet平台进行了仿真实验,实验表明本文算法在对网络干扰较小的情况下,能够提供高质量的、具有服务质量保证的可伸缩视频传输服务. 展开更多
关键词 可伸缩视频编码 软件定义网络 OPEN FLOW 回归积分滑动平均模型 遗传算法 多背包规划
中国省域碳排放的空间格局预测分析 被引量:1
19
作者 李建豹 黄贤金 +2 位作者 吴常艳 周艳 孟浩 《生态经济》 北大核心 2017年第3期46-52,共7页
为探索中国省域碳排放的空间演化规律,以二氧化碳为测度指标,利用空间统计方法和自回归积分滑动平均模型分析了碳排放的空间格局演化特征及其未来变化趋势,最后运用空间杜宾面板数据模型分析了影响碳排放的主要因素。结果表明:(1)中... 为探索中国省域碳排放的空间演化规律,以二氧化碳为测度指标,利用空间统计方法和自回归积分滑动平均模型分析了碳排放的空间格局演化特征及其未来变化趋势,最后运用空间杜宾面板数据模型分析了影响碳排放的主要因素。结果表明:(1)中国省域碳排放空间格局总体上较为稳定,HH类型省域主要分布于中国北方地区,LL类型省域主要分布于中国的西部地区,中国省域碳排放在空间上的集聚性和集群效应增强。碳排放的重点调控区域包括长江经济带、京津冀地区、山东、河南、山西、陕西、宁夏、内蒙古和辽宁等。(2)1997-2007年中国省域碳排放标准差椭圆的中心向西南移动,2007-2012年向西北移动;碳排放沿X轴呈分散趋势,沿Y轴呈集中趋势;转角大致在21.516 0°~30.852 6°之间变化;碳排放的空间密集化程度增加,空间分布形态呈现“圆化”趋势,空间相似性降低。(3)2013-2020年碳排放标准差椭圆的中心主要在中牟县内移动;碳排放空间格局呈现一定的空间拉伸趋势;转角大致在20.661 3°~22.482 7°之间变化;形状指数总体上呈轻微增加趋势,空间分布形态呈现“圆化”趋势,空间格局相对稳定。(4)空间面板模型的结果表明,碳排放强度、人口总量、产业结构和经济水平是影响中国省域能源消费碳排放空间格局演化的主要因素。其中,降低碳排放强度是控制碳排放量的重要途径,产业结构和人口总量对碳排放量表现出了明显的空间溢出效应。 展开更多
关键词 碳排放 空间格局 标准差椭圆 回归积分滑动平均模型 空间杜宾面板数据模型
基于词库匹配的网络文本分类及预测 预览
20
作者 杨雨诗 何博侠 +2 位作者 周鑫 刘慧丽 葛方丽 《计算机与现代化》 2017年第10期72-75,共4页
为实现中文文本的准确分类,提出一种基于词库匹配的分类方法。在测试集中采用向量空间模型进行特征表达,用基于词逆向文档频率(TF-IDF)的主成分分析法计算权值,筛选并建立47个行业的索引词库,然后根据与索引词库的余弦相似度判断文本... 为实现中文文本的准确分类,提出一种基于词库匹配的分类方法。在测试集中采用向量空间模型进行特征表达,用基于词逆向文档频率(TF-IDF)的主成分分析法计算权值,筛选并建立47个行业的索引词库,然后根据与索引词库的余弦相似度判断文本行业类别,建立自回归积分滑动平均(ARIMA)模型,预测其未来10天发展趋势。实验结果表明,索引词库的平均分类效果指标F值为85.6%,预测模型的平均相对误差为3.41%,证明该分类方法是有效的。 展开更多
关键词 文本分类 向量空间模型 主成分分析法 余弦相似度 回归积分滑动平均模型
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