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ARIMA-SVR组合模型在基于标准化降水指数干旱预测中的应用 认领
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作者 许德合 张棋 黄会平 《干旱地区农业研究》 CSCD 北大核心 2020年第2期276-282,共7页
开展干旱预测是有效应对干旱风险的前提基础,本研究利用1951-2017年河南省郑州气象站点逐日降水量数据计算多尺度标准化降水指数(SPI),并建立了SPI序列自回归移动平均模型(ARIMA)和自回归移动平均与支持向量机回归组合模型(ARIMA-SVR),... 开展干旱预测是有效应对干旱风险的前提基础,本研究利用1951-2017年河南省郑州气象站点逐日降水量数据计算多尺度标准化降水指数(SPI),并建立了SPI序列自回归移动平均模型(ARIMA)和自回归移动平均与支持向量机回归组合模型(ARIMA-SVR),对模型参数进行率定和验证后,利用所建立的模型对河南省郑州气象站点多尺度SPI值进行预测。借助均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)对回归预测模型的有效性进行判定。结果表明:ARIMA-SVR组合模型在SPI1(1个月)和SPI12(12个月)的RMSE值分别为80.05和0.74,均低于ARIMA模型的92.25和1.24,说明ARIMA-SVR组合模型与单一的ARIMA模型对SPI的预测精度都与该指数的时间尺度长短有关,都随时间尺度的增加而逐渐提高;SPI12的两种模型预测精度均高于SPI1、SPI3(3个月)和SPI6(6个月)的预测精度。用实测数据与模型的预测数据相比较说明ARIMA-SVR组合模型相比于单一ARIMA模型预测精度更高,且能够很好拟合不同时间尺度的标准化降水指数。 展开更多
关键词 干旱预测 标准化降水指数 ARIMA-SVR组合模型 ARIMA模型 SVR模型
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基于WARIMA的广西地区电离层总电子含量短期预报研究 认领
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作者 张腾芳 《城市勘测》 2020年第3期73-77,共5页
将小波分析(Wavelet Analysis)引入自回归移动平均模型(ARIMA)进行电离层总电子含量预报,在大区域的研究中已经取得了较好的预报效果,而位于中国低纬度的广西地区尚无文献进行相关研究。本文利用2015年IGS中心提供的电离层天顶总电子含... 将小波分析(Wavelet Analysis)引入自回归移动平均模型(ARIMA)进行电离层总电子含量预报,在大区域的研究中已经取得了较好的预报效果,而位于中国低纬度的广西地区尚无文献进行相关研究。本文利用2015年IGS中心提供的电离层天顶总电子含量(VTEC)数据,分别采用小波-ARIAM模型(WARIAM)和ARIMA模型对广西地区(20°N~27.5°N,110°E~115°E)进行建模,预报后6天的VTEC值。结果表明:两种模型预报值均能很好地反映观测值的变化趋势,相对精度达到80%以上,但预测精度在北纬20°处出现浮动。在使用WARIAM进行中长期预报中,平均相对精度可达到83%。总体上,使用WARIAM对VTEC值预报相对ARIMA模型其精度有显著提高,表明其在广西地区对VTEC进行短期预报和中长期预报的可行性。 展开更多
关键词 小波-ARIMA(WARIMA)模型 ARIMA模型 广西地区 VTEC值
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基于组合预测模型对安徽省GDP的预测研究 认领
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作者 游文倩 庄科俊 《黑龙江工业学院学报:综合版》 2020年第4期103-107,共5页
基于1978—2018年安徽省GDP数据,首先建立ARIMA(0,1,1)模型和Holt-Winters无季节性模型,再通过B-G组合预测模型选择最优组合权重,最后建立组合预测模型(ARIMA-Holt-Winters无季节性模型)。通过比较ARIMA-Holt-Winter无季节性模型、ARIMA... 基于1978—2018年安徽省GDP数据,首先建立ARIMA(0,1,1)模型和Holt-Winters无季节性模型,再通过B-G组合预测模型选择最优组合权重,最后建立组合预测模型(ARIMA-Holt-Winters无季节性模型)。通过比较ARIMA-Holt-Winter无季节性模型、ARIMA(0,1,1)模型和Holt-Winters模型的预测结果,发现ARIMA-Holt-Winters无季节性模型能够更加较为准确地描述安徽省GDP状况,能够得到较好的短期预测结果,为政府制定经济目标和实施相关经济政策提供参考。 展开更多
关键词 ARIMA模型 Holt-Winters无季节性模型 组合预测模型 GDP预测
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基于ARIMA-BP组合模型的房地产价格预测方法研究 认领
4
作者 尤豫心 陈继红 《电脑知识与技术:学术版》 2020年第9期264-269,273共7页
针对使用单一预测模型存在数据特征提取不充分,预测精度不高的问题,提出了一种基于ARIMA-BP组合模型的房地产价格预测方法。结合ARIMA模型处理线性问题的优势以及BP神经网络模型在非线性问题上的优势,利用误差方差加权平均训练法训练出... 针对使用单一预测模型存在数据特征提取不充分,预测精度不高的问题,提出了一种基于ARIMA-BP组合模型的房地产价格预测方法。结合ARIMA模型处理线性问题的优势以及BP神经网络模型在非线性问题上的优势,利用误差方差加权平均训练法训练出最佳权重的组合并建立组合模型对某市区房地产价格和趋势预测进行实证分析。理论分析和实验结果表明,所提两者的组合模型有效解决了不能充分提取数据特征,预测精度不理想的问题,比单一预测模型能获得更准确的预测效果。 展开更多
关键词 房地产价格 ARIMA模型 BP神经网络模型 组合模型 趋势预测
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杭州市人才需求分析与预测——基于GM(1,1)和ARIMA模型 认领
5
作者 任静 季民 陈兆宁 《现代信息科技》 2020年第4期9-13,16共6页
基于杭州市现有人才需求数据与各领域岗位设置数据,构建多维数据模型分析人才市场招聘求职的基本特征,从就业需求、期望职业和期望教育背景三方面分析2015~2018年杭州市人才需求的基本现状。结合中国学生实际就业状况,运用GM(1,1)模型... 基于杭州市现有人才需求数据与各领域岗位设置数据,构建多维数据模型分析人才市场招聘求职的基本特征,从就业需求、期望职业和期望教育背景三方面分析2015~2018年杭州市人才需求的基本现状。结合中国学生实际就业状况,运用GM(1,1)模型预测未来三年的人才需求总量,预测结果表明人才需求总量呈缓慢下降趋势。运用ARIMA模型预测未来三年不同领域人才需求量,发现各领域需求量按季度呈明显周期性,且不同行业所需人数及波动频率均不相同。 展开更多
关键词 人才需求 多维数据模型 灰色预测模型 ARIMA模型
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GM(1,1)模型、ARIMA模型及其组合模型在病毒性甲型肝炎发病数中的预测效果比较 认领
6
作者 刘天 张丽杰 +7 位作者 翁熹君 姚梦雷 黄继贵 陈红缨 黄淑琼 杨雯雯 蔡晶 吴然 《实用预防医学》 CAS 2020年第3期315-318,共4页
目的探讨GM(1,1)模型、单纯自回归滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型及其组成的2种组合模型在甲肝发病数预测中的应用。方法利用某省2009年1月-2013年12月的甲肝逐月发病数作为拟合数据,以2014年1-12月的... 目的探讨GM(1,1)模型、单纯自回归滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型及其组成的2种组合模型在甲肝发病数预测中的应用。方法利用某省2009年1月-2013年12月的甲肝逐月发病数作为拟合数据,以2014年1-12月的逐月发病数作为预测数据;分别建立GM(1,1)模型、ARIMA模型、GM(1,1)-ARIMA组合模型、变权组合模型,然后根据4个模型的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)、平均误差率(Mean Error Rate,MER)、均方误差(mean square error,MSE)和平均绝对误差(mean absolute error,MAE)评价模型的效果。结果GM(1,1)模型、ARIMA模型、GM(1,1)-ARIMA组合模型和变权组合模型的拟合、预测的MAPE、MER、MSE和MAE依次分别为20.01%,18.35%,115.98,10.96和28.79%,31.84%,32.96,8.01;21.35%,19.52%,120.75,11.66和32.41%,35.65%,36.18,8.97;17.20%,15.69%,88.07,9.07和31.17%,34.17%,34.57,8.60;18.82%,16.99%,107.82,10.15和19.19%,18.67%,20.74,4.70。结论组合模型拟合及预测效果优于单一模型;变权组合模型为最优预测模型。 展开更多
关键词 ARIMA模型 GM(1 1)模型 组合模型 病毒性甲型肝炎 预测
文章速递基于时间序列的2020年活鸡价格走势分析 认领
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作者 武寒雨 《现代农业科技》 2020年第17期260-262,共3页
鸡肉作为我国第二大肉类消费品,与国民经济、生活密切相关,探究预测活鸡价格未来走势对稳定鸡肉价格和市场供应具有重要意义,对养殖户经营决策具有一定帮助。本文通过ARIMA和ARCH类模型对2000—2019年的活鸡月度价格进行拟合,经过AIC最... 鸡肉作为我国第二大肉类消费品,与国民经济、生活密切相关,探究预测活鸡价格未来走势对稳定鸡肉价格和市场供应具有重要意义,对养殖户经营决策具有一定帮助。本文通过ARIMA和ARCH类模型对2000—2019年的活鸡月度价格进行拟合,经过AIC最小信息准则、误差均方根等方法综合评价出ARIMA-ARCH模型为最优模型。该模型表明我国活鸡价格波动具有集簇性,后期价格受前一期外部因素影响显著。模型动态预测结果显示活鸡价格将在2020年3月止跌,4—12月活鸡价格将持续、缓幅上涨。 展开更多
关键词 时间序列 ARIMA模型 ARCH模型 ARIMA-ARCH模型 活鸡价格 2020年
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基于ARIMA模型探析垃圾分类影响因素及总量预测 认领
8
作者 王璇 朱家明 《兰州工业学院学报》 2020年第3期68-72,共5页
针对垃圾生产总量的变化及处理问题,以上海市为例,运用系统聚类、多元回归及最小二乘法等方法,分别构建了聚类模型、双对数线性模型、ARIMA等模型,结合SPSS、Eviews、R语言等软件程序求解,阐释了垃圾分类的内在机理,对未来5年上海市的... 针对垃圾生产总量的变化及处理问题,以上海市为例,运用系统聚类、多元回归及最小二乘法等方法,分别构建了聚类模型、双对数线性模型、ARIMA等模型,结合SPSS、Eviews、R语言等软件程序求解,阐释了垃圾分类的内在机理,对未来5年上海市的垃圾总量进行预测.结果表明:垃圾总量的主要影响因素为建筑垃圾,上海市未来几年的垃圾产生量将逐渐回归到2012年之前的水平.在现有政策的基础上,为垃圾分类较好推广提出了合理的建议. 展开更多
关键词 垃圾分类 系统聚类 ARIMA模型 双对数线性模型
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基于ARIMA-EGARCH模型的交通事故问题的研究 认领
9
作者 王文荣 解永晓 《山东师范大学学报:自然科学版》 CAS 2020年第2期183-189,共7页
为了更好地掌握交通事故的现状和发展趋势,减少交通事故带来的直接损失和人员伤亡,以1990-2017年的全国交通事故发生起数为研究对象,建立ARIMA(0,1,4)模型进行分析和预测.利用方差齐性检验得残差序列方差非齐性,针对该模型的异方差问题... 为了更好地掌握交通事故的现状和发展趋势,减少交通事故带来的直接损失和人员伤亡,以1990-2017年的全国交通事故发生起数为研究对象,建立ARIMA(0,1,4)模型进行分析和预测.利用方差齐性检验得残差序列方差非齐性,针对该模型的异方差问题,建立了ARIMA-EGARCH(1,1)模型.最后,以2017年的数据做为考核样本来检验模型的精度,并对2018-2019年的数据进行预测.通过与ARIMA(0,1,4)模型的拟合效果对比可以看出:ARIMA-EGARCH模型的预测结果比ARIMA模型精度更高,误差更小,可以对未来交通事故数据进行更好的预测. 展开更多
关键词 交通事故 ARIMA模型 异方差性 EGARCH模型 预测
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基于ARIMA和BP神经网络的生态系统服务价值预测仿真 认领
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作者 张君如 张佳蕾 +2 位作者 袁禾 王嘉敏 裴听雨 《软件》 2020年第4期216-220,共5页
针对现有生态系统服务价值预测体系误差大、研究不足等问题,本文构建了面向未来生态服务价值的预测机制。该机制采用主成分分析法和Person相关系数法,建立了以GDP、人口、土地利用率、土地管理政策和城市人口密度为驱动力的生态系统服... 针对现有生态系统服务价值预测体系误差大、研究不足等问题,本文构建了面向未来生态服务价值的预测机制。该机制采用主成分分析法和Person相关系数法,建立了以GDP、人口、土地利用率、土地管理政策和城市人口密度为驱动力的生态系统服务价值关联矩阵,提出了基于ARIMA和BP神经网络的生态系统服务价值的时间序列预测机制。为验证预测机制有效性,本文选取中国主要土地利用类型代表省份的真实土地数据集进行分析,研究结果表明本文建立的预测模型平均绝对误差仅为0.023,且从预测结果来看,未来草地生态会向较好趋势发展,林地生态发展不容乐观。 展开更多
关键词 生态系统服务价值预测 时间序列 ARIMA模型 BP神经网络模型
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基于Holt两参数指数平滑法和ARIMA模型的长三角粮食产量的预测 认领
11
作者 吴越 张焕明 《武汉轻工大学学报》 2020年第1期30-36,共7页
选取长三角地区为研究对象,使用R Studio软件对1950—2018年长三角的粮食产量数据进行分析,分别使用Holt两参数指数平滑法和ARIMA模型预测2019—2023年长三角地区的粮食产量,并对模型进行检验,检验结果均通过,表明长三角地区的粮食产量... 选取长三角地区为研究对象,使用R Studio软件对1950—2018年长三角的粮食产量数据进行分析,分别使用Holt两参数指数平滑法和ARIMA模型预测2019—2023年长三角地区的粮食产量,并对模型进行检验,检验结果均通过,表明长三角地区的粮食产量将保持稳定增长的趋势,预测效果理想。对两种预测方法进行比较,并对长三角地区的粮食发展情况提供相关建议。 展开更多
关键词 粮食预测 Holt两参数指数平滑法 ARIMA模型 模型检验 R STUDIO 长三角地区
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基于改进预测模型的云计算负载分类优化研究 认领
12
作者 武静 丁星 朱宏涛 《计算机时代》 2020年第1期14-18,共5页
针对当前大型云计算平台资源利用率相对较低的特点,提出一种改进后的负载分类模型,结合LR模型与ARIMA模型,以获得更优的云计算平台动态负载均衡。通过分析云计算负载的均衡流程,改进现有的负载分类模型;以LR模型与ARIMA模型作为分类选择... 针对当前大型云计算平台资源利用率相对较低的特点,提出一种改进后的负载分类模型,结合LR模型与ARIMA模型,以获得更优的云计算平台动态负载均衡。通过分析云计算负载的均衡流程,改进现有的负载分类模型;以LR模型与ARIMA模型作为分类选择,通过MATLAB2014R完成对云计算资源调度的优化模型实验。实验结果表明,改进模型明显优于现有模型,证明了该模型的有效性。 展开更多
关键词 云平台 负载分类 负载预测 LR模型 ARIMA模型
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基于ARIMA和马氏链模型的中国财政收入预测 认领
13
作者 侯甜甜 杨丛 詹炳欢 《平顶山学院学报》 2020年第2期6-11,42共7页
中国财政收入反映中国的经济发展水平,对中国财政收入的预测准确度越高,越能把控市场,越能对社会产品进行合理分配.以2009年1月-2018年7月中国财政收入月度数据为基础,通过ARIMA模型和马氏链模型分别对中国财政收入进行预测.最后分析AR... 中国财政收入反映中国的经济发展水平,对中国财政收入的预测准确度越高,越能把控市场,越能对社会产品进行合理分配.以2009年1月-2018年7月中国财政收入月度数据为基础,通过ARIMA模型和马氏链模型分别对中国财政收入进行预测.最后分析ARIMA模型以及马氏链模型预测的优缺点. 展开更多
关键词 中国财政收入预测 ARIMA模型 马氏链模型
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时间序列模型在工作面涌水量预测中的应用 认领
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作者 施龙青 王雅茹 +1 位作者 邱梅 高卫富 《煤田地质与勘探》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期108-115,121,共9页
在矿山实际生产过程中,涌水量预测对于矿山防治水具有重要意义。以山东郓城煤矿1301工作面为研究对象,先不考虑季节性因素影响的条件下,采用时间序列分析模型ARIMA建立涌水量与时间的函数关系,迭代拟合结果精度低,表明郓城煤矿1301工作... 在矿山实际生产过程中,涌水量预测对于矿山防治水具有重要意义。以山东郓城煤矿1301工作面为研究对象,先不考虑季节性因素影响的条件下,采用时间序列分析模型ARIMA建立涌水量与时间的函数关系,迭代拟合结果精度低,表明郓城煤矿1301工作面涌水量时间序列受季节性因素影响;在此基础上,基于时间序列加法分解原理,分离提取涌水量时间序列中的长期趋势、季节指数、循环因子和随机变动参数,并应用熵权法确定各参数权重,建立工作面涌水量预测的非线性回归修正模型,并将模拟预测结果与忽略季节效应的ARIMA模型预测的涌水量进行对比,结果表明,建立的非线性时间序列模型计算的涌水量更为接近实测涌水量,验证了方法的准确性。研究成果将为矿井涌水量预测提供新思路。 展开更多
关键词 涌水量预测 时间序列分解模型 ARIMA模型 熵权判别 山东郓城煤矿
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面向趋势预测的热点主题演化分析方法研究 认领
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作者 岳丽欣 刘自强 胡正银 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第6期22-34,共13页
【目的】从外部数量特征和内部文本特征两个层面,构建科学的数理模型和内容预测模型,进而对热点研究主题演化趋势进行预测分析。【方法】基于LDA模型进行主题识别并构建主题时间序列,结合均值与线性回归拟合确定热点主题;利用ARIMA模型... 【目的】从外部数量特征和内部文本特征两个层面,构建科学的数理模型和内容预测模型,进而对热点研究主题演化趋势进行预测分析。【方法】基于LDA模型进行主题识别并构建主题时间序列,结合均值与线性回归拟合确定热点主题;利用ARIMA模型和Word2Vec模型从主题强度和主题内容两个层面预测分析热点主题趋势。【结果】对美国干细胞领域进行实证研究,筛选出造血干细胞移植技术、癌症干细胞和干细胞抑制作用、干细胞诱导分化、衍生配子技术、造血干细胞5个热点主题并预测其发展趋势。【局限】基于Word2Vec模型对主题内容趋势进行分析主要以单个词汇为基础,解读过程中可能存在歧义。【结论】与人工解读为主的主题趋势预测分析方法相比,本研究所提方法能在一定程度上提高预测分析的效率与科学性。 展开更多
关键词 趋势预测 热点主题 ARIMA模型 Word2Vec模型 主题演化
西安市城市生活垃圾产生量的多元回归及ARIMA模型预测 认领
16
作者 杨小妮 张凯轩 +1 位作者 杨宏刚 于媛 《环境卫生工程》 2020年第2期37-41,共5页
基于西安市历年来城市生活垃圾产生量及其影响因素的基础数据,通过对其相关系数的计算,确定西安市城市生活垃圾产生量的主要影响因素为人口数量、地区生产总值、城镇居民可支配收入及建成区面积。建立生活垃圾产生量的多元回归预测模型... 基于西安市历年来城市生活垃圾产生量及其影响因素的基础数据,通过对其相关系数的计算,确定西安市城市生活垃圾产生量的主要影响因素为人口数量、地区生产总值、城镇居民可支配收入及建成区面积。建立生活垃圾产生量的多元回归预测模型,对模型的合理性和精度进行分析,预测精度可接受,证明多元回归模型可用于城市生活垃圾产生量的预测。引入ARIMA模型,对所需因子进行预测,应用多元回归模型,对西安市2019—2020年的生活垃圾产生量进行了预测,结果表明,2019—2020年西安市城市生活垃圾产生量将分别达到4.922×106 t、5.219×106 t,且这2 a的垃圾产生量增长率将达到6.0%。 展开更多
关键词 城市生活垃圾 多元线性回归模型 ARIMA模型 产生量
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人口老龄化下我国城镇居民养老保险参保率的预测 认领
17
作者 朱家明 杨阳 《长沙大学学报》 2020年第1期95-100,共6页
养老保险的发展关系到社会保障体系的建设,对其的预测有利于推动我国养老产业的发展。为了预测我国城镇居民养老保险参保率的变化,基于2000年到2018年我国养老保险参保率的数据,利用MATLAB、EVIEWS等软件,建立GM(1:1)模型和ARIMA模型对... 养老保险的发展关系到社会保障体系的建设,对其的预测有利于推动我国养老产业的发展。为了预测我国城镇居民养老保险参保率的变化,基于2000年到2018年我国养老保险参保率的数据,利用MATLAB、EVIEWS等软件,建立GM(1:1)模型和ARIMA模型对我国2019年到2023年的养老保险参保率进行预测,并对所建立的模型进行检验和与预测的相对误差进行对比。根据预测的结果发现,利用GM(1:1)预测模型预测的参保率的上升趋势要快于ARIMA模型的预测结果,并根据预测结果对我国养老保险发展提出相关建议。 展开更多
关键词 城镇居民 养老保险 参保率 ARIMA模型 GM(1)模型
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文章速递我国肉鸭价格波动趋势分析 认领
18
作者 段琮琮 包旭梅 刘灵芝 《中国家禽》 北大核心 2020年第8期77-82,共6页
利用2014年1月—2019年5月肉鸭价格月度数据,分别运用ARIMA模型和HoltWinters模型对我国肉鸭价格进行拟合,并对未来24个月的价格数据进行预测。拟合结果表明,我国肉鸭价格总体呈现波动上升的趋势,且具有明显的季节性特征。综合预测结果... 利用2014年1月—2019年5月肉鸭价格月度数据,分别运用ARIMA模型和HoltWinters模型对我国肉鸭价格进行拟合,并对未来24个月的价格数据进行预测。拟合结果表明,我国肉鸭价格总体呈现波动上升的趋势,且具有明显的季节性特征。综合预测结果来看,对于肉毛鸭价格预测更倾向于选择ARIMA模型。在没有外部因素冲击的情况下,我国肉鸭市场价格具有明显的季节价格波动规律,且波动幅度较小,维持相对平稳状态。而突发公共卫生事件会使肉鸭产品对冲击迅速发生价格响应,在短时间内加剧价格波动。 展开更多
关键词 肉鸭产业 价格 ARIMA模型 Holt-Winters模型 预测
基于ARIMA模型的变压器油中溶解气体含量时间序列预测方法 认领
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作者 贾茹宾 高金峰 《郑州大学学报:工学版》 CAS 北大核心 2020年第2期67-72,共6页
变压器油中溶解气体含量是衡量变压器运行状态的重要指标。运用差分自回归移动平均模型(ARIMA)对变压器油中气体含量进行预测,该方法通过python编程以气体含量值对应的时间为索引输入预测模型,在建模中首先对时间序列平稳性进行单位根检... 变压器油中溶解气体含量是衡量变压器运行状态的重要指标。运用差分自回归移动平均模型(ARIMA)对变压器油中气体含量进行预测,该方法通过python编程以气体含量值对应的时间为索引输入预测模型,在建模中首先对时间序列平稳性进行单位根检验,采用差分处理的方法将原始不平稳时间序列转换为平稳时间序列,而后利用自相关函数和偏自相关函数参数选择原则得出若干组模型,在对若干组模型进行优选的过程中分别使用赤池信息、贝叶斯信息、汉南-奎因3种准则得出一组最优模型,最后通过相关检验方法对优选模型进行残差检验,并利用满足残差要求的模型对气体含量预测。实验表明,提出的预测方法有较高的预测精度,可以为合理安排变压器的状态检修提供有价值的参考。 展开更多
关键词 变压器油 气体含量 时间序列 ARIMA模型 预测
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考虑监测离群值朱家店滑坡位移预测研究 认领
20
作者 丁戈媛 《工程地质学报》 CSCD 北大核心 2020年第1期132-140,共9页
滑坡位移预测预报是滑坡防灾减灾的重要组成部分,提高滑坡位移预测的准确性与精确度是该项研究的重点与难点。本文在滑坡位移预测中考虑了监测样本的离群值,通过忽略、指定与修正离群值3种方式,研究滑坡位移预测样本离群值的最优处理方... 滑坡位移预测预报是滑坡防灾减灾的重要组成部分,提高滑坡位移预测的准确性与精确度是该项研究的重点与难点。本文在滑坡位移预测中考虑了监测样本的离群值,通过忽略、指定与修正离群值3种方式,研究滑坡位移预测样本离群值的最优处理方式。以三峡库区朱家店滑坡为例,基于ARIMA(p,d,q)模型,分别对累积位移与位移速率时间序列开展了预测研究。研究结果表明:修正离群值的预测结果介于忽略和指定离群值两者之间,更适用于存在监测离群值的滑坡位移预测;对于ARIMA模型,更适合采用位移速率进行预测预报;使用位移速率时间序列ARIMA(1,0,1)并修正离群值的预测结果为:2016年和2017年6月份滑坡前缘GP3"阶跃"位移分别为79. 0 mm和70. 2 mm,截止2017年8月,GP3累积位移将达1647. 7 mm。 展开更多
关键词 滑坡 位移预测 离群值 ARIMA模型 三峡库区
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