云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- PROPHET

PROPHET: 作品数：244被引量：634H指数：13; 导出分析报告; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>; 相关作者：鲁铁定贺小星张利萍李顺勇张学民更多>>; 相关机构：东华理工大学西安交通大学山西大学贵州大学更多>>; 相关期刊：更多>>; 相关基金：国家自然科学基金江西省自然科学基金国家重点实验室开放基金国家高技术研究发展计划更多>>

基于GA-Prophet模型的变电站基坑变形安全预测研究与应用: 《水利水电技术(中英文)》2025年第4期107-117,共11页王文强燕波齐壮王飞田庆王永维何文敏杨超; 国家自然科学基金面上项目(42177132);四川省自然科学基金项目(24NSFSC4618);陕西省教育厅服务地方专项科研计划项目(21JC009);渭南市重点研发计划项目(2023ZDYFJH-424)。; 【目的】基坑变形的监测是保证基坑施工安全的重要保障,为提高监测数据的应用价值及确保基坑的施工安全,以陕西省西安市某330 kV变电站基坑工程为项目依托,基于实际变形监测结果【方法】以均方误差MSE作为遗传算法(GA)的适应度函数,对Pr...; 关键词：变电站基坑变形监测遗传算法 GA-Prophet模型超前预测影响因素

面向动态不确定环境下物流需求的ARIMA-Prophet-BPNN非线性融合预测模型: 《中国储运》2025年第4期126-127,共2页沈洁许越; 江西省教育厅科学技术项目——“江西省制造业数字化转型对出口竞争力提升效应路径研究”(项目编号:GJJ2200884,项目负责人:许越)成果之一。; 物流行业是集综合性、系统性和信息技术为一体的基础性、先导性产业,是国民经济的重要支柱之一。为全面提高区域物流业现代化发展水平,加快物流业向智慧化、信息化迈进,提高货物配载的效率,促进物流降本增效,对物流需求进行精准预测可...; 关键词：ARIMA-Prophet-BPNN 物流需求非线性融合预测

适合西藏地区的归一化植被指数预测模型构建及验证: 《气候与环境研究》2025年第2期199-211,共13页孟慧美吴凌霄宣越健米玛旺堆; 安徽省高等学校科学研究重点项目,2024AH051477,国家自然科学基金项目,32360269。; 基于差分自回归移动平均(ARIMA)方法、随机森林(RF)方法、Prophet方法构建适合西藏地区的归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)预测模型,利用羊八井地区2000~2021年MODIS遥感NDVI数据进行了验证,结果表明:该地...; 关键词：归一化植被指数(NDVI)预测模型随机森林(RF)方法差分自回归移动平均(ARIMA)方法 Prophet方法小波变换

基于自组织映射-前馈神经网络和先知混合模型的短期负荷预测: 《现代电力》2025年第2期352-359,共8页陈宇航王渝红南璐何川王腾鑫张敏; 国家电网公司总部科技项目(5100-202199274A-0-0-00)。; 为提高电力系统短期负荷预测精度,充分挖掘历史数据中的多维度信息,更好地克服历史数据缺失带来的不利影响,提出一种基于自组织映射-前馈神经网络和先知混合模型的短期负荷预测方法。首先通过SOM神经网络对历史非功率数据聚类计算得到...; 关键词：短期负荷预测 PROPHET 自组织映射-前馈神经网络时间序列

利用Prophet模型进行地下水位异常识别初探: 《大地测量与地球动力学》2025年第3期313-318,共6页李永生周晨张思萌石伟年华; 吉林长白山火山国家野外科学观测研究站课题(NORSCBS21-09);黑龙江省地震局火山活动性研究创新团队项目;中国地震局地震科技星火计划(XH20017)。; 针对地下水位数据的复杂特性(包括非线性趋势、季节性波动和随机扰动),引入Facebook开发的Prophet时间序列预测模型,旨在利用其非线性趋势捕捉、季节性波动解析及对异常值和数据缺失的灵活应对能力,显著提升地下水位异常识别的准确性。...; 关键词：地下水位异常识别时间序列预测 Prophet模型地震预测

考虑季节性与趋势特征的光伏功率预测模型研究: 《太阳能学报》2025年第3期348-356,共9页王东风李青博张博洋黄宇; 中央高校基本科研业务费专项(2021MS089)。; 针对光伏功率预测中未充分考虑光伏功率季节性与趋势特征的问题,提出一种基于Neural-Prophet(NP)与深度神经网络的光伏功率预测方法。首先,通过互信息法筛选出影响光伏功率的主要因素,利用NP模型对光伏功率建模得到光伏功率的季节性与...; 关键词：光伏发电预测神经网络残差网络 Neural-Prophet

2020—2040年中国5种亚型慢性肾病发病趋势预测研究: 《中国全科医学》2025年第7期814-823,共10页王仕鸿邓星妤曹汝岱令垚黄翠怡欧阳栋丁元林于海兵; 广东医科大学学科建设项目(4SG21276P),广东医科大学校级大学生创新创业训练计划项目(GDMU2021138);广东省基础与应用基础研究基金自然科学基金项目(2022A1515012407);2022年东莞市社会发展科技项目(20221800905642);广东省医学科研基金项目(A2021395);大学生创新创业训练计划项目(省-S202210571088,校-GDMU2021112)。; 背景慢性肾脏病(CKD)是我国乃至全球不可忽视的公共卫生问题。目前,国内关于不同亚型CKD发病趋势预测的相关研究鲜见报道。目的预测2020—2040年中国5种亚型CKD的发病趋势,为CKD的防控提供参考。方法 2023年4—5月,收集全球疾病负担研...; 关键词：肾功能不全慢性慢性肾病发病率趋势预测中国 Prophet模型

基于Prophet模型对水电机组顶盖泵运行时间的预测: 《水电站机电技术》2025年第2期128-131,共4页代潍斯; 顶盖排水泵是水轮机的重要辅机系统之一,顶盖排水泵运行时间是反映顶盖排水系统运行效率的重要指标。针对顶盖排水泵运行时间的非线性特征明显,传统分析方法受限等状况,本文构建基于Prophet算法模型对水电机组的顶盖排水泵运行时间进行...; 关键词：水电机组 Prophet模型顶盖排水泵运行时间趋势预测

融合生成对抗网络与Prophet模型的NDVI时序重建方法: 《遥感信息》2025年第1期156-164,共9页李小虎蔡宇罗小波; 国家重点研发计划政府间国际科技创新合作项目(2021YFEO194700);重庆市科研机构绩效激励引导专项项目(CSTB2023JXJL-YFX0054)。; 针对当前多数NDVI时序重建方法没有充分利用遥感数据中的时空信息,导致多云多雨地区NDVI数据长时间缺失时重建效果不佳的问题,提出一种融合GAN与Prophet模型,以及时空加权SG滤波的NDVI时序重建方法(GANP-SG)。通过将Prophet模型填补后的...; 关键词：NDVI时间序列数据重建 GAN Prophet预测时空信息 SG滤波

基于多维融合特征提取和深度学习网络的短期负荷预测方法: 《农村电气化》2025年第2期1-5,共5页刘旭; 传统的短期负荷预测方法未考虑节假日、用户端用电行为习惯等因素,导致负荷预测精度不高。为此,文章提出一种基于多维融合特征和深度学习网络的短期负荷预测优化方法,采用Prophet算法提取不同时间变量的用电负荷特征分量,结合天气数据...; 关键词：短期负荷预测融合特征 Prophet算法 CNN GRU

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