门限自回归模型

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大坝安全监测预报中的门限双线性模型
《人民长江》2007年第6期75-77,共3页金光球 金菊良 汪莲 
提出了门限双线性模型以及一套基于自相关系数图、点值图和遗传算法的建模方案。通过实例,将门限双线性模型与神经网络可变权组合预测模型、门限自回归模型和双线性模型进行了对比分析,得出结论:门限双线性模型的预测精度和拟合精度以...
关键词：大坝安全监测 预报 组合模型 门限自回归模型 双线性模型 遗传算法 
遗传门限自回归模型的改进及其应用
《长江科学院院报》2006年第2期31-34,共4页金光球 汪莲 王宗志 徐金 曹明宏 
针对门限自回归模型在实际应用过程中预测效果差于拟合效果的情况,对门限自回归模型作了改进,即:在对时序x(i)拟合和预测时,AR式靠近i半个周期的观测值用门限自回归模型的拟合和预测的计算值代替;为了清晰直观地确定出延迟步数及门限区...
关键词：遗传算法 门限自回归模型 大坝 安全监测 
门限自回归模型在梅雨降水量预测中的应用被引量：3
《气象科技》2006年第1期18-21,共4页卞正奎 刘文军 刘方 
江苏省气象局科研开发经费(No.200105)资助
针对梅雨量的分布特性,提出应用门限自回归模型建立一套简便实用的梅雨量丰枯预测方案.利用相关分析取得恰当的延迟特性,根据梅雨量在X轴上的分布特点选取门限值,并通过改进遗传算法和高斯-牛顿法优化回归系数项和回归系数,最后采用分...
关键词：门限自回归模型 改进遗传算法 分级预报 梅雨 
遗传门限自回归模型在感潮河段水位预测中的应用被引量：5
《水利水电科技进展》2005年第5期20-23,共4页吴玲莉 张玮 
应用门限自回归(TAR)模型建立了同时受潮汐和径流双重影响的长江下游感潮河段高桥水文站月水位TAR预测模型,建模过程中运用遗传算法来实现模型参数的优化.计算结果显示,门限自回归模型可以拟合感潮河段的非线性特性,拟合及预测精度均满...
关键词：感潮河段 河流水位 门限自回归模型 遗传算法 
遗传门限自回归模型在气象时间序列预测中的应用被引量：12
《热带气象学报》2001年第4期415-422,共8页金菊良 杨晓华 金保明 丁 晶 
国家自然科学基金和长江水利委员会联合资助项目(50099620);国家自然科学基金资助项目(49871018)
提出了建立门限自回归模型（TAR）的一套简便通用的方法。用基于实码的改进遗传算法,可同时优化门限值和自回归系数,解决了TAR建模过程所涉及的大量复杂寻优工作这一难题,为TAR模型在气象预测中的广泛应用提供了有力工具。实例计算的结...
关键词：气象时间序列 门限自回归模型 非线性预测 遗传算法 气象资料 
年径流预测的遗传门限自回归模型被引量：10
《四川水力发电》2001年第1期22-24,31,共4页金菊良 杨晓华 丁晶 
国家自然科学基金! (编号 498710 18);中国博士后科学基金;四川大学高速水力学国家重点实验室开放基金! (批准号 990 4)
为有效利用年径流时间序列资料所隐含的时序分段相依性这一重要信息 ,提出了用门限自回归模型 (TAR)来预测年径流 ,并研制了 TAR建模的一整套简便通用的方案。用所提出的改进遗传算法 ,可同时优化门限值和自回归系数 ,从而解决了 TAR建...
关键词：年径流 时间序列 门限自回归模型 遗传算法 
门限自回归模型在海洋冰情预测中的应用被引量：9
《灾害学》1999年第4期1-6,共6页杨晓华 金保明 金菊良 丁晶 
国家自然科学基金 !(编号49871018);中国博士后科学基金
给出了建立门限自回归模型（ＴＡＲ） 的一套实用方法， 用作者提出的改进遗传算法可同时优化门限值和自回归系数，成功地解决了ＴＡＲ建模过程所涉及的大量复杂寻优工作这一难题。实例计算的结果说明了， 这套方法在海洋冰情预测中是...
关键词：门限自回归模型 遗传算法 海洋 冰情预测 
基于遗传算法的门限自回归模型在浅层地下水位预测中的应用被引量：22
《水利学报》1999年第6期51-55,共5页金菊良 丁晶 魏一鸣 
国家自然科学基金;中国博士后基金
提出了建立门限自回归模型的一种简便通用的方法，用遗传算法可同时优化门限值和自回归系数．实例计算的结果说明了其可行性和有效性．
关键词：地下水位 门限自回归模型 预测 遗传算法 
基于遗传算法的门限自回归模型在海温预测中的应用被引量：3
《海洋环境科学》1999年第3期1-6,共6页金菊良 丁晶 魏一鸣 
国家自然科学基金;中国博士后基金
提出了建立门限自回归模型（ＴＡＲ）的一套简便通用的方法。用作者提出的改进遗传算法，可同时优化门限值和自回归系数，成功地解决了ＴＡＲ建模过程所涉及的大量复杂寻优工作这一难题，为ＴＡＲ模型的广泛应用提供了强有力的工具。实...
关键词：海温时间序列 门限自回归模型 预测 遗传算法 
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