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检索条件："关键词=差分自回归滑动平均模型 "
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基于ARIMA模型的金融品种走势预测技术被引量：5
《计算机技术与发展》2015年第7期11-14,19,共5页王成国 邓仲元 陈海文 蔡志平 
国家自然科学基金资助项目(61379145;61170288)
利用金融品种的历史数据开展数据挖掘,有效预测金融品种的走势,为投资者提供决策导向具有广阔的市场前景和应用价值。文中针对金融品种走势预测的应用需求,深入分析金融品种的时间序列特征,总结出其除了包含常见的非线性、非平稳、动态...
关键词：时间序列 差分自回归滑动平均模型 平稳 金融品种推荐 模型预测 
基于ARIMA和小波神经网络组合模型的交通流预测被引量：24
《计算机技术与发展》2017年第1期169-172,共4页成云 成孝刚 谈苗苗 周凯 李海波 
国家自然科学基金资助项目(61401236);南京邮电大学引进人才项目(NY214005)
针对现阶段城市道路交通流预测精度不高的局限性,提出了一种基于差分自回归滑动平均(ARIMA)和小波神经网络(WNN)组合模型的预测方法来进行交通流预测。利用差分自回归滑动平均模型良好的线性拟合能力和小波神经网络模型强大的非线性关...
关键词：交通流预测 差分自回归滑动平均模型 小波神经网络 组合模型 
三种方法在风速预测中的应用研究被引量：34
《华北电力大学学报（自然科学版）》2008年第3期57-61,共5页韩爽 杨勇平 刘永前 
国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2007AA05Z428)
对持续法、ARIMA和BP网络三种方法在提前1 h风速预测中的应用进行了研究和比较。为消除季节对预测结果的影响,针对一年12个月分别建立预测模型;认为风速具有不平稳性,应该对原始风速序列进行差分处理;通过对样本数据进行相关性分析来确...
关键词：风速预测 应用比较 持续法 差分自回归滑动平均模型 神经网络 相关性分析 
基于R语言的ARIMA模型在医院平均住院日预测中的应用被引量：8
《中国医院统计》2022年第4期279-282,共4页郭在金 周罗晶 
目的建立差分自回归滑动平均模型(ARIMA),预测江苏省某三甲医院的平均住院日,为医院医疗资源的配置提供科学参考。方法以江苏省某三甲医院2013年1月至2021年6月全院平均住院日数据为基线,利用R软件构建ARIMA模型,对2021年7月至2022年5...
关键词：平均住院日 差分自回归滑动平均模型 R语言 预测模型 
融合ARIMA模型和GAWNN的溶解氧含量预测方法被引量：23
《农业机械学报》2017年第S1期205-210,204,共7页吴静 李振波 朱玲 李晨 
国家国际科技合作专项(2015DFA00530);山东省重点研发计划项目(2016CYJS03A02);国家科学自然基金项目(61471133)
针对河流污染治理、水源管理,提出了融合差分自回归滑动平均ARIMA模型和遗传算法优化的小波神经网络相结合的河流水质预测方法。将采集的河流水质参数时间序列数据,分解为线性和非线性序列,线性数据使用ARIMA模型预测,使用最小二乘法完...
关键词：水质预测 差分自回归滑动平均模型 遗传算法 小波神经网络 
非平稳和长记忆时间序列主频率估计方法研究被引量：1
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》2003年第4期507-511,共5页徐梅 张世英 樊智 
国家自然科学基金资助项目(70171001).
许多经济时间序列表现出非平稳性和长记忆性,对这样的序列进行谱分析并估计其主频率,采用传统的谱分析方法已不适用.基于平稳和非平稳分数阶差分自回归滑动平均模型,研究了具有非平稳性和长记忆性序列的主频率的估计方法,同时提出了包...
关键词：经济时间序列 非平稳序列 长记忆序列 主频率 估计方法 谱分析 差分自回归滑动平均模型 近似极大似然估计 
基于误差修正的极端学习机超短期风速预测被引量：3
《上海电机学院学报》2017年第6期342-347,372,共7页潘羿龙 丁云飞 
国家自然科学基金项目资助(11302123);上海市浦江人才计划资助(15PJ1402500);上海市教育委员会科研创新项目资助(14YZ163);上海市教育委员会和上海市教育发展基金会"晨光计划"资助(13CG63)
超短期风速预测对风电场功率预报系统的建立和运行至关重要。针对具有较大随机波动性的风速预测,研究了一种基于误差修正的极端学习机(ELM)超短期风速预测方法。利用ELM模型对风速进行初步预测,并利用由此得到的误差数据样本建立差分自...
关键词：风速预测 预测误差补正 极端学习机 差分自回归滑动平均模型 
基于联合模型的短期电力负荷预测方法被引量：3
《四川电力技术》2023年第5期27-34,共8页蔡君懿 李琪林 严平 
国家电网有限公司总部科技项目统标准体系建设与“新型电力系统电磁测量设备及系国际化战略研究”(5700-202255225A-1-1-ZN)。
为了准确预测电力负荷并提高电力系统调节和调度的灵活性、准确性,提出了基于差分自回归滑动平均和长短期记忆神经网络的短期负荷联合模型预测方法,以避免单一预测模型可能难以满足预测准确需求的情况。首先,使用差分自回归滑动平均和...
关键词：短期电力负荷预测 差分自回归滑动平均模型 长短期记忆神经网络 联合模型 混合粒子群算法 
时序预测模型对广州市急救需求量的预测价值
《中华急诊医学杂志》2022年第8期1153-1158,共6页王静 江慧琳 李双明 曾睿 刘佳 李艳玲 朱永城 林建权 陈晓辉 
广州市卫生健康科技重大项目(2020A031005);广东省医学科学技术研究基金项目(A2022344);广州市重点学科(2021-2023)。
目的探讨时序预测模型中的差分自回归滑动平均(ARIMA)和自回归(AR)模型在预测广州市急救调度日出车数量方面的价值。方法采用Matlab仿真软件对广州市2021年1月1日至2021年12月31日的急救调度出车记录分析计算日出车数量时间序列,对该序...
关键词：差分自回归滑动平均模型 自回归模型 预测 急救调度 MATLAB仿真 
基于ARIMA模型的地球自转参数预报研究被引量：2
《导航定位学报》2016年第1期68-74,87,共8页杨杰 叶修松 曾光 朱俊 
为了提高基于ARIMA模型的地球自转参数预报精度,着重分析了ERP数据序列预处理中周期项成分的精确获取技术、ARMA模型阶次的优化选择问题,以及ERP数据序列不同差分次数对模型精度的影响。利用国际地球自转和参考系统服务组织公布的ERP最...
关键词：差分自回归滑动平均模型 地球自转参数预报 差分 模型阶次 优化 
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