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二次指数平滑预测模型回归系数计算方法探讨 被引量:15
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作者 陈武 张山江 +2 位作者 侯春华 陈尘 曾李晨 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2016年第19期11-12,共2页
针对二次指数平滑预测模型回归系数的计算原理和方法,文章对传统的二次指数平滑预测模型中的回归系数的计算进行推导,得到二次指数平滑预测模型回归系数的另外一种计算方法。改进后的二次指数平滑预测模型中的回归系数是等价的,而改进... 针对二次指数平滑预测模型回归系数的计算原理和方法,文章对传统的二次指数平滑预测模型中的回归系数的计算进行推导,得到二次指数平滑预测模型回归系数的另外一种计算方法。改进后的二次指数平滑预测模型中的回归系数是等价的,而改进后的二次指数平滑预测模型回归系数的计算既简单也便于记忆。 展开更多
关键词 预测 指数平滑 平滑系数
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二次指数平滑预测模型的一点探讨 被引量:5
2
作者 刘佳 《科技视界》 2018年第22期155-156,共2页
时间序列模型是数学建模中经常用到的一种预测模型,它简单易行,便于掌握。而二次指数平滑预测法是最为常见的一种时间序列预测法,本文主要介绍二次指数平滑法,并给出应用实例。
关键词 时间序列 指数平滑 预测
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基于BP神经网络和二次指数平滑法组合预测模型的安徽省物流需求预测
3
作者 徐健 桂海霞 《山东交通学院学报》 CAS 2024年第3期39-45,共7页
为准确预测安徽省的物流需求,从经济发展、产量结构、地区贸易和消费水平4方面选取安徽省的地区生产总值,第一、二、三产业产值,社会消费品零售总额,固定资产投资,人均消费性支出7个影响因素作为安徽省物流需求评价指标,以安徽省货运量... 为准确预测安徽省的物流需求,从经济发展、产量结构、地区贸易和消费水平4方面选取安徽省的地区生产总值,第一、二、三产业产值,社会消费品零售总额,固定资产投资,人均消费性支出7个影响因素作为安徽省物流需求评价指标,以安徽省货运量作为物流需求规模输出指标,采用灰色关联分析计算安徽省物流需求评价指标与物流需求规模间的关联度,判断评价指标的合理性。通过夏普利值法将BP神经网络预测模型和二次指数平滑法预测模型组合,预测2017—2021年安徽省物流需求。结果表明:BP神经网络预测模型、二次指数平滑法预测模型及二者的组合预测模型预测结果的平均相对误差分别为4.58%、6.70%、3.99%,组合预测模型的平均相对误差最小。通过组合预测模型预测2022—2024年安徽省物流需求分别为405 004.96万t、407 142.09万t、409 108.95万t,安徽省货运量呈持续增长趋势,但增幅降低。安徽省应加快传统物流向智慧物流的转移速度,扩大内需,加强物流枢纽城市间的联系,加速区域一体化发展步伐,确保物流高质量发展。 展开更多
关键词 组合预测模型 BP神经网络模型 指数平滑模型 物流需求 预测
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基于二次指数平滑和多元线性回归的宁波市港口物流需求预测分析
4
作者 张志清 杜静 《物流科技》 2024年第17期78-82,共5页
随着经济全球化的发展,港口作为物流发展的重要环节,港口物流需求已经成为港口资源配置规划和进出口贸易的重要依据。为对宁波市港口物流需求进行科学合理的预测,文章借助SPSS等数据分析软件,使用二次指数平滑和多元线性回归分别对其物... 随着经济全球化的发展,港口作为物流发展的重要环节,港口物流需求已经成为港口资源配置规划和进出口贸易的重要依据。为对宁波市港口物流需求进行科学合理的预测,文章借助SPSS等数据分析软件,使用二次指数平滑和多元线性回归分别对其物流需求进行预测,通过对比两种预测方法的精度,最后发现,二次指数平滑法的预测精确度要优于多元线性回归法,并通过二次指数平滑法预测宁波市未来五年的港口物流需求量。 展开更多
关键词 指数平滑 多元线性回归 港口物流需求预测
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二次指数平滑多目标组合模型电力负荷预测 被引量:5
5
作者 吴迪 马文莉 杨利君 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第8期2541-2547,共7页
为提高短期电力负荷预测精度,提出一种二次指数平滑多目标组合模型ES-BiLSTM-LSTM预测方法。通过获取负荷目标预测值和残差目标预测值,实现多目标负荷预测;利用Pearson相关系数,选取与电力负荷相关性较高的影响因素;采用双向长短期记忆... 为提高短期电力负荷预测精度,提出一种二次指数平滑多目标组合模型ES-BiLSTM-LSTM预测方法。通过获取负荷目标预测值和残差目标预测值,实现多目标负荷预测;利用Pearson相关系数,选取与电力负荷相关性较高的影响因素;采用双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)和长短期记忆神经网络(LSTM)串行学习负荷数据的时序性特征和周期性特征;利用二次指数平滑法平滑处理负荷数据,获得残差项,通过LSTM模型训练和迭代,提取残差数据的波动性特征;将负荷预测值与残差预测值融合得到修正预测值。实验结果表明,该方法在MAE、MSE和RMSE上,对比3种负荷预测模型均有提升。 展开更多
关键词 短期电力负荷 多目标预测 组合模型 长短期记忆神经网络 指数平滑 皮尔逊相关系数 残差项
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老年二次脆性骨折风险自评预测模型建立及临床应用价值 被引量:1
6
作者 李克鹏 孟令辰 +1 位作者 谷同同 崔阳 《陕西医学杂志》 CAS 2024年第2期226-230,共5页
目的:建立老年人二次脆性骨折临床预测模型,以利于对二次脆性骨折高风险的老年人进行针对性二级预防,为二次脆性骨折患者自评量表的建立提供参考。方法:对手术治疗的365例椎体骨质疏松性压缩骨折患者进行回顾性分析,提取患者体重指数、... 目的:建立老年人二次脆性骨折临床预测模型,以利于对二次脆性骨折高风险的老年人进行针对性二级预防,为二次脆性骨折患者自评量表的建立提供参考。方法:对手术治疗的365例椎体骨质疏松性压缩骨折患者进行回顾性分析,提取患者体重指数、并发症情况、生活自理情况、抗骨质疏松治疗等信息。应用LASSO回归对自变量进行初筛,将筛选出的变量纳入多因素Logistic回归分析,进一步筛选出二次脆性骨折的预测因子,建立二次脆性骨折风险预测模型。使用C指数、绘制受试者工作者特征曲线、校准曲线图和决策曲线评估预测模型的区分度、一致性和临床实用性。结果:二次脆性骨折的预测模型中包含的预测因子包括性别(OR=0.55,95%CI:0.30~0.98)、自理能力(OR=2.01,95%CI:1.19~3.46)、心脏疾病(OR=2.11,95%CI:1.30~3.46)、胃肠道疾病(OR=1.77,95%CI:1.00~3.00)和抗骨质疏松治疗依从性(OR=3.40,95%CI:1.90~6.22)。该模型具有良好的区分度,C指数为0.75(95%CI:0.69~0.80),校准曲线图显示具有良好的一致,决策曲线分析显示,在阈概率大于11%和小于76%时,该风险预测模型具有临床实用价值。结论:建立了用于预测二次脆性骨折风险的列线图。该预测模型纳入了性别、自理能力、心脏疾病、胃肠道疾病和抗骨质疏松治疗依从性5个预测因子,可以方便地用于二次脆性骨折风险的预测。 展开更多
关键词 骨质疏松 脆性骨折 风险预测模型 列线图 老年人 预测因子
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基于二次分解和乌鸦搜索算法优化组合模型的超短期风速预测 被引量:1
7
作者 邱文智 张文煜 +2 位作者 郭振海 赵晶 马可可 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期73-82,共10页
针对风速的波动性和随机性等特点,提出一种基于二次分解和乌鸦搜索算法优化组合模型的超短期风速预测方法。该方法的基本思路是构造基于变分模态分解、样本熵和奇异谱分析的二次分解的方法,将原始风速序列分解为不同的子序列,并对这些... 针对风速的波动性和随机性等特点,提出一种基于二次分解和乌鸦搜索算法优化组合模型的超短期风速预测方法。该方法的基本思路是构造基于变分模态分解、样本熵和奇异谱分析的二次分解的方法,将原始风速序列分解为不同的子序列,并对这些子序列分别建立预测模型,最后重构。对变分模态分解的子序列建立基于长短时记忆网络的深度学习模型预测,而残差序列进行二次分解后的子序列建立乌鸦搜索算法优化的组合预测模型预测。最后,对子序列进行重构并得到最终的预测结果。使用实际的风速观测资料开展模拟实验,结果表明:在3个风电场中,所提模型与其他模型相比平均相对误差分别提升了30.07%、37.56%和37.40%,验证了混合模型在超短期风速预测中的有效性和稳定性,以及在不同数据集上的泛化性能。 展开更多
关键词 风速 预测 长短时记忆 分解 乌鸦搜索算法 组合预测模型
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含光储充的配网虚拟电厂二次调频随机模型预测控制策略
8
作者 戴睿鹏 窦晓波 +3 位作者 喻洁 时智勇 胡静 黄碧斌 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期3228-3237,I0051-I0055,共15页
含光储充的主动配电网作为一种灵活的新型调节资源,可通过聚合其内部的多类分布式电源组成配网虚拟电厂(distribution-level virtual power plant,DVPP)进而整体参与系统二次调频,具有广阔的发展前景。但实际配电网内部情况复杂,存在储... 含光储充的主动配电网作为一种灵活的新型调节资源,可通过聚合其内部的多类分布式电源组成配网虚拟电厂(distribution-level virtual power plant,DVPP)进而整体参与系统二次调频,具有广阔的发展前景。但实际配电网内部情况复杂,存在储能配置有限导致可调容量不足、光伏短时出力难以预测导致控制不精确、功率分配不合理导致内部电压越限的问题,传统虚拟电厂调频策略难以适用。针对上述问题,提出了一种基于随机模型预测控制(stochastic model predictive control,SMPC)的DVPP二次调频策略,通过聚合模型设计、光伏不确定功率的场景树模型搭建、SMPC策略设计的方式实现了分布式电源出力扰动情况下DVPP快速、准确响应自动发电控制(automatic generation control,AGC)指令的目标,并有效降低了功率调节对系统内部电压的影响,为DVPP参与系统二次调频提供了理论基础。 展开更多
关键词 配网虚拟电厂 调频 随机模型预测控制 动态功率跟踪
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基于串级LSTM深度学习模型的二次供水余氯预测方法
9
作者 肖磊 李中伟 +3 位作者 刘书明 陈春芳 吴雪 伍丽燕 《净水技术》 CAS 2024年第8期160-166,共7页
伴随着城市高层住宅的增多,住宅区内二次供水泵房数量迅速增加。由于二次供水水箱位于城市供水系统末端,水质安全引起社会广泛关注。为提升水箱水质,一些泵房引入自动补氯装置,然而传统自动控制方法在应对二次供水系统中长时间延迟和非... 伴随着城市高层住宅的增多,住宅区内二次供水泵房数量迅速增加。由于二次供水水箱位于城市供水系统末端,水质安全引起社会广泛关注。为提升水箱水质,一些泵房引入自动补氯装置,然而传统自动控制方法在应对二次供水系统中长时间延迟和非线性特性的补氯系统时存在局限性,仅能在线监测水箱余氯水平,过多的余氯可能对人体健康有害,因此,确保自动补氯系统安全运行成为亟待解决的问题。研究提出基于串级LSTM深度学习的神经网络模型,用于分析水箱余氯数据、准确预测水箱出水余氯浓度,并制定相应监测和控制策略。试验验证和实际应用结果表明,该深度学习模型能有效智能预测水箱余氯,为自动补氯系统提供重要的智能控制手段,具有实用意义。 展开更多
关键词 供水 水箱补氯 LSTM 深度学习 余氯预测 时间序列 串级网络模型
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基于模型预测控制的风储联合电场参与电网二次调频策略
10
作者 刘传斌 矫文书 +2 位作者 吴秋伟 陈健 周前 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期91-101,共11页
随着风力发电在电网中渗透率不断增加,需要风储联合电场参与电网调频服务,维持电网的频率稳定.针对中高风速下的风储联合电场,通过分析风力发电机的机械特性和储能系统的运行特性,确定了减载运行方式下风力发电机桨距角的控制方式,提出... 随着风力发电在电网中渗透率不断增加,需要风储联合电场参与电网调频服务,维持电网的频率稳定.针对中高风速下的风储联合电场,通过分析风力发电机的机械特性和储能系统的运行特性,确定了减载运行方式下风力发电机桨距角的控制方式,提出一种基于模型预测控制的风储联合电场参与电网二次调频的控制策略.建立风电场桨距角控制的预测模型和电化学储能系统的预测模型,优化风力发电机和储能系统的有功功率输出,在调频基础上更好地减少了风能损失.根据上级系统的有功功率指令值和风力发电机实际输出功率之间的差值对桨距角控制进行进一步修正,使得风力发电机在二次调频期间能够更好地追踪到上级系统的功率指令值,迅速响应频率变化值,减小动态频率偏差,完成二次调频任务.仿真结果表明,该控制策略综合考虑了风力发电机可控的二次调频能力和电化学储能系统响应快速、跟踪精确的特性,使风储联合电场能够主动响应系统频率的变化,更好地跟踪上级系统下发的有功功率指令值,参与电网二次调频. 展开更多
关键词 风储联合电场 模型预测控制 桨距角控制 电化学储能系统 调频 有功功率追踪
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基于二次分解和BO-BiLSTM组合模型的采煤工作面瓦斯涌出量预测方法研究
11
作者 荣统瑞 侯恩科 夏冰冰 《煤矿安全》 CAS 北大核心 2024年第5期83-92,共10页
为了提高采煤工作面瓦斯涌出量预测精度,提出了一种基于二次分解和BO-BiLSTM组合模型的采煤工作面瓦斯涌出量预测方法。首先运用变分模态分解(VMD)将瓦斯涌出量时序数据进行一次分解,充分利用其分解后的残余分量,并采用自适应噪声完备... 为了提高采煤工作面瓦斯涌出量预测精度,提出了一种基于二次分解和BO-BiLSTM组合模型的采煤工作面瓦斯涌出量预测方法。首先运用变分模态分解(VMD)将瓦斯涌出量时序数据进行一次分解,充分利用其分解后的残余分量,并采用自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)进行二次分解;然后将分解后的所有子序列分别输入到贝叶斯算法优化双向长短期记忆网络(BO-BiLSTM)模型中进行瓦斯涌出量预测;最后将各子序列模型输出结果进行叠加得到最终瓦斯涌出量预测结果。以陕西彬长矿区某矿采煤工作面绝对瓦斯涌出量日监测数据为例进行建模和预测分析,结果表明:所提出的瓦斯涌出量组合预测模型具有较高的预测精度,验证了该模型在瓦斯涌出量预测方面的有效性和适用性。 展开更多
关键词 瓦斯涌出量预测 分解 变分模态分解 BO-BiLSTM组合模型 时间序列
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动态平滑系数和参数的动态三次指数平滑法在火电厂发电量预测研究
12
作者 王天晓 《电力设备管理》 2024年第1期150-152,共3页
考虑到发电量预测的复杂性和其在供需管理中的重要性,本文引入了动态三次指数平滑法并采用动态平滑系数进行优化,与传统的加权移动平均法和时间序列预测模型进行对比。基于实际采集的发电量数据,研究显示,该模型具备出色的预测精度和拐... 考虑到发电量预测的复杂性和其在供需管理中的重要性,本文引入了动态三次指数平滑法并采用动态平滑系数进行优化,与传统的加权移动平均法和时间序列预测模型进行对比。基于实际采集的发电量数据,研究显示,该模型具备出色的预测精度和拐点预测能力。此研究成果为火电厂提供了一种具备高精度和实用性的预测工具,有望为火电厂发电量的供需平衡提供重要的决策支持。 展开更多
关键词 动态三指数平滑 火电厂发电量预测 动态平滑系数 加权移动平均法
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基于二次指数平滑法的能源分析预测方法 被引量:3
13
作者 黄炜达 朱维骏 蓝映彬 《节能与环保》 2023年第2期63-65,共3页
本文以北京市为例绘制能流图和碳流图以描述能量和碳的流动过程,采用二次指数平滑法实现对能源消耗及碳排放情况的预测分析。本文所述方法能够有效地对区域能源消费与碳排放情况进行分析预测,为能源电力系统低碳评价和转型提供技术支持。
关键词 能流图 碳流图 指数 分析预测
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基于BP神经网络的集中供热二次网回水温度预测控制研究 被引量:1
14
作者 刘春蕾 史涵杰 +2 位作者 甄文爽 陈朝阳 丁一博 《仪表技术》 2024年第2期83-86,共4页
针对集中供热系统二次管网存在的水力失调问题,设计了二次网水力平衡调节及回水温度预测模型,并实施智能控制策略,以实现二次网回水温度的精准控制。首先,构建BP神经网络预测模型,将此模型的输出视为二次网回水温度给定值;其次,在整个... 针对集中供热系统二次管网存在的水力失调问题,设计了二次网水力平衡调节及回水温度预测模型,并实施智能控制策略,以实现二次网回水温度的精准控制。首先,构建BP神经网络预测模型,将此模型的输出视为二次网回水温度给定值;其次,在整个系统控制中,实施BP神经网络与PID控制器相结合的策略,进行二次网回水温度的控制。以高邑县某小区换热站数据为基础,通过阶跃响应曲线法建立二次网回水温度控制系统的数学模型,并通过BP-PID控制进行仿真实验。实验结果表明,与传统PID控制器相比,BP-PID控制器具有调节时间短、超调量小的优点,能够快速达到平稳状态。 展开更多
关键词 BP神经网络 预测模型 BP-PID控制器 网回水温度 水力平衡
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应用二次指数平滑模型预测及评价医院月平均住院日指标 被引量:3
15
作者 吴虎兵 夏志伟 +1 位作者 陈剑铭 董静贤 《中国卫生信息管理杂志》 2010年第1期71-73,共3页
目的探讨、预测及评价大型综合医院月平均住院日变化趋势的评价方法。方法调查某大型综合医院2005年1月-2008年5月间的月平均住院日。采用二次指数平滑预测法,比较2008年1-5月的月平均住院日的预测值和实际值。结果建立的预测模型平均... 目的探讨、预测及评价大型综合医院月平均住院日变化趋势的评价方法。方法调查某大型综合医院2005年1月-2008年5月间的月平均住院日。采用二次指数平滑预测法,比较2008年1-5月的月平均住院日的预测值和实际值。结果建立的预测模型平均绝对百分误差为3.14%。该医院目前的月平均住院日变动处于合理的短期变动趋势范围之内。结论二次指数平滑预测法可以对医院的平均住院日起到预测和评价作用。 展开更多
关键词 指数平滑模型 预测 平均住院日
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基于ARIMA和二次指数平滑模型的人口组合预测 被引量:13
16
作者 张祎 朱家明 《牡丹江师范学院学报(自然科学版)》 2017年第1期9-12,共4页
以年末人口总数为指标,分析近年来的人口增长现状.建立ARIMA(3,3,1)模型、二次指数平滑模型和组合预测模型三个模型,拟合近30年的年末总人口数,用组合预测法预测未来4年的年末总人数,得出两种模型的最优系数分别为0.25和0.75.研究结果表... 以年末人口总数为指标,分析近年来的人口增长现状.建立ARIMA(3,3,1)模型、二次指数平滑模型和组合预测模型三个模型,拟合近30年的年末总人口数,用组合预测法预测未来4年的年末总人数,得出两种模型的最优系数分别为0.25和0.75.研究结果表明,未来4年年末总人口数仍会增长,但年增长率会逐年降低. 展开更多
关键词 ARIMA模型 指数平滑模型 组合预测模型 年末人口总数
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线性模型二次指数平滑预测方法研究 被引量:1
17
作者 李光久 《预测》 CSSCI 北大核心 1993年第6期53-54,共2页
二次指数平滑公式由于具有时间序列数据厚近薄远的调节性、修匀平滑性、递推性、自适应性等优点,在传统时间序列预测中占有重要的地位,起着特殊的作用.但是,和移动平均方法一样,对于呈现增长变动趋势的经济变量,指数平滑方法也会产生滞... 二次指数平滑公式由于具有时间序列数据厚近薄远的调节性、修匀平滑性、递推性、自适应性等优点,在传统时间序列预测中占有重要的地位,起着特殊的作用.但是,和移动平均方法一样,对于呈现增长变动趋势的经济变量,指数平滑方法也会产生滞后偏差.自然,在线性增长模型中,也不例外。本文拟对二次指数平滑在线性模型预测中的滞后效应与预测误差分析方面进行一些探讨. 1 问题的提出在传统的时间序列预测方法中。 展开更多
关键词 线性模型 指数平滑方法 预测
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基于二次指数平滑模型的中国社会电力需求预测分析 被引量:1
18
作者 方伟 郑文竹 +1 位作者 樊立沙 凌云鹏 《价值工程》 2015年第36期65-66,共2页
电力需求预测是进行电网规划非常重要的步骤,只有将电力需求可靠的预测才更便于电网进行供电。本文研究了二次指数平滑法模型,用于电力负荷预测中,结合经济、能源结构、环境等因素对中国社会用电量加以分析及预测,并进行了后验差检验,... 电力需求预测是进行电网规划非常重要的步骤,只有将电力需求可靠的预测才更便于电网进行供电。本文研究了二次指数平滑法模型,用于电力负荷预测中,结合经济、能源结构、环境等因素对中国社会用电量加以分析及预测,并进行了后验差检验,得到了很好的预测精度。 展开更多
关键词 电力系统 负荷预测 指数平滑
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福建省全社会固定资产投资预测研究——基于ARIMA模型与二次指数平滑法的应用 被引量:1
19
作者 林雅娜 黄显钧 《福建商业高等专科学校学报》 2015年第5期12-16,共5页
运用ARIMA模型与二次指数平滑法对福建省固定资产投资进行试预测,结果表明,受政策变动影响,两种方法的预测结果均比实际值低,二次指数平滑法预测的误差过大,两种方法都存在中长期预测误差变大的问题。在政策环境稳定的前提下,运用ARIMA(... 运用ARIMA模型与二次指数平滑法对福建省固定资产投资进行试预测,结果表明,受政策变动影响,两种方法的预测结果均比实际值低,二次指数平滑法预测的误差过大,两种方法都存在中长期预测误差变大的问题。在政策环境稳定的前提下,运用ARIMA(4,2,4)模型与二次指数平滑法对福建省2015-2017年固定资产投资进行预测,并对两种方法的预测值取平均值,得出预测结果。 展开更多
关键词 ARIMA模型 指数平滑 固定资产投资
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基于指数平滑和PSO-BP混合模型的建筑工程造价指数预测 被引量:6
20
作者 刘伟军 黄志梁 《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》 CAS 2023年第3期404-409,共6页
建筑工程造价指数是进行工程造价管理的重要依据。为了提高建筑工程造价指数预测的准确性,首先,利用HP滤波将造价指数分解为趋势序列和波动序列,然后采用指数平滑模型对趋势造价指数序列进行预测;其次,利用粒子群算法(PSO)优化的BP神经... 建筑工程造价指数是进行工程造价管理的重要依据。为了提高建筑工程造价指数预测的准确性,首先,利用HP滤波将造价指数分解为趋势序列和波动序列,然后采用指数平滑模型对趋势造价指数序列进行预测;其次,利用粒子群算法(PSO)优化的BP神经网络对建筑工程造价指数的波动序列进行预测,PSO-BP神经网络模型的输入指标为引起造价指数变化的4种材料价格;最后,叠加二者预测值即为建筑工程造价指数的预测值。实验结果表明:该混合模型对6个月的造价指数预测的平均相对误差为0.55%,取得了很好的效果,为准确预测建筑工程造价指数提供了一定参考。 展开更多
关键词 工程造价 指数预测模型 PSO-BP神经网络 指数平滑 HP滤波
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