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基于自回归积分滑动平均模型的无线传感网络通信传输信号延迟消除方法
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作者 崔蕾 王同 《传感技术学报》 北大核心 2025年第3期543-549,共7页
为了解决受环境影响无线传感网络通信传输信号的延迟问题,提出了一种传输信号延迟消除的方法。将自回归积分滑动平均模型(ARIMA)和小波神经网络(WNN)相结合,进行通信传输信号延迟的组合预测。根据延迟预测结果设计传输信号延迟消除流程... 为了解决受环境影响无线传感网络通信传输信号的延迟问题,提出了一种传输信号延迟消除的方法。将自回归积分滑动平均模型(ARIMA)和小波神经网络(WNN)相结合,进行通信传输信号延迟的组合预测。根据延迟预测结果设计传输信号延迟消除流程的步骤和约束条件,并以此构建无线传感网络通信传输的优化目标函数,引入免疫克隆蛙跳算法对目标函数进行求解,获取最优的传输方案。仿真分析表明,所提方法的延迟预测误差和端到端延迟误差低于0.01 s,能量消耗最大值为6.4 W,平均丢包率最大值为0.286%。上述结果证明了所提方法可以有效准确预测和消除无线传感网络通信传输信号延迟。 展开更多
关键词 无线传感网络 传输信号 延迟消除 自回归积分滑动平均模型 小波神经网络
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乘积季节自回归积分滑动平均模型在长沙市手足口病发病率预测中的应用 被引量:10
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作者 谈婷 陈立章 刘富强 《中南大学学报(医学版)》 CAS CSCD 北大核心 2014年第11期1170-1176,共7页
目的:建立长沙市手足口病发病率的乘积季节自回归积分滑动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA),探讨乘积季节ARIMA模型在手足口病疫情预测的可行性。方法:运用EVIEWS 6.0软件对长沙市2008年5月至2013年8月... 目的:建立长沙市手足口病发病率的乘积季节自回归积分滑动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA),探讨乘积季节ARIMA模型在手足口病疫情预测的可行性。方法:运用EVIEWS 6.0软件对长沙市2008年5月至2013年8月的手足口病发病率资料建立乘积季节ARIMA模型,以2013年9月至2014年2月的发病资料作为模型预测效果的检验样本,最后再用所得到的模型对2014年3月至2014年8月的月发病率进行预测。结果:经过序列平稳化、模型识别以及模型诊断后,建立乘积季节ARIMA模型(1,0,1)×(0,1,1)12,模型拟合度R2=0.81,预测均方根误差为8.29,平均绝对误差为5.83。结论:乘积季节ARIMA模型是一种较好的预测模型,所建模型拟合度较好,能为手足口病的防治工作提供参考。 展开更多
关键词 手足口病 时间序列 乘积季节自回归积分滑动平均模型
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基于自回归积分滑动平均模型的可转移负荷竞价策略 被引量:37
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作者 艾欣 周志宇 +2 位作者 魏妍萍 张宏志 李乐 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2017年第20期26-31,104,共7页
研究了在较成熟的电力市场环境下,可转移负荷在日前市场和实时市场的最优竞价策略。在最优报价计算过程中,必须满足可转移负荷在截止时间内完成运行一定的电能消耗的约束条件。考虑到传统平均值短期负荷预测结果存在偏差,提出了一种基... 研究了在较成熟的电力市场环境下,可转移负荷在日前市场和实时市场的最优竞价策略。在最优报价计算过程中,必须满足可转移负荷在截止时间内完成运行一定的电能消耗的约束条件。考虑到传统平均值短期负荷预测结果存在偏差,提出了一种基于自回归积分滑动平均模型的可转移负荷最优竞价策略,通过历史电价的变化特征估计模型的参数,从而预测第二天的日前电价和实时电价曲线,并以此为依据优化竞价策略。在此基础上,考虑功率限制,提出了基于贪心算法思想的电能竞价自动调整算法。通过实际电价数据进行计算,验证了此策略比单纯利用历史数据的期望值作为模型参数为购电者节省了更多购电费用,并能够有效完成竞价调整,以满足各个周期的功率限制。 展开更多
关键词 可转移负荷 电价预测 日前市场 实时市场 自回归积分滑动平均模型
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基于受控自回滑动平均模型和服务质量的流量整形
4
作者 王渊明 《计算机与数字工程》 2006年第1期69-71,共3页
基于网络的应用和服务发展促进了网络的发展,也带来了拥塞现象,服务质量(QOS)的提出实现了流量拥塞管理,网络的非线性、时变性和不确定性使得管理难度加大,控制原理正可以解决复杂系统,两者的结合真正实现网络流量整形。本文采用受控自... 基于网络的应用和服务发展促进了网络的发展,也带来了拥塞现象,服务质量(QOS)的提出实现了流量拥塞管理,网络的非线性、时变性和不确定性使得管理难度加大,控制原理正可以解决复杂系统,两者的结合真正实现网络流量整形。本文采用受控自回滑动平均模型(CARMA)结合服务质量(QOS)的方法实现网络流量整形。 展开更多
关键词 网络 流量 带宽 服务质量 整形 控自滑动平均模型
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基于自回归积分滑动平均模型的玉竹价格预测分析 被引量:2
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作者 胡晟 肖深根 《湖南农业科学》 2018年第12期88-92,共5页
通过网络爬虫技术和文献搜集采集了2010年1月至2018年9月湖南省玉竹统条月度价格数据;首先对数据进行了平稳性检验,获取平稳时间序列的阶数值;再采用自回归积分滑动平均模型(ARIMA),求取平稳时间序列的自相关和偏相关系数,初步判断模型... 通过网络爬虫技术和文献搜集采集了2010年1月至2018年9月湖南省玉竹统条月度价格数据;首先对数据进行了平稳性检验,获取平稳时间序列的阶数值;再采用自回归积分滑动平均模型(ARIMA),求取平稳时间序列的自相关和偏相关系数,初步判断模型的p、d、q值;通过对模型参数的比较分析,得出最适合玉竹价格预测的模型,并通过残差序列检验模型的相关性;最后对2019年湖南省玉竹价格走势进行预测,结果显示玉竹价格在2019年呈下降趋势,但其下降幅度相对平稳。 展开更多
关键词 自回归积分滑动平均模型 玉竹 价格 预测 湖南
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R语言时间序列和自回归积分滑动平均模型预测麻醉耗材领用的研究 被引量:2
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作者 徐雯 方铮 杨旅军 《实用临床医药杂志》 CAS 2021年第15期18-21,26,共5页
目的运用自回归积分滑动平均模型(ARIMA)建立适合的老年患者特色手术科室耗材领用支出的医学经济学模型,预测麻醉科耗材需求的变化趋势。方法采用R软件对本院麻醉科2013年1月—2019年12月耗材领用支出数据建立ARIMA模型,将2020年1—12... 目的运用自回归积分滑动平均模型(ARIMA)建立适合的老年患者特色手术科室耗材领用支出的医学经济学模型,预测麻醉科耗材需求的变化趋势。方法采用R软件对本院麻醉科2013年1月—2019年12月耗材领用支出数据建立ARIMA模型,将2020年1—12月耗材领用支出的实际值与预测值分别进行比较,评价模型的预测性能。结果本院麻醉科耗材领用支出在每年2月出现最低值,5月呈现最高峰。建立ARIMA(0,1,1)(0,0,1)[12]模型对麻醉科耗材需求进行预测,ARIMA模型较好地拟合和预测了周期性波动。ARIMA(0,1,1)(0,0,1)[12]模型预测的耗材支出在2020年1—12月会有小幅波动。结论ARIMA(0,1,1)(0,0,1)[12]模型较好地拟合了麻醉科的耗材需求,有助于优化科室决策支持系统及老年择期手术患者围术期护理管理。 展开更多
关键词 医学经济学 老年患者 决策支持系统 管理 自回归积分滑动平均模型
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基于自回归积分滑动平均模型的日前电价预测 被引量:8
7
作者 张一泓 朱国荣 +1 位作者 蔡永自 朱瑶琪 《自动化技术与应用》 2020年第1期125-129,139,共6页
常见的电价预测模型一般建立在时间序列法和神经网络法的基础上。本文将小波变换与自回归积分滑动平均模型结合起来得到小波ARIMA模型并使用该模型进行预测,相对其他时间序列方法,自回归积分滑动平均模型在处理电价这类非平稳时间序列... 常见的电价预测模型一般建立在时间序列法和神经网络法的基础上。本文将小波变换与自回归积分滑动平均模型结合起来得到小波ARIMA模型并使用该模型进行预测,相对其他时间序列方法,自回归积分滑动平均模型在处理电价这类非平稳时间序列时有更好的表现。经过预测误差的对比分析可以得知小波ARIMA模型的预测效果要优于传统的ARIMA模型。 展开更多
关键词 小波变换 自回归积分滑动平均模型
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基于多模型仿真的变电站数据监控与性能评估研究
8
作者 蒋亚坤 林旭 黄博 《电工电气》 2025年第4期53-58,共6页
各模型组合运用为变电站数据监控提供了技术支持,在数据分析和故障预警方面具有重要应用价值。采用卡尔曼滤波、自回归积分滑动平均(ARIMA)模型、高斯混合模型(GMM)、移动平均模型和系统性能评估方法对变电站数据监控的多种场景进行了... 各模型组合运用为变电站数据监控提供了技术支持,在数据分析和故障预警方面具有重要应用价值。采用卡尔曼滤波、自回归积分滑动平均(ARIMA)模型、高斯混合模型(GMM)、移动平均模型和系统性能评估方法对变电站数据监控的多种场景进行了仿真测试与分析。研究结果表明:卡尔曼滤波在噪声较大的观测数据中具备良好的平滑效果和状态估计能力;ARIMA模型能够准确捕捉时间序列的长期趋势和短期波动,适用于负荷预测;GMM模型通过概率密度分析成功识别低概率的异常点,实现异常检测;移动平均模型在不同窗口大小下能够平滑数据并分析短期趋势。通过系统性能评估实验,验证了系统在实时监控中的处理能力,发现高吞吐量和低延迟是系统高效运行的关键指标。 展开更多
关键词 变电站 数据监 卡尔曼滤波 自回归积分滑动平均(ARIMA)模型 高斯混合模型 移动平均模型 异常检测 系统性能评估
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2009—2023年衡阳市丙型肝炎流行特征分析及自回归积分滑动平均模型对趋势预测的应用效果
9
作者 谭璇 周明莉 +2 位作者 任琼 王先玲 邓小明 《慢性病学杂志》 2025年第1期1-5,共5页
目的 探究2009—2023年衡阳市丙型肝炎流行特征并评估自回归积分滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型对趋势预测的效果,以期为衡阳市的防控策略提供数据支持。方法 采用描述性流行病学方法,对衡阳市2009—202... 目的 探究2009—2023年衡阳市丙型肝炎流行特征并评估自回归积分滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型对趋势预测的效果,以期为衡阳市的防控策略提供数据支持。方法 采用描述性流行病学方法,对衡阳市2009—2023年报告的丙型肝炎病例进行统计分析,并建立ARIMA模型。通过比较2023年7—12月的预测病例数与实际值,检验模型预测的准确性。结果2009—2023年衡阳市累计报告丙型肝炎病例22 955例,年均发病率为21.52/10万,历年各月均有发病,无明显季节特征;报告病例数以50~59岁年龄段最多,为6 570例(28.62%);男性略多于女性(性别比为1.05∶1);职业为农民占比最高(54.42%)。确定最优化的ARIMA模型,其参数设定为ARIMA (1,1,2)(0,1,1)12,平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)为18.35%,预测性能较好。结论 衡阳市丙型肝炎发病率自2009年开始呈逐年上升趋势,2019达到峰值后开始下降,2023年又出现上升趋势。ARIMA模型对于预测衡阳市丙型肝炎发病情况效果较好,可为防控措施的制订提供参考。 展开更多
关键词 丙型肝炎 发病率 流行特征 自回归积分滑动平均模型 拟合 预测
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基于预测控制模型的一种状态空间实现 被引量:2
10
作者 张帆 童调生 +1 位作者 周荔丹 杨志华 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第5期44-46,共3页
以受控自回归滑动平均模型和受控自回归积分滑动平均模型为研究对象,根据估计理论,利用参数递推方法,构造了广义预测控制的一种状态空间实现,从而避免了解Diophantine方程,大大地减少了预估算法的计算量.为控制系统的性能分析提供了便... 以受控自回归滑动平均模型和受控自回归积分滑动平均模型为研究对象,根据估计理论,利用参数递推方法,构造了广义预测控制的一种状态空间实现,从而避免了解Diophantine方程,大大地减少了预估算法的计算量.为控制系统的性能分析提供了便利条件 文末,对状态空间实现的可控与可观性加以了证明. 展开更多
关键词 广义预测 自回归滑动平均模型 受控自回归积分滑动平均模型 状态空间实现
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时序模型ARIMA在数据分析中的应用 被引量:6
11
作者 李玲玲 辛浩 《福建电脑》 2024年第4期25-29,共5页
时间序列是进行趋势分析的方法之一。随着大数据时代的到来,经济趋势、企业经营、市场预测和天气预测等常常需要进行预测和分析。本文对某知名化妆品公司2010年至2018年间的2122条股票数据,采用ARIMA模型进行趋势分析,预测未来的发展趋... 时间序列是进行趋势分析的方法之一。随着大数据时代的到来,经济趋势、企业经营、市场预测和天气预测等常常需要进行预测和分析。本文对某知名化妆品公司2010年至2018年间的2122条股票数据,采用ARIMA模型进行趋势分析,预测未来的发展趋势。通过模型的拟合与效果考核,所得到的结果说明了应用ARIMA模型对股票进行趋势分析时,可以取得较好的预测效果。 展开更多
关键词 时间序列 股票数据 预测模型 自回归积分滑动平均模型
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基于R语言时间序列的ARIMA模型预测某三甲综合医院人均月住院费用和住院日的研究
12
作者 李君 曹良海 《中国卫生产业》 2024年第11期220-224,共5页
目的运用自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Intergrated Moving Average,ARIMA)建立月平均住院费用和住院日的医学经济学模型,为医院精细化管理提供依据。方法利用R4.0.2软件对2017年1月—2021年12月四川大学华西医院宜宾医院(宜... 目的运用自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Intergrated Moving Average,ARIMA)建立月平均住院费用和住院日的医学经济学模型,为医院精细化管理提供依据。方法利用R4.0.2软件对2017年1月—2021年12月四川大学华西医院宜宾医院(宜宾市第二人民医院)的平均住院费用和住院日数据建立时间序列ARIMA预测模型。结果住院费用最优模型为ARIMA(0,1,1),赤池信息准则(Akaike information criterion,AIC)=924.35,贝叶斯信息准则(Bayesian Information Criterion,BIC)=928.51,残差Ljung-Box Q=12.51(P=0.768),可认为残差序列为白噪声。平均住院日的最优模型为ARIMA(5,1,1),AIC=87.49,BIC=104.11,残差Ljung-Box Q=10.05(P=0.612),可认为残差序列为白噪声。2022年1—12月实际值与预测值基本吻合,月人均住院费用和人均住院日的平均相对误差为0.55%、0.29%。结论建立基于时间序列ARIMA模型能够为合理配置卫生资源提供强有力的数据支撑。 展开更多
关键词 自回归积分滑动平均模型 平均住院费用 平均住院日 预测
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空间自回归模型在水库边坡位移预测中的应用 被引量:4
13
作者 秦栋 陈慧艳 《河海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期104-108,共5页
针对传统位移监测很少考虑不同测点之间相互作用的问题,基于经济学领域空间计量学基本理论,研究了空间自回归模型在边坡位移预测中的应用。以某工程高边坡外观位移数据为例,对边坡的位移状况进行预测,并与传统的自回归积分滑动平均模型... 针对传统位移监测很少考虑不同测点之间相互作用的问题,基于经济学领域空间计量学基本理论,研究了空间自回归模型在边坡位移预测中的应用。以某工程高边坡外观位移数据为例,对边坡的位移状况进行预测,并与传统的自回归积分滑动平均模型相比较。结果表明:(a)在空间自相关系数较为显著的条件下,运用空间自回归模型可以较为精确地预测边坡变形状况,且优于传统模型;(b)空间自回归模型相较于传统模型参数更加简洁、考虑的影响因素更全面,可以同时对空间所有测点位移进行估计。 展开更多
关键词 空间计量学 空间自回归模型 水库边坡 边坡位移预测 自回归积分滑动平均模型
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基于自回归积分滑动平均模型对中药材三七价格预测的讨论 被引量:7
14
作者 王诺 程蒙 +1 位作者 臧春鑫 杨光 《中国中药杂志》 CAS CSCD 北大核心 2016年第8期1559-1566,共8页
该文在分析三七价格波动的基础上,以2004年1月—2015年8月近10年120头三七的价格数据为基础,采用自回归滑动平均模型[ARIMA(p,d,q)],对2015年9月—2016年8月120头三七的价格进行预测。在确定模型形式的过程中,对价格数据进行平稳性检验... 该文在分析三七价格波动的基础上,以2004年1月—2015年8月近10年120头三七的价格数据为基础,采用自回归滑动平均模型[ARIMA(p,d,q)],对2015年9月—2016年8月120头三七的价格进行预测。在确定模型形式的过程中,对价格数据进行平稳性检验,以确定模型的p,通过自相关函数和篇相关函数识别模型的p和q,根据确定的模型形式,对模型进行检验,确定预测误差最小的模型。该文采用ARIMA(2,1,3)模型预测三七未来一年的价格,供种植三七的药农、以三七为原材料的药企等参考。 展开更多
关键词 三七 自回归积分滑动平均模型 单位跟检验 价格预测
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基于多种模型融合的电能计量互感器误差自动化补偿方法 被引量:1
15
作者 杜瀚霖 《自动化与仪表》 2024年第9期110-113,117,共5页
为电能精准计量提供保障,提出基于多种模型融合的电能计量互感器误差自动化补偿方法。获取影响电能计量互感器误差的关键特征数据,作为改进LSTM与SVR输入,得到对应子模型的预测输出,计算子模型的权重系数,通过平均加权法融合模型的预测... 为电能精准计量提供保障,提出基于多种模型融合的电能计量互感器误差自动化补偿方法。获取影响电能计量互感器误差的关键特征数据,作为改进LSTM与SVR输入,得到对应子模型的预测输出,计算子模型的权重系数,通过平均加权法融合模型的预测结果,确定电能计量互感器运行数据预测值,利用自回归积分滑动平均模型实现电能计量互感器误差的动态补偿。实验结果表明,特征数据选择可有效降低电能计量互感器比差和角差波动幅度;误差补偿后的二次电压曲线平滑,且更加接近理想的正弦波形。 展开更多
关键词 互感器 误差补偿 传递熵 SVR LSTM 自回归积分滑动平均模型
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基于SARIMA预警模型的水位监测效果分析与研究 被引量:2
16
作者 张健 《水利科技与经济》 2024年第4期23-28,共6页
为了提高城市水位监测的准确性及洪涝等灾害的预警能力,提出基于季节性自回归积分滑动平均(Seasonal auto-regressive integral moving average, SARIMA)模型的水位监测预警模型。该模型综合了自回归模型、移动平均模型和季节性差分模型... 为了提高城市水位监测的准确性及洪涝等灾害的预警能力,提出基于季节性自回归积分滑动平均(Seasonal auto-regressive integral moving average, SARIMA)模型的水位监测预警模型。该模型综合了自回归模型、移动平均模型和季节性差分模型,适用于分析和预测具有季节性和非平稳特征的时间序列数据。结果显示,基于SARIMA预警模型的水位监测系统,对城市周边的水位监测拟合效果较好,可对城市周边水位进行有效监测,提高应对城市内涝灾害的预警效果。 展开更多
关键词 季节性自回归积分滑动平均模型 水位监测 水位预警 数据填充
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基于广义预测的矩阵变换器电流环闭环控制 被引量:8
17
作者 杨俊华 冯小峰 +1 位作者 吴捷 张先亮 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2010年第9期28-32,共5页
针对矩阵变换器(MC)输出侧电流易受负载扰动影响,提出一种基于广义预测的MC电流环控制方案。将MC虚拟等效成输入侧为整流器和输出侧为逆变器相连,推导了输出侧电压、电流方程,建立MC的受控自回归积分滑动平均模型,通过Park变换,将输出... 针对矩阵变换器(MC)输出侧电流易受负载扰动影响,提出一种基于广义预测的MC电流环控制方案。将MC虚拟等效成输入侧为整流器和输出侧为逆变器相连,推导了输出侧电压、电流方程,建立MC的受控自回归积分滑动平均模型,通过Park变换,将输出电流分解成dq坐标下的直流分量。基于广义预测控制策略,设计输出侧电流闭环控制器,跟踪期望电流d、q轴分量,维持输出电流的空间矢量恒定,以消除内、外扰动和不平衡的影响。仿真结果表明:和传统开环控制方案相比,基于广义预测的闭环控制方案减小了MC的输出电流谐波分量,改善了输出电流波形,使MC获得良好的动态特性,对输出扰动抑制效果显著。 展开更多
关键词 矩阵变换器 广义预测 电流跟踪 闭环 受控自回归积分滑动平均模型
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冷带轧机电液伺服系统广义预测控制应用研究 被引量:6
18
作者 孙孟辉 王益群 +1 位作者 张伟 刘建 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第22期2659-2662,共4页
在冷带轧机电液伺服系统中应用广义预测控制理论直接算法,采用随机梯度估计法在线估计控制器参数模型,避免了在线求解Diophantine方程,减少了在线计算时间。该控制算法基于离散受控自回归积分滑动平均模型,吸取了自适应控制的优点,使控... 在冷带轧机电液伺服系统中应用广义预测控制理论直接算法,采用随机梯度估计法在线估计控制器参数模型,避免了在线求解Diophantine方程,减少了在线计算时间。该控制算法基于离散受控自回归积分滑动平均模型,吸取了自适应控制的优点,使控制系统具有较好的鲁棒性和智能性。仿真研究结果表明,该方法比目前带钢生产中广为采用的PID控制策略优越,使得系统的动态品质有了较大的改善,响应时间和控制精度都有所提高。 展开更多
关键词 广义预测 冷带轧机 电液伺服系统 受控自回归积分滑动平均模型 随机梯度估计法
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改进GPC算法在永磁同步电机控制系统中的应用 被引量:2
19
作者 赵肖旭 黄声华 +2 位作者 王正昊 周竞 孙耀程 《电气自动化》 2014年第2期8-10,38,共4页
为了使永磁同步电动机(PMSM)矢量控制系统适用于更高要求的场合,在给出PMSM在d-q旋转坐标系中的模型表达式和传动系统机械运动方程的基础上,推导出了系统的基于受控自回归积分滑动平均(CARIMA)模型。基于此模型和金元郁等提出的改进广... 为了使永磁同步电动机(PMSM)矢量控制系统适用于更高要求的场合,在给出PMSM在d-q旋转坐标系中的模型表达式和传动系统机械运动方程的基础上,推导出了系统的基于受控自回归积分滑动平均(CARIMA)模型。基于此模型和金元郁等提出的改进广义预测控制算法(JGPC)设计出了适用于PMSM驱动系统的速度环的改进广义预测控制器。仿真实验表明,JGPC控制器可以很好的跟踪给定速度曲线,辨识出的参数跟实际电机的相关参数一致,且动态及稳态性能良好。 展开更多
关键词 永磁同步电动机 受控自回归积分滑动平均模型 改进广义预测制算法 在线辨识
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多时序协同中期负荷预测模型 被引量:14
20
作者 刘江永 刘文翰 易灵芝 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2020年第2期48-53,共6页
针对负荷预测中前馈神经网络无法记忆序列间关联信息,且长短期记忆网络容易出现过拟合、泛化能力差等问题,提出了加法自回归积分滑动平均ARIMA(auto-regressive integrated moving average)模型结合长短期记忆LSTM(long short-term memo... 针对负荷预测中前馈神经网络无法记忆序列间关联信息,且长短期记忆网络容易出现过拟合、泛化能力差等问题,提出了加法自回归积分滑动平均ARIMA(auto-regressive integrated moving average)模型结合长短期记忆LSTM(long short-term memory)网络的多时序协同中期负荷预测ARIMA-LSTM模型。该模型考虑了季节、温度和节假日的影响,采用ARIMA提取负荷序列内部因素,用Adam算法优化ARIMA-LSTM模型的网络参数。最后将某地区实际负荷数据用于该模型,并与神经网络NN(neural network)模型和LSTM进行对比,其均方根误差分别降低了7.698%和2.154%,验证了该模型具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 中期负荷预测 加法自回归积分滑动平均模型 长短期记忆网络 预测精度
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