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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
1
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
2
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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基于支持向量机和自回归积分滑动平均模型组合的血糖值预测 被引量：9
3
作者 余丽玲 陈婷 +1 位作者 金浩宇 徐彬锋 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2016年第4期381-384,共4页
根据动态血糖监测系统采集糖尿病患者血糖值,有效预测血糖值是治疗糖尿病的前提。为了预测糖尿病患者未来一段时间内的血糖值,本文根据最小方差将支持向量机(SVM)和自回归积分滑动平均(ARIMA)进行组合得到新的预测模型。为了验证本文方... 根据动态血糖监测系统采集糖尿病患者血糖值,有效预测血糖值是治疗糖尿病的前提。为了预测糖尿病患者未来一段时间内的血糖值,本文根据最小方差将支持向量机(SVM)和自回归积分滑动平均(ARIMA)进行组合得到新的预测模型。为了验证本文方法的有效性,采用多组临床实验数据进行实验,同时对比ARIMA模型、SVM模型、神经网络模型结果。实验结果表明本文方法预测血糖值精度明显提高,弥补单一预测模型方法的不足,发挥了两种模型各自优势。 展开更多
关键词 动态血糖监测系统 糖尿病 血糖值 支持向量机 自回归积分滑动平均 最小方差
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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
4
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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基于自回归积分滑动平均模型的玉竹价格预测分析 被引量：2
5
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
6
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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自回归滑动平均模型中阶数及参数的确定 被引量：4
8
作者 杨振成 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2004年第12期8-9,共2页
关键词 自回归滑动平均模型 模型阶数 时间序列 建模方法 参数估计 经济预测
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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
原文传递
试验海区水文参数时间序列的多周期重构预测方法 被引量：1
10
作者 艾锐峰 程杰 +1 位作者 欧阳军 孙云鹏 《舰船电子工程》 2018年第10期173-178,共6页
针对水文参数时间序列的预测问题,在多尺度影响因素分析的基础上,提出了一种新的基于多周期重构的预测方法。首先利用小波变换和滑动平均计算对原始时间序列进行若干周期的分解;对分解序列分别进行自回归积分滑动平均(Autoregressive In... 针对水文参数时间序列的预测问题,在多尺度影响因素分析的基础上,提出了一种新的基于多周期重构的预测方法。首先利用小波变换和滑动平均计算对原始时间序列进行若干周期的分解;对分解序列分别进行自回归积分滑动平均(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)建模,由模型进行递推预测;再将预测结果反向重构实现对原始序列未来值的预测。运用此方法,对烟台海区某海洋浮标站的温度测量数据进行了分析。分析结果表明,此方法相比直接在原始序列上进行ARIMA建模与预测,预测准确度得到提升,可用于对试验海区水文参数序列的处理,为试验决策提供支撑。 展开更多
关键词 时间序列预测 小波变换 自回归积分滑动平均 多周期重构
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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
11
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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基于小波分析的短期电价ARIMA预测方法 被引量：49
12
作者 周明 聂艳丽 +1 位作者 李庚银 倪以信 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第9期50-55,共6页
电力市场中的电价具有特殊的周期性,以天、周、年为周期波动,且大周期中嵌套小周期。作者提出一种基于小波分析的累积式自回归滑动平均方法(WARIMA)用于短期电价预测,首先利用小波变换能将交织不同频率成份的混合信号分解成不同频带上... 电力市场中的电价具有特殊的周期性,以天、周、年为周期波动,且大周期中嵌套小周期。作者提出一种基于小波分析的累积式自回归滑动平均方法(WARIMA)用于短期电价预测,首先利用小波变换能将交织不同频率成份的混合信号分解成不同频带上的块信号的特性,将电价这一随机序列进行小波分解,得到低频上的概貌序列和高频上的细节序列,并在此基础上对各个子电价序列分别利用累积式自回归滑动平均模型(ARIMA)进行预测,然后在电价平稳时段用概貌序列预测结果直接作为电价预测结果,而在电价非平稳时段将各子序列预测结果重构作为最终的预测结果。为了对比分析,将直接使用ARIMA模型的预测结果和采用WARIMA方法的预测结果进行了比较,表明引入小波分析对提高预测精度是有益的。 展开更多
关键词 小波分析 预测方法 短期 自回归滑动平均模型 ARIMA模型 预测结果 电力市场 周期波动 电价预测 平均方法 信号分解 小波分解 随机序列 序列预测 对比分析 预测精度 周期性 同频率 积式 概貌 时段 平稳 构作
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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
13
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
原文传递
基于类噪声信号和ARMA-P方法的振荡模态辨识 被引量：21
14
作者 吴超 陆超 +2 位作者 韩英铎 吴小辰 柳勇军 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期1-6,共6页
弱阻尼低频振荡是影响互联电网安全稳定运行的主要因素,振荡模态是表征系统振荡特性的重要参数,反映了各节点对振荡模式的参与情况。目前基于测量信号一般在振荡发生后进行模态分析,缺乏在系统正常运行情况下的分析手段。大量广域实测... 弱阻尼低频振荡是影响互联电网安全稳定运行的主要因素,振荡模态是表征系统振荡特性的重要参数,反映了各节点对振荡模式的参与情况。目前基于测量信号一般在振荡发生后进行模态分析,缺乏在系统正常运行情况下的分析手段。大量广域实测数据表明,因负荷的随机变化,电网内持续存在类似噪声信号的小幅波动。文中提出一种自回归滑动平均-Prony(ARMA-P)方法对这种类噪声信号进行处理,在采用ARMA模型拟合类噪声信号估计低频振荡模式参数的基础上,进一步建立信号的Prony模型,最终实现对低频振荡模态的辨识。将该方法用于对新英格兰系统仿真数据进行处理,其辨识结果与小干扰稳定计算结果进行了比较,并进一步将该方法用于处理南方电网实测数据,证明了其有效性。 展开更多
关键词 振荡模态 类噪声信号 自回归滑动平均-Prony方法
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热带气旋强度的卫星探测客观估计方法研究 被引量：12
15
作者 王瑾 江吉喜 《应用气象学报》 CSCD 北大核心 2005年第3期283-292,共10页
运用2001～2002年6月10日到8月10日西北太平洋上15个热带气旋的日本静止气象卫星(GMS5)高分辨率红外辐射亮温(TBB)资料,从代表热带气旋强度的热带气旋云系特征中选取多个TBB因子及热带气旋中心所在纬度等因子,结合《热带气旋年鉴》资料... 运用2001～2002年6月10日到8月10日西北太平洋上15个热带气旋的日本静止气象卫星(GMS5)高分辨率红外辐射亮温(TBB)资料,从代表热带气旋强度的热带气旋云系特征中选取多个TBB因子及热带气旋中心所在纬度等因子,结合《热带气旋年鉴》资料,采用逐步回归方法,经多次试验求得热带气旋强度的客观估计算式,复相关系数达到0.80以上。由此式估计的热带气旋中心气压,经24h滑动平均后的结果与年鉴气压的复相关系数提高到0.89,且两者之间的气压差在±10hPa之内的占整个样本数的83%以上,与美国新近展示的相关研究结果十分接近。用2000年两个热带气旋作检验,结果很好。该客观方法有望替代目前的Dvorak主观估计方法,成为一种新的业务方法。 展开更多
关键词 热带气旋强度 估计方法 卫星探测 2002年6月 复相关系数 静止气象卫星 逐步回归方法 西北太平洋 2000年 辐射亮温 高分辨率 云系特征 中心气压 滑动平均 研究结果 客观方法 B因子 计算式 样本数 气压差 年鉴 纬度
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非平稳和长记忆时间序列主频率估计方法研究 被引量：1
16
作者 徐梅 张世英 樊智 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期507-511,共5页
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... 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,同时提出了包括模型定阶在内的基于极小化残差平方和的近似极大似然参数估计算法.通过对上海和深圳证券交易所综合指数收益序列的分析,说明了此方法的可行性和有效性. 展开更多
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
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改进的递推增广最小二乘参数估计方法 被引量：2
17
作者 邓自立 杜洪越 马建为 《科学技术与工程》 2002年第5期1-2,共2页
基于用递推最小二乘(RLS)法拟合高阶自回归(AR)模型得到的白噪声估值,提出了自回归滑动平均(ARMA)模型参数估计的一种改进的递推增广最小二乘法。它由两段RLS算法组成,可在线实现,具有快的收敛速度。一个仿真例子说明了其有效性。
关键词 估计方法 ARMA模型 参数估计 递推增广最小二乘法 二段递推最小二乘法 自回归滑动平均模型
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风机叶片结冰故障预测模型及其实现方法 被引量：6
18
作者 杨志和 向哲 《上海电机学院学报》 2018年第4期7-13,共7页
为满足风机运营商对设备故障实时监控和预测的需求,探讨了基于自回归积分滑动平均模型(ARIMA)和非线性自回归神经网络模型(NARNN)的组合模型NARIMA。实现方法为:建立ARIMA模型用于预测数据的线性成分,用NARNN模型预测由ARIMA模型预测产... 为满足风机运营商对设备故障实时监控和预测的需求,探讨了基于自回归积分滑动平均模型(ARIMA)和非线性自回归神经网络模型(NARNN)的组合模型NARIMA。实现方法为:建立ARIMA模型用于预测数据的线性成分,用NARNN模型预测由ARIMA模型预测产生的残差部分,对风机叶片结冰故障的时间序列进行拟合,得到的NARIMA模型可实现对风机叶片结冰故障准确预测。仿真结果表明:NARIMA模型能较好地拟合所给时间序列,预测值符合实际情况和趋势,证明了NARIMA模型的有效性。 展开更多
关键词 自回归积分滑动平均模型 非线性自回归神经网络 时间序列分析 大数据分析 故障预测
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一种推算设计波高的新方法 被引量：1
19
作者 宫成 《海洋工程》 CSCD 北大核心 1992年第1期58-64,共7页
本文提出了一种推求设计波高的新方法。用时间序列分析中的自回归-滑动平均(ARMA)模型分析年极值波高,进行建模、预报和频率分析,推求一定重现期设计波高。对于没有特大值的年极值波高序列,本文提出的方法推求的长重现期设计波高比规范... 本文提出了一种推求设计波高的新方法。用时间序列分析中的自回归-滑动平均(ARMA)模型分析年极值波高,进行建模、预报和频率分析,推求一定重现期设计波高。对于没有特大值的年极值波高序列,本文提出的方法推求的长重现期设计波高比规范方法推求的相应设计波高偏小;对于有特大值的年极值波高序列,本文提出的方法推求的长重现期设计波高较规范方法推求的相应设计波高大许多。本文中的方法所得结果较为合理。 展开更多
关键词 设计波高 重现期 时间序列分析 模型分析 滑动平均 频率分析 概率分布 自协方差函数 回归参数 参数方法
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基于ARIMA的航空发动机排气温度预测
20
作者 易文川 孟双杰 《成都航空职业技术学院学报》 2025年第1期46-50,共5页
航空发动机排气温度的实时监测和预测,有利于提高发动机的安全性。通过基于自回归积分滑动平均(ARIMA)建立航空发动机排气温度预测模型,基于单位根检验(ADF)和信息准则确定模型的参数,以预测IO-360-L2A型发动机排气温度的未来值。并通... 航空发动机排气温度的实时监测和预测,有利于提高发动机的安全性。通过基于自回归积分滑动平均(ARIMA)建立航空发动机排气温度预测模型,基于单位根检验(ADF)和信息准则确定模型的参数,以预测IO-360-L2A型发动机排气温度的未来值。并通过对比不同样本长度和预测长度给模型预测误差带来的变化确定最优样本长度和预测长度。结果表明,ARIMA(5,2,3)模型对航空发动机排气温度序列的拟合效果最好,使用250s以上的历史样本数据对未来70s内的排气温度数据进行预测效果最佳,能够准确预测航空发动机排气温度的变化。 展开更多
关键词 排气温度 自回归积分滑动平均 航空发动机 参数预测
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