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中国肺结核病的季节性特征、循环周期及长短期预测 被引量：1
1
作者 刘超 杜柳铭 +2 位作者 聂心容 房少洁 聂海亮 《中国感染控制杂志》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期751-757,共7页
目的 分析中国肺结核病的季节性特征和循环周期并进行长短期预测,为防控措施的制定提供依据。方法 采用CensusX-13季节调整法剖析中国肺结核发病的季节特征,采用Hodrick-Prescott(HP)滤波法分析发病的循环周期,基于分解后的长期趋势采... 目的 分析中国肺结核病的季节性特征和循环周期并进行长短期预测,为防控措施的制定提供依据。方法 采用CensusX-13季节调整法剖析中国肺结核发病的季节特征,采用Hodrick-Prescott(HP)滤波法分析发病的循环周期,基于分解后的长期趋势采用线性回归模型进行长期预测,采用Holt-Winter季节指数平滑模型进行短期预测。结果 2010—2021年中国肺结核发病具有明显季节性特征,肺结核报告发病数集中在第二季度,每年3—7月是报告发病高峰期。循环周期大致有6个,周期平均长度为21个月,整体呈现下降的长期趋势,长短期预测效果较好。结论 应针对肺结核病的季节性特征和循环周期,结合其病理特点,在发病高峰前采取有效的预防控制措施。 展开更多
关键词 结核病 季节性特征 循环周期 长短期预测 流行病学
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基于双层优化VMD-LSTM的农村超短期电力负荷预测
2
作者 王俊 王继烨 +2 位作者 程坤 方均 鞠丹阳 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期92-102,共11页
稳定的供电是农村发展建设的有力保障,而电力负荷水平是建设效果的重要衡量标准,因此建立精确的负荷预测模型可以更准确直观显现电力负荷情况,为供电公司制定决策提供有力支撑。由于LSTM负荷预测模型在数据预测方面存在收敛性差、预测... 稳定的供电是农村发展建设的有力保障,而电力负荷水平是建设效果的重要衡量标准,因此建立精确的负荷预测模型可以更准确直观显现电力负荷情况,为供电公司制定决策提供有力支撑。由于LSTM负荷预测模型在数据预测方面存在收敛性差、预测精度不高等问题,为提高模型的预测精度,提出一种基于双层优化VMD-LSTM的超短期电力负荷预测方法。首先提出麻雀算法优化变分模态分解(sparrow variational mode decomposition,SVMD),通过SVMD将原始数据转化为模态分量(intrinsic mode functions,IMF);其次采用改进樽海鞘群算法(association salp swarm algorithm,ASSSA)优化LSTM模型。通过引入4种策略增强标准樽海鞘算法优化能力;最后将各模态分量分别代入到新模型并进行叠加预测。选取辽宁省某市某乡村10kV变压器真实历史负荷数据,以均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、拟合度(R^(2))作为评价指标,并与其他基础预测模型进行对比,结果表明,改进后的算法在计算精度、稳定性方面均优于其他基础预测模型。 展开更多
关键词 长短期预测 双层优化 樽海鞘群算法 变分模态分解 叠加预测
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探索站点时空移动模式:长短期交通预测框架
3
作者 沈哲辉 王开来 孔祥杰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第7期98-106,共9页
随着智慧城市系统的技术发展与城市时空数据的急剧增加,公共服务需求也日益受到重视。公共交通作为城市交通中至关重要的组成部分,同样面临着巨大的挑战,并且交通网络的时空预测任务往往是解决各种交通问题的核心一环。交通中的移动模... 随着智慧城市系统的技术发展与城市时空数据的急剧增加,公共服务需求也日益受到重视。公共交通作为城市交通中至关重要的组成部分,同样面临着巨大的挑战,并且交通网络的时空预测任务往往是解决各种交通问题的核心一环。交通中的移动模式可以体现城市人群的出行行为及其规律,大多数交通预测任务研究中,移动模式的重要性经常被忽视。针对现有工作的问题,提出了一种多模式的交通预测框架(MPGNNFormer),使用基于图神经网络的深度聚类的方法提取站点的移动模式,并设计了一种基于Transformer的时空预测模型,在充分利用时间依赖关系和空间依赖关系的同时,提高了计算效率。在现实的公交车数据集上展开了一系列实验以进行评估和测试,包括移动模式的分析和预测结果对比,实验结果证明了所提方法在交通网络的长短期交通预测上的有效性。最后讨论了所提方法可扩展性。 展开更多
关键词 时空数据挖掘 长短期交通预测 移动模式 深度学习
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零碳排放下电-气综合能源系统多能负荷预测
4
作者 舒舟 欧莉玲 +1 位作者 何丰 田诗语 《自动化仪表》 CAS 2024年第2期116-121,共6页
电-气综合能源系统中多能负荷之间的耦合程度不断增加,提升了能源系统调度和运行的难度。为此,对零碳排放下电-气综合能源系统多能负荷预测方法进行了研究。分析零碳排放下电-气综合能源系统的运行架构。以气象因素为影响因子,运用灰色... 电-气综合能源系统中多能负荷之间的耦合程度不断增加,提升了能源系统调度和运行的难度。为此,对零碳排放下电-气综合能源系统多能负荷预测方法进行了研究。分析零碳排放下电-气综合能源系统的运行架构。以气象因素为影响因子,运用灰色关联度分析法获得多能负荷与各因子的相关性。将相关性分析结果与系统历史多能负荷数据共同作为输入数据,构建基础长短期记忆(LSTM)预测模型。结合樽海鞘群算法(SSA)优化模型关键参数,获得优化LSTM预测模型,实现系统多能负荷预测。试验结果表明:冷负荷与电负荷的关联度为0.88;热负荷与电负荷的关联度为0.681;实际预测平均绝对百分误差低于0.45。该方法预测效果理想,为系统最优调度与运行规划奠定了基础。 展开更多
关键词 电-气综合能源系统 零碳排放 相关性分析 多能负荷预测 长短期记忆预测模型 灰色关联度 樽海鞘群算法 气象因素
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基于PCA-BP神经网络综合模型预测股票价格
5
作者 张如梦 张华美 《电脑知识与技术》 2020年第33期4-7,共4页
针对股票价格和涨跌趋势预测准确度问题,构建PCA-BP(Principal Component Analysis-Back Propagation)神经网络综合模型。将主成分分析法与BP神经网络模型组合,测试得到在隐层节点为7时误差最小,能100%预测股票的涨跌。构建PCA-BP神经... 针对股票价格和涨跌趋势预测准确度问题,构建PCA-BP(Principal Component Analysis-Back Propagation)神经网络综合模型。将主成分分析法与BP神经网络模型组合,测试得到在隐层节点为7时误差最小,能100%预测股票的涨跌。构建PCA-BP神经网络综合模型,综合模型预测股票涨跌准确度为95%,股票价格误差相对减少。最后可知,综合模型比单个PCA-BP神经网络模型更有优势,能更好地给投资者切实可行的建议。 展开更多
关键词 BP神经网络模型 主成分分析 股票价格 长短期预测
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