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结合ARIMA方法与GMS模拟洋河流域地下水水位 被引量：2
1
作者 孙福宝 童菊秀 +1 位作者 梁畅 仝锦威 《水资源与水工程学报》 北大核心 2025年第1期18-28,共11页
传统地下水数值模型在预测未来地下水水位时,常受限于难以获取的降水与蒸发数据。为解决这一问题,基于ARIMA模型预测降水与蒸发时间序列数据,并结合GMS地下水流模型,模拟洋河流域地下水水位变化过程,提出一种改进的地下水水位预测方法... 传统地下水数值模型在预测未来地下水水位时,常受限于难以获取的降水与蒸发数据。为解决这一问题,基于ARIMA模型预测降水与蒸发时间序列数据,并结合GMS地下水流模型,模拟洋河流域地下水水位变化过程,提出一种改进的地下水水位预测方法。通过分析洋河流域2000—2020年的历史气象数据,使用ARIMA模型预测2021年的降水与蒸发量,将预测结果输入GMS模型,开展地下水水位模拟实验。结果表明:GMS模型对洋河流域地下水水位的模拟效果较好,大多数NSE值分布在0.71~0.96之间,RMSE值均在0.05~0.45 m之间,整体精度较高;ARIMA模型对气象数据的预测精度较高,蒸发数据的预测效果优于降水;结合ARIMA模型与GMS模型的研究方法在精度和适用性上表现良好,为区域地下水资源管理提供了科学依据。研究提出的方法克服了传统模型对未来数据依赖性强的局限性,可为类似区域预测地下水水位提供参考。 展开更多
关键词 地下水水位 降水与蒸发数据 时间序列分析arima方法 GMS 洋河流域
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基于最小二乘法改进的ARIMA模型的设备内部状态预测方法
2
作者 王安 《现代信息科技》 2025年第19期157-162,167,共7页
随着工程系统的日益复杂化,传统的物理模型与经验方法难以满足设备内部状态的预测需求。文章提出一种基于最小二乘法改进的ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average Model)模型预测设备剩余使用寿命及其他参数估计的方法,即首... 随着工程系统的日益复杂化,传统的物理模型与经验方法难以满足设备内部状态的预测需求。文章提出一种基于最小二乘法改进的ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average Model)模型预测设备剩余使用寿命及其他参数估计的方法,即首先利用最小二乘法对训练集序列去趋势化,再建立ARIMA模型挖掘去趋势序列内在联系,高精度预测设备状态。该算法可敏锐捕捉数据间的内在联系与趋势性,对动态变化的数据适应能力强。文章以蓄电池为例,对不同条件下剩余寿命与电荷量进行了预测验证,在短期内预测效果良好,其预测剩余使用寿命的平均绝对误差仅为0.023 1,均方根误差为0.030 5;在不同放电环境下,剩余电荷量平均绝对误差为0.011 9,0.025 2,0.003 7,均方根误差为0.016 2,0.035 9,0.006 2,证明该模型在短期内可对设备状态进行高精度预测。 展开更多
关键词 最小二乘法 arima 剩余寿命预测 设备内部状态预测
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利用CEEMDAN-ARIMA-BiLSTM模型预报电离层总电子含量
3
作者 沈豫 管辉 +1 位作者 王杰 孙晨辉 《地理空间信息》 2025年第3期92-95,105,共5页
为了提升电离层总电子含量(TEC)的预报精度,在现有预报模型的基础上提出了一种新的组合预报模型。首先采用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)方法分解TEC序列,并进行排列与重组;再分别利用差分自回归移动平均模型(ARIMA)和双向... 为了提升电离层总电子含量(TEC)的预报精度,在现有预报模型的基础上提出了一种新的组合预报模型。首先采用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)方法分解TEC序列,并进行排列与重组;再分别利用差分自回归移动平均模型(ARIMA)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)对高、低频分量进行建模与预报;最后重构不同分量预报结果,得到最终预报值。根据地磁活动情况,分别选取磁平静期和磁暴期的低、高纬度地区电离层TEC序列进行实验,结果表明该模型在磁平静期预报结果的均方根误差为0.61 TECu,比单一BiLSTM、ARIMA模型分别减少了0.11 TECu、0.05 TECu;磁暴期的均方根误差为0.87 TECu,比单一BiLSTM、ARIMA模型分别减少了0.32 TECu、0.18 TECu,验证了该模型的稳定性与优越性。 展开更多
关键词 电离层 TEC预报 CEEMDAN方法 排列熵 arima模型 BiLSTM模型
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基于优化驱动的ARIMA多模型融合的黄金期货预测
4
作者 毕馨雨 李晗 《白城师范学院学报》 2025年第5期24-33,共10页
黄金作为一种备受人们关注的避险资产,在经济领域有着重要的影响.以上海期货交易所黄金期货结算价格为研究对象,提出了一种基于ARIMA模型与机器学习算法的正向融合预测模型.该模型首先通过HP滤波将时间序列分解为趋势序列和周期序列,其... 黄金作为一种备受人们关注的避险资产,在经济领域有着重要的影响.以上海期货交易所黄金期货结算价格为研究对象,提出了一种基于ARIMA模型与机器学习算法的正向融合预测模型.该模型首先通过HP滤波将时间序列分解为趋势序列和周期序列,其次分别采用ARIMA模型预测趋势序列,RNN,ANN,RF,LSTM模型预测周期序列,最后根据正向融合模型的组合方法,将两部分预测结果加总得到原始序列的整体预测值,并利用优化算法进一步提升模型精度.实证研究表明,该融合预测方法在黄金期货结算价格预测中表现良好. 展开更多
关键词 黄金期货 arima模型 HP滤波方法 长短期记忆神经网络模型
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基于NSGM-ARIMA变权组合模型的粮食产量预测——以1983-2022年的湖南省统计年鉴数据为例
5
作者 苑慧芳 赵学超 《枣庄学院学报》 2025年第2期25-36,共12页
粮食产量预测是保障国家粮食安全和为稳定市场供应的重要依据,且播种面积是影响产量的重要因素。以湖南省粮食产量数据为例,首先,建立粮食产量与播种面积之间的新结构多变量灰色预测模型(new structure multi-variable grey prediction ... 粮食产量预测是保障国家粮食安全和为稳定市场供应的重要依据,且播种面积是影响产量的重要因素。以湖南省粮食产量数据为例,首先,建立粮食产量与播种面积之间的新结构多变量灰色预测模型(new structure multi-variable grey prediction model,NSGM)和差分自回归移动平均预测模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA),并对模型进行分析;其次,在残差变权法的基础上,基于NSGM-ARIMA模型提出一种新的变权组合预测方法用于预测;最后,将新的变权方法与单个模型、等权组合法和残差变权法进行比较说明所提变权方法的有效性,可作为粮食产量短期预测的有效工具。 展开更多
关键词 NSGM模型 arima模型 残差变权法 变权组合预测法
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LD2铝合金加速腐蚀蚀坑演化的ARIMA模型研究 被引量：13
6
作者 刘治国 穆志韬 边若鹏 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期608-614,共7页
依据加速腐蚀环境谱进行飞机LD2结构试件的加速腐蚀试验,并将LD2材料的加速腐蚀产生及发展过程视为随机过程,提出基于时间序列理论进行腐蚀损伤预测研究的方法,建立描述LD2材料在加速腐蚀环境下蚀坑深度演化规律的时间序列ARIMA(3,1,1)... 依据加速腐蚀环境谱进行飞机LD2结构试件的加速腐蚀试验,并将LD2材料的加速腐蚀产生及发展过程视为随机过程,提出基于时间序列理论进行腐蚀损伤预测研究的方法,建立描述LD2材料在加速腐蚀环境下蚀坑深度演化规律的时间序列ARIMA(3,1,1)模型,并利用模型进行腐蚀深度预测研究。结果表明,所建的ARIMA(autoregressive integrated moving average,求和自回归移动平均)模型能以较高的精度预测未来一段周期内LD2材料蚀坑深度的发展趋势,说明采用基于时间序列理论的ARIMA模型方法进行飞机LD2结构材料腐蚀损伤预测研究有效可行。 展开更多
关键词 LD2铝合金 加速腐蚀 腐蚀坑 时间序列 arima模型 预测方法
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西南边境作战某军减员率的ARIMA分析 被引量：3
7
作者 秦超 陈国良 +3 位作者 李瑞兴 程旭东 刘建 朱为明 《运筹与管理》 CSCD 2003年第3期54-57,共4页
为研究战役卫生减员的统计分布,建立模型,提供计算机模拟研究的基础。本文收集了我军西南边境作战某军的经验数据,计算每天减员率,采用柯尔莫哥洛夫—斯米尔诺夫方法进行拟合优度检验,运用博克斯 詹金斯方法建立时间序列模型。结果表明... 为研究战役卫生减员的统计分布,建立模型,提供计算机模拟研究的基础。本文收集了我军西南边境作战某军的经验数据,计算每天减员率,采用柯尔莫哥洛夫—斯米尔诺夫方法进行拟合优度检验,运用博克斯 詹金斯方法建立时间序列模型。结果表明该军减员率分布符合对数正态分布,可用ARIMA(0,1,1)建模。 展开更多
关键词 陆军军队 战役卫生减员 拟合优度检验 博克斯—詹金斯方法 时间序列模型 arima分析 减员率
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基于Kalman-ARIMA模型的大坝变形预测 被引量：9
8
作者 薛洋 杨光 许雷 《中国农村水利水电》 北大核心 2016年第12期117-119,123,共4页
大坝变形预测是大坝安全监测系统的关键组成部分,对监控大坝的安全运行起着关键作用。然而,大坝变形监测数据易受到随机干扰噪声的污染,影响变形预测的精度。故提出了Kalman-ARIMA模型,即先根据卡尔曼滤波法剔除观测数据中的随机干扰噪... 大坝变形预测是大坝安全监测系统的关键组成部分,对监控大坝的安全运行起着关键作用。然而,大坝变形监测数据易受到随机干扰噪声的污染,影响变形预测的精度。故提出了Kalman-ARIMA模型,即先根据卡尔曼滤波法剔除观测数据中的随机干扰噪声,然后利用ARIMA模型对经过滤波后的数据进行建模并作预测。结合某大坝的位移监测数据资料,利用Kalman-ARIMA模型预测了该大坝的位移,并与仅利用ARIMA模型预测的位移值作对比,结果表明,Kalman-ARIMA模型能够有效地降低预测值与真实值之间的误差,可以应用于大坝变形预测。 展开更多
关键词 变形预测 大坝 卡尔曼滤波 arima模型
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Holt-Winters方法与ARIMA模型在中国航空旅客运输量预测中的比较研究 被引量：17
9
作者 张丽 闫世锋 《上海工程技术大学学报》 CAS 2006年第3期280-283,共4页
我国航空运输市场近几年保持持续高速增长态势,国内的航空公司、机场及相关企业有着很大的发展空间。对航空旅客运输量作出准确的预测是相关企业和部门准确把握行业发展趋势,制定正确竞争和投资战略的基础和前提。根据航空旅客运输量趋... 我国航空运输市场近几年保持持续高速增长态势,国内的航空公司、机场及相关企业有着很大的发展空间。对航空旅客运输量作出准确的预测是相关企业和部门准确把握行业发展趋势,制定正确竞争和投资战略的基础和前提。根据航空旅客运输量趋势性和季节性较强的数据特点,分别使用季节ARIMA模型和加法模型下Holt Winters方法,对中国航空旅客运输量作出了预测,并将预测结果加以比较。 展开更多
关键词 中国航空旅客运输量 Holt Winters方法 arima模型
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时间序列季节调整方法在中国的发展：PBC版X-12-ARIMA 被引量：5
10
作者 谢波峰 章丽盛 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第4期991-992,997,共3页
中国人民银行(PBC)版X-12-ARIMA软件是基于中国特点而定制的时间序列季节调整软件。通过总结时间序列季节调整方法的特点以及相应软件在国外的发展,针对我国应用的特点,尤其是春节因素的考虑,在解剖X-12-ARIMA方法原理的基础上,在春节... 中国人民银行(PBC)版X-12-ARIMA软件是基于中国特点而定制的时间序列季节调整软件。通过总结时间序列季节调整方法的特点以及相应软件在国外的发展,针对我国应用的特点,尤其是春节因素的考虑,在解剖X-12-ARIMA方法原理的基础上,在春节因素计算方法、软件应用界面以及用户使用帮助等3个主要方面加以改进,具有数据导入、调整设置文件、运行方式以及结果输出4方面的特色。 展开更多
关键词 时间序列 季节调整方法 X12方法 自回归移动平均模型 春节因素
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贵州省人口总量时间序列的ARIMA模型 被引量：4
11
作者 田应福 缪柏其 《云南民族大学学报（自然科学版）》 CAS 2006年第3期202-205,共4页
人口研究、预测和控制是关系国计民生的大事．对全国人口总量时间序列模型，已有很多人进行了一定的研究，对贵州省人口总量时间序列模型还未有人研究．通过研究贵州省人口总量时间序列（1952～2002年），应用B-J法建立了ARIMA模型．为... 人口研究、预测和控制是关系国计民生的大事．对全国人口总量时间序列模型，已有很多人进行了一定的研究，对贵州省人口总量时间序列模型还未有人研究．通过研究贵州省人口总量时间序列（1952～2002年），应用B-J法建立了ARIMA模型．为人口预测和控制提供一个简单易行的统计方法． 展开更多
关键词 贵州省人口总量 人口预测 B-J法 arima模型
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基于ARIMA-GM组合模型的湖北省电力需求预测研究 被引量：8
12
作者 王莉琳 张维 +3 位作者 赖敏 向铁元 杨再鹤 周波 《中国农村水利水电》 北大核心 2013年第4期101-105,共5页
通过分析湖北省历年电力消费量,利用灰色模型(GM)和自回归积分移动平均(ARIMA)模型分别对2012-2020期间的湖北省电力需求量进行了预测,然后通过方差倒数法进行组合预测,得到了精度更高的预测结果。通过分析整个预测过程及结果,该方法易... 通过分析湖北省历年电力消费量,利用灰色模型(GM)和自回归积分移动平均(ARIMA)模型分别对2012-2020期间的湖北省电力需求量进行了预测,然后通过方差倒数法进行组合预测,得到了精度更高的预测结果。通过分析整个预测过程及结果,该方法易于操作,精度较高,是一种对电力需求预测方法有益的探索。 展开更多
关键词 时间序列 灰色模型 自回归积分移动平均模型 方差倒数法
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沈阳市PM_(2.5)浓度ARIMA-SVM组合预测研究 被引量：46
13
作者 宋国君 国潇丹 +1 位作者 杨啸 刘帅 《中国环境科学》 EI CAS CSSCI CSCD 北大核心 2018年第11期4031-4039,共9页
首先利用回归树分类方法,对采暖期与非采暖期各日进行气象类型划分,识别出易造成重污染天气的气象类型.其次分别在各气象类型内,以污染源排放量为自变量,利用差分自回归滑动平均与支持向量机(ARIMA+SVM)组合方法建立起PM_(2.5)浓度日均... 首先利用回归树分类方法,对采暖期与非采暖期各日进行气象类型划分,识别出易造成重污染天气的气象类型.其次分别在各气象类型内,以污染源排放量为自变量,利用差分自回归滑动平均与支持向量机(ARIMA+SVM)组合方法建立起PM_(2.5)浓度日均值预测模型,并选取2013年01月～2017年06月间,沈阳市区内9个环境监测点PM_(2.5)浓度日均值进行实证分析.结果表明,使用气象分类下的ARIMA+SVM组合模型对PM_(2.5)浓度日均值进行预测,相比于不划分气象类型时的普通机器学习模型,其模型预测值与实测值趋势的吻合度更高,且对峰-谷值的识别能力更强.在采暖期与非采暖期,组合模型均具有平均绝对误差更低、预测正确率更高的优点. 展开更多
关键词 PM2.5浓度 气象类型 arima-SVM组合模型 预测方法
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中国居民消费价格指数的ARIMA预测模型 被引量：1
14
作者 王志 贺展 范燕君 《安徽师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2017年第3期214-219,共6页
本文将2009年1月至2014年12月期间的中国居民消费价格总指数进行了分析,对序列进行了季节性检验和季节性调整,通过计算季节指数,利用时间序列图以及ADF检验方法检验了调整后序列的平稳性,得到了居民消费价格总指数的ARIMA模型.最后分别... 本文将2009年1月至2014年12月期间的中国居民消费价格总指数进行了分析,对序列进行了季节性检验和季节性调整,通过计算季节指数,利用时间序列图以及ADF检验方法检验了调整后序列的平稳性,得到了居民消费价格总指数的ARIMA模型.最后分别对CPI进行静态预测和动态预测,将预测结果乘以季节指数将预测结果还原,得到了较为满意的结果. 展开更多
关键词 中国居民消费价格指数 季节性 ADF检验 arima模型
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基于改进谱共轭梯度思想的ARIMA模型参数估计优化法 被引量：3
15
作者 单锐 王国芳 +2 位作者 黄威 刘文 王美霞 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2018年第4期152-156,共5页
为了提升差分自回归移动平均模型ARIMA拟合的精确程度,把解决非线性无约束问题的谱共轭方向思想运用到模型参数优化估计中.给出一种改进的谱共轭梯度法,即结合不同谱共轭梯度法的优势之处,提出新的参数标量和搜索方向迭代公式.理论上证... 为了提升差分自回归移动平均模型ARIMA拟合的精确程度,把解决非线性无约束问题的谱共轭方向思想运用到模型参数优化估计中.给出一种改进的谱共轭梯度法,即结合不同谱共轭梯度法的优势之处,提出新的参数标量和搜索方向迭代公式.理论上证明该算法的充分下降性和全局收敛性,数值实验结果验证其是一种更为快速有效的方法,实例分析进一步证实本文算法的可操作性. 展开更多
关键词 arima模型 谱共轭梯度法 全局收敛 参数估计
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基于ARIMA模型的电商销售预测及R语言实现 被引量：8
16
作者 姜晓红 曹慧敏 《物流科技》 2019年第4期52-56,69,共6页
以某电商平台数据为例,运用时间序列法ARIMA模型预测各种商品在未来一周全国和区域性需求量;并与简单移动平均法预测结果做对比,ARIMA所得到的折线图与实际值之间的拟合程度要明显大于简单移动平均所得到的折线图。通过对未来的全国和... 以某电商平台数据为例,运用时间序列法ARIMA模型预测各种商品在未来一周全国和区域性需求量;并与简单移动平均法预测结果做对比,ARIMA所得到的折线图与实际值之间的拟合程度要明显大于简单移动平均所得到的折线图。通过对未来的全国和区域性需求量进行预测,能对产品的补货安排提供理论指导,对生产销售的安排具有指导意义。 展开更多
关键词 时间序列法 arima模型 电商销售预测 R语言
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ARIMA和蒙特卡洛方法在预测降水量中的应用 被引量：3
17
作者 迟道才 王子凰 +2 位作者 陈涛涛 许杏娟 张瑞 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期187-191,共5页
为提高组合模型的预测精度,使其更好的应用于旱灾预测,采用差分自回归移动平均模型(ARIMA)模型和蒙特卡洛(Monte Carlo)方法分别对降水序列的线性、周期和非线性、随机部分进行预测,并通过博弈论组合赋权,建立基于博弈赋权的ARIMA和蒙... 为提高组合模型的预测精度,使其更好的应用于旱灾预测,采用差分自回归移动平均模型(ARIMA)模型和蒙特卡洛(Monte Carlo)方法分别对降水序列的线性、周期和非线性、随机部分进行预测,并通过博弈论组合赋权,建立基于博弈赋权的ARIMA和蒙特卡洛组合模型。以吉林省松原地区为例,利用1953~2012年逐月降水资料建模并预测,并与最小二乘法赋权法进行对比。结果表明:在对松原地区2012年月降水量的预测中,ARIMA模型预测值的决定系数为0.908,蒙特卡洛方法预测值的决定系数为0.941;应用博弈理论拟合蒙特卡洛方法和ARIMA模型的预测值,其结果的决定系数为0.945,高于最小二乘法拟合结果。蒙特卡洛方法的预测精度高于ARIMA模型,更适合降水量数据。同时将博弈理论应用于拟合两种方法的预测结果,使预测数据的线性和非线性特征有机结合起来,提高了预测精度,是切实可行的。 展开更多
关键词 arima 蒙特卡洛 博弈理论 最小二乘法 月降水量
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陕西省人口总量时间序列的ARIMA模型 被引量：1
18
作者 闫树熙 张巧卫 《榆林学院学报》 2007年第6期28-31,共4页
人口研究、预测和控制是关系国计民生的大事。对全国人口总量时间序列模型，已进行了一定的研究，对陕西省人口总量时间序列模型尚未研究。通过研究陕西省人口总量时间序列（1949～2006年），应用B—J法建立了ARIMA模型。为人口预测和... 人口研究、预测和控制是关系国计民生的大事。对全国人口总量时间序列模型，已进行了一定的研究，对陕西省人口总量时间序列模型尚未研究。通过研究陕西省人口总量时间序列（1949～2006年），应用B—J法建立了ARIMA模型。为人口预测和控制提供简单易行的统计方法。 展开更多
关键词 陕西省 人口总量 人口预测 B—J法 arima模型
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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：14
19
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 二次指数平滑模型 组合预测模型 年末人口总数
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