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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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融合ARIMA模型和MCMC方法的非一致性设计洪水计算
6
作者 董立俊 董晓华 +3 位作者 马耀明 魏冲 喻丹 薄会娟 《水资源与水工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期1-11,20,共12页
常规非一致性频率分析方法在选择协变量、建立统计参数与协变量的函数关系方面均存在主观性,且仅获得设计洪水估计值,不能同时进行不确定性分析。为改进上述不足,建立了ARIMA-MCMC模型,在贝叶斯MCMC方法抽样过程中考虑统计参数拟合期内... 常规非一致性频率分析方法在选择协变量、建立统计参数与协变量的函数关系方面均存在主观性,且仅获得设计洪水估计值,不能同时进行不确定性分析。为改进上述不足,建立了ARIMA-MCMC模型,在贝叶斯MCMC方法抽样过程中考虑统计参数拟合期内的时变性,进而对未来气候变化条件下的非一致性设计洪水频率分布模型参数进行抽样,基于参数后验分布进行设计洪水计算,并推求相应的置信区间。选取雅砻江流域小得石水文站作为分析对象,采用ARIMA-MCMC模型定量评估未来气候变化条件下小得石站设计洪水的变化情况。结果表明:基于ARIMA-MCMC方法的参数抽样收敛效果较好,3种情景下的模型统计量D均小于显著水平5%的临界值;除SSP2-4.5情景下P=0.1%和P=0.05%的设计值外,其他情况的设计最大日流量较历史期均明显增加,其中SSP1-2.6、SSP5-8.5情景下的增幅分别为7.1%~10.5%、13.9%~27.2%。本文建立的ARIMA-MCMC方法能够有效进行非一致性设计洪水频率分析。 展开更多
关键词 设计洪水 arima模型 贝叶斯MCMC方法 非一致性 不确定性 洪水频率分析
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基于ARIMA模型对定西天气数据的分析与预测 被引量：2
7
作者 赵子鹏 魏新奇 +2 位作者 唐龙 高丙翻 康亮河 《现代信息科技》 2024年第9期140-143,共4页
由于天气对农业生产、水资源管理和自然灾害预防等具有重要影响,文章采用ARIMA模型来实现对天气的有效预测。通过利用ACF和PACF图粗略确定ARIMA模型的参数,最终确定最优模型:ARIMA(1,1,1)为日最低气温模型,其残差序列自相关函数与偏自... 由于天气对农业生产、水资源管理和自然灾害预防等具有重要影响,文章采用ARIMA模型来实现对天气的有效预测。通过利用ACF和PACF图粗略确定ARIMA模型的参数,最终确定最优模型:ARIMA(1,1,1)为日最低气温模型,其残差序列自相关函数与偏自相关函数基本落在95%置信区间内;同时Ljung-Box Q统计结果表明残差不存在相关关系(P>0.05),即残差为白噪声,满足随机性假设;最终计算误差(日最低气温)RMSE、MAPE、MAE分别为2.63、1.22%、2.06,预测结果良好,为定西天气的预测提供了可行的方案。 展开更多
关键词 天气预测 时间序列插值法 arima模型
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新冠疫情对我国股债市场的影响研究——基于ARIMA模型的实证分析 被引量：2
8
作者 梁尚健 王瀛 《中国证券期货》 2024年第4期59-66,89,共9页
新冠疫情对全球金融市场产生了巨大影响,我国股票和债券市场也受到较大影响。研究新冠疫情对中国股债市场的影响,可以帮助投资者了解市场状况,规避风险,对其他地区的股债市场也具有借鉴意义。选择2019年9月9日至2020年4月1日的上证指数... 新冠疫情对全球金融市场产生了巨大影响,我国股票和债券市场也受到较大影响。研究新冠疫情对中国股债市场的影响,可以帮助投资者了解市场状况,规避风险,对其他地区的股债市场也具有借鉴意义。选择2019年9月9日至2020年4月1日的上证指数收盘价和国债指数收盘价数据进行分析,并以新冠疫情对股债市场造成冲击为分界点,将数据分为疫情冲击前和疫情冲击后两个时间段。具体思路为:使用疫情大规模暴发前的数据建立ARIMA模型和Holt两参数指数平滑预测模型,通过比较确定最优模型为ARIMA模型,然后使用ARIMA模型进行短期预测,将预测值和实际值进行对比分析,得出新冠疫情对股债市场收益的影响。结果表明:①在预测股票市场和债券市场收益方面,建立ARIMA模型要优于Holt两参数指数平滑法。②新冠疫情在短期内对股票市场产生负向作用,对债券市场产生正向作用,但随着时间的推移,股票市场和债券市场最终还是会趋于平衡状态。 展开更多
关键词 新冠疫情 股债市场 arima模型 Holt两参数指数平滑法
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ARIMA模型在非居民用水基准额度预测中的应用 被引量：1
9
作者 韦慧 《水利发展研究》 2024年第12期124-129,共6页
随着城镇化步伐的持续加速,水资源匮乏问题愈发严峻,加强对水资源消耗主体,特别是非居民用水大户,如工业与服务业单位的用水规划与管理,成为推动城市节水战略、平衡水资源供需关系的关键环节。非居民用水规划管理的一大挑战,在于确立科... 随着城镇化步伐的持续加速,水资源匮乏问题愈发严峻,加强对水资源消耗主体,特别是非居民用水大户,如工业与服务业单位的用水规划与管理,成为推动城市节水战略、平衡水资源供需关系的关键环节。非居民用水规划管理的一大挑战,在于确立科学合理的用水基准额度。文章聚焦于上海市非居民领域的用水情况,运用ARIMA时间序列分析模型,分别针对单一用户与不同行业进行用水量预测。结果表明,相较于传统的加权平均方法,ARIMA模型在预测精度上具有显著优势,能够为精准预测和调控非居民用水基准额度提供有力支撑。 展开更多
关键词 用水基准额度 arima模型 加权平均 节水 节水优先
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地心运动的时变分析与预报
10
作者 魏二虎 吴俊杰 +4 位作者 张云龙 罗一乐 邹贤才 田晓静 刘经南 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2025年第4期331-338,共8页
以美国德克萨斯大学空间研究中心提供的地心运动时间序列为实验数据,首先采用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)对数据进行降噪处理;然后利用快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)和连续小波变换(continuous wavel... 以美国德克萨斯大学空间研究中心提供的地心运动时间序列为实验数据,首先采用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)对数据进行降噪处理;然后利用快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)和连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)对该数据进行频域转换、功率谱分析和周期项提取;最后采用自回归积分滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和指数平滑法对未来20个月的地心运动进行预报。结果表明,利用FFT提取的周年项的振幅和相位与以往的地心运动研究较为接近;ARIMA模型对于Y方向20个月内的地心运动预测结果较好,指数平滑法对X、Z方向的地心运动预测结果更优。 展开更多
关键词 地心运动 快速傅里叶变换 连续小波变换 arima 指数平滑法
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货量预测与分拣人员排班问题的数学模型
11
作者 晋守博 韩冉 +1 位作者 张文迪 李洋 《德州学院学报》 2025年第2期48-52,共5页
随着网购数量的增多,电商物流分拣中心对于合理安排值班人员以提高效率的诉求越来越强烈。利用时间序列预测和优化模型,研究了分拣人员的最优排班问题。首先,通过ACF(autocorrelation function)及PACF(partial autocorrelation function... 随着网购数量的增多,电商物流分拣中心对于合理安排值班人员以提高效率的诉求越来越强烈。利用时间序列预测和优化模型,研究了分拣人员的最优排班问题。首先,通过ACF(autocorrelation function)及PACF(partial autocorrelation function)图像及白噪声检验判断数据是否平稳,对于不平稳的数据进行对数、差分变换,计算处理后数据的p,q阶数,并利用ARIMA(autoregressive integrated moving average model)模型对未来的货量数据进行预测。然后,当分拣线路发生变化时,借助NARX(non-linear autoregressive with exogenous inputs)神经网络预测模型预测出新增和缺失线路分拣中心货量。研究结论指出,依据每日总包裹数量的不同可以分为三种情况,通过均分与取整运算,并利用平均筛选法给出了分拣中心人员的最优排班策略。研究结果表明通过精确的货量预测和可靠的数学模型,可以准确地求出最优的人力资源配置数量。 展开更多
关键词 货量预测 人员排班 arima模型 平均筛选法
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适合西藏地区的归一化植被指数预测模型构建及验证
12
作者 孟慧美 吴凌霄 +1 位作者 宣越健 米玛旺堆 《气候与环境研究》 北大核心 2025年第2期199-211,共13页
基于差分自回归移动平均(ARIMA)方法、随机森林(RF)方法、Prophet方法构建适合西藏地区的归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)预测模型,利用羊八井地区2000~2021年MODIS遥感NDVI数据进行了验证,结果表明:该地... 基于差分自回归移动平均(ARIMA)方法、随机森林(RF)方法、Prophet方法构建适合西藏地区的归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)预测模型,利用羊八井地区2000~2021年MODIS遥感NDVI数据进行了验证,结果表明:该地区植被覆盖率总体呈现不明显减少趋势;3个预测模型中,RF预测精度最高,其归一化均方根误差、平均绝对百分比误差、决定系数,分别达到了6.92%、4.04%、0.9;小波变换方法能有效提高模型预测精度;组合模型可以提高预测精度,其中误差倒数权重组合模型优于平均权重和方差倒数加权组合模型。因此可以利用RF等机器学习方法结合小波变换、组合模型在西藏地区进行NDVI预测,为生态环境保护和农牧业生产决策提供科学指导。 展开更多
关键词 归一化植被指数(NDVI)预测模型 随机森林(RF)方法 差分自回归移动平均(arima)方法 Prophet方法 小波变换
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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
13
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
14
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
暂未订购
基于Kalman-ARIMA模型的大坝变形预测 被引量：9
15
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：18
16
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
17
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
18
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
19
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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