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基于ARMA模型的公共建筑空调系统优化技术研究 被引量：1
1
作者 吴思明 陈伟利 +1 位作者 邢晓柯 李可 《电器工业》 2025年第3期82-85,共4页
随着智能建筑的兴起和迅猛发展,建筑设备在使用过程中,难免会发生各种故障。对于中大型建筑物,公共建筑空调系统中的传感器具有分布广、数量大、安装位置比较特殊等特点,仅靠传统方法很难及时、准确、有效地发现这些故障。以空调系统为... 随着智能建筑的兴起和迅猛发展,建筑设备在使用过程中,难免会发生各种故障。对于中大型建筑物,公共建筑空调系统中的传感器具有分布广、数量大、安装位置比较特殊等特点,仅靠传统方法很难及时、准确、有效地发现这些故障。以空调系统为例,从节能角度来讲,温度传感器的漂移故障造成的能量损耗非常大,同时又难以被发现。本文以研究公共建筑空调系统温度传感器的漂移故障为基础,采用ARMA模型对空调温度传感器温度漂移数据进行建模分析,结合自动控制系统,研究改善传感器漂移故障的数学模型,以达到节能减排的目的。 展开更多
关键词 公共建筑空调 arma模型 漂移故障
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基于ARMA时间序列模型与Kalman滤波的微半球陀螺噪声研究
2
作者 邓权明 何江波 +2 位作者 陈悦 罗升阳 王茜 《计量与测试技术》 2025年第10期1-4,共4页
微半球陀螺在高精度惯性导航系统中具有重要应用价值。然而,其噪声水平在工作过程中易受外部环境因素的显著影响,导致测量精度明显下降。为有效抑制随机噪声并提升输出数据的稳定性,本文提出一种融合ARMA时间序列建模与Kalman滤波的动... 微半球陀螺在高精度惯性导航系统中具有重要应用价值。然而,其噪声水平在工作过程中易受外部环境因素的显著影响,导致测量精度明显下降。为有效抑制随机噪声并提升输出数据的稳定性,本文提出一种融合ARMA时间序列建模与Kalman滤波的动态校准方法,并进行试验验证。结果表明,该方法能有效降低其噪声水平,且输出方差降幅接近80%,有效提升了数据的可用性与处理质量。 展开更多
关键词 微半球陀螺 噪声水平 arma时间序列 卡尔曼滤波
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基于ARMA模型的森林蓄积量精确预测研究
3
作者 郜昌建 王海龙 +1 位作者 蓝艺涵 王世红 《浙江农业科学》 2025年第6期1526-1530,共5页
森林蓄积量作为评估森林资源丰度、生态系统健康及碳汇能力的重要指标,其精准预测对于林业可持续经营与碳中和路径制定具有重要意义。本研究综合对比了自回归移动平均(ARMA)模型结合相关最小二乘算法(ARMAP)、普通最小二乘算法(ARMAO)... 森林蓄积量作为评估森林资源丰度、生态系统健康及碳汇能力的重要指标,其精准预测对于林业可持续经营与碳中和路径制定具有重要意义。本研究综合对比了自回归移动平均(ARMA)模型结合相关最小二乘算法(ARMAP)、普通最小二乘算法(ARMAO)、灰色系统理论(GST)及BP神经网络(BPNN)4种方法在森林蓄积量预测中的性能。以福州市永泰县城峰镇1986—1999年林地面积与森林蓄积量数据为基础构建模型,并采用1998、1999年数据进行预测验证。结果表明,ARMAP模型通过有效滤除有色噪声,实现了最高预测精度,其残差方差和预测误差均显著低于其他模型。进一步利用该模型对浙江省2020年森林蓄积量进行了预测验证,结果显示,模型表现出较强的泛化能力。研究表明,ARMAP模型能够在复杂干扰情境下实现高精度、高效率的森林蓄积量预测,为森林资源管理与碳汇评估提供了方法支持。 展开更多
关键词 森林蓄积量 arma模型 相关最小二乘算法
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基于EM算法的ARMA(p,q)测量误差模型的参数估计
4
作者 金阳阳 沈逸珺 +1 位作者 郑斌斌 张慧增 《杭州师范大学学报(自然科学版)》 2025年第3期312-321,共10页
利用EM算法给出了ARMA(p,q)测量误差模型的参数估计.在实施EM算法M步骤时,为得到服从高维正态分布的隐变量的一阶、二阶矩,利用Toeplitz矩阵的求逆算法,并通过矩阵分块给出了求解高阶非负定对称稀疏矩阵的逆矩阵的迭代算法,从而得到了E... 利用EM算法给出了ARMA(p,q)测量误差模型的参数估计.在实施EM算法M步骤时,为得到服从高维正态分布的隐变量的一阶、二阶矩,利用Toeplitz矩阵的求逆算法,并通过矩阵分块给出了求解高阶非负定对称稀疏矩阵的逆矩阵的迭代算法,从而得到了EM算法的最优参数估计.对ARMA(2,2)测量误差模型的数值模拟结果表明,EM算法在模型估计方面具备良好的性能. 展开更多
关键词 EM算法 arma(p q)测量误差模型 TOEPLITZ矩阵
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基于ARMA—RF的WTI原油价格预测
5
作者 漆艳霞 刘艳萍 《统计与咨询》 2025年第2期12-15,共4页
为了实现对原油价格变化的短期预测,提出了一种基于自回归滑动平均模型(ARMA)与随机森林(RF)组合预测模型。将WTI原油的收盘价序列数据划分为线性以及非线性(误差项)两个部分,利用统计学中ARMA模型和RF模型分别对两部分数据进行预测,将... 为了实现对原油价格变化的短期预测,提出了一种基于自回归滑动平均模型(ARMA)与随机森林(RF)组合预测模型。将WTI原油的收盘价序列数据划分为线性以及非线性(误差项)两个部分,利用统计学中ARMA模型和RF模型分别对两部分数据进行预测,将两部分预测结果线性组合相加合成为整个原油价格的预测结果。结果表明该组合模型的预测精度更高,是一种比较有效的预测模型。 展开更多
关键词 原油 arma模型 RF模型
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基于ARMA模型的北京市居民消费价格指数研究与预测
6
作者 杨思颖 《消费与品牌传播》 2025年第5期0007-0009,共3页
本文基于2013年1月至2024年10月的北京市居民消费价格指数(CPI)数据,运用自回归滑动平均(ARMA)模型对CPI的变化趋势进行分析和预测。研究首先对数据进行平稳性检验,随后通过赤池信息量准则(AIC)和贝叶斯信息量准则(BIC)确定最优的ARMA... 本文基于2013年1月至2024年10月的北京市居民消费价格指数(CPI)数据,运用自回归滑动平均(ARMA)模型对CPI的变化趋势进行分析和预测。研究首先对数据进行平稳性检验,随后通过赤池信息量准则(AIC)和贝叶斯信息量准则(BIC)确定最优的ARMA模型参数,并对模型的残差进行白噪声(WhiteNoise)检验以确保其适用性。实证结果表明,ARMA模型能够较好地拟合北京市CPI的变化规律,并提供了未来短期内的CPI预测值。希望本文的研究结论能够为北京市政府制定物价调控政策提供理论依据,同时也能为相关领域的研究者提供参考。 展开更多
关键词 居民消费价格指数 arma 模型 物价调控 政策建议 北京市
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改进GM(1,1)-ARMA模型的工业用水量预测
7
作者 高华昆 杨杰 《吉林水利》 2025年第3期60-64,共5页
工业用水量预测是水资源管理的一个重要领域,为准确预测工业用水量的变化趋势,文章利用灰色系统理论,建立了安徽省工业用水量预测的GM(1,1)模型。由于传统GM(1,1)模型预测精度不符合要求,在原有的GM(1,1)模型的基础上引入幂函数优化原... 工业用水量预测是水资源管理的一个重要领域,为准确预测工业用水量的变化趋势,文章利用灰色系统理论,建立了安徽省工业用水量预测的GM(1,1)模型。由于传统GM(1,1)模型预测精度不符合要求,在原有的GM(1,1)模型的基础上引入幂函数优化原始值改进GM(1,1)模型,为进一步提高预测精度引入ARMA进行残差修正,建立了改进GM(1,1)-ARMA模型,并将上述2种改进模型应用到安徽省工业用水量预测中,预测出安徽省2025年工业用水量为77.74亿m3、2030年为74.60亿m3。结果表明:2种改进GM(1,1)模型的方法优于传统GM(1,1)模型的预测精度,根据预测结果,可分析出2027~2030年安徽省工业用水量将在74.60亿m3左右波动。 展开更多
关键词 改进GM(1 1)模型 arma 残差修正 工业用水量预测
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基于ARMA车速预测的智能车交叉口强化学习决策研究
8
作者 喻志成 赵俊鹏 +2 位作者 刘永刚 夏甫根 叶明 《重庆大学学报》 北大核心 2025年第10期68-80,共13页
为解决无信号交叉口的智能车决策控制问题,以双向单车道交叉口下两车合流工况为对象,采用强化学习方法开展研究,建立车辆状态空间到动作空间的映射。针对目前研究中环境车辆车速设置过于简单问题,以实际场景下采集的数据作为环境车辆的... 为解决无信号交叉口的智能车决策控制问题,以双向单车道交叉口下两车合流工况为对象,采用强化学习方法开展研究,建立车辆状态空间到动作空间的映射。针对目前研究中环境车辆车速设置过于简单问题,以实际场景下采集的数据作为环境车辆的轨迹信息构建场景模型。基于自回归滑动平均模型对环境车辆的车速进行预测。结合智能车及预测的环境车辆车速时序信息建立先行让行决策模型计算本车参考车速,引入参考车速构建强化学习的奖励函数加速训练收敛速度。结果表明:所提出的强化学习模型具有较快收敛速度,训练得到的智能体在与不同驾驶风格的环境车辆博弈时能安全通过交叉口,为无信号交叉口智能车安全通行决策控制提供参考依据。 展开更多
关键词 交叉口 自动驾驶 自回归滑动平均模型 强化学习
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基于ARMA模型的农产品供应链成本优化研究 被引量：5
9
作者 郭玉杰 《商业经济研究》 北大核心 2024年第15期109-112,共4页
近年来,在乡村振兴战略背景下,农产品流通逐渐呈现出“农村电商”新业态。农产品供应链作为连接农户、电商平台和消费者的桥梁,在农村电商发展过程中扮演着重要角色。随着农村电商的快速发展,农户生产积极性提高,农产品产量显著增加,但... 近年来,在乡村振兴战略背景下,农产品流通逐渐呈现出“农村电商”新业态。农产品供应链作为连接农户、电商平台和消费者的桥梁,在农村电商发展过程中扮演着重要角色。随着农村电商的快速发展,农户生产积极性提高,农产品产量显著增加,但与此同时农产品供应链成本结构也发生了显著变化。为优化农产品供应链成本,提高农户生产积极性,本文以农村电商模式下农产品供应链为研究对象,以ARMA模型为基础,通过构建农产品供应链成本结构方程模型,发现当前农产品供应链成本结构具有非对称性和非线性的特征。文章首先从农户生产积极性和农村电商发展两个方面,分析了农村电商发展对农产品供应链成本结构的影响;其次通过引入ARMA模型对影响因素进行分析,发现当前农产品供应链成本结构存在非对称性特征,并从农户生产积极性、农村电商发展水平和农村物流体系等方面提出了优化路径;最后,基于优化路径提出了政策建议。 展开更多
关键词 农产品供应链 农村电商 成本结构 arma模型
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基于ARMA和GRU的数据权重负载预测
10
作者 王松 《计算机应用文摘》 2024年第10期53-55,共3页
文章将小波分解与自回归滑动平均模型(ARMA)和门控循环单元(GRU)结合起来,用于预测接下来几个时间间隔内的用户负载。为了降低数据中随机因素对模型的影响,对数据进行了加权处理。该方法首先通过Savitzky-Golay滤波对时间序列进行平滑处... 文章将小波分解与自回归滑动平均模型(ARMA)和门控循环单元(GRU)结合起来,用于预测接下来几个时间间隔内的用户负载。为了降低数据中随机因素对模型的影响,对数据进行了加权处理。该方法首先通过Savitzky-Golay滤波对时间序列进行平滑处理,然后利用小波分解将平滑后的时间序列分解为2个分量。 展开更多
关键词 小波分解 arma GRU 数据权重
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基于ARMA模型的海上风机随机风场模拟 被引量：6
11
作者 李鹏 朱洪泽 +1 位作者 骆光杰 苏凯 《武汉大学学报（工学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期112-120,共9页
为分析风荷载作用下的海上风机结构动力响应特性,提出采用数值仿真的方法模拟其空间域内的随机风场。利用MATLAB软件编制基于ARMA(autoregressive moving average)模型的脉动风速时程模拟程序,并嵌入AIC(Akaike’s information theoret... 为分析风荷载作用下的海上风机结构动力响应特性,提出采用数值仿真的方法模拟其空间域内的随机风场。利用MATLAB软件编制基于ARMA(autoregressive moving average)模型的脉动风速时程模拟程序,并嵌入AIC(Akaike’s information theoretic)准则以判定ARMA模型的最优阶数,最终,针对江苏黄海某海上风机项目进行数值仿真分析,将模拟脉动风速功率谱与目标Davenport谱进行对比。计算结果表明:根据AIC准则确定的ARMA模型最优阶数可兼顾模型模拟精度和计算成本;模拟脉动风速时程功率谱函数在0.3 Hz以下的低频区间波动较大,与目标谱函数存在一定差距,在中高频段两者规律差距较小,整体模拟精度较高。 展开更多
关键词 海上风机 arma模型 AIC Davenport功率谱 MATLAB 脉动风速时程
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基于ARMA过滤器的时空图卷积网络短时交通流预测 被引量：1
12
作者 肖培成 曹阳 +1 位作者 沈琴琴 施佺 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第21期308-314,共7页
针对大多数现有的时空融合图卷积网络模型在分析交通流数据所采用的过滤器提取空间特征时,可能会导致网络节点特征过于平滑从而丢失原始信息、计算量大等问题,将一种能有效逼近任何所需响应的基于自回归移动平均(ARMA)过滤器的图卷积网... 针对大多数现有的时空融合图卷积网络模型在分析交通流数据所采用的过滤器提取空间特征时,可能会导致网络节点特征过于平滑从而丢失原始信息、计算量大等问题,将一种能有效逼近任何所需响应的基于自回归移动平均(ARMA)过滤器的图卷积网络与门控循环单元(GRU)相融合,提出一种基于ARMA过滤器的时空图卷积网络短时交通流预测模型。在该模型中,采用GRU提取交通流数据的时间特征;利用基于ARMA过滤器的图卷积网络提取空间特征;通过平均池化层得到预测结果。在美国加州高速公路公开数据集PeMS04、PeMS07和PeMS08上进行了实验。结果表明,相比于切比雪夫多项式等传统的过滤器,ARMA过滤器能够更好地捕获交通流数据中的空间特征且能有效提升计算效率,在三组数据集上相比于GRU、DCRNN、T-GCN、ASTGCN和MSTGCN等基准模型,新模型的平均绝对误差指标平均降低了26.28%、28.25%、39.59%、26.24%和19.07%,训练时间平均降低了26.54%、95.00%、78.87%、93.58%和89.03%。 展开更多
关键词 交通流预测 图卷积网络 arma过滤器 门控循环单元 时空特征提取
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海外高端消费回流对产业数智化的作用机制——基于ARMA模型
13
作者 刘倩 黄凌 《商业经济研究》 北大核心 2024年第23期180-183,共4页
海外高端消费回流支撑和助力产业数智化转型升级,推动我国经济高质量发展。本文基于ARMA模型,检验海外高端消费回流对我国产业数智化的影响效应及作用机制。研究发现:近年来海外高端消费回流和产业数智化转型升级呈现加速态势,且二者均... 海外高端消费回流支撑和助力产业数智化转型升级,推动我国经济高质量发展。本文基于ARMA模型,检验海外高端消费回流对我国产业数智化的影响效应及作用机制。研究发现:近年来海外高端消费回流和产业数智化转型升级呈现加速态势,且二者均已形成正向良性循环。海外高端消费回流可有效驱动我国产业数智化,主要通过高端消费者、高端代工商和高端服务商等主体回流的直接带动,以及消费升级、高端产业升级等间接路径实现。据此建议相关部门完善政策保障机制,行业协会发挥桥梁作用促进品牌合作,相关企业加快数智化转型,以更好发挥高端消费回流对产业数智化的赋能作用。 展开更多
关键词 海外高端消费回流 产业数智化 作用机制 arma模型
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基于ARMA模型的海洋磁力测量数据小波去噪方法研究 被引量：1
14
作者 罗兵 《经纬天地》 2024年第1期1-5,共5页
海洋磁力测量是指通过安置在海底质子旋进磁力仪来直接测量地磁场,这样在海洋表面和海底同时测量,就可以得到地磁场的垂直梯度。但处理海洋磁力测量数据时不仅需要消耗大量时间,并且分块处理拼图还会导致精确度较低。为了实现对海洋地... 海洋磁力测量是指通过安置在海底质子旋进磁力仪来直接测量地磁场,这样在海洋表面和海底同时测量,就可以得到地磁场的垂直梯度。但处理海洋磁力测量数据时不仅需要消耗大量时间,并且分块处理拼图还会导致精确度较低。为了实现对海洋地质层参数的准确测量,提出基于ARMA模型的海洋磁力测量数据小波去噪方法。构建海洋磁力测量数据的小波降噪和滤波检测模型,通过对海洋磁力测量数据的类型化分类识别,进行多波束的信息分割,实现对海洋磁力测量数据的自动滤波降噪,使得输出数据更清晰、自然。测试结果表明,使用ARMA模型后,输出数据的信噪比较之前提升了33.6632 dB,海洋磁力测量数据去噪效果好。通过ARMA模型对海洋磁力数据进行去噪,有助于达到更精确的海洋磁力测量数据,为研究地磁场及其变化、海洋地质构造、矿产预测和国防建设提供了重要支持。 展开更多
关键词 arma模型 海洋磁力测量数据 小波去噪
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基于ARMA模型的云南咖啡供给预警研究
15
作者 徐万璐 李宏 +2 位作者 辛双玲 王嘉诚 张仙 《中国林业经济》 2024年第5期9-18,共10页
云南省作为中国咖啡产业的核心产区,其咖啡产量在全国市场中占据主导地位。近年来,云南咖啡产量的显著波动对整个产业链造成了一定的冲击。鉴于此,确保云南咖啡产业的稳定性与安全性,进行咖啡供给的预警分析显得尤为重要。研究旨在通过... 云南省作为中国咖啡产业的核心产区,其咖啡产量在全国市场中占据主导地位。近年来,云南咖啡产量的显著波动对整个产业链造成了一定的冲击。鉴于此,确保云南咖啡产业的稳定性与安全性,进行咖啡供给的预警分析显得尤为重要。研究旨在通过构建一个有效的预警模型,对云南咖啡供给进行预测和风险评估。研究首先确定了云南咖啡产量年增长率作为警情指标,并选取了影响云南咖啡供给的关键因素作为警兆指标。为了进一步分析这些指标的动态关系,采用层次聚类分析法将指标划分为先行指标、同步指标和滞后指标。随后,利用灰色关联分析法对所选指标的合理性进行了评估,以确保模型的科学性和实用性。在此基础上,构建了ARMA(6,2)预警模型。通过2006—2021年的历史数据对模型进行了训练和验证。模型训练完成后,利用该模型对2022—2030年的云南咖啡产量增长率进行了预测。预测结果显示,ARMA(6,2)预警模型的预测值与实际观测值之间存在高度吻合,这表明所构建的模型在云南咖啡供给预警方面具有较高的准确性。 展开更多
关键词 咖啡供给 供给预警 arma模型 警兆指标 产量 云南
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基于ARMA-GARCH模型的中证绿色债券指数预测 被引量：2
16
作者 徐智琦 《商业观察》 2024年第17期72-75,82,共5页
文章选取了中证绿色债券指数2018年11月1日至2023年12月29日的日收盘价,通过Eviews10.0建立ARMA-GARCH模型预测其时间序列变化趋势并得出相应的结论,其实证结果表明:ARMA-GARCH模型可以有效地应用于绿色债券市场预测未来走势,其中静态... 文章选取了中证绿色债券指数2018年11月1日至2023年12月29日的日收盘价,通过Eviews10.0建立ARMA-GARCH模型预测其时间序列变化趋势并得出相应的结论,其实证结果表明:ARMA-GARCH模型可以有效地应用于绿色债券市场预测未来走势,其中静态预测结果优于动态预测,未来一定时间内绿色债券指数收盘价总体呈现向上增长趋势。这对投资者降低投资风险、挖掘投资机遇具有重要意义,便于投资者更好地制定投资策略,控制风险,进而获得更高的收益。 展开更多
关键词 绿色债券 arma-GARCH模型 时间序列模型 绿色债券指数
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基于ARMA模型的城乡居民收入差距预测分析--以安徽省为例
17
作者 刘炯 周敏 伍燕 《江苏航运职业技术学院学报》 2024年第1期89-95,共7页
ARMA模型是当前普遍应用的时间序列建模方法之一。选取安徽省1980—2020年的城乡居民收入差距数据为样本,借助EVIEWS9.0软件,针对绝对收入差距与相对收入差距先后构建ARIMA((1,4),1,0)与ARMA(1,3)模型,两个模型的样本内静态预测结果均... ARMA模型是当前普遍应用的时间序列建模方法之一。选取安徽省1980—2020年的城乡居民收入差距数据为样本,借助EVIEWS9.0软件,针对绝对收入差距与相对收入差距先后构建ARIMA((1,4),1,0)与ARMA(1,3)模型,两个模型的样本内静态预测结果均较好。分别利用所建立的两个模型,样本外动态预测2021—2023年安徽省城乡居民绝对收入差距依次为23756.7元、24846.8元与26094.6元,相对收入差距依次为2.563078元、2.563116元与2.563147元,以期为相关部门制定政策提供数据支持。 展开更多
关键词 arma模型 城镇居民收入 农村居民收入 差距 预测
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小波GRU-ARMA优化的InSAR监测沉降预测方法
18
作者 马志刚 杨国林 +3 位作者 刘涛 魏小强 石守军 陈皓轩 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第12期33-39,共7页
本文在长短时记忆神经网络-自回归滑动平均模型(LSTM-ARMA)的基础上,提出了基于小波门控循环神经网络-自回归滑动平均模型(GRU-ARMA)优化算法。首先使用小波降噪将InSAR原始时间序列分解成趋势项和噪声项,采用GRU循环神经网络滚动预测... 本文在长短时记忆神经网络-自回归滑动平均模型(LSTM-ARMA)的基础上,提出了基于小波门控循环神经网络-自回归滑动平均模型(GRU-ARMA)优化算法。首先使用小波降噪将InSAR原始时间序列分解成趋势项和噪声项,采用GRU循环神经网络滚动预测趋势项、ARMA模型预测噪声项;然后将趋势项和噪声项的预测值之和作为总的时间序列预测值,其优点为提高了各监测点的预测精度;最后选取阿干矿区2020—2023年最严重沉降区域的多个点(CP0001、CP0007和CP0009)为例进行了研究。试验结果表明,基于小波优化组合模型的预测精度高于传统单一模型GRU/LSTM的预测精度;相较于LSTM-ARMA模型,小波GRU-ARMA优化模型的预测效果更稳定,是一种地表沉降预测的有效思路和方法。 展开更多
关键词 SBAS-InSAR 小波GRU-arma优化模型 地表沉降预测 逐点预测 面域预测
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广义时变ARMA模型参数函数的确定方法 被引量：13
19
作者 傅惠民 王治华 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2004年第6期636-641,共6页
提出一种确定广义时变ARMA模型参数函数的方法。该方法首先求得时间序列的均值函数和方差函数 ,并将广义时变ARMA模型转化为时变ARMA模型 ,然后通过样本周期图和多点平均方法得到时变参数的函数形式 ,再分别采用最小二乘法和极大似然法... 提出一种确定广义时变ARMA模型参数函数的方法。该方法首先求得时间序列的均值函数和方差函数 ,并将广义时变ARMA模型转化为时变ARMA模型 ,然后通过样本周期图和多点平均方法得到时变参数的函数形式 ,再分别采用最小二乘法和极大似然法确定其中的待定参数。从而将一个复杂的时变问题转变为相对简单的时不变问题进行处理。 展开更多
关键词 时间序列 非平稳序列 均值函数 方差函数 时变参数 时变arma模型 广义时变arma模型
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