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基于IDMOA优化ARMA-LSTM-XGBoost的鸟击风险预测模型
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作者 黄敏 宋广韬 +2 位作者 吴涛 王占海 陈奇 《工业安全与环保》 2026年第1期1-5,共5页
为提高鸟击风险的预测精度,提出一种基于改进侏儒猫鼬算法(IDMOA)优化ARMA-LSTMXGBoost的鸟击风险预测组合模型,即IDMOA-ARMA-LSTM-XGBoost模型。首先,基于民航安全管理体系风险计算理论,结合鸟击历史事件数据,提出鸟击风险量化指标,即... 为提高鸟击风险的预测精度,提出一种基于改进侏儒猫鼬算法(IDMOA)优化ARMA-LSTMXGBoost的鸟击风险预测组合模型,即IDMOA-ARMA-LSTM-XGBoost模型。首先,基于民航安全管理体系风险计算理论,结合鸟击历史事件数据,提出鸟击风险量化指标,即月鸟击平均风险;其次,引入动态权重、自适应扰动及基于距离的社交行为对DMOA进行改进,用于优化ARMA-LSTM-XGBoost组合模型关键参数;再次,利用真实案例数据验证IDMOA-ARMA-LSTM-XGBoost组合模型性能,并与未改进的DMOAARMA-LSTM-XGBoos组合模型进行对比。结果表明,相比于未改进的组合模型,IDMOA-ARMA-LSTMXGBoost的均方误差(MSE)降低了55.73%,决定系数R2提升了9.61%,模型较好地拟合了鸟击风险的历史序列,在鸟击风险预测预警方面展现出更高的准确率和可靠性。 展开更多
关键词 改进侏儒猫鼬算法(IDMOA) arma LSTM XGBoost 鸟击风险预测
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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
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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模型的原子干涉陀螺噪声滤波方法
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作者 牛克骁 刘元正 +1 位作者 王宇晨 黄晨煜 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第9期72-82,共11页
原子干涉陀螺仪作为下一代超高精度惯性传感器方案之一,在国防和基础科研领域具有重要应用价值和发展前景,但其复杂的噪声特性严重制约了其实际性能。针对这一关键性问题,提出了一种基于时间序列分析的ARMA模型与卡尔曼滤波相结合的噪... 原子干涉陀螺仪作为下一代超高精度惯性传感器方案之一,在国防和基础科研领域具有重要应用价值和发展前景,但其复杂的噪声特性严重制约了其实际性能。针对这一关键性问题,提出了一种基于时间序列分析的ARMA模型与卡尔曼滤波相结合的噪声抑制方法,旨在绕过复杂的噪声源物理建模环节,直接对陀螺输出信号进行整体建模与滤波处理。首先,通过一阶差分预处理的方式使陀螺输出数据满足ARMA模型的平稳性要求,采用AIC以及BIC准则经计算与对比后确定最优ARMA(2,1)模型参数。在此基础上,重点设计了量测噪声自适应卡尔曼滤波算法,通过实时估计量测噪声方差来动态调整噪声协方差矩阵,有效解决了传统定参滤波器的参数固化问题。对长达13 h的原子干涉陀螺输出数据进行处理与分析,实验结果表明,所提出的自适应卡尔曼滤波显著提升了陀螺性能:零偏稳定性从0.0766°/h提升至0.0550°/h(提升幅度可达28.2%),短期灵敏度优化26.7%,长期稳定性改善20.1%,这些改进效果显著优于定参滤波(仅提升8%)。此外,与非模型滤波方法(如低通滤波和小波去噪)相比,自适应卡尔曼滤波在模型匹配条件下展现出更优的噪声抑制效果。该研究提出的这一方法为解决原子干涉陀螺复杂噪声建模困难、提升其实际应用性能提供了一个切实可行的有效途径和技术方案。 展开更多
关键词 原子干涉陀螺 量子传感 arma 卡尔曼滤波
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广义时变ARMA模型参数函数的确定方法 被引量:13
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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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基于ARMA时间序列模型与Kalman滤波的微半球陀螺噪声研究
5
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
6
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
7
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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ARMA预测模型在液压挖掘机油液监测数据中的应用
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作者 孙国思 于涛 +2 位作者 张世萌 郭林 王伟 《设备管理与维修》 2025年第22期121-124,共4页
液压挖掘机作为煤矿行业的重要设备,其运行状态直接影响生产效率和安全性。油液监测是评估液压系统健康状况的重要方法,但是传统方法难以有效处理大量监测数据并准确预测油液性能变化趋势。提出将ARMA预测模型应用于液压挖掘机油液监测... 液压挖掘机作为煤矿行业的重要设备,其运行状态直接影响生产效率和安全性。油液监测是评估液压系统健康状况的重要方法,但是传统方法难以有效处理大量监测数据并准确预测油液性能变化趋势。提出将ARMA预测模型应用于液压挖掘机油液监测数据分析,旨在建立精准的油液性能预测模型,为设备预防性维护提供决策支持。 展开更多
关键词 arma 液压挖掘机 油液监测 数据分析 煤矿行业
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基于ARMA—RF的WTI原油价格预测
9
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
10
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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改进的灰色模型与ARMA模型的股指预测 被引量:12
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作者 吴朝阳 《智能系统学报》 2010年第3期277-281,共5页
当前基于灰色GM(1,1)模型和ARMA模型的组合模型GM-ARMA模型存在着2点不足:一是由于GM(1,1)模型不是最优的,导致了GM-ARMA模型也不是最优的;二是GM-ARMA模型并没有恰当地结合2个子模型,这也导致了GM-ARMA模型不是最优的.为此,首先引入数... 当前基于灰色GM(1,1)模型和ARMA模型的组合模型GM-ARMA模型存在着2点不足:一是由于GM(1,1)模型不是最优的,导致了GM-ARMA模型也不是最优的;二是GM-ARMA模型并没有恰当地结合2个子模型,这也导致了GM-ARMA模型不是最优的.为此,首先引入数据维度参数和白化背景值的系数2个参数来改进GM(1,1)模型,然后同时优化ARMA模型中的P、Q2个参数来改进GM-ARMA模型,称新的模型为RevisedGM-ARMA(RGM-ARMA)模型.实例证明RGM-ARMA的误差小于ARIMA和GM-ARMA模型,并且为组合模型的建立提供了新的思路. 展开更多
关键词 灰色模型 GM(1 1)模型 arma模型 GM-arma模型 股指预测
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改进GM(1,1)-ARMA模型的工业用水量预测
12
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GM-ARMA组合模型的全球年平均气温预测 被引量:4
13
作者 倪淑娜 唐波 蔡家辉 《中国新技术新产品》 2008年第12期9-10,共2页
针对全球年平均气温历史数据既有趋势性又有波动性的特点,提出用灰色系统理论与时间序列分析相结合的方法建立GM-ARMA组合模型来预测全球年平均气温。基于这个模型采用等维递补的预测方法预测出了过去十年内的全球年平均气温,通过与实... 针对全球年平均气温历史数据既有趋势性又有波动性的特点,提出用灰色系统理论与时间序列分析相结合的方法建立GM-ARMA组合模型来预测全球年平均气温。基于这个模型采用等维递补的预测方法预测出了过去十年内的全球年平均气温,通过与实际数据相比较发现该模型具有较高的预测精度。最后采用该组合模型预测出了未来十年内的全球年平均气温。 展开更多
关键词 全球年平均气温 GM(1 1) arma GM—arma 残差修正 等维递补
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小波变换和GM-ARMA组合模型的股指预测 被引量:7
14
作者 吴朝阳 《智能系统学报》 2011年第3期279-282,共4页
当前在利用小波分解和其他模型建立组合模型的过程中,对小波基方程的选择和分解层数并没有一个标准,基本上是通过经验和一些实验来决定这2个因素;而且很多利用小波分解建立的组合模型并不考虑模型之间相互的影响,对各个子模型的参数估... 当前在利用小波分解和其他模型建立组合模型的过程中,对小波基方程的选择和分解层数并没有一个标准,基本上是通过经验和一些实验来决定这2个因素;而且很多利用小波分解建立的组合模型并不考虑模型之间相互的影响,对各个子模型的参数估计采取各自独立的估计,从而导致预测结果不是最优.为此,提出了先对小波基方程和分解层数这2个特征进行参数化,然后定量地对所有子模型的特征参数进行统一、综合的评估,以达到建立最佳组合模型的目的.由于该组合模型是由小波分解、灰色模型和ARMA模型组合而成的,因此称为WGM-ARMA模型.股指预测的实例验证了WGM-ARMA模型大幅度地降低了预测误差,说明了该组合模型的有效性、实用性和可行性. 展开更多
关键词 小波分解 灰色模型 arma模型 GM—arma模型 股指预测
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基于时变ARMA序列的随机地震动模型 被引量:5
15
作者 曾珂 牛荻涛 《工程抗震与加固改造》 2005年第3期81-86,共6页
在研究结构的随机地震反应时,要用大量的符合场地条件的地震波作为输入。但强震历史记录却不是每个地区都有的,因此根据现有地震波建立符合场地条件的地震动模型具有重要意义。地震动具有很强的随机性和非平稳性,本文使用时变ARMA模型... 在研究结构的随机地震反应时,要用大量的符合场地条件的地震波作为输入。但强震历史记录却不是每个地区都有的,因此根据现有地震波建立符合场地条件的地震动模型具有重要意义。地震动具有很强的随机性和非平稳性,本文使用时变ARMA模型来建立地震动模型。为了使结果更具有普遍性,选用ElCentro波、Northridge波作为原波,分别利用作者编制的WINSIM程序建立了时变ARMA模型,并通过所建模型生成的模拟波与原波的比较,对模型的有效性进行了检验。 展开更多
关键词 地震动模型 arma序列 时变 arma模型 场地条件 随机地震 历史记录 非平稳性 模型生成 地震波 反应时 随机性 普遍性
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基于ARMA-ARCH模型的西安房价实证分析 被引量:2
16
作者 智慧 王悦帆 《山东社会科学》 CSSCI 北大核心 2013年第S1期232-233,共2页
本文选取西安市房价指数作为研究对象。首先通过建立ARMA模型,分析模型对房价指数波动变化。进而在此基础上加入ARCH效应,通过对ARCH效应的检验和调整,使模型通过检验,且能更好的反映实际。通过对两种模型的建立,可以看到在对模型加入A... 本文选取西安市房价指数作为研究对象。首先通过建立ARMA模型,分析模型对房价指数波动变化。进而在此基础上加入ARCH效应,通过对ARCH效应的检验和调整,使模型通过检验,且能更好的反映实际。通过对两种模型的建立,可以看到在对模型加入ARCH效应后模型的拟合优度更高。利用ARMA-ARCH模型对房价指数进行预测达到很好的效果。 展开更多
关键词 房价指数 DF单位根检验 arma模型 arma-ARCH模型
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多维ARMA(p,q)序列的新息预报 被引量:1
17
作者 孟昭为 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 1997年第3期123-126,共4页
讨论了多维ARMA(p,q)序列的新息预报,利用有限个观测值导出了预测公式.
关键词 多维arma过程 arma过程 新息预报 线性平稳预报
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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 被引量:1
18
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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趋势外推与ARMA组合模型对能源消费预测的应用 被引量:1
19
作者 斯琴 《内蒙古财经学院学报》 2010年第2期43-46,共4页
以内蒙古1985-2008年能源消费总量数据为基础,分别运用ARMA模型、趋势外推与ARMA组合模型进行能源消费的拟合,通过对比分析,得出二次抛物线趋势外推与ARMA(2,1)组合模型能更好地模拟内蒙古能源消费情况。文中运用此模型进行预测,其结果... 以内蒙古1985-2008年能源消费总量数据为基础,分别运用ARMA模型、趋势外推与ARMA组合模型进行能源消费的拟合,通过对比分析,得出二次抛物线趋势外推与ARMA(2,1)组合模型能更好地模拟内蒙古能源消费情况。文中运用此模型进行预测,其结果具有精度高、稳定性好等特点。通过对未来能源消费的预测可以为有效制定相关政策、实现资源的合理配置、实现可持续发展提供帮助。 展开更多
关键词 趋势外推与arma组合模型 arma模型 能源消费
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基于TGM-ARMA模型的地铁隧道结构沉降预测分析 被引量:5
20
作者 程丕 黄腾 李桂华 《工程勘察》 CSCD 北大核心 2010年第12期66-69,共4页
地铁隧道结构沉降主要受土层状况、地下水位、轨道荷载及周边环境等诸多因素影响,机理复杂,随机性强,而且随时间不断变化,难以用固定的数学模型表示,是一个非平稳的过程。据此,结合以灰色系统理论为基础的TGM(1,1)模型和以时间序列为基... 地铁隧道结构沉降主要受土层状况、地下水位、轨道荷载及周边环境等诸多因素影响,机理复杂,随机性强,而且随时间不断变化,难以用固定的数学模型表示,是一个非平稳的过程。据此,结合以灰色系统理论为基础的TGM(1,1)模型和以时间序列为基础的ARMA(n,m)模型各自的特点,建立了时变参数灰序模型TGM(1,1)-ARMA(n,m),并对地铁隧道主体结构沉降进行了分析与预报,结果表明时变参数灰序模型预测精度较高,且适用于中长期预测。因此,该组合模型在地铁隧道结构沉降预测分析中有较强的适用性,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 地铁隧道 TGM(1 1)模型 arma(n m)模型 TGM-arma模型 变形预测
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