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LS+Informer用于极移预报的方法研究
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作者 王丹丹 乔书波 +2 位作者 程栋梁 徐海龙 闫亚明 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2025年第9期899-904,共6页
为提高极移中长期预报精度,在传统LS+AR预报模型的基础上结合深度学习方法,提出LS+Informer(least-squares extrapolation and Informer)预报模型。以LS+AR预报模型和Bulletin A的预报结果为参考,采用平均绝对误差(mean absolute error,... 为提高极移中长期预报精度,在传统LS+AR预报模型的基础上结合深度学习方法,提出LS+Informer(least-squares extrapolation and Informer)预报模型。以LS+AR预报模型和Bulletin A的预报结果为参考,采用平均绝对误差(mean absolute error, MAE)作为评价指标。采用LS+Informer方法后,极移的PMX分量和PMY分量的中长期预报精度得到显著提升,幅度分别可达61.94%和64.86%。同时,在中长期(365 d)阶段可以将MAE值控制在10 mas以内。研究结果显示,在极移的中长期预报中,LS+Informer模型的预报精度明显优于LS+AR模型,且优于Bulletin A的预报结果。该结果表明,LS+Informer模型可有效应用于中长期极移预测。 展开更多
关键词 Transformer模型 Informer模型 ls+ar模型 极移 平均绝对误差
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极移短期预测的BiLSTM结合注意力机制研究
2
作者 阙海波 王乐洋 +1 位作者 吴飞 严凯玲 《地矿测绘》 2025年第2期1-5,共5页
极移是研究地球自转参数的重要内容之一。为此,基于国际地球自转服务组织提供的极移序列,构建了两个模型,分别是经典的最小二乘与自回归(LS+AR)模型和BiLSTM与注意力机制相结合的神经网络预测模型,旨在实现极移的短期预测。实验采用12... 极移是研究地球自转参数的重要内容之一。为此,基于国际地球自转服务组织提供的极移序列,构建了两个模型,分别是经典的最小二乘与自回归(LS+AR)模型和BiLSTM与注意力机制相结合的神经网络预测模型,旨在实现极移的短期预测。实验采用12年的基础序列,总共进行了40期的短期预测。结果显示:神经网络模型预测PMX、PMY分别小于4.2 mas、2.3 mas。尽管在1~10 d的超短期预测中,所提出的神经网络预测模型预测效果与LS+AR模型相比,预测精度提升并不显著;但在后20天的预测中,神经网络模型表现出更好的预测精度,在极移预测上有可行性。 展开更多
关键词 极移 短期预测 BilsTM模型 注意力机制 ls+ar模型
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基于LS-SVM和AR模型的油液光谱数据预处理研究 被引量:3
3
作者 徐超 张培林 +3 位作者 范红波 吴定海 李兵 张晓东 《润滑与密封》 CAS CSCD 北大核心 2010年第2期59-63,共5页
油液光谱分析技术可以检测出机械设备润滑油中各种元素的成分和浓度,但光谱分析数据受噪声、补油和换油的影响严重,不能很好地反映出机械设备的磨损情况。对光谱数据进行提升小波分解,通过分析细节信号,检测出野点;用LS-SVM对趋势项建模... 油液光谱分析技术可以检测出机械设备润滑油中各种元素的成分和浓度,但光谱分析数据受噪声、补油和换油的影响严重,不能很好地反映出机械设备的磨损情况。对光谱数据进行提升小波分解,通过分析细节信号,检测出野点;用LS-SVM对趋势项建模,对各层细节信息建立AR模型,分别预测出补、换油后及野点处的值并进行叠加;为提高预测精度,用QPSO对LS-SVM的参数进行了优化。结果表明:该方法能有效修正原始数据,从而提高对机械设备磨损状态监测和故障诊断的精度。 展开更多
关键词 发动机 光谱分析 ls-SVM QPSO ar模型
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利用LS+AR模型对UT1-UTC进行中长期预报 被引量:7
4
作者 雷雨 蔡宏兵 《时间频率学报》 CSCD 2016年第2期65-72,共8页
采用最小二乘(LS)与自回归(AR)模型相结合的方法,建立适合UT1-UTC预报的LS+AR模型。首先扣除UT1-UTC序列中的闰秒和固体地球带谐潮汐项,并对处理后的UT1-UTC序列作一次差分,然后对差分序列进行LS拟合,再用AR模型对LS拟合残差建模,... 采用最小二乘(LS)与自回归(AR)模型相结合的方法,建立适合UT1-UTC预报的LS+AR模型。首先扣除UT1-UTC序列中的闰秒和固体地球带谐潮汐项,并对处理后的UT1-UTC序列作一次差分,然后对差分序列进行LS拟合,再用AR模型对LS拟合残差建模,最后将AR模型预测值和LS外推值相加,得到差分序列预测值,再将预报的一次差还原,同时恢复闰秒和潮汐项,得到UT1-UTC预报值。通过与地球定向参数预报比较竞赛(EOP PCC)结果的对比表明,该方法的超短期(1-10 d)、短期(1-30 d)和中长期(1-500 d)预报精度均接近国际先进水平。同时以中国科学院国家授时中心(NTSC)每日例行预报的UT1-UTC为例进行了试验验证,进一步验证了LS+AR模型的有效性。 展开更多
关键词 地球自转参数 UT1-UTC 预报模型 ls+ar模型
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基于LS+AR模型的三种方式预报地球自转参数的比较 被引量:1
5
作者 雷雨 高玉平 蔡宏兵 《时间频率学报》 CSCD 2015年第1期52-60,共9页
为研究最小二乘(least squares,LS)模型和自回归(autoregression,AR)模型的组合(LS+AR)方法用于地球自转参数(Earth rotation parameters,ERP)的预报时,不同的预报方式对预报结果的影响,我们采用递推、迭代和间隔这3种预报方式对ERP进... 为研究最小二乘(least squares,LS)模型和自回归(autoregression,AR)模型的组合(LS+AR)方法用于地球自转参数(Earth rotation parameters,ERP)的预报时,不同的预报方式对预报结果的影响,我们采用递推、迭代和间隔这3种预报方式对ERP进行预报。结果表明,这3种方式对日长变化(length of day,LOD)所有跨度预报的精度相当,而递推方式在极移所有跨度的预报上表现出精度优势,间隔方式次之,迭代方式最差。在数据利用率和计算速度方面,递推和迭代方式的数据利用率高,但前者的计算量明显小于后者,而间隔方式的数据利用率低,但计算速度最快。 展开更多
关键词 地球自转参数 预报 ls+ar模型 递推方式 迭代方式 间隔方式
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GM+AR组合模型的TLS解算方法及其应用
6
作者 黄书华 姚宜斌 曹娜 《测绘地理信息》 2014年第2期31-34,共4页
变形体的变形量通常是一个非平稳时间序列,常常包含有趋势项和随机部分,因此,可以考虑建立GM+AR模型。使用GM模型提取趋势项,提取了趋势项的剩余部分建立AR模型。然而,在进行模型参数的估计时,由于GM模型和AR模型的系数矩阵都含有误差,... 变形体的变形量通常是一个非平稳时间序列,常常包含有趋势项和随机部分,因此,可以考虑建立GM+AR模型。使用GM模型提取趋势项,提取了趋势项的剩余部分建立AR模型。然而,在进行模型参数的估计时,由于GM模型和AR模型的系数矩阵都含有误差,传统的最小二乘(LS)法并未顾及到这一点,因而,采用LS法得到的结果并不是最优的。为了顾及系数矩阵的误差,将整体最小二乘(TLS)法引入到GM和AR两种模型的参数求解中。AR模型系数矩阵中的每个元素都是含有误差的,可以直接采用TLS法对每个元素进行改正;然而,GM模型有一列元素是固定的,并不需要改正,直接使用TLS法进行求解是不严密的,采用LS法和TLS法相结合的方法对GM模型进行参数的求解。通过具体的变形监测实例,验证了采用组合模型的LS-TLS解法具有比LS法更高的建模和预测精度。 展开更多
关键词 GM模型 ar模型 组合模型 变形监测 Tls ls—Tls
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基于AR模型KPCA-Weighted LSSVM的减振性能预测研究
7
作者 陈庆堂 黄宜坚 宋一然 《机床与液压》 北大核心 2014年第1期7-11,共5页
以磁流变减振系统为研究对象,建立了基于时间序列自回归模型核主元分析的加权最小二乘支持向量机预测模型,预测系统的减振性能。分析结果表明:这一预测模型降低了模型的复杂程度,具有较高的预测精度,适用于系统性能预测与实时状态监控。
关键词 磁流变减振系统 ar模型 核主元分析 最小二乘支持向量机
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LS+AR组合模型在大坝变形预报中的应用 被引量:1
8
作者 林爱军 《地理空间信息》 2016年第7期110-111,114,共3页
针对大坝变形监测数据的年周期性特点,建立了大坝变形监测序列的拟合外推模型,提出了利用最小二乘外推(LS)与自回归(AR)组合模型预报大坝变形监测数据的方法。通过实验比较说明,LS+AR组合与AR模型相比,在大坝变形监测的预报精度上有一... 针对大坝变形监测数据的年周期性特点,建立了大坝变形监测序列的拟合外推模型,提出了利用最小二乘外推(LS)与自回归(AR)组合模型预报大坝变形监测数据的方法。通过实验比较说明,LS+AR组合与AR模型相比,在大坝变形监测的预报精度上有一定程度的改善。 展开更多
关键词 年周期性 变形监测 预报 ls+ar组合模型
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LS+AR单差模型预报极移参数方法研究
9
作者 郭忠臣 孙朋 李致春 《宿州学院学报》 2020年第12期80-84,共5页
顾及极移序列与模型的适应性,对传统最小二乘联合自回归(LS+AR)模型预报极移的方式进行改进。对LS模型拟合后的残差序列作差分处理,通过增强残差序列的平稳性来提高残差序列与AR模型的适应度。通过实验可知,改进后模型的预报精度较传统... 顾及极移序列与模型的适应性,对传统最小二乘联合自回归(LS+AR)模型预报极移的方式进行改进。对LS模型拟合后的残差序列作差分处理,通过增强残差序列的平稳性来提高残差序列与AR模型的适应度。通过实验可知,改进后模型的预报精度较传统方式有一定提高,但根据预报跨度不同,精度提高程度略有差异。总体来说,极移Y方向(PMY)的提高略优于极移X方向(PMX)。PMY预报跨度为1天时,改进后模型的预报精度可提高97.5%,预报跨度为20~30天时,精度可提高30%~50%,与EOP PCC活动对比,PMX预报跨度为20~30天时,实验所用方法的预报精度均优于EOP PCC活动中的方法。 展开更多
关键词 极移 ls+ar模型 单差 短期预报 EOP PCC
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支持向量机高阶累积量AR模型的筛分效率研究 被引量:2
10
作者 施政中 黄宜坚 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第16期1965-1969,共5页
利用采集的概率筛筛分作业时主筛体的振动信号,建立高阶累积量AR模型。将AR模型系数作为LS-SVM模型的输入变量,建立LS-SVM筛分效率预测模型。将AR模型与LS-SVM结合实现对概率筛筛分性能的实时监测。
关键词 概率筛 筛分效率 高阶累积量 ar模型 最小二乘支持向量机
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顾及有效角动量与IGS超快解数据的极移预报方法 被引量:3
11
作者 魏娜 周雨欣 +3 位作者 许雪晴 楼益栋 戴小蕾 施闯 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1356-1367,共12页
极移高精度预报对卫星实时定轨、深空探测器导航等应用至关重要.本文提出了一种联合有效角动量(Effective Angular Momentum,EAM)与国际全球卫星导航系统服务组织(International GNSS Service,IGS)提供的超快解数据进行极移预报的方法.... 极移高精度预报对卫星实时定轨、深空探测器导航等应用至关重要.本文提出了一种联合有效角动量(Effective Angular Momentum,EAM)与国际全球卫星导航系统服务组织(International GNSS Service,IGS)提供的超快解数据进行极移预报的方法.该方法基于IGS超快解数据得到的极移第1天预报值,对引入EAM得到的极移预报结果进行校正,获得联合预报值.首先,基于LS(Least Squares)+AR(Auto-Regressive)模型实现了引入EAM的极移预报,相对国际地球自转与参考系统服务组织(International Earth Rotation and Reference Systems Service,IERS)提供的公报A数据,在超短期(第1~10天)预报跨度可以得到更高精度的极移预报结果,其中大气和海洋角动量发挥了主要作用.其次,鉴于IGS超快解数据精度高、更新快的特点,以IGS超快解为基础数据,基于LS+AR模型可以得到极移第1天预报值,其精度显著优于IERS公报A的极移第1天预报值.最后,利用第1天预报值对顾及有效角动量的预报结果进行校正获得了联合预报值,进一步提高了超短期极移预报精度(尤其是第1~5天).2020年7月24日—2022年1月30日间的联合预报结果表明:第1~20天的预报值总体优于IERS公报A的预报值.其中,第1~10天的预报精度显著提升,在预报第1天,X、Y方向预报值相对公报A预报值的精度提升分别可达39.5%~62.3%和24.5%~51.9%;在预报第10天,相对公报A预报值的精度提升分别可达28.0%~28.9%和21.9%~23.4%. 展开更多
关键词 极移预报 有效角动量 IGS极移超快解 ls+ar模型
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A new LS+AR model with additional error correction for polar motion forecast 被引量:8
12
作者 YAO YiBin YUE ShunQiang CHEN Peng 《Science China Earth Sciences》 SCIE EI CAS 2013年第5期818-828,共11页
Polar motion depicts the slow changes in the locations of the poles due to the earth's internal instantaneous axis of rotation. The LS+AR model is recognized as one of the best models for polar motion prediction.T... Polar motion depicts the slow changes in the locations of the poles due to the earth's internal instantaneous axis of rotation. The LS+AR model is recognized as one of the best models for polar motion prediction.Through statistical analysis of the time series of the LS+AR model's short-term prediction residuals,we found that there is a good correlation of model prediction residuals between adjacent terms.These indicate that the preceding model prediction residuals and experiential adjustment matrixes can be used to correct the next prediction results,thereby forming a new LS+AR model with additional error correction that applies to polar motion prediction.Simulated predictions using this new model revealed that the proposed method can improve the accuracy and reliability of polar motion prediction.In fact,the accuracies of ultra short-term and short-term predictions using the new model were equal to the international best level at present. 展开更多
关键词 nolar motion forecast. lsar model correlation coefficient additional error correction
原文传递
一种考虑PMX与PMY之间相关性的极移预报新方法 被引量:1
13
作者 王志文 王潜心 +1 位作者 何义磊 胡超 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2017年第11期1178-1182,共5页
提出采用多元回归模型(MAR)与最小二乘(LS)组合进行极移预报。该模型考虑极移PMX和PMY的LS拟合残差之间的相关性,采用PMX残差和PMY残差一起构建预报模型进行残差预报。通过与LS+AR预报结果的对比表明,LS+MAR模型的预报结果更优。此外,... 提出采用多元回归模型(MAR)与最小二乘(LS)组合进行极移预报。该模型考虑极移PMX和PMY的LS拟合残差之间的相关性,采用PMX残差和PMY残差一起构建预报模型进行残差预报。通过与LS+AR预报结果的对比表明,LS+MAR模型的预报结果更优。此外,通过与EOP_PCC预报结果的对比也说明,LS+MAR模型的短期极移预报精度能够达到国际先进水平。 展开更多
关键词 ls模型 ar模型 Mar模型 极移预报
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厄尔尼诺现象对极移短期预报的影响 被引量:1
14
作者 孙张振 徐天河 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2013年第5期16-20,共5页
为了减弱厄尔尼诺现象对极移预报的影响,分别利用不同拟合序列长度进行极移预报,研究表明:适当延长拟合序列长度至17-19年,可以更好地反映极移趋势,提高厄尔尼诺现象发生期间的极移预报精度。
关键词 极移 短期预报 ls+ar模型 厄尔尼诺 空间导航定位
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对分量进行联合解算的极移预报方法研究
15
作者 宋永志 于国栋 +2 位作者 陈连 何子清 孙明博 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2016年第5期26-28,77,共4页
为了提高极移预报的精度,该文提出结合极移的两个分量进行统一求解的极移联合预报方法:将极移的两个分量组成一个观测方程,并采用LS+AR模型对联合分量的确定项与随机项进行拟合。实验结果表明,文中采用的联合预报方法可以提高极移的预... 为了提高极移预报的精度,该文提出结合极移的两个分量进行统一求解的极移联合预报方法:将极移的两个分量组成一个观测方程,并采用LS+AR模型对联合分量的确定项与随机项进行拟合。实验结果表明,文中采用的联合预报方法可以提高极移的预报精度。 展开更多
关键词 极移 联合预报 ls+ar模型 预报精度
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基于偏最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测方法研究 被引量:19
16
作者 吉训生 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2010年第23期55-59,共5页
偏最小二乘(PLS)运算降低电力负荷数据之间的相关性,最小二乘支持向量机(LS-SVM)可以获得模型的全局最优预测效果,减少预测过程的运算量。介绍了PLS和LS-SVM的基本原理,给出了PLS-LS-SVM建立短期日电力负荷预测模型的过程,并用于某地区2... 偏最小二乘(PLS)运算降低电力负荷数据之间的相关性,最小二乘支持向量机(LS-SVM)可以获得模型的全局最优预测效果,减少预测过程的运算量。介绍了PLS和LS-SVM的基本原理,给出了PLS-LS-SVM建立短期日电力负荷预测模型的过程,并用于某地区2008年的用电日负荷预测,预测的平均相对误差和最大相对误差分别为0.685%和8.8599%。与基于AR(1)模型的预测结果相比,PLS-LS-SVM模型更高的预测准确性可为短期电力负荷预测提供有效依据。 展开更多
关键词 偏最小二乘 最小二乘支持向量机 电力负荷预测 ar(1)模型 预测误差
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利用小波分解改进极移预报模型 被引量:7
17
作者 赵丹宁 高蕊 雷雨 《武汉大学学报(信息科学版)》 EI CSCD 北大核心 2019年第12期1797-1801,共5页
为进一步提高极移预报精度,将小波分解引入极移预报中。首先利用小波分解对极移序列进行分解,分离低频分量与高频分量,然后对低频分量建立最小二乘外推模型,获得极移序列的趋势项外推值与残差序列,最后采用自回归(autoregressive,AR)模... 为进一步提高极移预报精度,将小波分解引入极移预报中。首先利用小波分解对极移序列进行分解,分离低频分量与高频分量,然后对低频分量建立最小二乘外推模型,获得极移序列的趋势项外推值与残差序列,最后采用自回归(autoregressive,AR)模型对高频分量与残差序列之和进行预报,最终极移的预报值为最小二乘外推值与AR模型预报值之和。结果表明,小波分解可以明显改善最小二乘外推与AR组合模型的极移预报精度,尤其对于中长期预报改善更为明显。 展开更多
关键词 极移 预报 小波分解 ls+ar模型 数据预处理
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连续肌肉电信号的辨识
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作者 蔡华 王志中 张海虹 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 1999年第4期361-365,共5页
以前对肌电信号的处理都是针对手工分割后的信号进行辨识,但实际应用中需要处理的是连续肌电信号。本文中采用了时域参数与频域参数相结合的方法对连续的肌电信号进行自动分割,然后再辨识分割后的肌电信号,取得了很好的结果。
关键词 EMG ar模型 ls算法 肌肉电信号 信号处理
暂未订购
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