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Characteristics Analysis on Short-Time Heavy Rainfall during the Flood Season in Shanxi Province, China 被引量:1
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作者 Xiaoting Tian Dongliang Li +2 位作者 Jinhong Zhou Yaqing Zhou Zexiu Zhang 《Journal of Geoscience and Environment Protection》 2019年第3期190-203,共14页
In order to provide a reference for the correct forecasting of short-term heavy rainfall and better disaster prevention and mitigation services in Shanxi Province, China, it is very important to carry out systematic r... In order to provide a reference for the correct forecasting of short-term heavy rainfall and better disaster prevention and mitigation services in Shanxi Province, China, it is very important to carry out systematic research on short-term heavy precipitation events in Shanxi Province. Based on hourly precipitation data during the flood season (May to September) from 109 meteorological stations in Shanxi, China in 1980-2015, the temporal and spatial variation characteristics of short-time heavy rainfall during the flood season are analyzed by using wavelet analysis and Mann-Kendall test. The results show that the short-time heavy rainfall in the flood season in Shanxi Province is mainly at the grade of 20 - 30 mm/h, with an average of 97 stations having short-time heavy rainfall each year, accounting for 89% of the total stations. The short-time heavy rainfall mainly concentrated in July and August, and the maximal rain intensity in history appeared at 23 - 24 on June 17, 1991 in Yongji, Shanxi is 91.7 mm/h. During the flood season, the short-time heavy rainfalls always occur at 16 - 18 pm, and have slightly different concentrated time in different months. The main peaks of June, July and August are at 16, 17 and 18 respectively, postponed for one hour. Short-time heavy rainfall overall has the distribution that the south is more than the north and the east less than the west in Shanxi area. In the last 36 years, short-time heavy rainfall has a slight increasing trend in Shanxi, but not significant. There is a clear 4-year period of oscillation and inter-decadal variation. It has a good correlation between the total precipitation and times of short-time heavy rainfall during the flood season. 展开更多
关键词 FLOOD season Short-time HEAVY RAINFALL Temporal and Spatial Distribution SHANXI PROVINCE
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Average Power Function of Noise and Its Applications in Seasonal Time Series Modeling and Forecasting
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作者 Qiang Song 《American Journal of Operations Research》 2011年第4期293-304,共12页
This paper presents a new method of detecting multi-periodicities in a seasonal time series. Conventional methods such as the average power spectrum or the autocorrelation function plot have been used in detecting mul... This paper presents a new method of detecting multi-periodicities in a seasonal time series. Conventional methods such as the average power spectrum or the autocorrelation function plot have been used in detecting multiple periodicities. However, there are numerous cases where those methods either fail, or lead to incorrectly detected periods. This, in turn in applications, produces improper models and results in larger forecasting errors. There is a strong need for a new approach to detecting multi-periodicities. This paper tends to fill this gap by proposing a new method which relies on a mathematical instrument, called the Average Power Function of Noise (APFN) of a time series. APFN has a prominent property that it has a strict local minimum at each period of the time series. This characteristic helps one in detecting periods in time series. Unlike the power spectrum method where it is assumed that the time series is composed of sinusoidal functions of different frequencies, in APFN it is assumed that the time series is periodic, the unique and a much weaker assumption. Therefore, this new instrument is expected to be more powerful in multi-periodicity detection than both the autocorrelation function plot and the average power spectrum. Properties of APFN and applications of the new method in periodicity detection and in forecasting are presented. 展开更多
关键词 seasonAL time Series Forecasting seasonALITY Detection AVERAGE POWER FUNCTION of Noise AVERAGE POWER Spectrum AUTOCORRELATION Functions
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Time Series Analysis and Prediction of COVID-19 Pandemic Using Dynamic Harmonic Regression Models
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作者 Lei Wang 《Open Journal of Statistics》 2023年第2期222-232,共11页
Rapidly spreading COVID-19 virus and its variants, especially in metropolitan areas around the world, became a major health public concern. The tendency of COVID-19 pandemic and statistical modelling represents an urg... Rapidly spreading COVID-19 virus and its variants, especially in metropolitan areas around the world, became a major health public concern. The tendency of COVID-19 pandemic and statistical modelling represents an urgent challenge in the United States for which there are few solutions. In this paper, we demonstrate combining Fourier terms for capturing seasonality with ARIMA errors and other dynamics in the data. Therefore, we have analyzed 156 weeks COVID-19 dataset on national level using Dynamic Harmonic Regression model, including simulation analysis and accuracy improvement from 2020 to 2023. Most importantly, we provide new advanced pathways which may serve as targets for developing new solutions and approaches. 展开更多
关键词 Dynamic Harmonic Regression with ARIMA Errors COVID-19 Pandemic Forecasting Models time Series Analysis Weekly seasonality
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太行山复杂地形下华北暖季极端降水的时空分布特征
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作者 马丽 武永利 +2 位作者 董春卿 郝婧宇 李娜 《大气科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期438-449,共12页
基于2012—2021年5—9月华北五省的逐日降水资料和台站地形高度数据,统计分析了华北全区及各子区域极端降水事件的降水量及其强度和频次的时空分布特征;并运用地理加权回归(GWR)模型分析得到极端降水事件的降水量、强度及频次与海拔高... 基于2012—2021年5—9月华北五省的逐日降水资料和台站地形高度数据,统计分析了华北全区及各子区域极端降水事件的降水量及其强度和频次的时空分布特征;并运用地理加权回归(GWR)模型分析得到极端降水事件的降水量、强度及频次与海拔高度之间的关系。结果表明:1)华北区域极端降水量的时间变化均呈多波动特征且区域差异性显著,太行山以西高原和以东平原降水频次多、波动明显且强度较弱,太行山南段以南平原降水频次少、变化平缓而强度明显偏强。2)极端降水量的空间分布呈现南北少、中间多的型态分布,降水量大值区分别位于燕山东南侧和太行山南段晋冀豫三省交界处;极端降水高频站点主要聚集在晋东南地区;日最大降水量超过300 mm的站点主要集中在太行山脉和燕山山脉与华北平原的过渡地带。3)华北区域38°N以北,极端降水量、降水频次、强度和日最大降水量均随海拔高度的升高而减小;38°N以南,山西南部临运地区降水量随海拔高度的升高而显著增加。由于降水频次和强度与地形均存在正相关而导致,太行山附近降水量随海拔高度的升高而减小的贡献主要在于降水强度而非降水频次。 展开更多
关键词 华北地区 暖季极端降水 时空特征 GWR模型 地形
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基于SARIMA-SVR模型的铁路货运量预测方法
5
作者 钱名军 李明鲡 黄鑫 《铁道运输与经济》 北大核心 2024年第9期83-94,共12页
鉴于铁路货运量受多种外部因素影响呈现显著的随机波动特征而难以准确预测,提出了SARIMA-SVR预测模型。首先,对全国铁路月度货运量序列进行季节时间序列(SARIMA)建模,得到模型的初始预测值及预测残差。其次,构建支持向量机(SVR)回归预... 鉴于铁路货运量受多种外部因素影响呈现显著的随机波动特征而难以准确预测,提出了SARIMA-SVR预测模型。首先,对全国铁路月度货运量序列进行季节时间序列(SARIMA)建模,得到模型的初始预测值及预测残差。其次,构建支持向量机(SVR)回归预测模型,将影响铁路货运量的外部因素作为模型输入项,SARIMA模型预测残差序列、月度货运量序列分别作为模型输出项,由此分别获得SARIMA模型预测残差的优化值以及SVR模型的货运量预测值。三是将优化后的SARIMA模型预测残差与其初始预测值相加,得到优化后的SARIMA模型预测值。四是再对优化后的SARIMA模型预测值和SVR模型预测值进行加权求和,得到SARIMA-SVR模型的预测结果。最后,对SARIMA-SVR模型进行消融实验验证模型有效性,并将该模型与经典预测模型进行测算精度对比。结果表明,SARIMA-SVR模型的预测精度优于单一模型和经典预测模型,在货运量预测方面具有良好的适用性。 展开更多
关键词 铁路运输 货运量预测 SARIMA-SVR模型 季节性时间序列 支持向量机
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我国2012—2021年4种肝炎流行趋势的时间序列分析和预测 被引量:3
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作者 马一鸣 丁勇 《南京医科大学学报(自然科学版)》 北大核心 2024年第1期72-79,共8页
目的:分析我国2012?2021年4种病毒性肝炎流行特征的季节性规律和长期趋势,探讨适合肝炎发病预测的时间序列模型,为科学防控肝炎提供参考依据和建议。方法:对我国2012年1月—2021年12月甲型、乙型、丙型和戊型肝炎的月发病例数进行时间... 目的:分析我国2012?2021年4种病毒性肝炎流行特征的季节性规律和长期趋势,探讨适合肝炎发病预测的时间序列模型,为科学防控肝炎提供参考依据和建议。方法:对我国2012年1月—2021年12月甲型、乙型、丙型和戊型肝炎的月发病例数进行时间序列的季节性分解,建立季节自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)和季节指数平滑模型(exponential smoothing model,ES),并对2022年1?8月4种肝炎的发病例数进行预测,并比较预测效果。结果:每年3月份是各类肝炎发病的高发期,10年期间,甲型肝炎总体保持下降趋势,乙型肝炎总体趋势有升有降,近年来有上升趋势;丙型肝炎总体呈上升趋势;戊型肝炎总体保持平稳趋势。乙型、丙型和戊型肝炎月平均发病例数分别为甲型肝炎的57.06倍、11.50倍、1.35倍。季节ES模型的预测效果要优于季节ARIMA模型。结论:我国乙型和丙型肝炎发病人数众多,要加强重点防控。时间序列的季节性分解可用于分析肝炎流行特征的季节性规律和长期趋势,季节指数平滑模型中水平、趋势和季节3个参数,能体现肝炎发病的流行规律,在肝炎发病预测中,具有模型简单、计算简便、预测精度高的优点。 展开更多
关键词 病毒性肝炎 时间序列 季节性分解 预测
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影响驴人工授精情期受胎率的因素分析
7
作者 张国庭 王琼 +8 位作者 托乎提·阿及德 努尔尼萨·莫拉尼亚孜 帕热哈提江·吾甫尔 阿布来提·苏来曼 阿米那木·买买提 依布热依木·吾布力 张建玲 宋智辉 肖海霞 《黑龙江动物繁殖》 2024年第4期11-15,21,共6页
为了提高母驴情期人工授精受胎率,试验选取新疆喀什地区的母驴为试验对象,对母驴不同生理状态、产驹天数、配种季节、配种次数、最后一次配种距离排卵的间隔时间、不同授精剂量和不同稀释液等7个方面因素开展了相关研究。结果表明:人工... 为了提高母驴情期人工授精受胎率,试验选取新疆喀什地区的母驴为试验对象,对母驴不同生理状态、产驹天数、配种季节、配种次数、最后一次配种距离排卵的间隔时间、不同授精剂量和不同稀释液等7个方面因素开展了相关研究。结果表明:人工授精2次、3次、4次和5次的情期受胎率显著高于1次(P<0.05),排卵前24 h和48 h人工授精的情期受胎率极显著高于排卵后0~24 h内授精(P<0.01),精液稀释后用注射器向子宫授精(原精)5~10 mL,情期受胎率极显著高于浓缩精液子宫角细管授精(原精)2 mL(P<0.01)。说明驴一个情期人工授精2~5次、最后一次配种距离排卵间隔时间为24~48 h可获得较高的情期受胎率,增加输精剂量可以提高母驴情期受胎率。 展开更多
关键词 母驴 人工授精 情期受胎率 生理状态 配种季节 配种次数 排卵后输精间隔时间 授精剂量
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强直性脊柱炎发病与二十四节气相关性研究 被引量:1
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作者 吴智龙 殷继超 +4 位作者 胡兴律 刘英纯 刘诗若 李霖 赵宇 《陕西中医》 CAS 2024年第1期75-79,共5页
目的:分析陕西地区近19年强直性脊柱炎发病与二十四节气间的相关性,从时间医学角度为因时制宜理论提供临床依据。方法:采用回顾性研究方法对西安市第五医院2002年2月4日至2020年2月3日收治的12645例强直性脊柱炎住院患者的病历资料进行... 目的:分析陕西地区近19年强直性脊柱炎发病与二十四节气间的相关性,从时间医学角度为因时制宜理论提供临床依据。方法:采用回顾性研究方法对西安市第五医院2002年2月4日至2020年2月3日收治的12645例强直性脊柱炎住院患者的病历资料进行分析,应用圆形统计分析确定其发病高峰节气及相对高峰期。结果:2002-2020年陕西地区强直性脊柱炎患者的在发病节气上具有集中趋势(Z=47.73,P<0.05),大暑(8月5日)是发病的高峰节气,相对高峰期为春分到大雪(3月21日至12月20日)。结论:强直性脊柱炎虽不是季节性流行病,但是其发病与气候、环境及二十四节气的变化有一定的影响,陕西地区强直性脊柱炎的发病节气具有一定的集中趋势,大暑前后是发病高峰期,提示应注意该节气期间疾病的预防和早期治疗。 展开更多
关键词 强直性脊柱炎 圆形统计分析 二十四节气 气候 因时制宜 发病季节
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广西恩城黑叶猴的日活动节律及活动时间分配
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作者 王景 黄乘明 +6 位作者 范鹏来 赵家新 黄容 李文华 李俊 姚维 周岐海 《野生动物学报》 北大核心 2024年第4期691-698,共8页
黑叶猴(Trachypithecus francoisi)为喀斯特石山生境特有的珍稀濒危非人灵长类动物,其种群面临严重的人为干扰,栖息地严重破碎化。2019年7月—2020年6月,以恩城国家级自然保护区的一群黑叶猴为研究对象,通过收集其活动节律和活动时间分... 黑叶猴(Trachypithecus francoisi)为喀斯特石山生境特有的珍稀濒危非人灵长类动物,其种群面临严重的人为干扰,栖息地严重破碎化。2019年7月—2020年6月,以恩城国家级自然保护区的一群黑叶猴为研究对象,通过收集其活动节律和活动时间分配数据来探究黑叶猴对破碎化石山生境的行为适应。结果表明:恩城黑叶猴日活动高峰出现在07:00—11:00和18:00—19:00。各活动的高峰期存在明显的季节性差异,与旱季相比,雨季上午的觅食高峰期提前约1 h,而下午的觅食高峰期延后约1 h,上午和下午的移动高峰期均提前约2 h。在恩城黑叶猴的日活动时间分配中,用于休息、觅食和移动的时间分别占日活动时间分配的42.81%、26.72%和27.00%,仅有2.30%和1.16%的时间用于理毛和其他行为。除理毛行为外,恩城黑叶猴用于其他行为的时间比例无明显的季节性差异,而旱季用于理毛的时间明显高于雨季。研究结果可为破碎化生境中黑叶猴的保护管理提供重要的科学依据。 展开更多
关键词 黑叶猴 活动节律 时间分配 季节性差异 破碎化生境
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基于周期特征提取的DLnet预测模型研究
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作者 廖雪超 黄相 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第10期46-49,54,共5页
现有的预测方法很少独立分析能源消耗的周期性特征。本文提出了一个短期办公建筑能耗预测模型(DLnet),以解决周期性能耗数据利用效率低下的问题。首先,利用STL对能耗数据的周期成分进行分解,通过网格搜索算法寻找能耗数据的最优周期;然... 现有的预测方法很少独立分析能源消耗的周期性特征。本文提出了一个短期办公建筑能耗预测模型(DLnet),以解决周期性能耗数据利用效率低下的问题。首先,利用STL对能耗数据的周期成分进行分解,通过网格搜索算法寻找能耗数据的最优周期;然后,根据最优周期构建周期块;再根据周期块的数据形状构建时间序列块数据;之后,利用长短期记忆(LSTM)对时间序列块数据和周期块数据进行训练和学习;最后,通过线性回归将时间序列块数据和周期块数据的预测结果进行融合。事实证明,所提出的模型的4个预测精度指标分别比LSTM模型高7%,21%,25%和26%。 展开更多
关键词 时序块 周期块 最佳周期 STL 长短期记忆
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圈养川金丝猴昼间行为节律及时间分配
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作者 朱爱玲 江志 +3 位作者 王彬婷 黄飞 楼毅 郑晓敏 《野生动物学报》 北大核心 2024年第1期26-34,共9页
通过了解圈养环境下川金丝猴(Rhinopithecus roxellana)的昼间行为规律,为饲养管理措施的完善和福利水平的提升提供依据。2022年1—12月,采用瞬时扫描取样法对杭州动物园9只川金丝猴昼间活动节律及时间分配进行研究。结果表明:09:00—11... 通过了解圈养环境下川金丝猴(Rhinopithecus roxellana)的昼间行为规律,为饲养管理措施的完善和福利水平的提升提供依据。2022年1—12月,采用瞬时扫描取样法对杭州动物园9只川金丝猴昼间活动节律及时间分配进行研究。结果表明:09:00—11:00和15:00—16:00是圈养川金丝猴的摄食高峰期;昼间活动中,休息占据了大部分时间(40.81%),其后依次是摄食(20.49%)、移动(17.09%)、理毛(11.04%)、拥坐(5.60%)、玩耍(3.41%)和其他行为(1.56%);昼间活动的时间分配存在季节性差异,摄食、相互理毛和拥坐行为占比在夏季最低,休息行为在夏季最高,冬季相互理毛和拥坐行为显著高于其他季节(p<0.05);不同年龄-性别组的时间分配也存在差异,青少年猴表现出更多的摄食和玩耍行为、更少的休息行为,成年雄性表现出更多的移动行为、更少的自我梳理行为,成年雌性具有更多的自我梳理和相互理毛行为(p<0.05);在参观面为玻璃隔断的情况下,外界干扰(游客)对其行为影响不显著(p>0.05)。 展开更多
关键词 圈养 川金丝猴 时间分配 季节性差异 年龄-性别组 外界干扰
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基于季节分解的混合神经网络的时间序列预测
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作者 徐筠雯 陈宗镭 +1 位作者 李天瑞 李崇寿 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S02期543-549,共7页
近年来,时间序列预测已经在金融、气象、军事等多个领域得到广泛应用。深度学习已开始在时间序列预测任务中展现巨大的潜力和应用前景。其中,循环神经网络在跨度较大的时间序列预测中容易出现信息丢失和梯度爆炸等问题。而Transformer... 近年来,时间序列预测已经在金融、气象、军事等多个领域得到广泛应用。深度学习已开始在时间序列预测任务中展现巨大的潜力和应用前景。其中,循环神经网络在跨度较大的时间序列预测中容易出现信息丢失和梯度爆炸等问题。而Transformer模型及其变种在使用注意力机制时通常忽略了时间序列变量之间的时序关系。为了应对这些问题,提出了一种基于季节分解的混合神经网络时间序列预测模型。该模型利用季节分解模块来捕获时间序列中不同周期频率分量的变化,同时通过融合多头注意力机制和复合扩张卷积层,利用全局信息和局部信息的交互获取数据之间的多尺度时序位置信息。最终,在4个领域的公开数据集上进行了实验,结果表明模型的预测性能优于当前的主流方法。 展开更多
关键词 时间序列预测 季节分解 注意力机制 扩张卷积 混合模型
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基于seasonal-trend-loess方法的符号化时间序列网络 被引量:3
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作者 汪丽娜 成媛媛 臧臣瑞 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第23期314-322,共9页
为了有效控制海量数据时间序列网络的规模并使得网络更贴近实际,符号化时间序列网络成为研究热点.结合周期性时间序列的seasonal-trend-loess方法和符号化转化方法,本文提出一种新的符号化时间序列建网方法.该方法考虑了单个数据值的状... 为了有效控制海量数据时间序列网络的规模并使得网络更贴近实际,符号化时间序列网络成为研究热点.结合周期性时间序列的seasonal-trend-loess方法和符号化转化方法,本文提出一种新的符号化时间序列建网方法.该方法考虑了单个数据值的状态又结合了序列的长远变化趋势.以符号模式为节点;依时间顺序推移,以节点间的邻接转换关系定义连边;根据转换方向和转换频次确定连边的方向和权重,建立有向加权网络.分别以航空旅客吞吐量时间序列和因特网流量时间序列为实验数据构建的两个时间序列网络,有明显差异的拓扑特征;进一步对移动通信语音时间序列做了实证分析,挖掘时间序列数据的本质规律. 展开更多
关键词 周期时间序列 seasonal-trend-loess方法 复杂网络 拓扑特征
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2000-2022年宁夏不同地理分区生长季植被覆盖度时空非平稳性特征
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作者 宋小龙 马明德 +3 位作者 王鹏 李陇堂 米文宝 宋永永 《生态环境学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期853-868,共16页
地表植被是土壤、水体与大气之间重要的连接物质。研究不同地理分区植被覆盖度(Fractional Vegetation Cover,FVC)时空非平稳性对区域生态环境保护与规划建设具有重要意义。基于MODIS13Q1 NDVI数据及其同期气象、地形、土壤、人类活动... 地表植被是土壤、水体与大气之间重要的连接物质。研究不同地理分区植被覆盖度(Fractional Vegetation Cover,FVC)时空非平稳性对区域生态环境保护与规划建设具有重要意义。基于MODIS13Q1 NDVI数据及其同期气象、地形、土壤、人类活动影响因子,明确不同地理分区FVC时空变化特征及其原因。结果表明:宁夏不同地理分区下的FVC差异显著,南部山区拥有较好的FVC水平。2000-2022年宁夏FVC呈现波动式增长趋势,南部山区FVC变化最为明显,平均增长速率为0.011/a。生长季多年平均空间格局分析说明宁夏高FVC主要集中在六盘山高山区、沿黄流域和清水河流域。23年间宁夏FVC低波动区域重点位于六盘山、沙坡头自然保护区、南华山以及吴忠市和银川市城建区域,中部干旱带高波动明显,Theil-Sen Median趋势分析显示南部山区增长趋势明显,引黄灌溉区有递减趋势,Mann-Kendall显著性检验说明宁夏越往南部FVC改善越显著,Hurst趋势进一步表明了南部山区和引黄灌溉区具有高持续特点,南部山区高山区、沙坡头自然保护区、甘城子以西、贺兰山石炭井、中宁县、贺兰县月牙湖乡等区域未来将维持稳定不变,沙坡头区香山一带反持续性显著,FVC有将会得到改善,贺兰山部分地区FVC较低且持续性较强有维持现状风险。宁夏不同地理分区FVC与影响因素时空非平稳特征明显,空间序列回归系数说明人类活动对FVC产生重要影响,时间序列回归系数说明了历史时期气候因素对FVC影响波动性大。该项研究可为宁夏不同地域生态保护、建设与可持续发展提供差异化对策提供参考。 展开更多
关键词 植被覆盖度 时空非平稳性 生长季 地理分区 趋势分析 宁夏
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堤防工程汛期实时安全风险综合评估 被引量:2
15
作者 万怡国 雷声 +3 位作者 王萱子 张磊 张洁 涂宜昌 《南昌大学学报(工科版)》 CAS 2024年第1期83-88,共6页
在出现洪涝灾害时,第一时间发现并及时处置险情是应急抢险的关键,如何提前配置防汛人力、物力等,一直是防汛指挥部门亟待解决的问题。为实时掌握堤防工程安全风险情况,结合一线防汛抢险实践经验,提出了一套数量适宜、指标内容易获取的... 在出现洪涝灾害时,第一时间发现并及时处置险情是应急抢险的关键,如何提前配置防汛人力、物力等,一直是防汛指挥部门亟待解决的问题。为实时掌握堤防工程安全风险情况,结合一线防汛抢险实践经验,提出了一套数量适宜、指标内容易获取的堤防工程安全风险评价指标体系,采用层次分析法、模糊综合评价法建立了评估模型,给定了评估标准,划分了堤防工程风险等级,并选取了2020年江西省遭受特大洪水引起的堤防险情进行典型案例分析。结果表明:选取的未溃口与发生溃口的堤防,其安全风险综合评估情况与堤防后续状况吻合性较好,堤防工程安全风险综合评估模型可为防汛指挥部门部署人力、物力等提供支撑。 展开更多
关键词 堤防工程 汛期 实时 安全风险 综合评估
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基于季节性时间序列模型的西藏那曲牧草生长预测研究
16
作者 汪书乐 雒伟群 +1 位作者 赵益民 嘎桑久美 《西藏科技》 2024年第1期76-80,共5页
为了保护西藏生态环境,了解牧草相关的生长情况,使用NASA提供的16天合成MODIS数据,以归一化植被指数(NDVI)作为牧草的生长覆盖特征指标,预测NDVI就可以更好地评估牧草的生长情况,以那曲市的NDVI为例,利用ARIMA和SARIMA模型进行预测,结... 为了保护西藏生态环境,了解牧草相关的生长情况,使用NASA提供的16天合成MODIS数据,以归一化植被指数(NDVI)作为牧草的生长覆盖特征指标,预测NDVI就可以更好地评估牧草的生长情况,以那曲市的NDVI为例,利用ARIMA和SARIMA模型进行预测,结果显示SARIMA模型有着良好精度预测,能够更好地评估牧草地生长情况。 展开更多
关键词 NDVI 季节性时间序列模型 预测 西藏那曲
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基于季节ARIMA模型对某三级综合性医院门诊量的预测研究
17
作者 陈文娟 林建潮 《中国医院统计》 2024年第3期185-188,共4页
目的 通过建立季节ARIMA模型,对浙江省某三级综合性医院门诊量进行预测,为医院合理配备门诊人力资源提供依据。方法 以2013年1—6月浙江省某医院门诊量数据为基线,利用SPSS软件构建季节ARIMA模型,对2023年7—12月的门诊量进行预测,通过... 目的 通过建立季节ARIMA模型,对浙江省某三级综合性医院门诊量进行预测,为医院合理配备门诊人力资源提供依据。方法 以2013年1—6月浙江省某医院门诊量数据为基线,利用SPSS软件构建季节ARIMA模型,对2023年7—12月的门诊量进行预测,通过对比门诊量实测值,评价季节ARIMA模型预测门诊人次的精度。结果 该综合性医院门诊量呈现逐年上升趋势,并呈现周期性波动的特征。拟合的最优季节ARIMA模型为ARIMA(0,1,1)(1,0,1)12,BIC(贝叶斯信息准则)为5.273,MAPE(平均绝对百分误差)为14.265,R2(模块决定系数)为0.408,总体相对误差为1.83%,预测结果良好。结论 季节ARIMA模型较好地模拟了该三级综合性医院门诊量在时间序列上的变化趋势,为该院门诊量的短期预测提供理论依据。 展开更多
关键词 季节ARIMA 门诊人次 时间序列分析 预测模型
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再论中小学变压器指标调研
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作者 吴双 银雪 黄秋宇 《建筑电气》 2024年第2期22-28,共7页
根据近年来中小学工程设计,对现阶段不同类型的中小学校在不同季节、不同时间段、不同类别建筑用电情况进行调查、研究、总结,绘制调研中小学的全年总用电量变化曲线图,不同季节某日变压器负载变化曲线图,教学楼、宿舍、食堂等不同类型... 根据近年来中小学工程设计,对现阶段不同类型的中小学校在不同季节、不同时间段、不同类别建筑用电情况进行调查、研究、总结,绘制调研中小学的全年总用电量变化曲线图,不同季节某日变压器负载变化曲线图,教学楼、宿舍、食堂等不同类型建筑不同季节某日用电功率变化曲线图,分析其特点,总结调研学校各类别用电负荷的单位面积用电量指标、用电时段、需要系数,供设计参考。 展开更多
关键词 中小学 不同季节 不同时间 不同类别建筑 用电量变化曲线 各类别用电负荷 用电时间 需要系数
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哈密市伊吾县峡沟水库集水区汛期降水特征
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作者 杨霞 江远安 +2 位作者 张林梅 李朋伦 肖俊安 《干旱区研究》 CSCD 北大核心 2024年第5期753-764,共12页
水库对区域经济发展和人民生活都具有重要作用,近年来新疆极端降水频发,对水库安全影响较大,目前针对新疆水库降水的研究较少,不能有效为水资源利用和水库调度等提供科学参考。本文利用伊吾国家气象站1961—2022年逐日降水资料和2009—2... 水库对区域经济发展和人民生活都具有重要作用,近年来新疆极端降水频发,对水库安全影响较大,目前针对新疆水库降水的研究较少,不能有效为水资源利用和水库调度等提供科学参考。本文利用伊吾国家气象站1961—2022年逐日降水资料和2009—2022年逐小时降水资料,分析新疆哈密市伊吾县峡沟水库集水区不同时间尺度和不同等级降水的长期变化特征,结果表明:(1)1961—2022年汛期,峡沟水库集水区平均降水量呈弱增加趋势,最大连续无降水日数呈显著增加趋势;总降水日数和最大连续降水日数均呈显著减少趋势,降水量增加,降水日数显著减少,可能导致该区域的降水强度进一步增强。(2)汛期降水以小雨为主,过去62 a,该区域小雨和中雨的日数呈减少趋势,大雨和暴雨的日数呈增加趋势;暴雨雨量占汛期总降水量的比例最高接近50.0%,暴雨雨量增加是峡沟水库集水区汛期降水量增加的主要原因。(3)降水量日变化呈现随降水等级加强,大值时段逐渐前移的特征,即小雨的大值时段出现在下午,中雨在中午,大雨在上午,暴雨在早晨。除暴雨外,其他等级降水频次的高值时段均在白天。各等级降水平均降水强度的日变化曲线均呈多峰型,且差异较大;小雨和中雨的累计降水频次与累计降水量的关系比降水强度更密切,大雨和暴雨的平均降水强度与累计降水量的关系则比累计降水频次更密切。 展开更多
关键词 不同时间尺度 不同等级 降水 汛期 峡沟水库
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计及季度趋势变时间步长风速仿真模型及应用
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作者 帅小涵 缪书唯 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期132-141,共10页
为提高风电并网系统充裕度评估精度,提出计及季度趋势的变时间步长风速仿真模型。该模型应用奇异谱分析从风速样本中提取季度趋势和随机波动分量,应用线性插值和奥恩斯坦-乌伦贝克过程对两分量建模,产生任意时间步长的仿真风速样本。将... 为提高风电并网系统充裕度评估精度,提出计及季度趋势的变时间步长风速仿真模型。该模型应用奇异谱分析从风速样本中提取季度趋势和随机波动分量,应用线性插值和奥恩斯坦-乌伦贝克过程对两分量建模,产生任意时间步长的仿真风速样本。将该模型嵌入蒙特卡罗模拟法,提出风电并网系统的季度充裕度评估方法。应用该模型仿真某观测站风速样本,评估风电并网IEEE-RTS发电系统的季度充裕度,结果表明,该模型可产生与实测风速样本统计指标等特征接近的任意时间步长仿真风速样本,且季度充裕度评估精度较高。 展开更多
关键词 风速仿真 季度趋势 变时间步长 奇异谱分析 充裕度评估
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