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A Study of Wind Statistics Through Auto-Regressive and Moving-Average (ARMA) Modeling 被引量:1
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作者 John Z.YIM(尹彰) +1 位作者 ChunRen CHOU(周宗仁) 《China Ocean Engineering》 SCIE EI 2001年第1期61-72,共12页
Statistical properties of winds near the Taichung Harbour are investigated. The 26 years'incomplete data of wind speeds, measured on an hourly basis, are used as reference. The possibility of imputation using simu... Statistical properties of winds near the Taichung Harbour are investigated. The 26 years'incomplete data of wind speeds, measured on an hourly basis, are used as reference. The possibility of imputation using simulated results of the Auto-Regressive (AR), Moving-Average (MA), and/ or Auto-Regressive and Moving-Average (ARMA) models is studied. Predictions of the 25-year extreme wind speeds based upon the augmented data are compared with the original series. Based upon the results, predictions of the 50- and 100-year extreme wind speeds are then made. 展开更多
关键词 auto-regressive and Moving-Average (arma) modeling probability distributions extreme wind speeds
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对数回归-ARMA周期预测模型及其应用 被引量:1
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作者 赵凌 张健 陈涛 《水资源与水工程学报》 2010年第6期19-21,25,共4页
对成都市月供水量时序进行周期分析。在利用对数变换后的回归模型基础上,建立ARMA(1,5)时间序列模型,给出了月供水量时序的预测模型,并根据此模型对2010年全年月供水量进行预测。实例表明:本文提出的基于对数回归-ARMA月供水时序周期预... 对成都市月供水量时序进行周期分析。在利用对数变换后的回归模型基础上,建立ARMA(1,5)时间序列模型,给出了月供水量时序的预测模型,并根据此模型对2010年全年月供水量进行预测。实例表明:本文提出的基于对数回归-ARMA月供水时序周期预测模型,能更好地挖掘供水量时序的规律。 展开更多
关键词 auto-regressive模型 对数回归 季节效应 arma模型 城市供水量
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Parameter Estimation of Time-Varying ARMA Model 被引量:3
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作者 王文华 韩力 王文星 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 2004年第2期131-134,共4页
The auto-regressive moving-average (ARMA) model with time-varying parameters is analyzed. The time-varying parameters are assumed to be a linear combination of a set of basis time-varying functions, and the feedbac... The auto-regressive moving-average (ARMA) model with time-varying parameters is analyzed. The time-varying parameters are assumed to be a linear combination of a set of basis time-varying functions, and the feedback linear estimation algorithm is used to estimate the time-varying parameters of the ARMA model. This algorithm includes 2 linear least squares estimations and a linear filter. The influence of the order of basis time-(varying) functions on parameters estimation is analyzed. The method has the advantage of simple, saving computation time and storage space. Theoretical analysis and experimental results show the validity of this method. 展开更多
关键词 auto-regressive moving-average (arma) model feedback linear estimation basis time-varying function spectral estimation
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ARMA-GM combined forewarning model for the quality control
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作者 WangXingyuan YangXu 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2005年第1期224-227,共4页
Three forecasting models are set up: the auto\|regressive moving average model, the grey forecasting model for the rate of qualified products P t, and the grey forecasting model for time intervals of the quality cata... Three forecasting models are set up: the auto\|regressive moving average model, the grey forecasting model for the rate of qualified products P t, and the grey forecasting model for time intervals of the quality catastrophes. Then a combined forewarning system for the quality of products is established, which contains three models, judgment rules and forewarning state illustration. Finally with an example of the practical production, this modeling system is proved fairly effective. 展开更多
关键词 auto-regressive moving average model (arma) grey system model (GM) combined forewarning model quality control.
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成都市城区空气污染指数的时间序列分析 被引量:31
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作者 柴微涛 宋述军 宋学鸿 《成都理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2007年第4期485-488,共4页
根据成都市城区2001-2005年的大气污染监测资料,获取和分析成都市空气污染指数。采用时间序列分析方法,对空气污染指数建立自回归滑动平均模型模拟实测的空气污染指数,并对模拟结果进行了检验。结果表明:成都市空气污染状况具有夏... 根据成都市城区2001-2005年的大气污染监测资料,获取和分析成都市空气污染指数。采用时间序列分析方法,对空气污染指数建立自回归滑动平均模型模拟实测的空气污染指数,并对模拟结果进行了检验。结果表明:成都市空气污染状况具有夏季较好、其他季节较差的季节性交化规律。采用时间序列分析大气污染状况是可行性的。 展开更多
关键词 空气污染指数 大气污染 时间序列分析 自回归滑动平均模型
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无线传感器网络中缺失数据估计算法 被引量:2
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作者 邱保志 甄倩倩 唐耀华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第12期3457-3459,3464,共4页
为了提高无线传感器网络(WSN)中缺失数据估计值的精度,提出了一种自决策插值算法。该算法能够根据数据集的空间相关性以及缺失数据的连续性选择不同的缺失数据估计策略,并将自回归滑动平均(ARMA)模型引入到对缺失数据插值的研究中。与... 为了提高无线传感器网络(WSN)中缺失数据估计值的精度,提出了一种自决策插值算法。该算法能够根据数据集的空间相关性以及缺失数据的连续性选择不同的缺失数据估计策略,并将自回归滑动平均(ARMA)模型引入到对缺失数据插值的研究中。与传统缺失值估计算法相比,该算法不仅考虑到无线传感器网络的特性,而且考虑到数据集本身的特性。在真实数据集上测试结果表明,该算法提高了对缺失值估计的精度。 展开更多
关键词 无线传感器网络 缺失数据 插值算法 自回归滑动平均模型 空间相关性
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