海量实时序列数据指数平滑预测分割算法

时间序列分割是时间序列挖掘的重要任务之一。实时数据快速变化,数据量巨大,所以如何对实时数据进行快速而准确的分割很具有挑战性。提出基于指数平滑预测的滑动时间窗分割算法可以快速有效地分割在线实时数据,该算法基于滑动窗口和平滑指数算法,分析实时数据的统计特性,推导出序列的预测误差和压缩率之间的关系,通过序列预测的误差来判断分割点,加入校验环节提高算法的健壮性。通过本课题所使用的数据集以及公共数据集验证算法结果说明,该算法能够有效地在线检测出实时数据的分割点,并且时间复杂度较低。

基于指数平滑预测的高效变量喷灌方法

针对现有灌溉系统只能实现大田经验均一灌溉、缺乏决策指导的问题,基于田间Zig Bee无线网络实时采集的田间预埋水分传感器信息,提出一种基于二次平滑预测算法的变量灌溉指导数据处理方法,根据理论设定值自行调整平滑权重,使其预测数据达到最优,得到变量作业处方图;研制了基于PLC的喷灌机变量控制系统,通过模拟百分率计时器对喷灌机逐跨调节,并实时调整行走步长与速度,实现变量灌溉。田间对比试验结果表明,变量灌溉效率及节水方面均优于传统灌溉。

改进指数平滑预测的虚拟机自适应迁移策略

针对云数据中心虚拟机频繁迁移问题对虚拟机迁移时机进行研究,提出一种基于改进指数平滑预测的虚拟机自适应迁移策略.该策略采用双阈值和预测相结合的方法,连续判断负载状态触发负载预测,然后,根据历史负载值自适应地预测下一时刻主机负载状态并触发虚拟机迁移,实现主机负载平衡,提高迁移效率,降低能耗.经实验表明,该方法在能耗和虚拟机迁移次数方面分别可降低约7.34%和58.55%,具有良好的优化效果.

基于指数平滑预测模型的移动节点定位算法

针对无线传感器网络移动节点定位精度不足的问题,提出了一种基于指数平滑预测模型的移动节点定位算法,该算法利用指数平滑预测模型获得节点的速度信息和方向信息,然后根据节点的历史轨迹时间序列,应用H指数进一步精确采样区域,从而获得更接近于未知节点位置的高质量样本点.此外,通过高质量样本点构建"有效样本点矩形盒子",减少了节点采样次数.仿真结果表明,改进算法在不同的运动速度、锚节点密度等条件下,均提高了定位精度,表现出了较好的性能.

指数平滑预测方法引起供应链库存波动的传递函数分析

分析不同指数平滑预测模型对供应链库存波动的影响,建立不同指数平滑预测模型的传递函数模型,通过对不同指数平滑预测模型分别在阶跃函数、斜坡函数、二次曲线函数等不同激励函数输入下输出响应的Matlab仿真,说明零阶指数平滑预测模型没有导致供应链库存波动,1阶、2阶指数平滑预测模型将导致供应链库存波动;通过噪声带宽分别衡量不同指数平滑预测模型引起供应链库存波动的程度,并且通过匹配滤波的方法可以减少不同预测模型引起供应链的波动性。

指数平滑预测法研究的若干新结果

指数平滑预测法研究的若干新结果汪琥庭（合肥经济技术学院）ＳｏｍｅＮｅｗＲｅｓｕｌｔｓｏｆＥｘｐｏｎｅｎｔｉａｌＳｍｏｏｔｈｉｎｇＦｏｒｅｃａｓｔｉｎｇＳｔｕｄｙＷａｎｇＨｕｔｉｎｇＩｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｅｐｒｅｓｅｎｔｔｈｅｇｅｎｅｒａｌｉｚａｔ...

机械故障指数平滑预测的实验分析

指数平滑预测方法由于采用对时间序列加权平滑（平均）和非线性预测模型，而且计算简单方便，因此适用于车间现场机械故障预测。本文通过对滚动轴承的实验研究，分析了预测中权的选择和预测误差。

基于二次指数平滑预测的5G基站节能方案研究

5G网络在速率、时延、连接规模等关键性能指标上较4G网络有了显著变化,可以支撑多样化的业务场景和应用,但同时也给运营商带来了不断攀升的运营成本挑战。在典型的网络场景中,整网的45%左右为无线站点能耗,其中一半以上为无线基站的能耗,因此无线基站的降耗对网络节能至关重要。传统的节能方式需要人工分析大量设备数据,因为参数无法差异化设置,有可能会因参数设置不合理导致一些站点在话务繁忙时业务受损,影响网络性能,而有些站点在业务闲时,节能效果无法达到最大化。本文研讨的基于二次指数平滑预测法节能方案,可以实现不同场景、不同站点、不同时间、多制式网络协同节能,在保证网络KPI的基础上,使节能效果最大化,实现能耗与性能的最佳平衡。

利用季节指数修正指数平滑预测值对公路客运量进行预测

利用季节指数修正指数平滑预测值对公路客运量进行预测纪跃芝（吉林工学院基础部，长春１３００１２）公路客运量的预测，按时间长短分为短期、中期和长期预测．短期预测是制定年度、季度运输生产计划的基础，而中期（３—５年）和长期预测是制定企业经营运输方针、企业技...

建议使用指数平滑预测法

指数平滑预测法是一种特种加权平均法,通过对加权因子(平滑系数)的幂加权来预测经济指标趋势的方法。在目前,多数工业企业制订计划的业务中,此法的运用极为罕见,相反,大量业务计划有关指标都是运用简单加权或移动加权平均法来预测,这无疑给有关指标制订计划的科学性、可行性和先进性带来一定的影响。 相比较而言。

指数平滑预测法的运用

指数平滑预测法是用指数折扣加权平均的方法对一个动态数列进行递推预测的方法,在经济管理中有广泛的应用。本文着重研究了平滑系数α值和初始值S_0的确定问题,并以实例说明指数平滑预测法的运用。

基于“指数平滑预测法”水上交通事故预测分析及应对措施

文中介绍了黄浦江草临线至泰公线航段地处上海黄浦江下游水域通航环境情况,详细分析了该水域2002年～2012年期间发生的各类水上交通事故,采用"指数平滑预测方法"进行分析事故原因,预测2013年辖区通航情况,提出相多项应对措施,减少事故发生,提高航道通航安全,认真履行"让海洋更清洁,让航行更安全"的神圣使命。

基于灰色和指数平滑预测法的矿产品价格组合预测

矿产品价格是多金属矿区资源价值评估的主要参数之一。为了更加准确合理地确定矿产品价格,以2014年5月—2015年3月内蒙地区矿产品平均价格为依据,分别建立了矿产品价格的GM(1,1)模型和三次指数平滑模型,得出预测值,建立了矿产品价格的组合预测模型。预测结果表明,预测值的平均绝对偏差为0.347 2,预测精度大幅度提高,可以满足实际矿产资源价值评估的需求。

运用差分法改进指数平滑预测的研究

指数平滑法由于其简便易用的特点,是一种很受实际工作者欢迎的预测方法。但是指数平滑法是一种加权平均法,因此只能适用于大体呈水平型的发展,否则就会产生预測的滞后偏差。可是经济变量很难满足这样的条件,从而在很大程度上限制了指数平滑法的适用范围。对于这个问题,现有文献中提出的一些解决方法都是从改变指数平滑法的基本构造来考虑。

一种改进的自适应指数平滑预测模型

一种改进的自适应指数平滑预测模型张琳（财经学院）一、引言指数平滑法是短期经济预测中一种极为有效的方法。在运用指数平滑法时，如何确定平滑系数α是提高预测精度的关键，在一般的指数平滑法中，α─旦确定，在预测过程中就不能随意改变，这样的α不能及时反映预测目...

差分——指数平滑预测模型在医院管理统计中应用的探讨

建立差分－－指数平滑预测模型对我院１９９７年门诊总诊次进行趋势预测。预测模型分析表明，本模型为高精度预测模型，具有较好的自适应性。本例外推预测效果满意。

基于三次指数平滑法的三峡-葛洲坝间水域水上交通事故险情预测

长江三峡—葛洲坝水利枢纽两坝间航道长约38km,两坝间航道受三峡电站调峰及葛洲坝电站反调节的影响呈现J级航道的特点,通航环境复杂。本文介绍了两坝间航道通航环境情况,详细分析了该水域近年来发生的各类水上交通事故险情情况,基于指数平滑法对两坝间航道2022年全年水上通航情况进行预测分析,并提出相应的监管对策及措施,减少水上交通事故发生频次。

基于指数平滑–回归模型及灰色–回归模型的长三角物流需求预测分析

随着全国经济运行整体好转,长三角作为我国经济水平最高的地区之一,科学预测长三角区域物流需求有助于把握物流业未来的发展变化,为政府部门制定区域经济发展政策以增强地区经济活力提供重要参考依据。文章从宏观经济、对外开放程度、人口发展水平和人民生活水平四个维度选取6个典型指标作为多元回归因子,并通过灰色关联分析法分析各指标与长三角物流需求之间关联的程度,采用指数平滑–回归模型与灰色–回归模型分别对长三角区域的物流需求进行预测。其预测精度分析表明:指数平滑–回归模型在MAPE、MSE、MAE三个精度指标上均优于灰色–回归模型,指数平滑–回归预测模型效果优于灰色–回归预测模型,更适合对长三角物流需求进行中短期预测。预测结果显示未来五年长三角区域物流需求平均增速约为2.2%。结合预测结果,文章提出了相关管理建议以更好地促进长三角区域经济与物流业高质量发展。

基于多指数平滑预测模型的中长期需电量预测

在电力市场运营模式下,对电力负荷的科学、准确预测,对电力系统安全、经济运行,具有十分重要的意义。提出了一种基于多指数平滑模型的中长期需电量预测方法,并应用prony法对历史数据进行分析和处理,得到多指数平滑预测模型中的各个参数,从而预测其后几年的需电量。最后利用该模型,对某个地区的1996～1999年的年需电量进行预测,算例表明,该方法具有较高的预测准确度,是一种行之有效的中长期需电量预测方法。

指数平滑法在电力系统负荷预测中的应用

电力负荷预测是电力部门的重要工作之一,它对电力系统的规划、建设和运行起重要作用。文章用指数平滑方法进行中期电力负荷预测,所得结果对实际工作有积极作用。