面向技术发展脉络分析的专利引证类时序模型及图谱研究

对技术发展脉络进行分析有助于精准把脉技术创新方向,有效识别优先发展技术领域。以具有引证关系的专利为数据源,结合引证频次和引证层级提出专利引证相关度计算公式,根据专利引证相关度筛选在技术发展过程中起核心作用的专利作为研究数据集。对该研究数据集进行主题类域划分,引入时间序列,构建技术主题、技术领域和时间序列的三维类时序模型,并基于该模型绘制多维专利引证知识图谱用于多层次技术发展脉络分析。选取挥发性有机物治理技术领域进行实证分析,构建该领域一项技术的专利引证知识图谱,从多个维度分析其发展脉络,发现该技术由分离技术领域、无环或碳环化合物技术领域融合发展而来,从而验证研究方法的有效性。

基于灰色时序模型的居民住宅沉降观测施工分析

居民住宅沉降观测施工是建筑工程至关重要的环节之一,对确保建筑物结构安全、居民生命财产安全具有重要意义。文中研究了居民住宅沉降观测施工中灰色时序模型的具体应用,通过对沉降观测数据的收集和整理,结合灰色时序模型原理,对居民住宅沉降行为进行建模和预测,以期提供科学、可靠的数据支持和决策参考。

城市燃气短期周期负荷预测的时序模型

中国天然气工业将把局限在一个城市内的独立的燃气管网带入跨区域的、全国联网的、甚至与国际天然气管网相连接的天然气网络大系统 ,这就要求我国目前的燃气系统在功能上要有实质的进步 ,包括系统的信息采集与处理 ,建立运行在城市间的天然气网络优化调度系统 ,季节调峰和事故应急功能的地下储气库等。所有这些功能都离不开对燃气负荷的研究 ,时序模型的研究对于城市燃气负荷预测有重要的意义。文章对短周期负荷的数学模型进行了深入的研究 ,提出了用Fourier级数描述的数学模型 ,并给出了判断隐含周期项数和计算模型参数的方法。

江苏省耕地后备资源的空间分异及开发时序模型研究

该文运用数理统计分析耕地后备资源数量和类型的空间分异特征与分布规律,构建以投入产出比为基础,并以耕地转化潜力系数、耕地后备资源密集度系数加以修正的耕地后备资源开发时序模型,得到江苏各地区耕地后备资源的开发时序。研究结果表明,江苏省耕地后备资源具有明显的空间分异特征,根据开发时序模型提出江苏省各地区耕地后备资源的开发利用建议。

汽车道路随机不平顺的时序模型重构

汽车道路时域模型是基础性道路数据库的主体部分.基于道路频域统计数字特征或基于道路测量数据序列,用时间序列方法建立道路时域模型是一种有效且普适的时域道路建模方法.在对道路描述特征进行分析的基础上,给出了标准道路在指定功率谱密度下和非标道路在实测子样数据下两类不同道路模拟的技术路线,对时序道路建模过程、原理和应用进行了分析,得到了道路时域重构的AR和ARM A模型.仿真实例表明了时序道路模型重构的合理性和高效性.

时鲜农产品价格预测的ARIMA时序模型构建与应用

掌握农产品价格变化规律,了解农产品价格变化趋势,将有利于正确引导农产品流通和农业生产,实现农产品区域供求平衡;能为政府和农户提供结构调整的依据,有效提高农民效益。针对农产品价格这一重要问题的研究,以南京市青椒价格为例,构建非平稳时间序列ARIMA(p,d,q)模型(ARIMA:Auto Regressive Integrated Moving Average,自回归求和平均),描述并预测时鲜农产品价格的动态变化。结果表明ARIMA(0,1,1),(0,1,1)模型能很好地模拟并预测时鲜农产品价格,为农产品市场信息的准确预测提供重要方法。图6,表3,参8。

基于诱发因素作用特征的滑坡变形时序模型

降雨、库水位变化是滑坡发生的主要外在诱发因素,降雨和库水位变化的滞后性和周期性是滑坡变形的重要作用特征。考虑降雨及库水位变化的滞后性和周期性对滑坡累积位移的影响,直接将降雨和库水位变化作为滑坡变形位移预测的影响变量,建立多元时序模型。以三峡库区秭归县白水河滑坡为例,首先用灰色模型提取趋势项位移,然后利用滞后的降雨量和滞后的库水位的变化量预测当期的周期项位移,最后将趋势项位移与周期项位移叠加,得到滑坡累积位移的预测值。结果显示,此方法能够很好地反映滑坡诱发因素对滑坡变形的动态影响,预测的平均绝对误差为1.97%,预测精度较高。

多步预测的降水时序模型

该文设计了一个能作多步预报的时间序列模型,先生成时间序列及其差分的均生函数,再运用双评分准则对所有均生函数延拓序列作粗选和精选,以期建立一个拟合和预报效果均好的模型。就长江中下游6—8月降水总量的序列进行了计算,证实该模型可用在制作逐年气候预报或分月长斯预报中。

时序模型在四川盆地土壤水分动态预报中的应用

针对土壤水分含量的非平稳随机特性 ,建立了预报丘陵旱坡地土壤水分动态的季节性时序模型。用该模型对 0～ 30cm和 2 0～ 30cm土层的水分含量长期预报进行了探讨 ,结果表明 。

一种新型混合式汽车继电器时序模型的建立

对混合式汽车继电器设计过程中的关键问题——电力电子器件与传统电磁式继电器的时序配合进行了理论分析和计算。根据混合式继电器的基本原理,建立了新型的混合式汽车继电器的时序逻辑模型,采用高频脉冲驱动方式使电力电子器件在继电器动态过程导通,并根据触头在电弧作用下的热力学方程,求解了造成电弧侵蚀的最小脉冲宽度,从而优化了混合式继电器的时序控制模型。样机试验表明,在有效保证系统无弧通断的条件下,大大减少了电力电子器件的发热,使电力电子器件无需加装散热片,为系统的小型化奠定了基础。

一类洪水预报的非线性时序模型——指数自回归模型

作为雨洪系统的输出——洪水时间序列，它包含了系统中各种变量的过去信息，同时蕴含着大量关于系统演变的规律和趋势，这样的时间序列往往是不可逆的，非性线相依的偏态序列，并且存在着广泛的频幅相依特性。在进行洪水预报时，传统法多采用线性化技术，但预报精度并不理想，因此要提高预报精度，有必要考虑洪水的非线性特性。基于此，本文用指数自回归模型进行洪水预报研究，实例分析表明该模型可提高洪水预报精度。本文的尝试工作为洪水预报提供了一种可行的模型。

基于鲁棒LS-SVM的ARMA时序模型研究

对时序数据建模与辨识技术进行了分析,提出了使用鲁棒LS-SVM算法建立ARMA时序预测模型。该模型是在LS-SVM的约束条件中加入鲁棒特性和时序模型参数,使之在求解的过程中对孤立点与噪声不敏感,并且能准确地辨识时序模型参数。考虑到高炉的热状态的输入输出数据集间存在着复杂非线性时序上的关系,通过用基于鲁棒LS-SVM的ARMA模型预报铁水中硅的含量,从而达到了预测高炉热状态的目的。说明了该模型在对非线性时间序列预测精度和稳定性上具有明显的优越性,为稳定钢铁质量和生产工艺创造了良好条件。

关于对时序模型定阶方法的研究

In this article,authors make a systematical induction and classification to methods of time series model in articles at home and abroad.After comparison and analysis to each method,they give the judgement,and study the applicable conditions for each method.

灰色理论与时序模型的发动机状态监测分析

针对目前发动机磨损状态监测中磨粒数量预测方法存在的问题,提出了基于灰色理论与时序模型相结合的预测方法,建立了灰色时序组合模型.通过灰色GM(1,1)模型模拟数据宏观变化趋势,并用时序AR(P)模型建立了残差序列以模拟数据微观变化趋势.通过对实测数据进行检验与比较,证明该组合模型在发动机状态监测中具有更好的预报效果.

多种时序模型的建模比较

本文通过不同的时间序列模型对同一批数据的建模及预报，在不同的模型间进行了比较，并且根据原始数据的性质指出了一些时间序列模型的适用范围，

预测大气CO_(2)浓度的非线性时序模型

提出了用双线性模型预测大气ＣＯ２浓度序列的一套简便方案．实例计算结果表明，该方案具有实用性和通用性，在各种非线性时序预测中具有重要的理论意义和广泛的应用价值。

自适应时序模型在地下工程位移预报中的应用

自适应时序模型的基本原理就是将自适应滤波理论应用于自回归时序AR(n)模型中。该模型在一定程度上根据量测数据和估计结果自行调整模型参数,通过递推算法自动地对模型参数加以修正,使其接近某种最佳值,即便在尚不完全掌握序列特性的情况下也能得到满意的结果。通过对山东龙口洼里煤矿一回采巷道金属支架的收敛位移和北京地铁王—东区间隧道北正线中洞断面收敛位移进行自适应建模,预报结果表明,此方法可行,预报结果也令人满意。

非线性时序模型的Harris遍历性质

有关非线性时间序列模型的研究,早已引起了人们的广泛重视,针对门限自回归、双线性等一些常见模型的辨识算法、参数估计及其统计性质的研究也日趋完善,但直接对模型本身概率性质的探讨目前尚处起步阶段,在这方面,近年来关于一般状态马氏链的遍历性研究为我们提供了新的思路和方法。 1概念介绍设{X_n}为时齐马氏链,状态空间(X,F),其中,σ-代数F有限或可列生成,P^n(x,A)为{X_n}的n步转移概率。定义1称{X_n}为遍历,如存在(X,F)上的概率测度π。

地铁变形监测小波去噪与灰色-时序模型研究

近年来,我国城市建设迅速发展,路面交通不堪重负,发展地下交通成为一种趋势,由此引发的地表沉降是值得我们重视的问题。以河南省某市市民文化服务区地下交通工程为例,进行了小波去噪及灰色时序模型的研究。针对观测数据中存在的粗差,采用多种小波模型进行探测、剔除工作。在此基础上建立灰色预测模型、时间序列预测模型以及两者的组合模型。结果表明灰色模型对于波动性数据处理效果不佳,而时间序列模型短期预报比较精确,组合模型能够兼顾数据的波动性和趋势性,预测精度最高,能够满足地铁区间隧道地表变形精度要求。

一类无穷阶线性时序模型

本文首先将通常的线性序列中的一大部分用有限参数形式表示，使得对线性时间序列的研究比通常的ＡＲＭＡ模型更为广泛；然后利用这种形式建立了时域中的等价Ｂｌｏｏｍｆｉｅｌｄ模型，并在时域中进行了初步的研究，给出的两个应用实例说明了这种做法的意义和实用价值．