为提高采煤工作面涌水量预测准确度,收集大量工作面涌水量观测数据进行整理、统计、分析,将涌水量稳定性、周期性和季节性特征考虑在内,提出1种基于数据驱动的完全自适应模态分解算法(CEEMDAN)和改进的混合时间序列模型工作面涌水量预...为提高采煤工作面涌水量预测准确度,收集大量工作面涌水量观测数据进行整理、统计、分析,将涌水量稳定性、周期性和季节性特征考虑在内,提出1种基于数据驱动的完全自适应模态分解算法(CEEMDAN)和改进的混合时间序列模型工作面涌水量预测方法。该方法利用CEEMDAN处理涌水量数据,构建麻雀搜索算法(SSA)优化的长短期记忆网络(LSTM)和自回归移动平均模型(ARIMA)并行级联而成的混合时间序列模型对工作面涌水量进行预测。研究结果表明:该模型预测结果与真实数据相差更小,平均绝对误差为6.36 m 3/h,均方根误差为10.6 m 3/h,模型拟合系数为0.95,更适用于工作面涌水量预测。研究结果可为矿井工作面涌水量预测及防控提供参考。展开更多
地理传感器时间序列具有复杂动态的语义时空相关性和地理时空相关性。尽管已经开发了各种深度学习模型用于时间序列预测,但很少有模型能专注于捕捉地理传感器时间序列内的多类型时空相关性。此外,同时预测多个传感器在未来某一时间步的...地理传感器时间序列具有复杂动态的语义时空相关性和地理时空相关性。尽管已经开发了各种深度学习模型用于时间序列预测,但很少有模型能专注于捕捉地理传感器时间序列内的多类型时空相关性。此外,同时预测多个传感器在未来某一时间步的值非常具有挑战性。为了解决上述问题,提出了一种自回归模型与深度神经网络的联合模型(Joint model of Autoregression and Deep Neural Network,J-ARDNN),用于处理地理传感器时间序列的多目标预测任务。在该模型中,空间模块用于捕捉不同序列间多类型空间的相关性,时间模块采用时间卷积网络来提取单个序列内的时间依赖关系。此外,还引入自回归模型来提高预测模型的鲁棒性。为了验证J-ARDNN模型的有效性和优越性,在不同领域的真实时间序列数据集上进行了充分的实验,结果表明,J-ARDNN模型的预测性能优于对比方法。展开更多
选定西湖龙井茶叶原产地的优质丰产茶园、普通丰产茶园、山林间茶园、种质资源圃和茶-林间作等5类代表性茶园,从2007年4月20日~12月26日,5 d 1次调查假眼小绿叶蝉种群数量,作为时间序列自回归模型的数据源。据此对自回归模型预测假眼...选定西湖龙井茶叶原产地的优质丰产茶园、普通丰产茶园、山林间茶园、种质资源圃和茶-林间作等5类代表性茶园,从2007年4月20日~12月26日,5 d 1次调查假眼小绿叶蝉种群数量,作为时间序列自回归模型的数据源。据此对自回归模型预测假眼小绿叶蝉种群动态的可行性、建模步骤及准确性验证进行了探讨。与其他相关预测模型相比,自回归模型显得简便易行实用。展开更多
文摘为提高采煤工作面涌水量预测准确度,收集大量工作面涌水量观测数据进行整理、统计、分析,将涌水量稳定性、周期性和季节性特征考虑在内,提出1种基于数据驱动的完全自适应模态分解算法(CEEMDAN)和改进的混合时间序列模型工作面涌水量预测方法。该方法利用CEEMDAN处理涌水量数据,构建麻雀搜索算法(SSA)优化的长短期记忆网络(LSTM)和自回归移动平均模型(ARIMA)并行级联而成的混合时间序列模型对工作面涌水量进行预测。研究结果表明:该模型预测结果与真实数据相差更小,平均绝对误差为6.36 m 3/h,均方根误差为10.6 m 3/h,模型拟合系数为0.95,更适用于工作面涌水量预测。研究结果可为矿井工作面涌水量预测及防控提供参考。
文摘地理传感器时间序列具有复杂动态的语义时空相关性和地理时空相关性。尽管已经开发了各种深度学习模型用于时间序列预测,但很少有模型能专注于捕捉地理传感器时间序列内的多类型时空相关性。此外,同时预测多个传感器在未来某一时间步的值非常具有挑战性。为了解决上述问题,提出了一种自回归模型与深度神经网络的联合模型(Joint model of Autoregression and Deep Neural Network,J-ARDNN),用于处理地理传感器时间序列的多目标预测任务。在该模型中,空间模块用于捕捉不同序列间多类型空间的相关性,时间模块采用时间卷积网络来提取单个序列内的时间依赖关系。此外,还引入自回归模型来提高预测模型的鲁棒性。为了验证J-ARDNN模型的有效性和优越性,在不同领域的真实时间序列数据集上进行了充分的实验,结果表明,J-ARDNN模型的预测性能优于对比方法。
文摘选定西湖龙井茶叶原产地的优质丰产茶园、普通丰产茶园、山林间茶园、种质资源圃和茶-林间作等5类代表性茶园,从2007年4月20日~12月26日,5 d 1次调查假眼小绿叶蝉种群数量,作为时间序列自回归模型的数据源。据此对自回归模型预测假眼小绿叶蝉种群动态的可行性、建模步骤及准确性验证进行了探讨。与其他相关预测模型相比,自回归模型显得简便易行实用。