基于小波分解和ARIMA-GARCH-GRU组合模型的制造业PMI预测

制造业采购经理人指数(PMI)是反映国家经济运行情况的重要指标,而传统预测模型对该类时序数据预测精度不高。针对制造业PMI指数的非线性、波动性和数据量少的特点,提出一种基于一维离散小波变换进行数据预处理的组合模型。时序数据经过小波变换,由整合移动平均自回归–广义自回归条件异方差模型(ARIMA-GARCH)处理稳态低频数据,门控循环单元(GRU)处理波动性强的高频数据,将各频段预测结果进行融合得到最终预测结果。为验证模型有效性,选取一定数据量的PMI指数进行实验。结果表明,与其他常见模型对比,本文构建的组合模型具有较好的预测精度与性能,平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)分别达到0.00329、0.004162、0.65%。

时序模型ARIMA在数据分析中的应用

时间序列是进行趋势分析的方法之一。随着大数据时代的到来,经济趋势、企业经营、市场预测和天气预测等常常需要进行预测和分析。本文对某知名化妆品公司2010年至2018年间的2122条股票数据,采用ARIMA模型进行趋势分析,预测未来的发展趋势。通过模型的拟合与效果考核,所得到的结果说明了应用ARIMA模型对股票进行趋势分析时,可以取得较好的预测效果。

基于自回归滑动平均模型的风力发电容量预测

利用时间序列分析法对富锦风电场风电机组发电容量时间序列进行分析,通过长自回归模型法建立了基于这些数据的自回归模型(AR)和自回归滑动平均模型(ARMA)。在建模过程中,采用3种定阶方法分别建立了不同的ARMA模型,并在对比分析了不同模型的优缺点之后对其进行加权平均综合处理,最终得到较理想的预测模型,使风力发电容量短期预测的归一化平均绝对误差降到7%以内。

统计模式识别和自回归滑动平均模型在设备剩余寿命预测中的应用

为了对设备预知性维护研究提供支持,采用统计模式识别(SPR)方法对设备进行性能评估,获取设备健康指标;再运用自回归滑动平均模型(ARMA)对设备剩余寿命进行预测,建立了基于设备健康状况的设备剩余寿命预测模型.对生产过程中刀具加工设备寿命预测进行分析和验证结果表明,该设备评估和预测方法是有效且实用的.

基于混合自回归滑动平均潜周期模型的短期电价预测

应用混合自回归滑动平均潜周期模型对短期电价序列进行了预测.对消除了趋势影响的电价序列,经离散傅里叶变换转换为复值潜周期模型,采用一种简单的周期图检测方法计算电价序列的周期特征参数.为了计及历史信息对当前状态的影响,采用自回归滑动平均模型拟合残差随机分量,采用赤池信息准则确定模型的阶数,参数则由矩估计得到.该模型不要求预先假设电价序列的周期尺度,周期的个数和大小由模型计算确定,方法简单.采用美国宾夕法尼亚、新泽西、马里兰电力市场的实际电价数据对模型进行了检验,验证了模型的有效性.

多元自回归滑动平均模型辨识与电力系统自适应阻尼控制

传统基于离线模型参数和典型运行方式设计的电力系统阻尼控制器存在适应性问题,提出一种基于辨识的自适应控制器设计方法,可解决一般自适应控制中快速性和准确性要求之间的矛盾。所用的多元自回归滑动平均模型(auto regressive moving averaging vector,ARMAV)辨识在电网正常运行过程中针对由负荷等随机扰动引起的类噪声信号进行;在综合考虑辨识误差、阻尼要求和稳定裕度基础上,提出阻尼控制零极点配置基本原则,并设计相应的遗传算法优化方法。为了充分检验上述辨识与控制系统的效果,基于广域测量平台对其进行软硬件实现,并在东北电网简化系统中进行实时数字仿真(real time digital simulation,RTDS)测试,实验结果说明了所提方法的可行性和有效性。

基于自回归滑动平均模型和粒子群算法的地震子波提取

基于自回归滑动平均(ARMA)模型理论,对地震子波进行参数化建模,采用累积量拟合法精确估计参数,使地震子波提取问题最终归结为一个多参数、多极值的非线性函数优化问题。对基本粒子群算法进行改进,通过自适应参数调整和边界约束,克服基本粒子群算法易陷入局部极值的缺陷,同时提高算法寻优精度和计算效率。仿真数据试验结果验证了改进的粒子群算法在地震子波提取方法中的有效性和稳定性。

一种确定自回归滑动平均模型最小阶次的新方法

针对经典Akaike信息准则(AIC)在模型定阶时缺少阶次范围下界而引起的模态遗漏问题,根据稳态图和AIC准则,提出了一种自回归滑动平均模型在模态参数辨识中的定阶方法.该方法先利用稳态图能够鉴别真假模态的特点,进行各阶模态频率的估计和均值的求取,进而根据模态稳定性判定准则计算出阶次范围下界,最后利用AIC准则确定最优的模型阶次.仿真结果表明,与经典AIC准则相比,所提出的方法定阶后进行模态参数的辨识,不仅识别出了经典AIC准则遗漏的第3阶模态参数(误差为0.18%),而且使第1、2阶模态参数的精度分别提高了2.31%和6.31%.对悬臂梁的模态实验结果表明:该方法不仅辨识出了经典AIC准则遗漏的第1阶模态参数,使其误差仅为0.62%,而且也大大提高了其他各阶模态参数的精度.

自回归滑动平均混合模型在红细胞供应量预测中的应用

目的探讨建立月悬浮红细胞供应量预测模型,为采供血提供参考。方法分别以浦东血站2007年1月-2014年6月的月红细胞供应总量、A+、B+、O+和AB+4种血型红细胞月供应量作为标本建立自回归滑动平均混合模型(ARIMA),用2014年7月-12月的实际值作为检验标本,用建立的最优模型预测2015年1-6月本站红细胞月供血量。结果经过序列平稳化、模型识别、建模和模型检验等步骤,月红细胞供应总量建立ARIMA(1,1,1)(1,1,1)12模型,调整决定系数(R2)=0.82,平均绝对百分比误差(MAPE)=5.98;A+型红细胞月供应量建立ARIMA(1,1,2)(1,1,1)12模型,调整R2=0.81,MAPE=8.42;B+型红细胞月供应量建立ARIMA(4,1,0)(1,1,1)12模型,调整R2=0.84,MAPE=7.23;O+型红细胞月供应量建立ARIMA(1,1,1)(0,1,1)12模型,调整R2=0.83,MAPE=6.63;AB+型红细胞月供应量建立ARIMA(1,1,0)(1,1,1)12模型,调整R2=0.80,MAPE=8.41。结论 ARIMA是一种短期预测精度较高模型,可用于红细胞供应量的预测。

非线性时间序列建模的混合自回归滑动平均模型

提出了一类用于非线性时间序列建模的混合自回归滑动平均模型(MARMA).该模型是由K个平稳或非平稳的ARMA分量经过混合得到的.讨论了MARMA模型的平稳性条件和自相关函数.给出了MARMA模型参数估计的期望极大化(expectation maximization)算法.运用贝叶斯信息准则(Bayes information criterion)来选择该模型.MARMA模型分布形式富于变化的特征使得它能够对具有多峰分布以及条件异方差的序列进行建模.通过两个实例验证了该模型,并和其他模型进行比较,结果表明MARMA模型能够更好地描述这些数据的特征.

副伤寒的求和自回归滑动平均模型预警应用实例

目的探讨时间序列求和自回归滑动平均模型(ARIMA)在副伤寒预警中应用的可行性。方法利用SAS9.0统计软件对《国家疾病报告管理信息系统》报告的杭州市副伤寒按周发病数进行ARIMA建模。结果对副伤寒发病数序列建立三阶自回归模型AR(3),并绘制预警线图,对2007年7月发生的副伤寒暴发疫情进行了及时预警。结论模型能够较好应用于副伤寒预警,为疫情防控提供了有力帮助。

基于混合优化策略的自回归—滑动平均模型建模

自回归—滑动平均(ARMA)模型参数估计一直是ARMA模型建模问题的难点和重点,目前的模型参数估计方法都采用传统最小二乘法及其推广算法,预测精度低。采用基于混合优化策略的遗传模拟退火算法进行ARMA模型参数估计,克服了传统算法的缺点,并在此基础上利用遗传模拟退火算法可以确定ARMA阶次的特点,提出基于混合优化策略的ARMA模型建模方法。利用这种建模方法和传统建模方法对组合炮控系统精度进行建模比较,证明基于混合优化策略的ARMA模型建模方法收敛快,精度高。

SAR图像压缩的多尺度自回归滑动平均模型方法

本文研究在无需SAR图像先验知识条件下,基于多尺度自回归滑动平均MARMA模型的SAR图像压缩方法.该方法首先对SAR图像建立MARMA模型,依据MARMA模型对原始图像进行预测,然后对预测的残量进行数据压缩.将此方法用于实际SAR图像压缩,并将基于MARMA模型和多尺度自回归MAR模型的压缩结果与相应的JPEG结果进行比较和分析,说明基于MARMA模型的SAR图像压缩方法既能达到较高的压缩比,又能取得较好的保真度,是一种很有潜力的压缩方法.

基于自回归滑动平均模型的玛纳斯河洪水预报

水文预报作为重要的防洪非工程措施,对位于高寒山区的玛纳斯河流域防汛抢险、水利工程建设和调度具有重要意义。通过对玛纳斯河水文系统的分析,确定出影响玛纳斯河径流量的主要因素,建立了玛纳斯河流域流量预报的自回归滑动平均ARMA(p,q)模型,对肯斯瓦特水文站实测径流过程进行了预测检验。结果表明,自回归滑动平均模型对实测年径流量有很好的逼近拟合效果,相对误差很小,ARMA(p,q)模型用于径流量预测有较高的精度,是可行的。

多维自回归滑动平均模型研究与应用

利用时序分析方法研究 1 95 2～ 1 997年国内生产第一产业与第二产业产值的AR MAV模型 ,并用所建模型对 1 998年产值进行外延预测 。

SAR图像分割的多尺度自回归滑动平均模型方法

给出了合成孔径雷达(syntheticapertureradar简称SAR)图像多尺度自回归滑动平均(multiscaleautoregressivemovingaverage简称MARMA)模型建模的一种新方法。研究了基于MARMA模型的SAR图像多尺度随机特征提取的方法,构造了相应的分类器,将这类方法用于实际SAR图像分割,并将MARMA模型与多尺度自回归(multiscaleautoregressive简称MAR)模型的分割结果进行比较,说明SAR图像的MARMA模型分割方法优于MAR模型分割方法;最后给出了评价SAR图像分割结果的区域均匀性指标方法,实际应用结果表明该评价方法是有效的。

利用ARIMA(自回归移动平均)模型对跑道侵入事件的分析及预测

综合运用具有相当精度的时间序列分析方法,建立美国民航运输安全中的机场跑道侵入的AR IMA(自回归移动平均)模型,克服了样本空间总是有限带来的不足,揭示出民航跑道侵入的动态变化规律,并对未来美国民航跑道侵入事故发生次数进行较准确的预测,为我国民航部门科学地制定飞行计划、人员培训、提高安全管理水平,提供可靠的依据。

基于自回归滑动平均模型的风电功率预测

针对风电功率的波动性及不可控性等问题,提出基于自回归滑动平均(ARMA)模型的风电预测方法。基于风速序列的时序性和相关性建立ARMA模型,利用该模型进行风电功率的预测。结合某风电厂的风电数据对该预测模型进行分析和验证,结果表明,提出的基于ARMA模型的风电预测方法能够有效地对风电功率进行预测。

采用自回归滑动平均模型的地球自转参数短期预报

根据地球自转参数时间序列的特性,给出了自回归滑动平均模型的识别方法,在自回归滑动平均模型参数估算中采用了长自回归白噪化方法,试验分析表明,采用该方法进行参数估计时具有简便较为有效的特点,同时,该方法的另一个特点是全部求解过程都是解线性方程组,避免了非线性运算。为减少地球自转参数时间序列相邻数据的强相关性,先扣除地球自转参数时间序列的趋势项和周期项,再对残差序列进行差分处理,最后利用自回归滑动平均模型对地球自转参数进行短期预报,有效验证了上述算法的可行性及正确性,地球自转参数短期预报结果与地球自转服务产品相当。

双自回归滑动平均模型风速预测研究

风电场中风速变化的随机性很强。对随机过程的建模和预测,自回归滑动平均模型(ARMA)具有较好的效果。以张家口尚义风电场实测风速构成时间序列样本,首先通过差分处理将原始风速序列变为平稳随机序列,并确定该序列的描述模型为ARMA(0,4)。用该模型对验证风速序列进行超前一步预测,得到较好的风速预测效果。为进一步提高预测的精度,对样本序列风速预测的残差再次采用ARMA模型进行建模和预测,并用预测残差来修正风速预测值。对实际风速序列进行预测和验证,结果表明本文提出的双ARMA模型预测可以显著提高风速预测准确性。