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基于GM-ARMA组合模型的全球年平均气温预测 被引量:4
1
作者 倪淑娜 唐波 蔡家辉 《中国新技术新产品》 2008年第12期9-10,共2页
针对全球年平均气温历史数据既有趋势性又有波动性的特点,提出用灰色系统理论与时间序列分析相结合的方法建立GM-ARMA组合模型来预测全球年平均气温。基于这个模型采用等维递补的预测方法预测出了过去十年内的全球年平均气温,通过与实... 针对全球年平均气温历史数据既有趋势性又有波动性的特点,提出用灰色系统理论与时间序列分析相结合的方法建立GM-ARMA组合模型来预测全球年平均气温。基于这个模型采用等维递补的预测方法预测出了过去十年内的全球年平均气温,通过与实际数据相比较发现该模型具有较高的预测精度。最后采用该组合模型预测出了未来十年内的全球年平均气温。 展开更多
关键词 全球年平均气温 gm(1 1) arma gm—arma 残差修正 等维递补
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小波变换和GM-ARMA组合模型的股指预测 被引量:6
2
作者 吴朝阳 《智能系统学报》 2011年第3期279-282,共4页
当前在利用小波分解和其他模型建立组合模型的过程中,对小波基方程的选择和分解层数并没有一个标准,基本上是通过经验和一些实验来决定这2个因素;而且很多利用小波分解建立的组合模型并不考虑模型之间相互的影响,对各个子模型的参数估... 当前在利用小波分解和其他模型建立组合模型的过程中,对小波基方程的选择和分解层数并没有一个标准,基本上是通过经验和一些实验来决定这2个因素;而且很多利用小波分解建立的组合模型并不考虑模型之间相互的影响,对各个子模型的参数估计采取各自独立的估计,从而导致预测结果不是最优.为此,提出了先对小波基方程和分解层数这2个特征进行参数化,然后定量地对所有子模型的特征参数进行统一、综合的评估,以达到建立最佳组合模型的目的.由于该组合模型是由小波分解、灰色模型和ARMA模型组合而成的,因此称为WGM-ARMA模型.股指预测的实例验证了WGM-ARMA模型大幅度地降低了预测误差,说明了该组合模型的有效性、实用性和可行性. 展开更多
关键词 小波分解 灰色模型 arma模型 gm—arma模型 股指预测
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面向桥梁结构状态预测的ARMA-GM组合时序模型研究 被引量:4
3
作者 李修云 黄硕 +1 位作者 杨文伟 谭超英 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2016年第4期6-9,24,共5页
桥梁健康监测数据中蕴含引起桥梁结构状态变化的信息,通过分析其特征变化而实现结构状态预测的方法已得到工程界和学术界的重视。为了克服单一时间序列模型ARMA和灰色关联模型GM(1,1)在桥梁结构状态预测中的不足,提出一种ARMA-GM组合时... 桥梁健康监测数据中蕴含引起桥梁结构状态变化的信息,通过分析其特征变化而实现结构状态预测的方法已得到工程界和学术界的重视。为了克服单一时间序列模型ARMA和灰色关联模型GM(1,1)在桥梁结构状态预测中的不足,提出一种ARMA-GM组合时序预测模型,以描述监测数据序列前后之间的数学关系,并对未来某一时间段内的监测值进行预测。实验结果表明:组合模型在预测步长增大时预测的平稳性好,而且比单一模型的预测精度更高,能够为桥梁结构安全状态评估提供宝贵的预测数据。 展开更多
关键词 桥梁工程 arma-gm组合模型 状态预测
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基于GM-ARMA组合模型的PM2.5浓度预测——以扬州市为例 被引量:3
4
作者 徐辉军 张林男 《南通职业大学学报》 2018年第4期67-71,共5页
以扬州市逐日空气PM2.5浓度数据为研究对象,收集2014年至2017年PM2.5月浓度时间序列,构建GM-ARMA组合模型,对其PM2.5浓度变化进行了分析和预测。研究结果表明:与GM(1,1)、AMRA(2,1)模型相比,GM-ARMA组合模型具有更好的拟合效果,对PM2.5... 以扬州市逐日空气PM2.5浓度数据为研究对象,收集2014年至2017年PM2.5月浓度时间序列,构建GM-ARMA组合模型,对其PM2.5浓度变化进行了分析和预测。研究结果表明:与GM(1,1)、AMRA(2,1)模型相比,GM-ARMA组合模型具有更好的拟合效果,对PM2.5浓度预测精度更高。 展开更多
关键词 PM2.5 时间序列 gm-arma组合模型 预测
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GM-ARMA-BP组合模型在建筑物沉降预测中的应用 被引量:11
5
作者 王璐 桂占飞 《北京测绘》 2019年第9期1038-1042,共5页
针对建筑物变形监测中的沉降预测问题,本文结合灰色模型、时间序列模型和BP神经网络模型的优点,提出了GM-ARMA-BP组合模型进行沉降预测的方法,有效克服了单一模型稳定性差的缺点,并以某高层建筑沉降观测数据为样本,通过对这几种模型的... 针对建筑物变形监测中的沉降预测问题,本文结合灰色模型、时间序列模型和BP神经网络模型的优点,提出了GM-ARMA-BP组合模型进行沉降预测的方法,有效克服了单一模型稳定性差的缺点,并以某高层建筑沉降观测数据为样本,通过对这几种模型的沉降预测结果进行比较分析,结果表明:GM-ARMA-BP组合模型预测效果最好,精度较单一模型提高50%以上,并且具有一定的适用性。 展开更多
关键词 沉降预测 灰色-时间序列-BP神经网络(gm-arma-BP)组合模型 灰色模型 时间序列
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基于ARMA-GM组合模型的江苏省城乡收入差距预测 被引量:2
6
作者 辜子寅 《常熟理工学院学报》 2012年第8期18-21,共4页
增加农村居民收入,缩小城乡居民收入差距,提高城乡统筹发展水平是社会主义新农村建设的必然要求.以江苏省为研究对象,收集1981~2010年城乡居民收入差距指标数据,构建ARMA-GM线性组合模型,对未来5年城乡居民收入差距进行预测和分析.
关键词 城乡居民收入差距 arma模型 灰色预测模型
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基于小波变换的GM(1,1)-ARMA组合预测模型对悬索管桥的应变预测 被引量:8
7
作者 郇滢 兰惠清 +1 位作者 林楠 张平 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期95-105,共11页
ARMA模型采用差分处理对桥梁监测数据进行预测时,会出现数据丢失和预测精度降低的现象.为此,利用小波变换对信号进行离散化处理信息不会丢失的优点,将趋势明显的原始序列离散化,得到不同频带上的块信号.采用灰色GM(1,1)模型对趋势明显... ARMA模型采用差分处理对桥梁监测数据进行预测时,会出现数据丢失和预测精度降低的现象.为此,利用小波变换对信号进行离散化处理信息不会丢失的优点,将趋势明显的原始序列离散化,得到不同频带上的块信号.采用灰色GM(1,1)模型对趋势明显的低频信号进行趋势预测,用ARMA模型对平稳的高频细节信号进行细节预测,再将两部分预测值叠加得到最终预测值.对黄河悬索管桥在线监测系统获得的过去一段时间的应变数据进行验证,结果表明所提出的GM(1,1)-ARMA组合模型预测效果明显高于传统ARMA模型,这对实现同类桥梁的预警具有积极意义. 展开更多
关键词 悬索管桥 应变预测 小波变换 gm(1 1)-arma
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基于改进GM-ARMA组合模型的风电功率中长期预测方法 被引量:2
8
作者 郝小会 杨正军 +3 位作者 郝延 韩自奋 马辉 张大兴 《电工技术》 2021年第7期11-13,16,共4页
风电功率预测是提高风电场功率上报准确率和风电场收益、提高大规模风电并网后电力系统的安全和稳定性的有效方法。目前对于风电功率超短期和短期预测的研究已取得了阶段性研究成果,但是对于风电功率中长期预测方面的研究尚未取得实质进... 风电功率预测是提高风电场功率上报准确率和风电场收益、提高大规模风电并网后电力系统的安全和稳定性的有效方法。目前对于风电功率超短期和短期预测的研究已取得了阶段性研究成果,但是对于风电功率中长期预测方面的研究尚未取得实质进展,预测效果难以满足实际工程应用的需要。针对现有风电功率中长期预测方法存在的缺陷,提出了一种基于改进GM-ARMA组合模型的风电功率中长期预测方法,采用遗传算法优化组合模型的参数,以得到最优模型,进而提高了风电功率预测精度。仿真结果表明该方法对年度和月度风电功率预测均有较好的应用效果,比普通GM-ARMA组合模型具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 风电功率预测 中长期 遗传算法 gm-arma组合模型
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基于GM(1,1)和ARMA组合模型的桥梁监测数据预测 被引量:2
9
作者 张弛 薛丽 《施工技术》 CAS 北大核心 2017年第S2期940-944,共5页
针对单一预测模型在桥梁监测数据预测中存在的预测精度不高等缺陷,基于最优加权组合理论,将GM(1,1)和ARMA构造成一个全新的组合模型,单一预测模型的组合能在一定程度上提高模型的拟合能力,故而可以取得更好的预测效果。结合四川省绵阳... 针对单一预测模型在桥梁监测数据预测中存在的预测精度不高等缺陷,基于最优加权组合理论,将GM(1,1)和ARMA构造成一个全新的组合模型,单一预测模型的组合能在一定程度上提高模型的拟合能力,故而可以取得更好的预测效果。结合四川省绵阳市北川县筲箕湾大桥在线健康监测系统的实测挠度数据,分别采用单一预测模型和两种单一模型构造成的组合模型来预测其未来值,并将预测值与实际值比较,发现组合模型的预测MRE(1.567 6%)均小于单一ARMA预测模型的MRE(1.951 4%)以及单一GM(1,1)预测模型的MRE(1.604 8%),说明组合模型较两种单一模型拥有更高的预测精度。 展开更多
关键词 gm(1 1)模型 arma模型 组合模型 桥梁监测 预测
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ARMA-GM combined forewarning model for the quality control
10
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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改进的灰色模型与ARMA模型的股指预测 被引量:12
11
作者 吴朝阳 《智能系统学报》 2010年第3期277-281,共5页
当前基于灰色GM(1,1)模型和ARMA模型的组合模型GM-ARMA模型存在着2点不足:一是由于GM(1,1)模型不是最优的,导致了GM-ARMA模型也不是最优的;二是GM-ARMA模型并没有恰当地结合2个子模型,这也导致了GM-ARMA模型不是最优的.为此,首先引入数... 当前基于灰色GM(1,1)模型和ARMA模型的组合模型GM-ARMA模型存在着2点不足:一是由于GM(1,1)模型不是最优的,导致了GM-ARMA模型也不是最优的;二是GM-ARMA模型并没有恰当地结合2个子模型,这也导致了GM-ARMA模型不是最优的.为此,首先引入数据维度参数和白化背景值的系数2个参数来改进GM(1,1)模型,然后同时优化ARMA模型中的P、Q2个参数来改进GM-ARMA模型,称新的模型为RevisedGM-ARMA(RGM-ARMA)模型.实例证明RGM-ARMA的误差小于ARIMA和GM-ARMA模型,并且为组合模型的建立提供了新的思路. 展开更多
关键词 灰色模型 gm(1 1)模型 arma模型 gm-arma模型 股指预测
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基于时间序列算法的能源电力需求自动预测模型
12
作者 戴璐平 沈嘉怡 张飞飞 《自动化技术与应用》 2024年第1期49-51,65,共4页
为提高能源电力需求预测准确性,提出基于时间序列算法的能源电力需求自动预测模型。选取原始时间序列中拥有近似模糊值的数据,通过模糊熵算法对其进行处理;引入灰色系统理论消除电力需求时间序列中的残差值,获取GM(1,1)模型,由此构建ARM... 为提高能源电力需求预测准确性,提出基于时间序列算法的能源电力需求自动预测模型。选取原始时间序列中拥有近似模糊值的数据,通过模糊熵算法对其进行处理;引入灰色系统理论消除电力需求时间序列中的残差值,获取GM(1,1)模型,由此构建ARMA(p,q)模型;将两种模型相结合,建立GM(1,1)-ARMA(p,q)组合预测模型,完成能源电力需求的自动预测。实验结果表明,所提方法的预测效果好,相对误差值、MAPE值和MSE值小。 展开更多
关键词 时间序列 能源电力需求 模糊熵 灰色系统理论 gm(1 1)-arma(p q)预测模型
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区域性地面沉降量预测的灰色与时间序列方法 被引量:5
13
作者 王仁超 谭学奇 +1 位作者 王秀杰 邬旺 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2005年第2期32-35,共4页
由于特殊的地形、地质条件,海河流域因地下水超采造成的地面沉降现象较为严重.选用海河流域沧州地区的地面沉降历史情况作为特殊示例,运用灰色模型 (GM)和时间序列模型 (ARMA)进行建模、预测,最后尝试将两种模型混合,建立新的预测模型,... 由于特殊的地形、地质条件,海河流域因地下水超采造成的地面沉降现象较为严重.选用海河流域沧州地区的地面沉降历史情况作为特殊示例,运用灰色模型 (GM)和时间序列模型 (ARMA)进行建模、预测,最后尝试将两种模型混合,建立新的预测模型,根据实测沉降数据进行建模,预测未来地面沉降.此外,对三种模型进行比较、说明,来阐述混合模型优越性,以期为整个海河流域的地面沉降研究提供适合的方法.最后通过实例检测证明新的模型综合了原两种模型的特点,优势互补,达到了较好的效果,从而证明了其实用性与可信度. 展开更多
关键词 时间序列模型 灰色模型 地面沉降
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故障组合预测模型研究 被引量:8
14
作者 许丽佳 王厚军 龙兵 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2007年第5期6-10,共5页
故障特征和随机噪声均包含在设备获得的信号中。每个预测模型都具有各自特点和噪声的不确定性,本文提出新的预测思路:采用小波相关滤波去掉信号的噪声后,分别建立时间序列ARMA(p)模型和改进灰色预测GM(1,1)模型,并将两模型的预测值进行... 故障特征和随机噪声均包含在设备获得的信号中。每个预测模型都具有各自特点和噪声的不确定性,本文提出新的预测思路:采用小波相关滤波去掉信号的噪声后,分别建立时间序列ARMA(p)模型和改进灰色预测GM(1,1)模型,并将两模型的预测值进行加权组合。最后把该组合预测模型尝试应用于二次雷达获得的速度信息,实验验证了该模型用于故障预测的有效性和实用性。 展开更多
关键词 故障预测 灰色模型 时间序列模型 小波变换
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基于ARMA和GM(1,1)模型预测四川省新发现棘球蚴病患者检出率变化趋势 被引量:4
15
作者 何伟 王奇 +9 位作者 喻文杰 黄燕 张光葭 廖沙 杨柳 姚人新 李汭芮 刘阳 钟波 王谦 《中国寄生虫学与寄生虫病杂志》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期185-190,共6页
目的探索适用于预测四川省新发现棘球蚴病患者检出率的模型,为制定"十四五"棘球蚴病防治规划和策略提供科学依据。方法收集四川省2007-2020年每年新发现棘球蚴病患者检出率数据,分别建立ARMA时间序列模型和灰色系统GM(1,1)模... 目的探索适用于预测四川省新发现棘球蚴病患者检出率的模型,为制定"十四五"棘球蚴病防治规划和策略提供科学依据。方法收集四川省2007-2020年每年新发现棘球蚴病患者检出率数据,分别建立ARMA时间序列模型和灰色系统GM(1,1)模型,对2021-2023年新发现棘球蚴病患者的检出情况进行预测,同时采用判定系数、平均绝对误差和均方误差等指标比较2种模型的拟合和预测效果。结果ARMA模型分析结果显示,2017-2020年检出率拟合值和实际值的误差分别为12.44、26.04和33.30,预测2021、2022和2023年四川省新发现棘球蚴病患者检出率分别为50.14/10万、50.04/10万和49.99/10万;GM(1,1)模型分析结果显示,2017-2020年检出率拟合值和实际值的误差分别为6.51、2.94和-1.20,预测2021、2022和2023年四川省新发现棘球蚴病患者检出率分别为20.55/10万、17.65/10万和15.77/10万。对两种模型进行拟合效果评价结果显示,GM(1,1)模型的预测效果优于ARMA模型。结论可采用GM(1,1)模型预测四川省未来新发现棘球蚴病患者检出率变化趋势,预测的检出率呈现出下降趋势,但仍有新病例检出,需继续加强棘球蚴病的综合防治,巩固防治成果。 展开更多
关键词 四川省 棘球蚴病 arma模型 gm(1 1)模型 预测
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组合模型在我国卫生技术人员数量预测中的应用 被引量:18
16
作者 韩春蕾 胡西厚 +1 位作者 赵拥军 董兆举 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2011年第4期391-393,共3页
目的为制定我国卫生资源的规划,进行优化配置,对全国的卫生技术人员数量进行预测。方法组合模型,即GM(1,1)模型,ARMA模型相结合。结果我国2009年和2010年的卫生技术人员数量预测值分别为5076994人和5149852人。结论组合模型在卫生人力... 目的为制定我国卫生资源的规划,进行优化配置,对全国的卫生技术人员数量进行预测。方法组合模型,即GM(1,1)模型,ARMA模型相结合。结果我国2009年和2010年的卫生技术人员数量预测值分别为5076994人和5149852人。结论组合模型在卫生人力资源需求预测中的应用是可行的;政府应调整各类卫生技术人员的培养结构,提高卫生技术人员的专业素质,充实中高级人才的队伍。 展开更多
关键词 组合模型 灰色模型 gm(1 1) arma模型 预测 卫生技术人员数量
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基于粒子群算法的组合模型在变形分析中的应用 被引量:5
17
作者 王显鹏 黄声享 李冠青 《测绘工程》 CSCD 2017年第1期73-76,共4页
在构建并联组合模型进行变形预测时,单项模型权值的确定是个关键问题。为了提高变形预测的精度,以基坑监测数据为例,采用GM(1,1)模型与ARMA模型进行组合,在拟合误差平方和最小的准则下,使用粒子群算法求解两单项模型的最优权值,进而构... 在构建并联组合模型进行变形预测时,单项模型权值的确定是个关键问题。为了提高变形预测的精度,以基坑监测数据为例,采用GM(1,1)模型与ARMA模型进行组合,在拟合误差平方和最小的准则下,使用粒子群算法求解两单项模型的最优权值,进而构建并联组合模型进行变形预测。结果表明,该方法融合各单项模型的优势,可以提高预测精度,避免求解线性规划问题,具有较好的实用性。 展开更多
关键词 粒子群算法 gm(1 1)模型 arma模型 组合模型 变形分析
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基于灰色模型的节水灌溉面积非线性组合预测 被引量:1
18
作者 宁艳艳 樊颖军 方小艳 《河南科学》 2016年第8期1374-1379,共6页
对数据进行建模预测分析时,较多采用单个模型,而单个模型难以全面反映数据的变化规律.为发挥单个模型自身优势,利用组合原理将单模型组合形成组合预测模型,以提高预测精度.组合模型中常采用线性组合方法,然而被组合模型拟合值与原始数... 对数据进行建模预测分析时,较多采用单个模型,而单个模型难以全面反映数据的变化规律.为发挥单个模型自身优势,利用组合原理将单模型组合形成组合预测模型,以提高预测精度.组合模型中常采用线性组合方法,然而被组合模型拟合值与原始数据不具有线性关系时采用该方法效果较差.利用神经网络的高度非线性拟合能力,构建BP神经网络的非线性组合模型,并应用到我国节水灌溉面积年度数据预测上.实证表明,非线性组合预测模型精度优于单模型及基于最优加权的线性组合预测模型. 展开更多
关键词 gm(1 1)模型 arma 神经网络 组合
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基于Kalman滤波的改进灰色模型在基坑变形监测中的应用 被引量:2
19
作者 刘国超 彭卫平 朱晓强 《城市勘测》 2022年第5期190-193,共4页
变形监测数据由于其离散性、高噪声等特点,使得监测数据呈现一定的波动性、随机性,为了对监测体的稳定状态及变形趋势做出更加准确的分析,本文拟采用Kalman滤波+新陈代谢GM(1,1)模型组合方式,利用Kalman滤波对原始监测数据滤波消噪,并... 变形监测数据由于其离散性、高噪声等特点,使得监测数据呈现一定的波动性、随机性,为了对监测体的稳定状态及变形趋势做出更加准确的分析,本文拟采用Kalman滤波+新陈代谢GM(1,1)模型组合方式,利用Kalman滤波对原始监测数据滤波消噪,并结合新陈代谢GM(1,1)模型对变形趋势项进行建模分析,来预测变形趋势。结合实际案例分析,基于Kalman滤波的新陈代谢GM(1,1)相比于传统的单一GM(1,1)、ARMA模型,有效降低了观测噪声影响,并具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 KALMAN滤波 灰色模型 变形监测 时间序列模型
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一类组合预测模型及其应用
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作者 郭天印 《陕西工学院学报》 2002年第1期79-80,94,共3页
基于GM( 1 ,1 )模型、GM ( 2 ,1 )模型和ARMA模型 ,建立了一类组合预测模型 ,通过实例分析取得了好的效果。
关键词 gm(1 1)模型 gm(2 1)模型 arma模型 预测 销售量
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