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多维AR(p)模型的估计理论及应用
被引量:
5
1
作者
卫贵武
姚恒申
《西华师范大学学报(自然科学版)》
2003年第4期446-449,共4页
叙述了多维AR(p)模型的分析与处理方法、多维AR(p)预测模型的建模过程及参数估计的计算方法,并将该模型在测井曲线的预测中加以实际应用.应用结果表明:本预测模型对多维动态数据进行预测是可行的.
关键词
多维
ar
(
p
)
模型
估计理论
参数估计
预测
建立
模型
测井解释
石油
下载PDF
职称材料
多维AR(p)与指数平滑组合预测算法的研究及应用
被引量:
4
2
作者
卫贵武
姚恒申
刘正龙
《西华师范大学学报(自然科学版)》
2004年第3期238-241,255,共5页
介绍了时间序列多维AR(p)模型和指数平滑模型的理论和方法,将这两种模型结合起来构成新的组合预测模型,并用于预测测井曲线.应用实例证明,多维AR(p)与指数平滑组合预测模型比单独用多维AR(p)预测模型有更高的预测精度.表明该组合预测模...
介绍了时间序列多维AR(p)模型和指数平滑模型的理论和方法,将这两种模型结合起来构成新的组合预测模型,并用于预测测井曲线.应用实例证明,多维AR(p)与指数平滑组合预测模型比单独用多维AR(p)预测模型有更高的预测精度.表明该组合预测模型是一种非常有效的预测新方法.
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关键词
指数平滑
模型
测算法
组合预测
模型
多维
理论
预测精度
时间序列
证明
ar
(
p
)
模型
应用实例
下载PDF
职称材料
基于卡尔曼滤波的MGM-多维AR(p)模型的构建及其应用
被引量:
3
3
作者
熊萍萍
檀成伟
+1 位作者
闫书丽
姚天祥
《系统科学与数学》
CSCD
北大核心
2021年第4期1131-1149,共19页
由于受到外界不确定性因素的干扰,导致实际数据偏离模拟的趋势,使得灰色多变量MGM(1,m)模型预测效果不佳,而多维平稳序列自回归模型(AR(p))能够有效反应具体数据与整体趋势之间产生的偏差,从而可以掌握外界环境对目标数据发展趋势带来...
由于受到外界不确定性因素的干扰,导致实际数据偏离模拟的趋势,使得灰色多变量MGM(1,m)模型预测效果不佳,而多维平稳序列自回归模型(AR(p))能够有效反应具体数据与整体趋势之间产生的偏差,从而可以掌握外界环境对目标数据发展趋势带来的影响.由此文章首先利用卡尔曼滤波对给定的小样本数据做平滑处理,消除数据观测时产生的噪声误差,然后根据MGM(1,m)模型对处理后的数据建模,将得到的模拟预测值作为样本数据的趋势项,并将残差作为样本数据的随机项,再通过多维AR(p)模型对随机项进行分析,最后将MGM(1,m)模型的趋势项与多维AR(p)模型模拟的随机项相加得到基于卡尔曼滤波的MGM-多维AR(p)模型的模拟预测值.将该模型和MGM(1,m)模型,多维AR(p)模型和GM-AR组合模型分别应用于衡量杭州市雾霾程度的相关指标中建模分析,结果表明:文中提出的组合优化模型相比其他3个模型,拟合效果更佳,预测结果更精确.
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关键词
卡尔曼滤波
MGM(1
m)
模型
多维
ar
(
p
)
组合
模型
mgm-多
维
ar
(
p
)
模型
原文传递
题名
多维AR(p)模型的估计理论及应用
被引量:
5
1
作者
卫贵武
姚恒申
机构
西南石油学院研究生院
西南石油学院计算机科学院
出处
《西华师范大学学报(自然科学版)》
2003年第4期446-449,共4页
基金
西南石油学院研究生创新基金资助项目(20010126)
文摘
叙述了多维AR(p)模型的分析与处理方法、多维AR(p)预测模型的建模过程及参数估计的计算方法,并将该模型在测井曲线的预测中加以实际应用.应用结果表明:本预测模型对多维动态数据进行预测是可行的.
关键词
多维
ar
(
p
)
模型
估计理论
参数估计
预测
建立
模型
测井解释
石油
Keywords
multiv
ar
iate
ar
(
p
) models
p
ar
ameter estimations
p
redictions
model building
logging
分类号
TE151 [石油与天然气工程—油气勘探]
O211 [理学—概率论与数理统计]
下载PDF
职称材料
题名
多维AR(p)与指数平滑组合预测算法的研究及应用
被引量:
4
2
作者
卫贵武
姚恒申
刘正龙
机构
西南石油学院计算机科学院
川北医学院数学教研室
出处
《西华师范大学学报(自然科学版)》
2004年第3期238-241,255,共5页
基金
油气藏地质与开发工程国家重点实验室资助项目(0121)
文摘
介绍了时间序列多维AR(p)模型和指数平滑模型的理论和方法,将这两种模型结合起来构成新的组合预测模型,并用于预测测井曲线.应用实例证明,多维AR(p)与指数平滑组合预测模型比单独用多维AR(p)预测模型有更高的预测精度.表明该组合预测模型是一种非常有效的预测新方法.
关键词
指数平滑
模型
测算法
组合预测
模型
多维
理论
预测精度
时间序列
证明
ar
(
p
)
模型
应用实例
Keywords
multiv
ar
iate auto-regressive model
ex
p
onential smoothing
logging curves
combined
p
rediction
分类号
N37 [自然科学总论]
O211.61 [理学—概率论与数理统计]
下载PDF
职称材料
题名
基于卡尔曼滤波的MGM-多维AR(p)模型的构建及其应用
被引量:
3
3
作者
熊萍萍
檀成伟
闫书丽
姚天祥
机构
南京信息工程大学管理工程学院
南京信息工程大学江苏省统计科学研究基地
南京信息工程大学数学与统计学院
出处
《系统科学与数学》
CSCD
北大核心
2021年第4期1131-1149,共19页
基金
国家自然科学基金项目(71701105,71801085)
国家社会科学基金重大项目(17ZDA092)
+2 种基金
教育部人文社会科学研究青年项目资助(17YJC630182)
江苏省高校哲学社会科学研究重点项目(2018SJZDI111)
江苏省政府留学基金资助课题。
文摘
由于受到外界不确定性因素的干扰,导致实际数据偏离模拟的趋势,使得灰色多变量MGM(1,m)模型预测效果不佳,而多维平稳序列自回归模型(AR(p))能够有效反应具体数据与整体趋势之间产生的偏差,从而可以掌握外界环境对目标数据发展趋势带来的影响.由此文章首先利用卡尔曼滤波对给定的小样本数据做平滑处理,消除数据观测时产生的噪声误差,然后根据MGM(1,m)模型对处理后的数据建模,将得到的模拟预测值作为样本数据的趋势项,并将残差作为样本数据的随机项,再通过多维AR(p)模型对随机项进行分析,最后将MGM(1,m)模型的趋势项与多维AR(p)模型模拟的随机项相加得到基于卡尔曼滤波的MGM-多维AR(p)模型的模拟预测值.将该模型和MGM(1,m)模型,多维AR(p)模型和GM-AR组合模型分别应用于衡量杭州市雾霾程度的相关指标中建模分析,结果表明:文中提出的组合优化模型相比其他3个模型,拟合效果更佳,预测结果更精确.
关键词
卡尔曼滤波
MGM(1
m)
模型
多维
ar
(
p
)
组合
模型
mgm-多
维
ar
(
p
)
模型
Keywords
Kalman filter
MGM(1
m)model
multidimensional
ar
(
p
)model
hybrid model
mgm-
multidimensional
ar
(
p
)model
分类号
N941.5 [自然科学总论—系统科学]
TN713 [电子电信—电路与系统]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多维AR(p)模型的估计理论及应用
卫贵武
姚恒申
《西华师范大学学报(自然科学版)》
2003
5
下载PDF
职称材料
2
多维AR(p)与指数平滑组合预测算法的研究及应用
卫贵武
姚恒申
刘正龙
《西华师范大学学报(自然科学版)》
2004
4
下载PDF
职称材料
3
基于卡尔曼滤波的MGM-多维AR(p)模型的构建及其应用
熊萍萍
檀成伟
闫书丽
姚天祥
《系统科学与数学》
CSCD
北大核心
2021
3
原文传递
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