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基于总体最小二乘法改进GM(1,1)模型的矿区沉降预测
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作者 尚文龙 马开锋 +1 位作者 郝梦姝 薛尧相 《河南科技》 2024年第9期44-47,共4页
【目的】针对煤矿区地表沉降受各种因素影响难以精确预测的问题,本研究提出采用总体最小二乘法(TLS)融入GM(1,1)模型进行试验研究。【方法】基于某矿区2011—2017年的沉降监测数据,分别采用基于总体最小二乘法(TLS)与最小二乘法(LS)的GM... 【目的】针对煤矿区地表沉降受各种因素影响难以精确预测的问题,本研究提出采用总体最小二乘法(TLS)融入GM(1,1)模型进行试验研究。【方法】基于某矿区2011—2017年的沉降监测数据,分别采用基于总体最小二乘法(TLS)与最小二乘法(LS)的GM(1,1)模型进行预测试验。【结果】试验结果表明,基于GM(1,1)预测模型,采用TLS方法对2018年矿区沉降预测的精度较LS方法提高了0.49 mm;对2019年矿区沉降预测的精度较LS方法提高了0.55 mm。【结论】本研究验证了采用TLS方法的GM(1,1)模型相较于LS方法的GM(1,1)模型在矿区地面沉降预测中具有更高的精度和更好的效果。 展开更多
关键词 矿区沉降 总体最小二乘法 GM(1 1)模型 预测精度
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基于最小二乘法的欠驱动水面船舶模型预测控制
2
作者 刘强 刘西军 程武伟 《造船技术》 2024年第2期24-29,43,共7页
针对欠驱动水面船舶轨迹跟踪控制问题,根据模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)原理,提出一种基于参数化模型的非线性模型预测控制(Parameterized Model-Nonlinear Model Predictive Control, PM-NMPC)方法。采用最小二乘法对... 针对欠驱动水面船舶轨迹跟踪控制问题,根据模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)原理,提出一种基于参数化模型的非线性模型预测控制(Parameterized Model-Nonlinear Model Predictive Control, PM-NMPC)方法。采用最小二乘法对船舶的参数化模型进行辩识,设计PM-NMPC控制器。对环境干扰下的某集装箱船艏向角控制和轨迹跟踪进行试验,验证控制算法的有效性,并将该控制器与比例积分微分控制器(Proportional plus Integral plus Derivative cotroller, PID cotroller)控制器进行对比。仿真结果表明,PM-NMPC控制器轨迹跟踪效果更好,对未知干扰具有更强的稳健性。 展开更多
关键词 欠驱动水面船舶 轨迹跟踪 模型预测控制 基于参数化模型的非线性模型预测控制 最小二乘法
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智能配电网指标的精确预测模型及工具
3
作者 王哲 杨馨淼 +3 位作者 迟福建 张雪菲 张媛 吴倩 《电器工业》 2024年第3期30-35,44,共7页
针对智能配电网指标预测精确性不高的问题,提出智能配电网指标精确预测模型工具。在确定智能配电网指标评价的基础上,先采用专家法和鱼骨图模型对其内外部多个维度进行数据挖掘;再使用偏最小二乘法-变量投影重要性分析法计算各影响因素... 针对智能配电网指标预测精确性不高的问题,提出智能配电网指标精确预测模型工具。在确定智能配电网指标评价的基础上,先采用专家法和鱼骨图模型对其内外部多个维度进行数据挖掘;再使用偏最小二乘法-变量投影重要性分析法计算各影响因素的VIP值以准确衡量其对指标影响程度,实现影响因素的降维;接着建立基于系统动力学模型的仿真模型,设置边界条件、进行变量分析,计算指标的预测值并使用历史大数据对预测结果的正确性和精确性进行验证;模型得到验证后,便可对指标进行未来年份的预测。最后通过案例证明所提方法的有效性。 展开更多
关键词 指标精确预测 鱼骨图 偏最小二乘法-变量投影重要性分析法 系统动力学模型
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基于最小二乘法赋权的ARIMA-LSTM模型预测入境旅游人数——以上海市为例 被引量:4
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作者 康俊锋 符悦 +3 位作者 方雷 李咪咪 谢玉静 周朝阳 《浙江大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期508-520,共13页
为降低新冠病毒感染疫情大流行对旅游业的二次冲击,对疫情防控期间入境旅游市场的需求进行准确预测可为后期旅游业复苏提供科学依据。以上海市为研究区域,选取入境旅游人数、主要客源国、谷歌搜索指数、新增确诊病例数等数据,定量分析... 为降低新冠病毒感染疫情大流行对旅游业的二次冲击,对疫情防控期间入境旅游市场的需求进行准确预测可为后期旅游业复苏提供科学依据。以上海市为研究区域,选取入境旅游人数、主要客源国、谷歌搜索指数、新增确诊病例数等数据,定量分析疫情前后入境旅游人数的空间变化特征及时间变化趋势,并用基于最小二乘法赋权的ARIMA-LSTM模型预测疫情后的入境旅游人数。结果表明:(1)疫情发生前后,亚洲客源市场一直占据入境旅游市场的核心地位,且传统入境游客与非传统入境游客的比例约为9∶1;(2)入境旅游人数与谷歌搜索指数存在长期正相关及格兰杰因果关系,与确诊病例数无明显相关性;(3)通过对比模型评价指标发现,当ARIMA-LSTM模型的R2大于0.8时,拟合较好,预测误差较单一模型小,预测精度较单一模型高,适用于疫情前、中、后期的旅游人数恢复预测;(4)对2021—2024年入境旅游人数进行恢复预测,发现该期间入境旅游人数呈明显的U形曲线。自2022年12月疫情全面放开后,旅游业逐步恢复,预计入境旅游人数在2024年12月恢复至疫情前水平,即需1.5 a的恢复期。 展开更多
关键词 新冠病毒感染 上海旅游预测 ARIMA-LSTM模型 最小二乘法 谷歌搜索指数
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基于核偏最小二乘法的热轧板凸度预测
5
作者 张文雪 刘一平 《上海金属》 CAS 2024年第4期89-94,共6页
以某2160 mm热连轧生产线为研究对象,结合生产数据和数据驱动算法,提出并建立基于核偏最小二乘法和偏最小二乘法的热轧板凸度预测模型,并对模型的参数进行调整和优化。结果表明:偏最小二乘法模型的预测值与实测值误差为-25~30μm,88.74... 以某2160 mm热连轧生产线为研究对象,结合生产数据和数据驱动算法,提出并建立基于核偏最小二乘法和偏最小二乘法的热轧板凸度预测模型,并对模型的参数进行调整和优化。结果表明:偏最小二乘法模型的预测值与实测值误差为-25~30μm,88.74%的板凸度预测值绝对误差小于10μm;核偏最小二乘法模型的预测值与实测值误差为-25~25μm,91.57%的板凸度预测值绝对误差小于10μm。因此,优化后的核偏最小二乘法模型具有更好的预测效果。 展开更多
关键词 热轧板凸度 数据驱动算法 核偏最小二乘法 偏最小二乘法 预测模型
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应用holt-winters加法模型预测出院人次 被引量:10
6
作者 陈媛 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2012年第2期260-261,共2页
目的分析holt-winters加法模型预测出院人次的效果。方法使用Eviews6.0软件,采用holt-winters加法模型预测,并与单参数指数平滑方法的计算结果进行比较。结果加法模型拟合效果很好,加法模型的均方误差较单参数平滑方法小。结论 holt-win... 目的分析holt-winters加法模型预测出院人次的效果。方法使用Eviews6.0软件,采用holt-winters加法模型预测,并与单参数指数平滑方法的计算结果进行比较。结果加法模型拟合效果很好,加法模型的均方误差较单参数平滑方法小。结论 holt-winters加法模型适用于预测出院人次序列。 展开更多
关键词 holt winters模型 预测 单参数指数平滑方法
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基于参数辨识的电液伺服非线性模型预测控制
7
作者 周成宝 侯艳茹 +1 位作者 刘珂 于存贵 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第8期90-94,100,共6页
针对电液伺服系统存在的非线性、模型不确定性和约束问题,提出了一种基于参数辨识的非线性模型预测控制方法。利用递推最小二乘法辨识电液伺服系统模型参数,以克服模型不确定性;基于模型参数辨识结果,考虑负载流量非线性、控制量约束和... 针对电液伺服系统存在的非线性、模型不确定性和约束问题,提出了一种基于参数辨识的非线性模型预测控制方法。利用递推最小二乘法辨识电液伺服系统模型参数,以克服模型不确定性;基于模型参数辨识结果,考虑负载流量非线性、控制量约束和状态约束需求,构建性能指标函数,设计了非线性模型预测控制方法,并进行闭环稳定性分析。仿真结果表明,辨识方法可以较快估计出模型参数,最大估计误差为1.802%,相比于PID控制,控制算法的最大轨迹跟踪误差减小了88.66%。所提方法能有效处理系统约束与非线性,具有较好的控制效果。 展开更多
关键词 电液伺服系统 非线性模型预测控制 递推最小二乘法 不确定性
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基于Winters乘法模型的中国邮政包件数预测分析
8
作者 焦国柱 吕善绪 +1 位作者 郭姗姗 薛洁 《物流工程与管理》 2019年第12期31-33,共3页
中国邮政包件数是中国邮政业务量的主要指标之一,能够反映出中国邮政业务在市场中的地位。近年来,受到顺丰、中通、圆通、申通、韵达等公司的影响,中国邮政的包件数月度数据呈现趋势性下降并伴随季节性波动时间序列。为此,文中采用SPSS... 中国邮政包件数是中国邮政业务量的主要指标之一,能够反映出中国邮政业务在市场中的地位。近年来,受到顺丰、中通、圆通、申通、韵达等公司的影响,中国邮政的包件数月度数据呈现趋势性下降并伴随季节性波动时间序列。为此,文中采用SPSS统计分析软件,以2012年1月至2018年12月邮政业务量包件数为原始数据,建立winters乘法模型,对2019年每月中国快递业务量的包件数进行预测,并与2019年1月至6月包件数实际数据进行比较,得出的结果显示预测精度较高,可以为相关部门决策提供依据。 展开更多
关键词 winters模型 邮政业务量 预测
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基于机器学习的铜浮选精矿品位预测模型
9
作者 雷雨田 刘猛 +1 位作者 邹敏红 周冶 《中国矿业》 北大核心 2024年第S01期428-431,共4页
精矿品位是衡量浮选效果的一项重要指标,一直是行业内关注的重点。本文分别介绍了BP神经网络、随机森林、偏最小二乘法(PLS)三种机器学习算法的原理。利用国内某大型铜矿选矿厂浮选流程生产数据,对比分析了以上三种机器学习算法对铜浮... 精矿品位是衡量浮选效果的一项重要指标,一直是行业内关注的重点。本文分别介绍了BP神经网络、随机森林、偏最小二乘法(PLS)三种机器学习算法的原理。利用国内某大型铜矿选矿厂浮选流程生产数据,对比分析了以上三种机器学习算法对铜浮选过程中铜精矿品位的预测结果与误差。研究结果表明,在本文研究数据条件下随机森林是预测误差最小的算法,预测绝对误差在±1%范围内的样本数百分比为91.78%,在±2%范围内的样本数百分比为99.43%,MAE为0.4626,MSE为0.3839。本文提出的算法能较准确地预测铜精矿品位,为操作人员提供实时的决策支持,有助于维持生产过程中精矿品位的稳定性。 展开更多
关键词 铜浮选精矿品位 模型预测 BP神经网络 随机森林 偏最小二乘法
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近红外光谱结合偏最小二乘法所建模型快速预测胆宁片中间体中大黄素的含量 被引量:2
10
作者 陶金 李淞明 詹常森 《理化检验(化学分册)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期833-836,共4页
为了提高检测效率,采用近红外光谱结合偏最小二乘法(PLS)建立了快速预测胆宁片中间体中大黄素含量的定量分析模型。使用近红外光谱仪采集136批训练集样品的原始近红外光谱图,以标准正态变量(SNV)+二阶导数(2^(nd))对原始近红外光谱数据... 为了提高检测效率,采用近红外光谱结合偏最小二乘法(PLS)建立了快速预测胆宁片中间体中大黄素含量的定量分析模型。使用近红外光谱仪采集136批训练集样品的原始近红外光谱图,以标准正态变量(SNV)+二阶导数(2^(nd))对原始近红外光谱数据进行预处理,在1300~1764 nm和1932~2200 nm两个波长范围内以PLS建立大黄素的定量分析模型。结果显示,模型的决定系数(R^(2))为0.7708,交叉验证均方根误差(RMSECV)为0.0862。用199批测试集样品进行验证,结果显示,模型分析得到的预测值与高效液相色谱法分析得到的参考值的相对平均偏差绝对值均不大于5.0%,表明该模型预测准确度较高。 展开更多
关键词 近红外光谱法 偏最小二乘法(PLS) 模型 预测 大黄素
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在线优化参数的无模型预测神经网络自抗扰控制
11
作者 侯小秋 《黄河科技学院学报》 2024年第8期12-18,共7页
关于难以建模的非线性系统的控制问题,提出具有辅助变量的全格式动态线性化方法逼近非线性系统模型,基于其构建系统的预测模型,给出采用直接极小化指标函数自适应优化算法的参数估计算法,在扩张状态观测器中引入控制输入的微分项,并将... 关于难以建模的非线性系统的控制问题,提出具有辅助变量的全格式动态线性化方法逼近非线性系统模型,基于其构建系统的预测模型,给出采用直接极小化指标函数自适应优化算法的参数估计算法,在扩张状态观测器中引入控制输入的微分项,并将控制输入和其微分的系数改进为关于观测状态的函数,因其未知,使用RBF神经网络逼近,利用非线性递推最小二乘法同时优化RBF神经网络参数和自抗扰控制器参数,综上研究提出在线优化参数的无模型预测神经网络自抗扰控制算法。仿真研究验证了上述研究的合理性和有效性,系统响应精度高。 展开更多
关键词 自抗扰控制 神经网络控制 模型自适应控制 预测控制 非线性系统 直接极小化指标函数自适应优化算法 非线性递推最小二乘法 在线优化参数
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基于Holt-Winters与最小二乘支持向量机的混合预测模型 被引量:2
12
作者 刘宝成 张仲荣 +1 位作者 盛秀梅 程丽娟 《洛阳理工学院学报(自然科学版)》 2017年第4期79-84,共6页
为了提高地下水埋深时间序列的预测精度,本文应用Holt-Winters三参数指数平滑法作为预测模型,使用最小二乘支持向量机对残差序列进行预测。由于核参数和惩罚因子在很大程度上直接影响了最小二乘支持向量机的预测性能,本文选用果蝇优化... 为了提高地下水埋深时间序列的预测精度,本文应用Holt-Winters三参数指数平滑法作为预测模型,使用最小二乘支持向量机对残差序列进行预测。由于核参数和惩罚因子在很大程度上直接影响了最小二乘支持向量机的预测性能,本文选用果蝇优化算法对其参数进行优化选取,该方法不仅能够建立最优的混合预测模型,而且能够很好地捕获地下水埋深序列的非线性特征。选用甘肃民勤县大坝乡城西八社地下水监测站点的数据来验证所建模型的预测性能,实验结果表明与传统的单一预测方法相比,本文所建混合预测模型提高了预测精度。 展开更多
关键词 Holt—winters三参数指数平滑 最小二乘支持向量机 果蝇优化算法 混合预测模型
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Winters模型在保费收入预测中的应用——以大连市寿险原保险保费收入预测为例 被引量:1
13
作者 张萍 《保险职业学院学报》 2014年第2期11-14,共4页
以大连市寿险原保险保费收入的时间序列数据为依据,分别应用Winters加法模型和Winters乘法模型的方法对其进行月度保费收入值的预测,通过比较由不同方法得出的预测结果的绝对百分误差的大小,选择出绝对百分误差最小的方法。
关键词 保费收入 时间序列 预测 winters模型
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基于小波变换和季节性Holt-Winters模型的短期负荷预测方法 被引量:5
14
作者 杨首晖 陈传彬 +3 位作者 王雪晶 李庆伟 吴元林 陈静 《电力需求侧管理》 2021年第5期70-75,共6页
精准的负荷预测对售电公司在电力市场中的运行起着十分重要的作用,而企业用户的负荷受多种因素的影响具有不平稳的特性,对此,提出了基于离散小波分解和粒子群优化的季节性Holt⁃Winters模型的短期负荷预测方法。针对原始负荷序列周期性... 精准的负荷预测对售电公司在电力市场中的运行起着十分重要的作用,而企业用户的负荷受多种因素的影响具有不平稳的特性,对此,提出了基于离散小波分解和粒子群优化的季节性Holt⁃Winters模型的短期负荷预测方法。针对原始负荷序列周期性不平稳的特性,利用离散小波变换对原始负荷序列进行分解,并采用季节性Holt⁃Winters模型进行预测,同时借助小波去噪和粒子群算法进一步提高预测模型的准确性。小波去噪在过滤原始数据中潜在的噪声的同时,对数据进行平滑处理,而粒子群算法能让Holt⁃Winters模型在训练过程找到最优参数。采用该模型来预测具有不同变化趋势的日负荷曲线,结果表明所提出的模型具有较高的预测精度,可适用于不同用电类型的用户负荷短期预测。 展开更多
关键词 短期负荷预测 小波变换 Holt⁃winters模型 粒子群算法 时间序列
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Holt-Winters模型在卷烟预测中的应用
15
作者 李明明 何利力 《电脑编程技巧与维护》 2013年第4期23-24,共2页
提出基于Holt-Winters卷烟预测模型,对该预测模型设计了相应的算法,并以实际数据为例验证了Holt-Winters模型预测方法的有效性和实用性。
关键词 Holt—winters预测模型 时间序列 预测
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基于无参数PMSM的自适应有限集模型预测控制 被引量:4
16
作者 杨帆 赵希梅 +1 位作者 金鸿雁 王晓东 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第22期8935-8943,共9页
当永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)采用有限集模型预测控制(finite control set model predictive control,FCS-MPC)时,性能易受PMSM参数变化的影响,PMSM与控制器之间的参数不匹配会严重影响预测控制的性能。因... 当永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)采用有限集模型预测控制(finite control set model predictive control,FCS-MPC)时,性能易受PMSM参数变化的影响,PMSM与控制器之间的参数不匹配会严重影响预测控制的性能。因此,该文提出一种基于无参数PMSM的自适应FCS-MPC控制策略,能够准确地实现预测控制而无需了解电机参数。针对PMSM多参数在线辨识时存在的欠秩问题,利用FCS-MPC固有的开关纹波能产生持续激励的特性,采用递推最小二乘法(recursive least squares,RLS)实现多参数辨识。此外,针对采用FCS-MPC时的逆变器死区时间补偿问题,提出一种考虑死区时间矢量的合成电压矢量输出方案,进一步提高预测控制性能。最后,通过实验验证了所提方法的有效性,实验结果表明,与基于模型的常规FCS-MPC解决方案相比,所提方法能减小预测误差,并且对参数变化和模型不确定性具有非常强的鲁棒性。 展开更多
关键词 永磁同步电机 有限集模型预测控制 自适应 无参数 递推最小二乘法
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结合X12乘法模型和ARIMA模型的月售电量预测方法 被引量:45
17
作者 颜伟 程超 +3 位作者 薛斌 李丹 陈飞 王顺昌 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2016年第5期74-80,共7页
月售电量是具有趋势性、季节性和随机性的非平稳负荷,直接预测难度较大。为解决该问题,结合X12乘法模型与差分自回归移动平均(ARIMA)模型提出一种新的月售电量预测方法。首先,用X12乘法模型将历史月售电量分解为趋势分量、季节周期分量... 月售电量是具有趋势性、季节性和随机性的非平稳负荷,直接预测难度较大。为解决该问题,结合X12乘法模型与差分自回归移动平均(ARIMA)模型提出一种新的月售电量预测方法。首先,用X12乘法模型将历史月售电量分解为趋势分量、季节周期分量和随机分量,其中趋势分量用ARIMA模型预测,季节周期分量和随机分量分别用加权法和平均法预测;然后,用乘法模型将上述3个分量的预测值还原为最终的月售电量预测值。该方法可避免直接预测月售电量时不同分量间的相互干扰,提高预测精度;最后用重庆市铜梁区实际数据进行仿真分析。仿真结果表明,相对于ARIMA和季节ARIMA模型对月售电量序列直接建模预测的方法,所提方法具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 X12乘法模型 差分自回归移动平均模型 月售电量预测 分解 还原
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基于神经网络偏最小二乘法的柴油机NO_x排放预测模型 被引量:19
18
作者 胡杰 林峰 +3 位作者 王天田 刘博 黎业辉 张泽阳 《内燃机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期510-515,共6页
分析了现有柴油机氮氧化物(NO_x)排放的预测方法,针对选择性催化还原技术(SCR)的控制需求,选用神经网络偏最小二乘法(NNPLS)作为NO_x排放预测模型建立的基础;该方法通过偏最小二乘法(PLS)提取成分,然后用神经网络(NN)拟合,具有PLS充分... 分析了现有柴油机氮氧化物(NO_x)排放的预测方法,针对选择性催化还原技术(SCR)的控制需求,选用神经网络偏最小二乘法(NNPLS)作为NO_x排放预测模型建立的基础;该方法通过偏最小二乘法(PLS)提取成分,然后用神经网络(NN)拟合,具有PLS充分提取自变量中信息和NN非线性拟合性高的优点;并建立了某柴油机NO_x排放预测模型,该模型预测精度高,训练误差均方根和测试误差均方根分别为30×10-6和62×10-6. 展开更多
关键词 柴油机 氮氧化物 预测模型 神经网络偏最小二乘法
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基于核偏最小二乘法的动态预测模型在铜转炉吹炼中的应用 被引量:12
19
作者 宋海鹰 桂卫华 +1 位作者 阳春华 彭小奇 《中国有色金属学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第7期1201-1206,共6页
为实现铜转炉吹炼过程中的关键操作参数的准确预测,构造一种基于核偏最小二乘法的动态预测模型,并提出一种适用于动态建模的在线式异常样本剔除方法。该动态预测模型使用滑动窗方法不断更新建模数据,再利用核偏最小二乘法对动态模型的... 为实现铜转炉吹炼过程中的关键操作参数的准确预测,构造一种基于核偏最小二乘法的动态预测模型,并提出一种适用于动态建模的在线式异常样本剔除方法。该动态预测模型使用滑动窗方法不断更新建模数据,再利用核偏最小二乘法对动态模型的参数进行辨识,最后根据反馈的前次计算误差对本次预测值进行修正。仿真研究结果表明:该动态预估模型具有较好的泛化能力和较强的鲁棒性,并具有较好预测精度(风量预测的相对均方根误差小于10%,氧量预测的相对均方根误差小于19%)。目前,该预测模型被用于某转炉的吹炼辅助决策系统中。 展开更多
关键词 动态预测模型 在线式异常样本剔除 核偏最小二乘法 关键操作量预测 铜转炉吹炼
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西藏扎布耶盐湖水位Winters和ARIMA模型分析 被引量:9
20
作者 齐文 郑绵平 《湖泊科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期21-28,共8页
由于温室效应,气温加速上升,我国西部干旱一半干旱盐湖区盐湖水位出现加速下降或上升等变化.藏北高原湖泊众多,但都缺少湖水位的人工观测记录.中国地质科学院盐湖中心自1990年始在西藏扎布耶盐湖建立了长期科学观测站,进行水位动态观... 由于温室效应,气温加速上升,我国西部干旱一半干旱盐湖区盐湖水位出现加速下降或上升等变化.藏北高原湖泊众多,但都缺少湖水位的人工观测记录.中国地质科学院盐湖中心自1990年始在西藏扎布耶盐湖建立了长期科学观测站,进行水位动态观测,积累了连续13年珍贵的数据.如何根据湖泊水位历史记录数据,准确的定量预测水位中短期变化,是关系着盐湖资源开发命运的大事.本文用Winters线性和季节性指数平滑法、ARIMA乘积季节模型两种时间序列分析方法,根据西藏扎布耶盐湖1991年1月-2003年12月水位变化的时间序列数据,探讨了两种时间序列数据的预测方法在盐湖水位动态变化预测中的应用. 展开更多
关键词 扎布耶盐湖 水位预测 winters模型 ARIMA乘积季节模型
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