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基于时间序列AR(P)模型的边坡变形预测与应用
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作者 陈子江 《测绘与空间地理信息》 2024年第7期203-206,214,共5页
获取边坡的监测数据进行分析,并预测其接下来的变化趋势,具有重要的意义。本文以贵州省福泉市高坪矿区英坪矿段内边坡工程项目为研究对象,对监测数据采用时间序列AR(P)模型方法进行了分析与预测。研究结果表明,模型拟合的结果和预测精... 获取边坡的监测数据进行分析,并预测其接下来的变化趋势,具有重要的意义。本文以贵州省福泉市高坪矿区英坪矿段内边坡工程项目为研究对象,对监测数据采用时间序列AR(P)模型方法进行了分析与预测。研究结果表明,模型拟合的结果和预测精度较好地反映了监测点的变化趋势,可为矿区边坡模型建立和监测数据的预测提供一定的参考。 展开更多
关键词 矿区边坡 变形监测 时间序列ar(p)模型 预测
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Empirical Likelihood Inference for AR(p) Model 被引量:3
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作者 陈燕红 赵世舜 宋立新 《Northeastern Mathematical Journal》 CSCD 2008年第5期423-432,共10页
In this article we study the empirical likelihood inference for AR(p) model. We propose the moment restrictions, by which we get the empirical likelihood estimator of the model parametric, and we also propose an emp... In this article we study the empirical likelihood inference for AR(p) model. We propose the moment restrictions, by which we get the empirical likelihood estimator of the model parametric, and we also propose an empirical log-likelihood ratio base on this estimator. Our result shows that the EL estimator is asymptotically normal, and the empirical log-likelihood ratio is proved to be asymptotically standard chi-squared. 展开更多
关键词 arp model empirical likelihood moment construction asymptotic property
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基于Lasso及Adaptive Lasso的AR(p)模型定阶及参数估计 被引量:5
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作者 谢仪 高雪 景英川 《浙江工业大学学报》 CAS 2014年第4期463-467,共5页
Lasso类方法可以同时实现变量选择与参数估计,将之运用于AR(p)模型的定阶及参数估计,可以大大简化计算步骤和时间.本文在前人基础上利用Lasso类方法,改进了AR(p)模型的定阶与参数估计,通过计算机编程模拟,验证了此类方法的可行性,并比... Lasso类方法可以同时实现变量选择与参数估计,将之运用于AR(p)模型的定阶及参数估计,可以大大简化计算步骤和时间.本文在前人基础上利用Lasso类方法,改进了AR(p)模型的定阶与参数估计,通过计算机编程模拟,验证了此类方法的可行性,并比较了在不同样本量情况下,Lasso和Adaptive Lasso方法在定阶和参数估计两方面的优良性,最后将较优的Adaptive Lasso方法用于实际时间序列数据中,并对结果进行分析,指出了该方法的实用性. 展开更多
关键词 ar(p)模型 Lasso ADApTIVE 模型定阶 参数估计
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AR(p)模型参数估计方法比较和实证分析 被引量:7
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作者 陈杨林 刘业 《南昌大学学报(理科版)》 CAS 北大核心 2014年第2期124-127,共4页
对时间序列AR(p)模型的参数估计YULE-WALKER法、最小二乘法、最大似然法三种估计方法进行分析和比较,从模型推导出最小二乘估计、最大似然估计实质上是同一种估计方法,应用MATLAB软件对我国CPI数据建立AR(2)模型并应用3种方法对其参数... 对时间序列AR(p)模型的参数估计YULE-WALKER法、最小二乘法、最大似然法三种估计方法进行分析和比较,从模型推导出最小二乘估计、最大似然估计实质上是同一种估计方法,应用MATLAB软件对我国CPI数据建立AR(2)模型并应用3种方法对其参数进行估计、模型检验、预测结果比较,得出的结论与理论推导相符,实证上说明AR(p)模型参数估计使用最小二乘法和最大似然法估计的结果是一样的。 展开更多
关键词 ar(p)模型 最小二乘估计 最大似然估计
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基于季节性AR(P)模型的水质预测 被引量:3
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作者 程万里 李亦芳 +1 位作者 郝伏勤 程银行 《四川理工学院学报(自然科学版)》 CAS 2008年第3期117-120,共4页
自回归模型的建立是基于序列平稳性的假设,只能描述平稳序列的统计特性,而水质的月监测数据序列往往具有季节性变化的现象.文章介绍了平稳过程的相关理论及其检验方法并应用到黄河潼关、三门峡断面的水质序列的检验中,检验结果为非平穗... 自回归模型的建立是基于序列平稳性的假设,只能描述平稳序列的统计特性,而水质的月监测数据序列往往具有季节性变化的现象.文章介绍了平稳过程的相关理论及其检验方法并应用到黄河潼关、三门峡断面的水质序列的检验中,检验结果为非平穗序列,且序列具有明显季节性(月份)变化的特性。为此尝试建立季节性AR (P)模型来捕捉黄河水质的季节性变化规律,实践表明该模型预测总体效果是较为满意的。 展开更多
关键词 季节性An(p)模型 溶解氧 水质预测
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补偿最小二乘估计精化AR(p)的变形建模与预测 被引量:1
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作者 高宁 崔希民 +2 位作者 王果 张玲 卢立托 《工程勘察》 2013年第1期51-53,72,共4页
以AR(p)模型为例,考虑模型误差对变形预测的影响,将模型误差看做非参数信号,采用半参数补偿最小二乘方法来处理,即利用半参数中的非参数分量表达模型误差;为更好地控制残差部分VTPV和光滑部分STRS之间的平衡,提出一种求解平滑参数α的X... 以AR(p)模型为例,考虑模型误差对变形预测的影响,将模型误差看做非参数信号,采用半参数补偿最小二乘方法来处理,即利用半参数中的非参数分量表达模型误差;为更好地控制残差部分VTPV和光滑部分STRS之间的平衡,提出一种求解平滑参数α的Xu函数;最后,通过实例将精化后的AR(p)模型与灰色模型、灰神经网络模型、常规AR模型的结果进行了比较。结果表明,补偿最小二乘方法能有效地处理变形建模中存在的模型误差,具有较好的预测效果。 展开更多
关键词 补偿最小二乘估计 ar(p)模型 模型误差 Xu函数法 变形
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基于AR(p)模型的渭河水质预测 被引量:3
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作者 王丙参 夏鸿鸣 何万生 《宜宾学院学报》 2011年第12期13-15,18,共4页
对溶解氧序列的检验结果为平稳序列及非白噪声序列,结合水质标准,建立AR预测模型,预测水质所处状态,从而指导工农业生产及水质治理.
关键词 ar(p)模型 溶解氧 水质预测
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AR(p)模型在中国总人口预测中的应用 被引量:4
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作者 彭志捌 《河北工程大学学报(自然科学版)》 CAS 2007年第4期109-112,共4页
利用AR(p)模型对我国总人口进行了动态预测.通过实证分析,对模型进行了检验,短期预测误差较小,应用效果比较符合实际。
关键词 ar(p)模型 动态预测 白噪声序列
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多维AR(p)模型的估计理论及应用 被引量:5
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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
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基于AR(p)模型的实时数据处理技术的研究与应用 被引量:1
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作者 林先澄 李凡 《计算机与数字工程》 2003年第5期1-4,共4页
在分析数据建模的数据质量时,提出了一种基于AR(p)模型的数据处理方法。该方法能处理不同的误差干扰,进行有效的数据预测,防止数据丢失及数据错误。该方法在水下机器人作业的数据事例中,收到了良好的效果。
关键词 实时数据处理 ar(p)模型 数据建模 数据融合 水下机器人
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虎门桥主梁挠变之AR(P)模型分析
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作者 曾繁祥 徐兮 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2014年第3期16-17,62,共3页
以虎门大桥主梁施工为工程背景,针对其采用挂篮悬臂中的各梁块挠变必须加以控制,以防止桥跨挠曲发展至超限的程度的需求,采用适合边施工边测量边预报的AR(P)模型方法进行监控,旨在支持相关施工方案的及时调整,使悬臂的施工状态尽可能稳... 以虎门大桥主梁施工为工程背景,针对其采用挂篮悬臂中的各梁块挠变必须加以控制,以防止桥跨挠曲发展至超限的程度的需求,采用适合边施工边测量边预报的AR(P)模型方法进行监控,旨在支持相关施工方案的及时调整,使悬臂的施工状态尽可能稳定地接近设计状态。分析表明:主梁的合龙精度满足规范与技术标准的要求,验证了自回归理论在桥梁施工监测分析中的实用性和严谨性。 展开更多
关键词 桥梁工程 ar(p)模型 挠变 挠曲 挠度
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应用AR(P)模型预测水文系列 被引量:1
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作者 王心义 《焦作矿业学院学报》 1993年第3期55-63,共9页
本文综述了近几年发展起来的时间序列分析理论;给出了建立、检验AR(P)模型的具体步骤。作为一实例,本文建立了降雨系列的AR(P)模型;通过验证知所建AR(P)模型是合平实际的可以用于降雨系列的预报。
关键词 水文地质 预测 ar(p)模型
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AR(p)模型在赣江枯季水位预报中的应用
13
作者 傅春 张强 《南昌工程学院学报》 CAS 2008年第3期32-34,共3页
时间序列模型是水文预报常用的工具,人们对大量的水文数据进行分析,目的就是为了能够得出水文数据的规律性,进而预测水文系统在未来时刻的状态.运用AR(p)模型对赣江流域外洲水文站枯水季节的水位数据进行模拟,并利用所建模型对水位进行... 时间序列模型是水文预报常用的工具,人们对大量的水文数据进行分析,目的就是为了能够得出水文数据的规律性,进而预测水文系统在未来时刻的状态.运用AR(p)模型对赣江流域外洲水文站枯水季节的水位数据进行模拟,并利用所建模型对水位进行预报,预报值与实际值比较接近,模型模拟的精度比较高. 展开更多
关键词 时间序列 ar(p)模型 赣江 水位预报
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基于季节性AR(P)模型的水质预测
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作者 程万里 李亦芳 +1 位作者 郝伏勤 程银行 《西安文理学院学报(自然科学版)》 2008年第1期5-10,共6页
自回归模型的建立是基于序列平稳性的假设,只能描述平稳序列的统计特性,而水质的月监测数据序列往往具有季节性变化的现象.文章介绍了平稳过程的相关理论及其检验方法并应用到黄河潼关、三门峡断面的水质序列的检验中,检验结果为非平稳... 自回归模型的建立是基于序列平稳性的假设,只能描述平稳序列的统计特性,而水质的月监测数据序列往往具有季节性变化的现象.文章介绍了平稳过程的相关理论及其检验方法并应用到黄河潼关、三门峡断面的水质序列的检验中,检验结果为非平稳序列,且序列具有明显季节性(月份)变化的特性.为此尝试建立季节性AR(P)模型来捕捉黄河水质的季节性变化规律,实践表明该模型预测总体效果是较为满意的. 展开更多
关键词 季节性ar(p)模型 溶解氧 水质预测
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m维AR(p)模型的统计诊断 被引量:5
15
作者 任晓龙 郭鹏江 吕敏红 《纯粹数学与应用数学》 CSCD 2010年第1期158-163,共6页
统计诊断就是探查对统计推断(如估计或预测等)有较大影响的数据从而对全过程数据进行诊断.本文应用基于数据删除模型得到二维AR(1)模型的参数估计诊断公式,给出了Cook统计量的计算公式,进而推广到m维AR(p)模型的情形.
关键词 ar(p)模型 数据删除 广义COOK距离 最小二乘
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多维AR(p)模型在预报舰船运动中的应用 被引量:6
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作者 赵源 滕大予 《现代防御技术》 2003年第4期52-55,60,共5页
在舰空导弹武器系统的实战中,能够实时预报舰船的运动状态非常必要。给出了利用多维AR(p)模型对舰船运动参数进行预报及修正的方法。
关键词 ar(p)模型 舰船运动 应用 舰空导弹 预报方法 动态时间序列 仿真
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AR(P)模型参数的岭估计方法
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作者 滕春贤 徐国发 《哈尔滨科学技术大学学报》 1993年第3期82-85,共4页
将岭估计方法用于 AR(P)模型的参数估计中,其结果较最小二乘估计提高了估计精度,且给出了简化的证明方法,该结果完全可以推广到多维 AR(P)模型的参数估计中。
关键词 参数估计 ar(p)模型 岭估计
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AR(p)模型在地下水动态预报中的应用——以石羊河流域平原区为例 被引量:3
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作者 仲维政 周晓光 龚珑聪 《中国农村水利水电》 北大核心 2008年第12期42-44,共3页
石羊河流域平原区是我国水资源利用程度最高的地区之一,严重的生态环境问题与地下水位动态变化密不可分。结合MATLAB7.1,通过趋势项、周期项、随机项的迭加建立地下水AR(p)时间序列预报模型,预报近年的地下水水位,预报结果显示该区地下... 石羊河流域平原区是我国水资源利用程度最高的地区之一,严重的生态环境问题与地下水位动态变化密不可分。结合MATLAB7.1,通过趋势项、周期项、随机项的迭加建立地下水AR(p)时间序列预报模型,预报近年的地下水水位,预报结果显示该区地下水位将持续下降,应及时加以控制。 展开更多
关键词 ar(p)模型 地下水水位 石羊河流域 动态预报
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基于小波分析AR(P)-SVR组合模型在大坝变形预测中的应用 被引量:2
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作者 沈哲辉 黄腾 +1 位作者 邱伟 郑浩 《测绘工程》 CSCD 2015年第6期58-60 64,64,共4页
监测序列经小波分解后,得到低频分量和高频分量。对低频分量采用自回归AR(P)模型预测,对高频分量采用支持向量回归机SVR模型预测,最后将各分量进行小波重构,得到监测序列的预测值。结果表明,此种预测方法比直接使用SVR模型或经小波分解... 监测序列经小波分解后,得到低频分量和高频分量。对低频分量采用自回归AR(P)模型预测,对高频分量采用支持向量回归机SVR模型预测,最后将各分量进行小波重构,得到监测序列的预测值。结果表明,此种预测方法比直接使用SVR模型或经小波分解后再采用SVR模型预测精度高。 展开更多
关键词 小波分解 ar(p)模型 SVR模型 小波重构 预测
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改进的自回归AR(p)预测模型在WSN中的应用 被引量:7
20
作者 谭巧巧 杨吉云 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第12期83-87,共5页
自回归AR(p)预测模型是无线传感网络(WSN)中一种减少数据传输次数和降低能量消耗的方法。针对AR(p)模型在建模过程中忽略了不同时期的历史数据对预测值的影响存在的差异,导致模型预测精度不高、网络通信频率受影响的问题,提出了一种改... 自回归AR(p)预测模型是无线传感网络(WSN)中一种减少数据传输次数和降低能量消耗的方法。针对AR(p)模型在建模过程中忽略了不同时期的历史数据对预测值的影响存在的差异,导致模型预测精度不高、网络通信频率受影响的问题,提出了一种改进的预测模型FAR(p)。在AR(p)模型中引入一种新的模糊隶属度函数,通过模糊隶属度函数对预测模型的每个历史数据赋予权值,实现历史数据"重近轻远"的预测效果,并经二次加权平均算法处理后重新构建预测模型。仿真结果表明,改进的预测模型有效地提高了模型预测精度,减少了传感网络中数据传输次数,降低了能量消耗。 展开更多
关键词 ar(p)模型 无线传感网络 模糊隶属度函数 预测精度 数据通信
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