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Real-time reliability prediction for dynamic systems with both deteriorating and unreliable components 被引量:3
1
作者 XU ZhengGuo1,2, JI YinDong2,3 & ZHOU DongHua1,2? 1 Department of Automation, Tsinghua University, Beijing 100084, China 2 Tsinghua National Laboratory for Information Science and Technology, Tsinghua University, Beijing 100084, China 3 Research Institute of Information Technology (RIIT), Tsinghua University, Beijing 100084, China 《Science in China(Series F)》 2009年第11期2234-2246,共13页
As an important technology for predictive maintenance, failure prognosis has attracted more and more attentions in recent years. Real-time reliability prediction is one effective solution to failure prognosis. Conside... As an important technology for predictive maintenance, failure prognosis has attracted more and more attentions in recent years. Real-time reliability prediction is one effective solution to failure prognosis. Considering a dynamic system that is composed of normal, deteriorating and unreliable components, this paper proposes an integrated approach to perform real-time reliability prediction for such a class of systems. For a deteriorating component, the degradation is modeled by a time-varying fault process which is a linear or approximately linear function of time. The behavior of an unreliable component is described by a random variable which has two possible values corresponding to the operating and malfunction conditions of this component. The whole proposed approach contains three algorithms. A modified interacting multiple model particle filter is adopted to estimate the dynamic system's state variables and the unmeasurable time-varying fault. An exponential smoothing algorithm named the Holt's method is used to predict the fault process. In the end, the system's reliability is predicted in real time by use of the Monte Carlo strategy. The proposed approach can effectively predict the impending failure of a dynamic system, which is verified by computer simulations based on a three-vessel water tank system. 展开更多
关键词 RELIABILITY failure prognostics dynamic systems fault prediction particle filtering interacting multiple model exponential smoothing predictive maintenance
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基于BP神经网络和二次指数平滑法组合预测模型的安徽省物流需求预测
2
作者 徐健 桂海霞 《山东交通学院学报》 CAS 2024年第3期39-45,共7页
为准确预测安徽省的物流需求,从经济发展、产量结构、地区贸易和消费水平4方面选取安徽省的地区生产总值,第一、二、三产业产值,社会消费品零售总额,固定资产投资,人均消费性支出7个影响因素作为安徽省物流需求评价指标,以安徽省货运量... 为准确预测安徽省的物流需求,从经济发展、产量结构、地区贸易和消费水平4方面选取安徽省的地区生产总值,第一、二、三产业产值,社会消费品零售总额,固定资产投资,人均消费性支出7个影响因素作为安徽省物流需求评价指标,以安徽省货运量作为物流需求规模输出指标,采用灰色关联分析计算安徽省物流需求评价指标与物流需求规模间的关联度,判断评价指标的合理性。通过夏普利值法将BP神经网络预测模型和二次指数平滑法预测模型组合,预测2017—2021年安徽省物流需求。结果表明:BP神经网络预测模型、二次指数平滑法预测模型及二者的组合预测模型预测结果的平均相对误差分别为4.58%、6.70%、3.99%,组合预测模型的平均相对误差最小。通过组合预测模型预测2022—2024年安徽省物流需求分别为405 004.96万t、407 142.09万t、409 108.95万t,安徽省货运量呈持续增长趋势,但增幅降低。安徽省应加快传统物流向智慧物流的转移速度,扩大内需,加强物流枢纽城市间的联系,加速区域一体化发展步伐,确保物流高质量发展。 展开更多
关键词 组合预测模型 BP神经网络模型 二次指数平滑法模型 物流需求 预测
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基于指数平滑和PSO-BP混合模型的建筑工程造价指数预测 被引量:6
3
作者 刘伟军 黄志梁 《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》 CAS 2023年第3期404-409,共6页
建筑工程造价指数是进行工程造价管理的重要依据。为了提高建筑工程造价指数预测的准确性,首先,利用HP滤波将造价指数分解为趋势序列和波动序列,然后采用指数平滑模型对趋势造价指数序列进行预测;其次,利用粒子群算法(PSO)优化的BP神经... 建筑工程造价指数是进行工程造价管理的重要依据。为了提高建筑工程造价指数预测的准确性,首先,利用HP滤波将造价指数分解为趋势序列和波动序列,然后采用指数平滑模型对趋势造价指数序列进行预测;其次,利用粒子群算法(PSO)优化的BP神经网络对建筑工程造价指数的波动序列进行预测,PSO-BP神经网络模型的输入指标为引起造价指数变化的4种材料价格;最后,叠加二者预测值即为建筑工程造价指数的预测值。实验结果表明:该混合模型对6个月的造价指数预测的平均相对误差为0.55%,取得了很好的效果,为准确预测建筑工程造价指数提供了一定参考。 展开更多
关键词 工程造价 指数预测模型 PSO-BP神经网络 指数平滑法 HP滤波
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基于时间序列模型的新疆0~6岁儿童道路交通伤害住院患者人数的预测分析 被引量:2
4
作者 芦浩雅 杨圆圆 +3 位作者 尧依莹 方娴 权晓雯 罗振 《伤害医学(电子版)》 2023年第1期6-14,共9页
目的分析新疆0~6岁儿童道路交通伤害变化趋势,利用自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型及指数平滑模型对2011—2021年道路交通伤害住院人数进行分析,模拟验证两种模型适用性后选择最优模型,为本地区儿... 目的分析新疆0~6岁儿童道路交通伤害变化趋势,利用自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型及指数平滑模型对2011—2021年道路交通伤害住院人数进行分析,模拟验证两种模型适用性后选择最优模型,为本地区儿童道路交通伤害防控及住院人数的动态分析和短期预测提供一定理论支持。方法采取方便抽样的方法,收集新疆7所公立医院2011年1月1日至2021年12月31日0~6岁道路交通伤害入院儿童信息,使用卡方检验分析不同季节、不同受伤类型下道路交通伤害发生情况,分别建立ARIMA模型和指数平滑模型,对模型拟合效果进行评价,验证模型对未来儿童道路交通伤害住院人数预测的适用性。结果本研究共纳入2511例儿童患者,春夏季发生伤害的人数较多,道路交通伤害发生类型以行人及机动车受伤为主。简单季节性指数平滑模型为最优模型,其中稳定系数R2=0.616,均方根误差(root mean square error,RMSE)=6.177,平均绝对误差百分比(mean absolute percentageerror,MAPE)=39.209,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)=4.852,正态化贝叶斯信息准则(Bayesian information criterions,BIC)=3.716,模型白噪声检验(P=0.302),该模型可以对未来0~6岁儿童道路交通伤害住院人数进行预测,且模型对年度数据的预测能力优于月度。结论简单季节性指数平滑模型对数据拟合效果更好,可以被用来进行道路交通伤害住院人数的预测研究,未来仍需探索更精准、更全面的预测方法,需采取防控措施预防儿童道路交通伤害的发生。 展开更多
关键词 儿童 道路交通伤害 ARIMA模型 指数平滑模型 预测
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基于趋势拟合法、平滑法和ARIMA模型的流量预测
5
作者 马政达 《邮电设计技术》 2023年第7期59-64,共6页
以OLT上联口的下行流量为研究对象,分别使用趋势拟合法、平滑法和ARIMA模型建模并进行流量预测。其中趋势拟合法选择了典型的线性拟合,平滑法使用了平均移动法和Holt两参数指数平滑模型,ARIMA则选择了ARIMA(0,1,1)模型进行建模分析。对... 以OLT上联口的下行流量为研究对象,分别使用趋势拟合法、平滑法和ARIMA模型建模并进行流量预测。其中趋势拟合法选择了典型的线性拟合,平滑法使用了平均移动法和Holt两参数指数平滑模型,ARIMA则选择了ARIMA(0,1,1)模型进行建模分析。对4种模型的绝对百分比误差(MAPE)进行了对比,结果表明ARIMA模型和Holt两参数指数平滑模型预测精度相似,都取得了良好的预测效果,适合用于OLT上联口流量预测,而线性回归和平均移动法预测结果较差,不适合做精度要求较高的流量预测。 展开更多
关键词 网络流量预测 ARIMA模型 指数平滑法 Holt两参数指数平滑模型
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基于指数平滑预测的Ad Hoc网络路由协议 被引量:4
6
作者 沙毅 张立立 +1 位作者 朱丽春 张志伟 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2012年第3期462-465,共4页
提出一种基于动态指数平滑模型对网络流量负载进行预测的负载均衡协议DES-LBPTP(a Dynamic Exponential Smoothing Model-Based Load Balancing Protocol for Traffic Prediction in Ad Hoc Networks).该协议以MAC层接口队列中分组长度... 提出一种基于动态指数平滑模型对网络流量负载进行预测的负载均衡协议DES-LBPTP(a Dynamic Exponential Smoothing Model-Based Load Balancing Protocol for Traffic Prediction in Ad Hoc Networks).该协议以MAC层接口队列中分组长度为流量负载的衡量依据,利用动态指数平滑预测模型对节点的流量负载进行预测,根据预测到的下一时刻流量负载状况,在节点出现拥塞丢包之前,提前实施路由更新机制,避免中间节点拥塞,以此提高网络性能.此外,该协议在中间节点根据流量负载状况有选择地转发RREQ、在目的节点采用延时应答也在一定程度上改善了网络性能.仿真结果与AODV协议相比,端到端时延降低约50%,归一化开销改善28%,分组投递率最大增长10.4%. 展开更多
关键词 AD HOC网络 负载均衡 流量预测 动态指数平滑
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动态指数平滑模型在网络流量预测中的研究 被引量:7
7
作者 刘勇 靳新 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2008年第3期100-102,共3页
网络流量预测是网络性能管理的一个重要组成部分,一种好的预测模型能比较准确地判断网络流量的发展趋势,对网络管理起到推进作用。提出了将最速下降迭代法应用于指数平滑模型的方法,以预测误差平方和(SSE)最小为目标,构造并自动生成了... 网络流量预测是网络性能管理的一个重要组成部分,一种好的预测模型能比较准确地判断网络流量的发展趋势,对网络管理起到推进作用。提出了将最速下降迭代法应用于指数平滑模型的方法,以预测误差平方和(SSE)最小为目标,构造并自动生成了最佳平滑参数,使网络流量的预测模型得以优化,增强了指数平滑模型对时间序列的适应能力,较好地解决了指数平滑预测模型中,平滑参数靠检验确定且为静态,平滑初值难以确定并导致预测偏差等问题。通过分析,证明了此模型能够较准确地预测出网络的流量,使网络管理人员对网络的性能状态有整体的把握并且能够较好地对网络性能进行监测控制,从而提高了网络的服务质量。 展开更多
关键词 网络流量 预测 动态指数平滑模型
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基于Holt指数平滑模型的油井产量动态预测 被引量:4
8
作者 尚文利 张立婷 +2 位作者 李世超 刘春宇 曾鹏 《自动化与仪表》 2018年第4期68-70,共3页
产量动态预测是油井生产动态的实时监测与调控的重要基础。该文利用时间序列分析中的Holt指数平滑模型,依据误差平方和最小原则对初始值和平滑参数α、β进行优化,考虑了所有已有时间序列的历史数据对预测值的影响,建立了一种新型的油... 产量动态预测是油井生产动态的实时监测与调控的重要基础。该文利用时间序列分析中的Holt指数平滑模型,依据误差平方和最小原则对初始值和平滑参数α、β进行优化,考虑了所有已有时间序列的历史数据对预测值的影响,建立了一种新型的油井产量预测Holt指数平滑模型。实例计算表明,模型预测误差基本控制在10%以内。该模型具有良好的适用性和准确性,可作为油井生产计划的实时调整和辅助决策依据。 展开更多
关键词 时间序列 Holt指数平滑模型 油井产量动态预测
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一种基于动态递归神经网络的交通流量实时预测方法 被引量:12
9
作者 徐启华 丁兆奎 毕训银 《淮海工学院学报(自然科学版)》 CAS 2003年第4期14-17,共4页
智能交通系统是目前世界上公认的解决城市交通拥堵问题的最佳措施 ,实时、准确的交通流量预测是智能交通系统实现的关键技术之一。提出了一种基于改进型 Elman神经网络的交通流量实时预测方法 ,由于预测模型中采用的递归神经网络具有动... 智能交通系统是目前世界上公认的解决城市交通拥堵问题的最佳措施 ,实时、准确的交通流量预测是智能交通系统实现的关键技术之一。提出了一种基于改进型 Elman神经网络的交通流量实时预测方法 ,由于预测模型中采用的递归神经网络具有动态记忆能力 ,因而可在网络规模较小的情况下实现对交通流量的快速、准确预测 。 展开更多
关键词 动态递归神经网络 交通流量 实时预测模型 遗传算法
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空中交通流量的短期预测 被引量:7
10
作者 赵嶷飞 王红勇 《交通运输工程与信息学报》 2007年第4期23-28,共6页
用霍尔特-温特斯模型对机场的短期空中交通流量进行预测,首先介绍了该模型的具体预测步骤,并采用面向对象的软件技术,设计开发了预测模型软件。该预测模型软件除了可以根据用户设定的平滑系数进行预测之外,还可以自动计算出预测效果较优... 用霍尔特-温特斯模型对机场的短期空中交通流量进行预测,首先介绍了该模型的具体预测步骤,并采用面向对象的软件技术,设计开发了预测模型软件。该预测模型软件除了可以根据用户设定的平滑系数进行预测之外,还可以自动计算出预测效果较优的"最优平滑系数"。本文利用自1998年来首都机场各个月份的交通流量实际数据,对2006年的12个月份数据进行预测,经过与实际数据的比较发现相对误差在3%左右。结果表明,基于"最优平滑系数"的霍尔特-温特斯模型能较好的预测机场的短期空中交通流量,是一种为空中交通战略流量管理提供准确数据的有效方法。 展开更多
关键词 温特斯法 指数平滑 时间序列 预测模型 空中交通流量
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基于最优梯度自适应优化算法的交通流预测 被引量:2
11
作者 黄洪琼 汤天浩 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第7期23-24,27,共3页
短时交通流预测在交通控制中起着基础的作用。建立了一类不需要选取初始值、带有动态参数的指数平滑模型。以预测误差平方和SSE最小为目标,构造了优选并自动生成最佳参数,使平滑模型得以优化的最速下降算法,增强了模型对时间序列的适应... 短时交通流预测在交通控制中起着基础的作用。建立了一类不需要选取初始值、带有动态参数的指数平滑模型。以预测误差平方和SSE最小为目标,构造了优选并自动生成最佳参数,使平滑模型得以优化的最速下降算法,增强了模型对时间序列的适应能力。较好地解决了指数平滑预测中,平滑参数靠检验确定且为静态、平滑初值难以确定并导致预测偏差等问题。通过比较上海浦东的实测数据和其它预测算法,验证了该算法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 短时交通流预测 指数平滑模型 动态平滑参数
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交通参数预测的自适应优化算法研究 被引量:1
12
作者 黄洪琼 邬勤文 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第1期96-97,共2页
将最优梯度算法应用于指数平滑模型,通过构造优选并自动生成的最佳平滑参数使模型得以优化,增强了指数平滑模型对时间序列的适应能力,较好地解决了指数平滑预测中,平滑参数靠检验确定且为静态、平滑初值难以确定并导致预测偏差等问题。... 将最优梯度算法应用于指数平滑模型,通过构造优选并自动生成的最佳平滑参数使模型得以优化,增强了指数平滑模型对时间序列的适应能力,较好地解决了指数平滑预测中,平滑参数靠检验确定且为静态、平滑初值难以确定并导致预测偏差等问题。通过实例,与其他指数平滑预测算法相比,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 交通参数预测 最优梯度 指数平滑法 动态平滑参数
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改进的遗传算法在钢铁企业污染物排放量预测的研究 被引量:2
13
作者 黄伟建 张一帆 黄远 《现代电子技术》 2021年第5期132-136,共5页
在钢铁企业的发展中,环境保护尤为重要,钢铁企业的污染物二氧化硫的排放量是环境保护建设的重要指标。使用遗传算法与动态三次指数平滑法相结合,采用遗传算法中的轮盘赌算法计算最优解区间,并用遗传算法计算最优值,导入指数平滑算法绘... 在钢铁企业的发展中,环境保护尤为重要,钢铁企业的污染物二氧化硫的排放量是环境保护建设的重要指标。使用遗传算法与动态三次指数平滑法相结合,采用遗传算法中的轮盘赌算法计算最优解区间,并用遗传算法计算最优值,导入指数平滑算法绘制数据走向曲线,并根据企业的生产日志配合使用预测干预法,对钢铁企业污染物排放量进行预测。通过该算法与传统的时间序列预测模型动态指数平滑法进行比较。证明基于遗传算法与动态三次指数平滑的预测模型具有优良的预测精度和准确的预测数据走势的能力,在钢铁企业污染物排放量预测中具有良好的适用性。 展开更多
关键词 污染物排放量 预测模型 遗传算法 轮盘赌算法 生产日志 动态三次指数平滑法 动态参数 预测干预法
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河南省2012—2020年交通客运量预测与分析 被引量:1
14
作者 范贺花 周永卫 《河南科学》 2013年第4期472-476,共5页
以1998—2011年河南统计年鉴中列出的河南省历年交通客运量数据为研究对象,运用时间序列模型(指数平滑和ARIMA模型)和非线性回归方法,对河南省2012—2020年的交通客运总量以及各交通运输方式客运量做出预测.预测结果显示:未来几年公路... 以1998—2011年河南统计年鉴中列出的河南省历年交通客运量数据为研究对象,运用时间序列模型(指数平滑和ARIMA模型)和非线性回归方法,对河南省2012—2020年的交通客运总量以及各交通运输方式客运量做出预测.预测结果显示:未来几年公路交通客运在河南省仍占主导地位,河南省交通客运总量2012年达到215 219.29万人,其中公路、铁路、民航、水运客运总量分别为204 873.13、9493.39、526.99、313.61万人,2020年客运总量将达到579 099.71万人. 展开更多
关键词 客运量预测 时间序列 指数平滑 ARIMA模型
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ARIMA-GARCH和抛物线模型相结合的网络流量动态预测 被引量:1
15
作者 熊文真 周娟 李红娟 《宜宾学院学报》 2017年第6期36-39,共4页
提出一种基于ARIMA-GARCH和抛物线模型相结合的网络流量动态预测方法,既发挥ARIMA-GARCH模型处理和预测网络流量内部短期变化特征的能力,又融合了抛物线模型捕捉网络长期动态变化特征的性能,即构成AGP组合模型.仿真实例表明,AGP组合模... 提出一种基于ARIMA-GARCH和抛物线模型相结合的网络流量动态预测方法,既发挥ARIMA-GARCH模型处理和预测网络流量内部短期变化特征的能力,又融合了抛物线模型捕捉网络长期动态变化特征的性能,即构成AGP组合模型.仿真实例表明,AGP组合模型能够很好地预测网络流量的动态变化规律,在网络服务控制方面有广泛应用前景. 展开更多
关键词 网络流量 ARIMA GARCH 抛物线模型 动态预测
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改进的三次指数平滑模型在交通优化中的研究与应用 被引量:3
16
作者 汪选胜 《机械制造与自动化》 2012年第4期18-20,共3页
基于优化城市交通路线的研究目的,以南京城市交通路线上某段时间的车辆通过量为研究对象,分别运用三次指数平滑法与改进的三次指数平滑法这两种预测方法对未来该路段的车辆通过量进行动态的预测,并对这两种预测模型的预测结果进行比较,... 基于优化城市交通路线的研究目的,以南京城市交通路线上某段时间的车辆通过量为研究对象,分别运用三次指数平滑法与改进的三次指数平滑法这两种预测方法对未来该路段的车辆通过量进行动态的预测,并对这两种预测模型的预测结果进行比较,得出改进的三次指数平滑模型预测精度较高,将预测车辆通过量与实际路段容量相比较,为未来时间是否堵车提供良好、有力的判断依据,实现交通的优化。 展开更多
关键词 城市交通 预测算法 改进三次指数平滑模型
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动态指数平滑模型在校园网络监控中的研究
17
作者 谭跃生 刘庆 傅晨阳 《内蒙古科技大学学报》 CAS 2009年第4期330-332,共3页
网络流量预测是网络性能管理的一个重要组成部分,较好的流量预测能够提高网络管理的效果和网络带宽的利用率.以C/S模式对校园网的流量进行采集,然后以预测误差的平方最小为目标,建立动态指数平滑模型,增强了指数平滑模型对时间序列的适... 网络流量预测是网络性能管理的一个重要组成部分,较好的流量预测能够提高网络管理的效果和网络带宽的利用率.以C/S模式对校园网的流量进行采集,然后以预测误差的平方最小为目标,建立动态指数平滑模型,增强了指数平滑模型对时间序列的适应能力,较好地解决了指数平滑模型中平滑参数α为静态而导致预测偏差等问题.通过测试,此模型能够较准确地预测出校园网的流量,从而实现了对校园网络流量的临控,提高了网络服务的质量. 展开更多
关键词 网络流量预测 校园网络 监控 动态指数平滑
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动态多模型指数平滑法融合的在线预测方法 被引量:11
18
作者 杨博帆 张琳 +2 位作者 张搏 宋亚飞 丁尔启 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期2013-2021,共9页
针对传统预测算法实时性差、难以适应多种数据变化情况、参数无法根据数据的实时变化进行在线调整等问题,提出了一种动态多模型指数平滑法融合的在线预测算法。该算法根据历史数据的预测误差,动态调整指数平滑法的平滑系数,以及1次、2次... 针对传统预测算法实时性差、难以适应多种数据变化情况、参数无法根据数据的实时变化进行在线调整等问题,提出了一种动态多模型指数平滑法融合的在线预测算法。该算法根据历史数据的预测误差,动态调整指数平滑法的平滑系数,以及1次、2次、3次指数平滑法的融合权值,实时得到对传感器测量参数的准确预测。仿真表明,该算法在多种数据变化情况下均优于单一采用指数平滑法。 展开更多
关键词 在线预测 指数平滑法 动态参数 故障预测 模型融合
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通用网络流量监测报警系统的设计与实现
19
作者 陈秀兰 《甘肃广播电视大学学报》 2006年第2期68-71,共4页
网络流量监测是网络管理的一项重要内容。通过流量测量与预测,可以了解自治域、网络之间的流量情况及其趋势,从而更好地进行网络改进和负载均衡的设计。本文使用指数平滑法建立流量预测模型,可对网络流量进行实时监测与预警。
关键词 网络流量 SNMP 指数平滑法 流量预测
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通用网络流量监测报警系统的研究与实现
20
作者 陈秀兰 《微型电脑应用》 2006年第4期31-33,69,共3页
网络流量监测是网络测量领域一项重要内容。通过流量测量与预测,可以了解到自治域之间、网络之间的流量情况及其趋势,从而更好地进行网络改建和负载均衡的设计。本文根据SNMP网络管理协议和JAVA开发了一个通用的网络流量监测报警系统,... 网络流量监测是网络测量领域一项重要内容。通过流量测量与预测,可以了解到自治域之间、网络之间的流量情况及其趋势,从而更好地进行网络改建和负载均衡的设计。本文根据SNMP网络管理协议和JAVA开发了一个通用的网络流量监测报警系统,为更好的理解网络提供了依据,为智能化管理网络打下良好基础。 展开更多
关键词 网络流量 SNMP JAVA 指数平滑法 流量预测
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