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中美两国公司债信用利差动态过程比较研究
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作者 周荣喜 熊亚辉 刘衡艺 《数学的实践与认识》 北大核心 2019年第9期63-69,共7页
选取中美两国2011年1月至2017年4月的公司债和国债月度交易数据,基于SV模型得到两国公司债的信用利差序列,进而对中美两国公司债的信用利差进行时间序列比较分析.实证发现,中国公司债信用利差序列表现出自回归和移动平均特征,而美国公... 选取中美两国2011年1月至2017年4月的公司债和国债月度交易数据,基于SV模型得到两国公司债的信用利差序列,进而对中美两国公司债的信用利差进行时间序列比较分析.实证发现,中国公司债信用利差序列表现出自回归和移动平均特征,而美国公司债信用利差序列则仅呈现自回归特征;在方差结构方面,中国公司债信用利差序列的残差不具有ARCH效应,而美国公司债信用利差序列的残差具有明显的ARCH效应.同时,对中美两国公司债信用利差建立VAR模型并进行脉冲响应分析,发现中美两国信用利差序列的相关性不强,对彼此的冲击的反应均较弱,为债券市场投资者构建跨国市场债券组合来分散信用风险提供决策支持. 展开更多
关键词 公司债 信用利差 ARMA模型 ARCH模型 VAR模型
小波去噪结合ARMA模型在电力设备故障率预测中的应用 预览
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作者 郜逸星 孙淑珍 《内蒙古工业大学学报:自然科学版》 2019年第2期122-128,共7页
针对电力设备故障率具有周期性、随机性和多变性等特点,提出小波相关性去噪算法与时间序列自回归滑动平均(ARMA)模型的电力设备故障率预测方法.将电力设备故障率数据进行小波相关性去噪,最大限度保留有效序列,把重构后的序列进行ARMA建... 针对电力设备故障率具有周期性、随机性和多变性等特点,提出小波相关性去噪算法与时间序列自回归滑动平均(ARMA)模型的电力设备故障率预测方法.将电力设备故障率数据进行小波相关性去噪,最大限度保留有效序列,把重构后的序列进行ARMA建模及预测,预测值与实际值进行比较.仿真结果表明,小波相关性去噪后的ARMA模型预测结果有较高的精度,实际故障率预测效果较好. 展开更多
关键词 小波去噪 ARMA模型 电力设备故障率 预测 精确性
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基于数据残余分量与ARMA模型的光伏功率日前预测方法 预览
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作者 耿华阳 王玮 《工业仪表与自动化装置》 2019年第1期3-7,共5页
光伏功率日前预测对电网的规划调度和经济运行管理有着重要作用。根据相似日光伏发电功率曲线,采用日均值法计算得出光伏日内功率曲线的整体变化趋势分量,将原始功率数据曲线与日内整体变化趋势分量求差得到光伏功率的残余分量。基于该... 光伏功率日前预测对电网的规划调度和经济运行管理有着重要作用。根据相似日光伏发电功率曲线,采用日均值法计算得出光伏日内功率曲线的整体变化趋势分量,将原始功率数据曲线与日内整体变化趋势分量求差得到光伏功率的残余分量。基于该残余分量,该文提出了一种改进ARMA模型的日前光伏功率预测方法,该方法通过对残余分量进行预测,将残余分量的预测值与整体变化趋势分量相加得到最终预测结果。通过与传统ARMA模型预测结果进行对比,仿真表明:该方法对不同程度的光伏功率波动情况均有较好的预测精度。 展开更多
关键词 光伏功率 日前预测 残余分量 ARMA模型
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基于HU不变矩的大型发电机组轴心轨迹识别方法 预览
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作者 刘立伟 雷浩 《电力系统装备》 2019年第13期146-147,共2页
本文基于LabVIEW开发工具,结合轴心轨迹基准图形,应用HU不变矩基本原理,建立了基准图形的状态判别数据库,开发轴心轨迹识别模块,以判断轴心轨迹故障类别。此外,通过分析轴心轨迹与基准图形之间的相似度,基于对大型发电机组长期运行的轴... 本文基于LabVIEW开发工具,结合轴心轨迹基准图形,应用HU不变矩基本原理,建立了基准图形的状态判别数据库,开发轴心轨迹识别模块,以判断轴心轨迹故障类别。此外,通过分析轴心轨迹与基准图形之间的相似度,基于对大型发电机组长期运行的轴心轨迹监测分析,对可能发生的故障进行预测。 展开更多
关键词 轴心轨迹识别 LABVIEW HU不变矩 ARMA模型
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基于ARMA模型的房地产销售趋势预测方法研究 预览
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作者 邓佳雯 陈继红 《电脑知识与技术:学术版》 2019年第7期228-232,共5页
数据挖掘是指从大量的、客观的、有噪声的、随机的数据中,通过算法提取隐含在其中的信息。随着房地产行业的不断发展,数据量越来越庞大,将数据挖掘技术应用于房地产行业,对销售数据进行处理和分析,从真正意义上体现数据的价值。本文以... 数据挖掘是指从大量的、客观的、有噪声的、随机的数据中,通过算法提取隐含在其中的信息。随着房地产行业的不断发展,数据量越来越庞大,将数据挖掘技术应用于房地产行业,对销售数据进行处理和分析,从真正意义上体现数据的价值。本文以江苏省某市房地产数据为案例进行定量研究展示建模过程,基于ARMA模型并结合加权最小二乘法对模型进行改进。研究结果表明加权最小二乘法与ARMA模型的适应性较好,且优化模型在预测精度上有明显的提高。旨在掌握行业目前所处态势,并为房地产行业的开发计划和营销策略提供决策性指导。 展开更多
关键词 自回归滑动平均模型 加权最小二乘法 单位根检验 房地产销售数据 趋势预测
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西安市全年气温变化的统计规律 预览
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作者 戴婷 汤雯茜 《湖南工程学院学报:自然科学版》 2019年第3期61-65,共5页
采用时间序列加法模型分析气温的长期趋势、周期波动及不规则变动.利用快速傅里叶变换对西安泾河站点日平均气温进行低频去噪,确定了气温全年变化的主频周期波动,并进行傅里叶函数拟合,精度98.64%;对气温的高频信息部分采用时间序列模... 采用时间序列加法模型分析气温的长期趋势、周期波动及不规则变动.利用快速傅里叶变换对西安泾河站点日平均气温进行低频去噪,确定了气温全年变化的主频周期波动,并进行傅里叶函数拟合,精度98.64%;对气温的高频信息部分采用时间序列模型建立AR(2)模型,拟合优度54%,气温序列实现独立化分离过程.就全年气温变化而言,西安气候舒适,全年的平均气温为14.7℃,气温变化主频为365.5天,按时间呈余弦波动形态,振幅为±14.65℃,一年内最低气温日均值约为0.1℃,最高气温日均值约为29.3℃;全年最低气温95%的概率出现在-5.7℃,最高气温95%的概率出现在35.1℃;而可能出现的极端低温与高温分别为-9.6℃、39℃.短期的气温不规则变动主要影响其后五天的天气,一天的记忆程度为85%,逐渐衰减,至五天的记忆程度为9.44%,7天后可以认为记忆消失(2.59%). 展开更多
关键词 气温变化 ARMA模型 傅里叶变换
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一种检测低信噪比下未知波形时变相干信号的方法 预览
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作者 王宏磊 马远良 《应用声学》 CSCD 北大核心 2019年第4期477-483,共7页
从获取的数据中检测目标信号,是雷达、声呐等领域重要的研究内容。时频域严重畸变的回波信号以及时变线谱信号的自适应检测,具有重要意义。为了挖掘和推广自适应相干累积(ACI)技术在未知时变信号检测领域的能力,该文给出了 ACI算法的基... 从获取的数据中检测目标信号,是雷达、声呐等领域重要的研究内容。时频域严重畸变的回波信号以及时变线谱信号的自适应检测,具有重要意义。为了挖掘和推广自适应相干累积(ACI)技术在未知时变信号检测领域的能力,该文给出了 ACI算法的基本原理,并进行了系统性的理论推导,得到了 ACI算法的宽带时变自回归滑动平均模型(ARMA)和窄带复解析模型。利用这些模型解释了产生信号相干累积的机理,分析得出了产生相干累积的条件,揭示了这种时变系统的许多奇异特性。结合仿真实验和实际海上实验数据对 ACI算法展开验证,结果表明 ACI算法对于低信噪比下未知波形信号具有优异的检测能力,展示出 ACI算法在水下探测等相关领域存在广泛的实际应用前景。 展开更多
关键词 自适应相干累积 ARMA模型 窄带复解析模型 低信噪比
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国际大宗农产品期货波动非对称性实证研究 预览
8
作者 邹战勇 陈红纯 李星 《韶关学院学报》 2019年第1期88-93,共6页
国际大宗农产品期货作为一种套期保值的工具,其价格波动的非对称性研究受到投资者的广泛关注。选取美国芝加哥商品交易所的大豆、玉米、小麦和大米期货作为研究对象,对2008年1月至2017年12月四种农产品期货收盘价序列分别建立ARMA模型、... 国际大宗农产品期货作为一种套期保值的工具,其价格波动的非对称性研究受到投资者的广泛关注。选取美国芝加哥商品交易所的大豆、玉米、小麦和大米期货作为研究对象,对2008年1月至2017年12月四种农产品期货收盘价序列分别建立ARMA模型、ARCH模型与EGARCH模型,对收益率序列进行波动非对称性的研究,实证结果表明:国际大宗农产品期货价格存在波动非对称性,且坏消息比好消息的冲击更大,据此提出相关政策建议。 展开更多
关键词 农产品期货 波动非对称性 ARMA模型 ARCH模型 EGARCH模型
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一种基于Eviews工具的ARMA模型建模方法研究 预览
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作者 熊天武 黄宗卫 范越 《机电工程技术》 2019年第3期102-103,129共3页
卡尔曼滤波是对随机信号的最优线性滤波,广泛应用于通信、导航与控制等领域。卡尔曼滤波器设计过程中模型的选取与建立以及模型的精度是关键,直接影响滤波效果。ARMA模型是卡尔曼滤波常用的一种模型,为降低建模难度,介绍一种基于Eviews... 卡尔曼滤波是对随机信号的最优线性滤波,广泛应用于通信、导航与控制等领域。卡尔曼滤波器设计过程中模型的选取与建立以及模型的精度是关键,直接影响滤波效果。ARMA模型是卡尔曼滤波常用的一种模型,为降低建模难度,介绍一种基于Eviews工具的ARMA模型建模方法,根据实际数据辨识模型阶次和参数,在实际工程应用中效果良好。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 ARMA建模 EVIEWS
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基于TARCH(1,1)模型对石油价格波动的实证分析 预览
10
作者 冯超 申世昌 《佳木斯大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第4期635-638,共4页
随着中国成为世界第二大经济实体,对能源的需求也与日俱增,特别是对石油的依赖程度更加的明显,石油价格的波动对我国的经济发展至关重要。为此,选取2014年1月2日到2019年2月28日全国石油价格的日数据,对其进行二阶差分建立平稳性的石油... 随着中国成为世界第二大经济实体,对能源的需求也与日俱增,特别是对石油的依赖程度更加的明显,石油价格的波动对我国的经济发展至关重要。为此,选取2014年1月2日到2019年2月28日全国石油价格的日数据,对其进行二阶差分建立平稳性的石油价格序列,通过建立ARMA(2,0)模型,对其残差进行ARCH效应检验,可以得出序列存在高阶ARCH效应;通过进一步研究发现,序列存在非对称性,正负冲击对石油市场的影响是不同的,最终确定建立TARCH(1,1)模型对石油原油市场的波动性进行定量分析。 展开更多
关键词 石油价格 ARMA模型 TARCH模型 杠杆效应
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强制减排对造纸企业碳排放强度及竞争力的影响 预览
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作者 杨文杰 许向阳 《物流工程与管理》 2019年第7期137-139,161共4页
造纸企业的配额型交易是政府根据造纸行业发展状况和温室气体排放情况而分配给造纸企业一定的排放权,造纸企业可将未达到配额的排放权用于碳交易。基于2000-2016的造纸企业碳排放数据不足以研究强制配额对造纸企业碳排放强度及竞争力的... 造纸企业的配额型交易是政府根据造纸行业发展状况和温室气体排放情况而分配给造纸企业一定的排放权,造纸企业可将未达到配额的排放权用于碳交易。基于2000-2016的造纸企业碳排放数据不足以研究强制配额对造纸企业碳排放强度及竞争力的影响,因此引入ARMA模型,对未来5年造纸企业的碳排放量及工业生产总值进行预测,以此测算造纸企业碳排放强度,实证分析强制减排对造纸企业碳排放强度和竞争力的影响。结果表明:强制减排对造纸企业碳排放强度及竞争力的影响是随着强制配额制度与体系的不断完善,碳排放强度不断降低,竞争力不断增强。 展开更多
关键词 强制减排 造纸企业 ARMA模型 碳排放强度 竞争力
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MVMD-ARMA残差修正电离层预测模型的研究及应用
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作者 毛文飞 邹自力 +1 位作者 邹历 闵曹文 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2019年第4期33-40,共8页
针对变分模态分解端点效应处理方法的缺陷和分解过程中需要人为地控制输入参数,会严重影响预测结果,且ARMA模型本身在极值点附近预测精度就不高的问题,该文提出了MVMD-ARMA残差修正电离层预测模型,加强对分解时端点效应的控制,并通过阈... 针对变分模态分解端点效应处理方法的缺陷和分解过程中需要人为地控制输入参数,会严重影响预测结果,且ARMA模型本身在极值点附近预测精度就不高的问题,该文提出了MVMD-ARMA残差修正电离层预测模型,加强对分解时端点效应的控制,并通过阈值条件,自动选取最优参数,且对预测结果进行了残差修正。实验结果表明,改进模型的绝对残差均值为0.95TECU,分别比ARMA模型和VMD-ARMA模型小0.20TECU和0.11TECU;残差标准差均值为0.67,分别比ARMA模型和VMD-ARMA模型小0.17和0.09;平均相对精度的均值为88.64%,分别比ARMA模型和VMD-ARMA模型高2.56%和2.23%。 展开更多
关键词 变分模态分解 ARMA 残差修正 电离层TEC 预测
ARMA模型在医院入院量预测中的应用 预览
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作者 罗利 陈柏旭 +2 位作者 李佳玲 申文武 朱婷 《解放军医院管理杂志》 2019年第7期605-607,612共4页
目的研究大型三甲医院科室入院量变化规律,探究自回归滑动平均模型(Auto-Regressive and moving Aver-age Model,ARMA模型)预测入院量的可行性。方法利用ARMA模型拟合2015年4月-2016年4月肾脏内科入院量数据,并通过拟合所得模型对2016年... 目的研究大型三甲医院科室入院量变化规律,探究自回归滑动平均模型(Auto-Regressive and moving Aver-age Model,ARMA模型)预测入院量的可行性。方法利用ARMA模型拟合2015年4月-2016年4月肾脏内科入院量数据,并通过拟合所得模型对2016年5月该科室入院量进行预测并评价,建模与预测工具为Python3. 6。结果建立ARMA(0,3)模型,贝叶斯信息准则(Bayesian Information Criterion,BIC准则)为287. 533059,平均绝对误差百分比(Mean Absolute PercentageError, MAPE)为5. 7%,模型具有较高的预测精度。结论 ARMA模型能够以较高的精确度对科室入院人数进行短期预测。 展开更多
关键词 ARMA模型 时间序列 入院人数 预测
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我国棉花生产风险预警研究 预览
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作者 侯英杰 张立杰 《新疆大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第2期208-220,共13页
棉花生产预警对平衡棉花供给,稳定棉花价格及保证政策的连续性都具有重要意义,但现有的预警系统在指标选取及精确定量预警方面还需要进一步完善.研究采用系统科学方法,考虑供给、需求、经济环境、价格和生产五方面因素,选取15个指标构... 棉花生产预警对平衡棉花供给,稳定棉花价格及保证政策的连续性都具有重要意义,但现有的预警系统在指标选取及精确定量预警方面还需要进一步完善.研究采用系统科学方法,考虑供给、需求、经济环境、价格和生产五方面因素,选取15个指标构建我国棉花生产预警的指标体系,并利用灰色关联度分析对指标体系进行关联度评价,最后采用ARMA模型和AMRA-BP组合网络构建棉花生产预警模型并进行模拟.结果显示,模型无论从指标选取及预警精度方面比现有的棉花生产预警研究有较大提高,其中选取的两种模型都达到较好的预测效果,且组合模型的精度远高于单一模型,更适用于棉花生产预警问题. 展开更多
关键词 棉花生产 风险预警 ARMA模型 BP神经网络
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基于ARMA模型的水环境承载力超载预警研究 预览
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作者 刘丹 王烜 +2 位作者 曾维华 李春晖 蔡宴朋 《水资源保护》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期52-55,69共5页
基于自回归滑动平均(auto regressive moving average,ARMA)模型建立了水环境承载力超载预警模型,应用2001—2014年的全国水环境数据,对2015—2017年的水环境承载力超载状态进行了预警研究。结果表明:2016年水环境承载力超载状态综合指... 基于自回归滑动平均(auto regressive moving average,ARMA)模型建立了水环境承载力超载预警模型,应用2001—2014年的全国水环境数据,对2015—2017年的水环境承载力超载状态进行了预警研究。结果表明:2016年水环境承载力超载状态综合指数为1.39,可能出现警情,主要是由于水环境容量承载率超载造成的,建议采取增加污水治理设备数、减少COD和氨氮排放量等措施以预防警情的发生。 展开更多
关键词 水环境承载力 ARMA模型 超载预警
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基于ARMA模型的地铁站环控系统能耗预测 预览
16
作者 黄荣庚 龙静 +4 位作者 潘志刚 陈焕新 刘江岩 刘佳慧 李正飞 《制冷学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期88-93,共6页
本文通过对时间序列的研究分析,提出一种基于自回归移动平均(ARMA)模型来预测地铁站环控系统能耗的方法。对采集的地铁站环控系统能耗数据进行平稳性检验和白噪声检验;依据数据样本的自相关系数、偏自相关系数及AIC准则确定模型最优参数... 本文通过对时间序列的研究分析,提出一种基于自回归移动平均(ARMA)模型来预测地铁站环控系统能耗的方法。对采集的地铁站环控系统能耗数据进行平稳性检验和白噪声检验;依据数据样本的自相关系数、偏自相关系数及AIC准则确定模型最优参数,建立可有效预测地铁站环控系统能耗的ARMA模型;采用4种方法对拟合模型的有效性进行检验;利用平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)对模型拟合效果进行分析。结果表明,该方法能够有效提取能耗数据中有用的信息,MAE和RMSE分别可达0.101和0.470,对于地铁站环控系统能耗预测具有较高的拟合精度。 展开更多
关键词 时间序列 ARMA模型 地铁站环控系统 能耗预测
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大数据背景下基于ARMA模型的增值税销项税额预测
17
作者 赖慧慧 《税务研究》 CSSCI 北大核心 2019年第2期41-46,共6页
本文采用时间序列的自回归移动平均模型(ARMA)对增值税销项税额进行预测。首先对原始数据作可视化显示,随后进行了取对数、差分和分解的平稳性检测,发现分解能使序列达到平稳性要求。将数据分解为残差、趋势和季节,通过白噪声检验,最后... 本文采用时间序列的自回归移动平均模型(ARMA)对增值税销项税额进行预测。首先对原始数据作可视化显示,随后进行了取对数、差分和分解的平稳性检测,发现分解能使序列达到平稳性要求。将数据分解为残差、趋势和季节,通过白噪声检验,最后用加法模型得到原序列的预测序列。通过预测误差、白噪声检验以及均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和R平方对模型进行评价。模型具有优良的性能,预测精度高,说明ARMA模型在增值税销项税额预测上具有良好的应用价值。 展开更多
关键词 增值税 税收预测 销项税额 ARMA模型
基于二叉树模型方法的Bermuda型理财产品定价 预览
18
作者 邱明雪 孙玉东 《湖北民族学院学报:自然科学版》 CAS 2019年第2期181-185,共5页
利用时变二叉树模型方法研究了Bermuda型理财产品进行期权定价问题.首先,利用点估计方法对沪深300指数的历史数据进行收益率和波动率的提取.其次,针对收益率序列和波动率序列的历史数据建立相应的时间序列模型,进而表明了收益率和波动... 利用时变二叉树模型方法研究了Bermuda型理财产品进行期权定价问题.首先,利用点估计方法对沪深300指数的历史数据进行收益率和波动率的提取.其次,针对收益率序列和波动率序列的历史数据建立相应的时间序列模型,进而表明了收益率和波动率不为常数.再次,将未来时刻的收益率和波动率视为时间变量的函数,构造了时变参数下的二叉树模型.最后,对各类Bermuda型理财产品是否自动化再投资问题进行分析,并通过实证分析,得出指定理财产品的理论价格,结果表明对该类型理财产品选择自动再投资对投资者更有益. 展开更多
关键词 二叉树模型方法 Bermuda型理财产品 ARMA模型 价值分析
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MEMS陀螺随机误差建模及补偿应用研究 预览
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作者 于周吉 傅军 韩洪祥 《舰船电子工程》 2019年第8期76-78,90,共4页
为减小随机误差对MEMS陀螺输出信号的影响,提出一种ARMA模型结合Kalman滤波的方法实现对MEMS陀螺随机误差的补偿。通过Allan方差法分析MEMS陀螺随机误差,利用时间序列分析法对MEMS陀螺随机误差进行分析建模,并设计Kalman滤波器进行滤波... 为减小随机误差对MEMS陀螺输出信号的影响,提出一种ARMA模型结合Kalman滤波的方法实现对MEMS陀螺随机误差的补偿。通过Allan方差法分析MEMS陀螺随机误差,利用时间序列分析法对MEMS陀螺随机误差进行分析建模,并设计Kalman滤波器进行滤波处理和补偿。实验结果表明:ARMA模型结合Kalman滤波的方法对两款传感器的MEMS陀螺随机误差滤波效果明显,在保证无偏估计的前提下,对MEMS陀螺随机噪声具有良好的滤波效果。 展开更多
关键词 MEMS陀螺 ALLAN方差 ARMA模型 KALMAN滤波 随机误差
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基于状态扩增的MEMS陀螺随机误差实时滤波研究 预览
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作者 赵明亮 汪立新 秦伟伟 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第5期68-72,共5页
针对一般民用MEMS陀螺仪精度较低的缺点以及传统MEMS随机误差时间序列建模需进行零均值化处理且不能进行在线处理建模的问题,提出一种基于状态扩增的随机误差实时滤波方法,将时间序列的均值作为未知数,给ARMA模型增加一个截距项,并利用... 针对一般民用MEMS陀螺仪精度较低的缺点以及传统MEMS随机误差时间序列建模需进行零均值化处理且不能进行在线处理建模的问题,提出一种基于状态扩增的随机误差实时滤波方法,将时间序列的均值作为未知数,给ARMA模型增加一个截距项,并利用该模型采用扩增状态的方法设计卡尔曼滤波及自适应卡尔曼滤波器,使得测量数据不需满足零均值的条件。静态及摇摆试验表明,所提方法能大幅提高MEMS陀螺仪精度。 展开更多
关键词 MEMS陀螺仪 ARMA模型 卡尔曼滤波 实时滤波
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