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高速公路路面性能预测模型对比 预览
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作者 樊文有 许玉凤 +2 位作者 陈菡 戴龙 程婷 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第A01期9-12,27共5页
路面性能预测方法丰富多样,各有其局限性和适用性。对现有的几个典型的预测方法和模型进行对比研究,以建立最优的高速公路路面性能预测模型。针对高速公路路面历史数据资料较少以及路面性能衰减趋势的随机性、影响因素的不确定性,采... 路面性能预测方法丰富多样,各有其局限性和适用性。对现有的几个典型的预测方法和模型进行对比研究,以建立最优的高速公路路面性能预测模型。针对高速公路路面历史数据资料较少以及路面性能衰减趋势的随机性、影响因素的不确定性,采用移动平均法、指数平滑法、灰色系统理论、灰色马尔可夫模型,分别建立路面性能预测模型进行对比,结合高速公路实际检测数据进行了模型预测计算和验证,并对预测结果进行了初步分析。该实验结果得出时间序列法以及灰色模型预测效果较好,其中时间序列移动平均法的预测相对误差在15%范围以内。 展开更多
关键词 高速公路 路面性能预测模型 时间序列法 灰色模型 灰色马尔可夫模型
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经济时间序列频率转换方法的研究与应用 预览
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作者 张春华 高铁梅 陈飞 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2017年第2期92-100,共9页
经济时间序列的频率转换是计量经济分析领域的一个重要研究问题。本文首先对不同经济指标类型(流量、存量和指数)及传统频率转换方法进行了系统梳理;在此基础上,重点介绍了3种低频向高频转换的前沿方法:Denton方法、Chow-Lin方法和Li... 经济时间序列的频率转换是计量经济分析领域的一个重要研究问题。本文首先对不同经济指标类型(流量、存量和指数)及传统频率转换方法进行了系统梳理;在此基础上,重点介绍了3种低频向高频转换的前沿方法:Denton方法、Chow-Lin方法和Litterman方法,并给出了流量、存量和指数3种类型变量由低频(季度)向高频(月度)转换的实例;最后,对3种频率转换方法的数据转换质量进行了比较分析。研究显示,频率转换后的月度数据都较好地反映季度数据的变化趋势和波动特征,从而通过频率转换方法可以很好地解决由于收集到的数据类型不一致而无法建模的问题。 展开更多
关键词 经济时间序列 频率转换方法 Denton方法 Chow-Lin方法 Litterman方法
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城镇化背景下基于时序TM/NDVI的建成区检测方法——以福州市为例
3
作者 马丹 刘曙光 陈雯虹 《土木建筑与环境工程》 CSCD 北大核心 2016年第1期129-134,共6页
对1990—2010年49景福州市TM时间序列影像进行处理,采用MODTRAN4+模型进行大气校正,得到研究区土地覆盖类型的NDVI值的多时相轨迹图。分析城镇化背景下建成区的变化特征和NDVI时间序列数据的季节特征,添加耕地发展为建设用地的地物特... 对1990—2010年49景福州市TM时间序列影像进行处理,采用MODTRAN4+模型进行大气校正,得到研究区土地覆盖类型的NDVI值的多时相轨迹图。分析城镇化背景下建成区的变化特征和NDVI时间序列数据的季节特征,添加耕地发展为建设用地的地物特征到学习样本,比较不同数据组合对最大似然法、支持向量机、神经网络法、面向对象法对分类和检测城镇化背景下建设用地精度的影响,以及比较添加样本特征后对城镇化进程中建设用地检测方法的影响。结果表明,对于小样本数据集,面向对象法具有最高的分类精度,不同的数据组合与不同季节对面向对象法分类精度的影响分别达3.49%和5.22%,引入NDVI时间序列数据和添加变化地物的学习样本,总体分类精度提高了3.54%,建设用地的制图精度提高了4.24%。 展开更多
关键词 土地覆盖 时序影像 面向对象法 福州
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多元混沌时间序列的多核极端学习机建模预测 被引量:7
4
作者 王新迎 韩敏 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期129-135,共7页
多元混沌时间序列广泛存在于自然、经济、社会、工业等领域.对多元混沌时间序列进行建模预测有助于人类更好地管理,控制与决策.针对多元混沌时间序列的建模预测问题,本文提出一种基于多核极端学习机的预测方法.首先对多元混沌时间序列... 多元混沌时间序列广泛存在于自然、经济、社会、工业等领域.对多元混沌时间序列进行建模预测有助于人类更好地管理,控制与决策.针对多元混沌时间序列的建模预测问题,本文提出一种基于多核极端学习机的预测方法.首先对多元混沌时间序列进行相空间重构,将多元混沌时间序列序列的时间相关性转化为空间相关性.提出一种结合多核学习算法与核极端学习机模型的多核极端学习机建立相空间中输入输出数据的非线性映射.多核极端学习机模型结合了多核学习算法的数据融合能力以及核极端学习机的训练简便优势.基于Lorenz混沌时间序列预测和San Francisco河流月径流量预测的仿真实验表明,与其他常见混沌时间序列预测方法相比,本文提出的基于多核极端学习机的多元混沌时间序列预测方法具有更小的预测误差. 展开更多
关键词 混沌时间序列 神经网络 核方法 预测
不同样本数的混沌负荷序列短期预测性能分析
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作者 张琴 汪昆 张艳 《电源技术》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期528-531,共4页
电力负荷受众多因素的共同作用表现为复杂不规则的混沌规律,须采取合适的方法才能获得准确的短期负荷预测值.考虑因训练样本数目的不同而产生迥异的预测效果,先以经典混沌时间序列为例,比较训练样本数目从10变化到2 000时的各预测方法性... 电力负荷受众多因素的共同作用表现为复杂不规则的混沌规律,须采取合适的方法才能获得准确的短期负荷预测值.考虑因训练样本数目的不同而产生迥异的预测效果,先以经典混沌时间序列为例,比较训练样本数目从10变化到2 000时的各预测方法性能.仿真结果表明,经典混沌方法对小数目训练样本效果明显,随着样本数目的增多,智能混沌方法的优势渐显,其中最小二乘支持向量机有优异的预测精度和运算速度,且较神经网络对样本数目的依赖性小.欧洲智能技术网络(EUNITE)预测结果表明,最小二乘支持向量机能灵敏捕获小样本混沌电力负荷的变化规律,有效提高了短期电力负荷的预测精度. 展开更多
关键词 混沌时序 电力负荷 短期预测 预测方法 样本数目
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中国外汇储备时间序列分析建模与预测——基于ARIMA模型 预览
6
作者 洪丰 《绵阳师范学院学报》 2011年第8期 22-25,32,共5页
基于时间序列分析方法对中国2000~2010年月度外汇储备余额数据序列进行建模,通过验证序列的趋势特征,并从中选择最佳拟合模型,预测中国2011年上半年外汇储备规模增长情况。实证分析结果表明,所选模型能较为精确的预测中国外汇储备规模... 基于时间序列分析方法对中国2000~2010年月度外汇储备余额数据序列进行建模,通过验证序列的趋势特征,并从中选择最佳拟合模型,预测中国2011年上半年外汇储备规模增长情况。实证分析结果表明,所选模型能较为精确的预测中国外汇储备规模,与实际偏差在0.3%以内,在外汇储备管理研究中将有较大应用价值。 展开更多
关键词 中国外汇储备 数学建模 ARIMA模型 时间序列分析 Box-Jenkins方法
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多维时间序列Granger因果性的一种图模型学习方法 被引量:3
7
作者 魏岳嵩 田铮 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2011年第5期549-557,共9页
传统的两变量Granger因果分析法容易产生伪因果关系,且不能刻画变量间的同期因果性.利用图模型方法研究多维时间序列变量间Granger因果关系,通过Granger因果图的建立将问题转化为Granger因果图结构的辨识问题,利用局部密度估计法构造相... 传统的两变量Granger因果分析法容易产生伪因果关系,且不能刻画变量间的同期因果性.利用图模型方法研究多维时间序列变量间Granger因果关系,通过Granger因果图的建立将问题转化为Granger因果图结构的辨识问题,利用局部密度估计法构造相应的辨识统计量,采用bootstrap方法来确定检验统计量的原分布.模拟分析以及对于中国股市间Granger因果关系的研究说明了该方法的有效性. 展开更多
关键词 图模型 Granger因果图 多维时间序列 结构辨识 BOOTSTRAP方法
时间序列平稳性检验 预览 被引量:17
8
作者 刘罗曼 《沈阳师范大学学报:自然科学版》 CAS 2010年第3期 357-359,共3页
对于一个时间序列的分析首先要判断是否是平稳时间序列,即看它的均值和方差是否随时间的变化而变化,且自相关函数是否与时间间隔有关而与所处的时刻无关。通常,大多数时间序列是非平稳的。因此,首先要检验平稳性,然后再将非平稳时间序... 对于一个时间序列的分析首先要判断是否是平稳时间序列,即看它的均值和方差是否随时间的变化而变化,且自相关函数是否与时间间隔有关而与所处的时刻无关。通常,大多数时间序列是非平稳的。因此,首先要检验平稳性,然后再将非平稳时间序列转化成平稳时间序列。在时间序列分析中,为检验序列的平稳性,经常要用到一阶差分,二阶差分,有时为选择一个合适的时间序列模型还要对时间序列数据进行对数转换或平方根转换等。从时间序列数据和时间序列模型2方面来阐述时间序列平稳性的检验,共介绍4种检验法。在实际中可以将这些方法与实际背景相结合来判断时间序列的平稳性。 展开更多
关键词 时间序列数据 时间序列模型 平稳性 检验法
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基于MH算法的贝叶斯分位自回归模型 预览 被引量:9
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作者 曾惠芳 朱慧明 +1 位作者 李素芳 虞克明 《湖南大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期 88-92,共5页
针对时间序列分布特征多样性的问题,不考虑序列本身的分布特征而选择非对称Laplace分布的似然函数对模型进行贝叶斯分位回归分析.利用Metropolis—Hastings算法模拟参数的后验边缘分布,解决了参数估计过程遇到的高维数值积分的问题... 针对时间序列分布特征多样性的问题,不考虑序列本身的分布特征而选择非对称Laplace分布的似然函数对模型进行贝叶斯分位回归分析.利用Metropolis—Hastings算法模拟参数的后验边缘分布,解决了参数估计过程遇到的高维数值积分的问题.仿真分析中,参数的迭代轨迹是收敛的,说明MH抽样有效地模拟了参数的后验边缘分布;并且应用该方法估计出了不同分位数下模型参数的后验均值,标准差,MC误差和95%的置信区间.非对称和局部持续性数据的数值模拟,证实了贝叶斯分位自回归模型可以更全面有效地描述滞后变量对响应变量变化范围和条件分布形状的影响. 展开更多
关键词 时间序列分析 分位数 AR模型 贝叶斯方法 仿真
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高效时序相似搜索技术 预览 被引量:8
10
作者 冯玉才 蒋涛 +1 位作者 李国徽 朱虹 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第11期 2107-2122,共16页
时序相似搜索被认为是将来最有前途的技术之一.然而,时序数据是典型的高维海量数据,如何开发高效算法非常关键.文中概述了时序相似搜索技术的研究现状和进展以及研究的主要内容,讨论了该技术的几个重要应用范例,并对一些典型算法... 时序相似搜索被认为是将来最有前途的技术之一.然而,时序数据是典型的高维海量数据,如何开发高效算法非常关键.文中概述了时序相似搜索技术的研究现状和进展以及研究的主要内容,讨论了该技术的几个重要应用范例,并对一些典型算法进行了定量分析;然后重点论述了高效时序相似搜索的关键技术,包括边界过滤、三角不等式修剪、多辨析率检索方法、过滤精炼方案等.最后讨论并分析了时序的近似相似搜索技术.上述所有技术通过对比,其正面和反面都被深入分析.最后指出了存在的问题和未来的研究热点和方向. 展开更多
关键词 时间序列 相似搜索 高效搜索方法 子时间序列
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基于时间序列的电子商务市场预测系统研发 被引量:3
11
作者 陈远 王菲菲 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2009年第12期1820-1823,1833共5页
随着互联网的普及,全球电子商务(EC)市场正在迅速扩大。在数字化时代中的企业,只有及时地了解市场的变化,才能更有效地进行经营决策和生产管理,市场预测便成为达到这一目标的必不可少的环节。时间序列预测是预测领域内的一个重要... 随着互联网的普及,全球电子商务(EC)市场正在迅速扩大。在数字化时代中的企业,只有及时地了解市场的变化,才能更有效地进行经营决策和生产管理,市场预测便成为达到这一目标的必不可少的环节。时间序列预测是预测领域内的一个重要研究方向。在综合分析移动平均法、指数平滑法、时间回归法、从IMA模型及神经网络预测模型等时间序列预测方法的基础上,探讨了针对EC市场的时间序列预测系统的开发。 展开更多
关键词 电子商务 时间序列 预测模型 市场预测 系统开发
我国上市公司盈利时间序列研究:国际借鉴与方法探析 预览 被引量:6
12
作者 丁方飞 《财经理论与实践》 CSSCI 北大核心 2007年第2期 83-88,共6页
国外学者在盈利时间序列的刻画方式、模型测度效果和序列性态的影响因素等方面做了深入的研究,而我国由于受到公司上市时间长度和会计制度不断变迁的影响,对上市公司的盈利时间序列进行研究具有较大的困难。以行业为主要研究对象,以... 国外学者在盈利时间序列的刻画方式、模型测度效果和序列性态的影响因素等方面做了深入的研究,而我国由于受到公司上市时间长度和会计制度不断变迁的影响,对上市公司的盈利时间序列进行研究具有较大的困难。以行业为主要研究对象,以近期的季度盈利时间序列为研究数据,以已有的简便研究方法和普遍认可的模型为研究手段对我国上市公司的盈利时间序列进行研究是克服目前诸多障碍的现实选择。 展开更多
关键词 上市公司 盈利时间序列 研究方法
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基于贝叶斯动态模型的自相关控制图 预览 被引量:5
13
作者 崔敬巍 谢里阳 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期 375-378,共4页
传统控制图应用的假设前提是从过程得到的观测值彼此独立.但许多过程存在自相关现象,并且这种自相关现象对控制图性能有严重影响.从工程实际出发,对AR(1)过程模型提出了基于贝叶斯动态模型的自相关控制图,阐明了此自相关控制图... 传统控制图应用的假设前提是从过程得到的观测值彼此独立.但许多过程存在自相关现象,并且这种自相关现象对控制图性能有严重影响.从工程实际出发,对AR(1)过程模型提出了基于贝叶斯动态模型的自相关控制图,阐明了此自相关控制图的原理和方法;并将该控制图与基于过程模型的自相关控制图的性能进行比较.此控制图借助贝叶斯先验估计,建模迅速,不以时间序列模型为基础,对强自相关模型具有很好的性能.对强自相关过程,并要求迅速建立过程控制时,可以使用此自相关控制图,进行过程监视. 展开更多
关键词 统计过程控制 控制图 时间序列 贝叶斯方法
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时间序列知识折旧问题研究 预览 被引量:4
14
作者 刘国武 邹删刚 《科研管理》 CSSCI 北大核心 2001年第2期 22-28,共7页
测度知识经济的一个难点,尤其是测度知识资本存量,是一件十分困难的工作,通过对知识折旧问题的探讨,或许使知识存量的测定变得容易些,本文介绍了五种计算法,权数折旧法,分别介绍和各自的特点和计算公式。
关键词 时间序列 知识经济 知识折旧 计算方法 直线折旧法 销售量折旧法 双倍余额递减法
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电力系统短期负荷预计——时间序列的分解集合算法 预览 被引量:1
15
作者 高晓萍 单渊达 《东南大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 1997年第3期 136-140,共5页
电力系统短期负荷预计——时间序列的分解集合算法高晓萍单渊达阎欣(东南大学电气工程系,南京210018)系统发电出力必须随时紧跟系统负荷的变化,这是对电力系统运行的基本要求.但负荷是随机变化的,特别是在不长的时段里,... 电力系统短期负荷预计——时间序列的分解集合算法高晓萍单渊达阎欣(东南大学电气工程系,南京210018)系统发电出力必须随时紧跟系统负荷的变化,这是对电力系统运行的基本要求.但负荷是随机变化的,特别是在不长的时段里,对负荷进行变化幅度很大时,负荷精确... 展开更多
关键词 电力系统 负荷预测 短期负荷预测 时间序列
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线性时间序列模型与双线性模型的识别研究 预览
16
作者 曾鹏 王绍棣 《南京邮电学院学报》 1997年第4期 152-158,共7页
根据线性模型的特点,在推广的高阶矩概念的基础上,将高阶矩应用于系统的结构辨识问题中。介绍了用量小二乘原理估计高阶矩参数以及判定参数置信区间等内容。
关键词 时间序列分析 计算机科学 系统辨识 结构辨识
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Adaptive Modeling and Forecasting of Time Series by Combining the Methods of Temporal Differences with Neural Networks
17
作者 杨璐 洪家荣 黄梯云 《哈尔滨工业大学学报:英文版》 EI CAS 1996年第1期94-98,共5页
AdaptiveModelingandForecastingofTimeSeriesbyCombiningtheMethodsofTemporalDifferenceswithNeuralNetworksYANGL... AdaptiveModelingandForecastingofTimeSeriesbyCombiningtheMethodsofTemporalDifferenceswithNeuralNetworksYANGLu;HONGJiarong;HUAN... 展开更多
关键词 ss: NEURAL network TIME SERIES forecasting TEMPORAL DIFFERENCES METHODS
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用加强学习方法解决基于神经网络的时序实时建模问题 被引量:2
18
作者 杨璐 洪家荣 黄梯云 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第4期 136-139,共4页
提出了将基于神经网络的时序一步预测模型的实时建模预测问题归结为加强学习问题,从而提出用时差法和误差反向传播法分别解决时间信用赋值问题和结构信用赋值问题.实验结果表明,该方法可以提高预测精度.
关键词 神经网络 加强学习 时间序列预测 经济预测
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一种基于神经网络的时间序列自适应建模和预测方法 预览 被引量:5
19
作者 杨璐 黄梯云 洪家荣 《管理科学学报》 1996年第2期69-75,共7页
本文首先探讨了基于神经网络的时间序列预测模型的建立机制,然后为了提高预测精度,本文提出了将时差法和误差反向传播法相结合进行时间序列的自适应建模和预测。对外汇汇率问题进行的模型构造和预测的结果表明,该方法的预测误差明... 本文首先探讨了基于神经网络的时间序列预测模型的建立机制,然后为了提高预测精度,本文提出了将时差法和误差反向传播法相结合进行时间序列的自适应建模和预测。对外汇汇率问题进行的模型构造和预测的结果表明,该方法的预测误差明显减小。 展开更多
关键词 神经网络 时间序列 预测 时差法 误差反向传播
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多变量时间序列的主成分分析及估计 预览 被引量:2
20
作者 曾鹏 王绍棣 《南京邮电学院学报》 北大核心 1996年第4期 112-116,共5页
研究了多变量时序分析中的主成分分析方法,早此对高维多变量时间序列进行了降维处理。本方法是将原来的时序变量变换为低维的主成分变量,然后将低维主成分变量作为新的时序变量进行建模。在此基础上研究了多变量时间序列主成分估计的... 研究了多变量时序分析中的主成分分析方法,早此对高维多变量时间序列进行了降维处理。本方法是将原来的时序变量变换为低维的主成分变量,然后将低维主成分变量作为新的时序变量进行建模。在此基础上研究了多变量时间序列主成分估计的偏差及其与最小二乘估计的关系。 展开更多
关键词 时间序列分析 最小二乘法 估计 多变量系统
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