检索结果-内蒙古大学图书馆

统计与决策 2004年第12期20卷 8-9页

作者：杨振成西安交通大学金禾经济研究中心

时间序列中的模型,即自回归滑动平均模型,是在20世纪70年代由Box-Jenkins提出的,由于其准确的短期预测能力,近年来在经济预测方面得到了广泛应用.建立模型的关键在于模型阶数及参数的确定,过去许多文献探讨过有关定阶和参数估计的方法,... 详细信息

时间序列中的模型,即自回归滑动平均模型,是在20世纪70年代由Box-Jenkins提出的,由于其准确的短期预测能力,近年来在经济预测方面得到了广泛应用.建立模型的关键在于模型阶数及参数的确定,过去许多文献探讨过有关定阶和参数估计的方法,但其中无论是AIC、BIC准则法还是观察自相关函数图和偏自相关函数图法等,往往对两个阶数相近的模型不能作有效的优劣判断,建模不够准确且效率不高.为了更准确、高效的建立模型,本文提出在估计法下通过LM检定、t检定及Q检定建立模型的方法,并通过对1952～2002年陕西省GDP水平的实证研究验证了该方法的可行性.

关键词：自回归滑动平均模型模型阶数时间序列建模方法参数估计经济预测

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统计模式识别和自回归滑动平均模型在设备剩余寿命预测中的应用

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上海交通大学学报 2011年第7期45卷 1000-1005页

作者：廖雯竹潘尔顺王莹奚立峰重庆大学机械工程学院重庆400030 上海交通大学机械与动力工程学院上海200240

为了对设备预知性维护研究提供支持,采用统计模式识别(SPR)方法对设备进行性能评估,获取设备健康指标;再运用自回归滑动平均模型(ARMA)对设备剩余寿命进行预测,建立了基于设备健康状况的设备剩余寿命预测模型.对生产过程中刀具加工设备... 详细信息

为了对设备预知性维护研究提供支持,采用统计模式识别(SPR)方法对设备进行性能评估,获取设备健康指标;再运用自回归滑动平均模型(ARMA)对设备剩余寿命进行预测,建立了基于设备健康状况的设备剩余寿命预测模型.对生产过程中刀具加工设备寿命预测进行分析和验证结果表明,该设备评估和预测方法是有效且实用的.

关键词：健康指标统计模式识别自回归滑动平均模型剩余寿命预测

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基于自回归滑动平均模型的风力发电容量预测

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太阳能学报 2011年第5期32卷 617-622页

作者：冬雷王丽婕郝颖胡国飞廖晓钟北京理工大学自动化学院北京100081 北京理工大学复杂系统智能控制与决策教育部重点实验室北京100081 中电国际新能源控股有限公司上海200052

利用时间序列分析法对富锦风电场风电机组发电容量时间序列进行分析,通过长自回归模型法建立了基于这些数据的自回归模型(AR)和自回归滑动平均模型(ARMA)。在建模过程中,采用3种定阶方法分别建立了不同的ARMA模型,并在对比分析了不同模... 详细信息

利用时间序列分析法对富锦风电场风电机组发电容量时间序列进行分析,通过长自回归模型法建立了基于这些数据的自回归模型(AR)和自回归滑动平均模型(ARMA)。在建模过程中,采用3种定阶方法分别建立了不同的ARMA模型,并在对比分析了不同模型的优缺点之后对其进行加权平均综合处理,最终得到较理想的预测模型,使风力发电容量短期预测的归一化平均绝对误差降到7%以内。

关键词：风电容量预测自回归滑动平均模型长自回归法定阶加权平均

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一种确定自回归滑动平均模型最小阶次的新方法

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西安交通大学学报 2011年第12期45卷 99-103页

作者：邢铭宗赵飞姜歌东梅雪松西安交通大学机械工程学院西安710049 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室西安710049

针对经典Akaike信息准则(AIC)在模型定阶时缺少阶次范围下界而引起的模态遗漏问题,根据稳态图和AIC准则,提出了一种自回归滑动平均模型在模态参数辨识中的定阶方法.该方法先利用稳态图能够鉴别真假模态的特点,进行各阶模态频率的估计和... 详细信息

针对经典Akaike信息准则(AIC)在模型定阶时缺少阶次范围下界而引起的模态遗漏问题,根据稳态图和AIC准则,提出了一种自回归滑动平均模型在模态参数辨识中的定阶方法.该方法先利用稳态图能够鉴别真假模态的特点,进行各阶模态频率的估计和均值的求取,进而根据模态稳定性判定准则计算出阶次范围下界,最后利用AIC准则确定最优的模型阶次.仿真结果表明,与经典AIC准则相比,所提出的方法定阶后进行模态参数的辨识,不仅识别出了经典AIC准则遗漏的第3阶模态参数(误差为0.18%),而且使第1、2阶模态参数的精度分别提高了2.31%和6.31%.对悬臂梁的模态实验结果表明:该方法不仅辨识出了经典AIC准则遗漏的第1阶模态参数,使其误差仅为0.62%,而且也大大提高了其他各阶模态参数的精度.

关键词： Akaike信息准则自回归滑动平均模型稳态图模态参数

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基于自回归滑动平均模型和粒子群算法的地震子波提取

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中国石油大学学报（自然科学版） 2011年第3期35卷 47-50,57页

作者：戴永寿牛慧彭星王少水中国石油大学信息与控制工程学院山东东营257061

基于自回归滑动平均(ARMA)模型理论,对地震子波进行参数化建模,采用累积量拟合法精确估计参数,使地震子波提取问题最终归结为一个多参数、多极值的非线性函数优化问题。对基本粒子群算法进行改进,通过自适应参数调整和边界约束,克服基... 详细信息

基于自回归滑动平均(ARMA)模型理论,对地震子波进行参数化建模,采用累积量拟合法精确估计参数,使地震子波提取问题最终归结为一个多参数、多极值的非线性函数优化问题。对基本粒子群算法进行改进,通过自适应参数调整和边界约束,克服基本粒子群算法易陷入局部极值的缺陷,同时提高算法寻优精度和计算效率。仿真数据试验结果验证了改进的粒子群算法在地震子波提取方法中的有效性和稳定性。

关键词：地震数据处理自回归滑动平均模型地震子波系统辨识累积量拟合粒子群算法

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四阶带通箱的自回归滑动平均模型

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应用声学 2020年第4期39卷 618-624页

作者：陈立田兴夏洁沈勇南京大学声学研究所近代声学教育部重点实验室南京210093

建立扬声器系统的离散时间模型是对其进行数字控制的基础.研究给出了使用LR-2理论优化的四阶带通箱的自回归滑动平均模型,推导其传递函数方程组,构建其时域差分迭代式,形成离散时间形式的表述,用以描述系统的瞬态行为.实验结果表明,与... 详细信息

建立扬声器系统的离散时间模型是对其进行数字控制的基础.研究给出了使用LR-2理论优化的四阶带通箱的自回归滑动平均模型,推导其传递函数方程组,构建其时域差分迭代式,形成离散时间形式的表述,用以描述系统的瞬态行为.实验结果表明,与基于状态空间方程的差分求解方法相比,该文给出的自回归滑动平均模型更为稳定精确,对采样率的要求更低.该方法为实现对扬声器的前馈数字控制提供了参考.

关键词：四阶带通箱状态空间方程传递函数自回归滑动平均模型 LR-2理论

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自回归滑动平均模型法预测宁波市奉化区的人口出生率变化趋势

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国际流行病学传染病学杂志 2020年第4期47卷 341-343页

作者：王郁玲汪玺宁波市奉化区妇幼保健院妇产科浙江宁波315500 宁波市奉化区疾病预防控制中心办公室浙江宁波315500

目的探讨利用自回归滑动平均模型法(ARIMA)对宁波市奉化区人口出生率数据进行预测的可行性。方法利用R3.5.0软件对浙江省宁波市奉化区1983—2013年出生率数据拟合ARIMA模型,对模型参数与残差进行统计学分析,并利用拟合的模型对奉化区201... 详细信息

目的探讨利用自回归滑动平均模型法(ARIMA)对宁波市奉化区人口出生率数据进行预测的可行性。方法利用R3.5.0软件对浙江省宁波市奉化区1983—2013年出生率数据拟合ARIMA模型,对模型参数与残差进行统计学分析,并利用拟合的模型对奉化区2014—2018年的出生率进行预测。结果拟合的模型为ARIMA(0,1,0),模型的残差分析表明残差符合白噪声过程。2014—2018年出生率预测相对误差率最大的年份是2017年为23.40%,相对误差率最小的是2015年为3.25%。结论ARIMA(0,1,0)模型能较好地拟合奉化区出生率的时间变化趋势,可用于未来奉化区出生率的短期预测。

关键词：出生率自回归滑动平均模型预测

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自回归滑动平均模型参数估计方法的仿真比较

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现代经济信息 2011年第17期 278-279页

作者：宋安超长江师范学院数学与计算机学院

自回归滑动平均模型(ARMA模型)是最常用的平稳序列模型之一,本文在模型阶数已知的情况下,重点研究ARMA模型中未知参数的矩估计和自回归逼近估计,进行仿真计算,并对计算结果进行比较分析。

关键词：自回归滑动平均模型矩估计自回归逼近估计仿真比较分析

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颈动脉多普勒信号自回归滑动平均模型极点特征及分类应用

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声学学报 2002年第6期27卷 549-553页

作者：陈曦汪源源张羽王威琪复旦大学电子工程系上海200433

对颈动脉多普勒血流信号实现了一种基于自回归滑动平均（ARMA）模型、并采用反向传输（BP）神经网络分析ARMA模型极点特征的系统,以达到诊断脑梗塞疾病的目的。首先对音频颈动脉多普勒血流信号分时间段建立ARMA模型,得出模型极点分布的... 详细信息

对颈动脉多普勒血流信号实现了一种基于自回归滑动平均（ARMA）模型、并采用反向传输（BP）神经网络分析ARMA模型极点特征的系统,以达到诊断脑梗塞疾病的目的。首先对音频颈动脉多普勒血流信号分时间段建立ARMA模型,得出模型极点分布的特征参数,研究这些特征参数对脑梗塞疾病诊断的敏感性,然后对敏感的特征参数利用BP神经网络进行分类,对是否存在脑梗塞的血流状况进行判别。共使用474例颈动脉血流信号来建立合适的神经网络,使用52例信号进行测试,结果表明:系统训练和测试的正确率均大于94％,可以满足临床的要求。

关键词：自回归滑动平均模型极点特征分类脑梗塞颈动脉血流信号超声多普勒技术疾病诊断 BP神经网络

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基于自回归滑动平均模型的道岔动作电流故障曲线预测方法

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城市轨道交通研究 2022年第12期25卷 52-55页

作者：黄世泽张肇鑫张帆杨玲玉上海市轨道交通结构耐久与系统安全重点实验室上海201804 同济大学道路与交通工程教育部重点实验室上海201804 中国中铁二院工程集团有限责任公司成都610031

针对道岔故障预测无法精确到类别的问题,提出了一种基于ARMA(自回归滑动平均模型)的道岔动作电流故障曲线预测算法。结合道岔电流曲线的形成与道岔故障之间的联系,从微机监测系统中提取道岔动作电流曲线数据,建立基于ARMA模型的道岔动... 详细信息

针对道岔故障预测无法精确到类别的问题,提出了一种基于ARMA(自回归滑动平均模型)的道岔动作电流故障曲线预测算法。结合道岔电流曲线的形成与道岔故障之间的联系,从微机监测系统中提取道岔动作电流曲线数据,建立基于ARMA模型的道岔动作电流曲线预测方法。根据实际案例,计算出道岔动作电流预测曲线,并根据多项指标进行比较验证。试验验证结果表明,该方法能直接预测曲线形状,进而判断故障类别,具有较好的预测效果。

关键词：轨道交通道岔故障预测自回归滑动平均模型动作电流曲线

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