检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：聂萌徐珂李培梁永青李继攀甄颖马腾乔朋利曾宪振吴倩红韩蓓李国杰王洋吴衍达李书颖 274032 山东省菏泽市中华东路199号

本发明公开了一种基于偏差控制机制的Mapreduce化两步法短期负荷预测方法，第一步采用自回归滑动平均模型ARMA法，不考虑负荷的影响因素，得到预测相对误差值；第二步采用SVM法，以第一步预测相对误差值、待预测点日平均气温为影响因素... 详细信息

标准号: CN105305426A

本发明公开了一种基于偏差控制机制的Mapreduce化两步法短期负荷预测方法，第一步采用自回归滑动平均模型ARMA法，不考虑负荷的影响因素，得到预测相对误差值；第二步采用SVM法，以第一步预测相对误差值、待预测点日平均气温为影响因素来进行二次负荷预测，在第一步的预测基础上修正预测值，实现对负荷的偏差控制预测；同时将ARMA法与SVM法实现Mapreduce化，具有较好的加速比和可扩展性，同时利用实时温度数据，在Hadoop平台上并行化运行预测方法，在保证预测速度和预测精度的基础上实现短期实时负荷预测。

关键词：预测相对误差值偏差控制影响因素一步自回归滑动平均模型短期负荷预测实时温度数据日平均气温二次负荷可扩展性实时负荷一步预测预测方法预测精度预测速度并行化加速比两步法预测点预测值一种修正运行公开保证进行

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基于随机矩阵理论的低压配电网边-云协同故障检测方法

基于随机矩阵理论的低压配电网边-云协同故障检测方法

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作者：李知艺李碧桓鞠平王文海 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

本发明公开了一种基于随机矩阵理论的低压配电网边‑云协同故障检测方法。采用边‑云协同的方式，包括运行于边缘物联代理的故障快速检测和运行于配电网控制中心的故障定时定位分析。在边缘物联终端基于时滞相关性分析快速检测故障，构建... 详细信息

标准号: CN114167214A

本发明公开了一种基于随机矩阵理论的低压配电网边‑云协同故障检测方法。采用边‑云协同的方式，包括运行于边缘物联代理的故障快速检测和运行于配电网控制中心的故障定时定位分析。在边缘物联终端基于时滞相关性分析快速检测故障，构建长时间序列模型，使用自回归滑动平均模型拟合时间序列，基于时间序列的极限谱密度函数典型值快速判断故障；边缘物联终端检测到故障后，经过数据筛选向配电网控制中心上传故障相关数据，集成历史数据与实时数据，构建高维随机矩阵模型，并使用谱偏离度指标对故障进行定时定位分析。本发明不需要详细的物理参数，节约了配电网控制中心的计算资源，同时对数据异常、通信丢包等异常情况具有较好的耐受能力。

关键词：配电网控制中心物联定时定位时间序列随机矩阵构建自回归滑动平均模型协同快速检测故障时间序列模型低压配电网故障检测计算资源快速检测快速判断历史数据密度函数耐受能力实时数据数据筛选数据异常物理参数终端检测分析偏离度丢包高维拟合上传时滞终端代理节约通信

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基于温度和电阻的光缆故障预测方法

基于温度和电阻的光缆故障预测方法

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作者：王圣达陈晓娟付浩赵亮窦增王金宇张松陈鹤黄薇张艳王子俨 130000 吉林省长春市朝阳区人民大街4629号

基于温度和电阻的光缆故障预测方法,涉及光缆通信状态预测技术领域，解决现有方法仅能对光缆线路中已发生的故障做出处理，并不能对光缆保护套对地绝缘电阻值进行分析等问题，本发明通过改进的狼群算法优化极限学习机(GWPA‑ELM)预测算... 详细信息

标准号: CN107917734B

基于温度和电阻的光缆故障预测方法,涉及光缆通信状态预测技术领域，解决现有方法仅能对光缆线路中已发生的故障做出处理，并不能对光缆保护套对地绝缘电阻值进行分析等问题，本发明通过改进的狼群算法优化极限学习机(GWPA‑ELM)预测算法对光缆保护套对地绝缘电阻进行预测和差分自回归滑动平均模型(ARIMA)算法对光缆保护套的温度进行预测，通过预测的电阻值和温度对光缆保护套的状态进行评估。本发明能够预测光缆未来可能发生的故障，提前制定维护策略。

关键词：光缆保护套预测对地绝缘电阻电阻自回归滑动平均模型极限学习机光缆通信光缆故障光缆线路算法优化预测算法状态预测算法光缆评估改进分析维护制定

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基于ARMA模型实现的机器人的自主定位方法

基于ARMA模型实现的机器人的自主定位方法

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作者：王景川胡晓伟吴锐凯 200240 上海市闵行区东川路800号

本发明提供了一种基于ARMA模型的机器人的自主定位的方法，通过自回归滑动平均模型(ARMA)对地图长期变化环境下的数据、状态进行参数估计，并最终建立该环境的变化的、概率栅格形式的地图模型；在建立的地图模型的栅格时间域上进行后续... 详细信息

标准号: CN110068330A

本发明提供了一种基于ARMA模型的机器人的自主定位的方法，通过自回归滑动平均模型(ARMA)对地图长期变化环境下的数据、状态进行参数估计，并最终建立该环境的变化的、概率栅格形式的地图模型；在建立的地图模型的栅格时间域上进行后续预测，并对预测置信度进行评估，得到带有预测置信度标签的预测后的栅格地图；最后采用贝叶斯法则将实时的观测信息融合到预测后的栅格地图，得到为机器人可用的更新后的环境地图，机器人在该地图下、结合粒子滤波算法实现在该变化的环境中自主长期定位。从而达到机器人长期变化的环境下具有较高定位精度和定位鲁棒性的效果。

关键词：机器人预测长期变化地图模型栅格地图置信度自回归滑动平均模型粒子滤波算法参数估计观测信息环境地图栅格形式自主定位贝叶斯高定位鲁棒性时间域可用栅格标签融合概率评估更新

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研究生教育发展模型比较、预测与反思

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科技信息(学术研究) 2008年第36期 43-43页

作者：黄晓洪宜春学院政法学院

本文采用不同数学模型对我国近几年的研究生招生进行分析与预测,结果发现多元回归模型和时间序列模型预测值与实际招生值误差较大,而自回归滑动平均模型实际值与预测值误差比较小,表明进行研究生招生预测应建立在多种分析基础之上,需要... 详细信息

本文采用不同数学模型对我国近几年的研究生招生进行分析与预测,结果发现多元回归模型和时间序列模型预测值与实际招生值误差较大,而自回归滑动平均模型实际值与预测值误差比较小,表明进行研究生招生预测应建立在多种分析基础之上,需要综合考虑各种因素。

关键词：研究生教育模型多元回归模型时间序列模型自回归滑动平均模型

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基于SSA分析的高铁快运需求预测方法研究

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交通科技与管理 2023年第16期 37-39页

作者：赵洋中国铁路济南局集团有限公司

随着高铁网络的不断发展，高铁快运业务也迅速崛起。为了更好地满足市场需求，有效地预测高铁快运需求成了一个重要问题。文章提出一种基于SSA分析的高铁快运需求分析方法。首先，在总结既有高铁快运需求数据的基础上，利用SSA分析方法... 详细信息

随着高铁网络的不断发展，高铁快运业务也迅速崛起。为了更好地满足市场需求，有效地预测高铁快运需求成了一个重要问题。文章提出一种基于SSA分析的高铁快运需求分析方法。首先，在总结既有高铁快运需求数据的基础上，利用SSA分析方法处理其时间序列，去除原有高铁快运需求数据中的冗余数据，对原有的高铁快运时间序列进行分解和重构，再通过重构后的高铁快运时间序列使用自回归滑动平均模型对未来的高铁快运需求进行预测。文章将以2014年1月至2023年3月的全国高铁快运需求数据为实例进行算例分析，并在最后预测了至2050年的高铁快运需求。结果表明，当前至2050年的全国高铁快运需求仍持续上升，但上升趋势较平稳。最终的预测结果能为高铁快运的相关企业提供决策依据。

关键词：高铁快运业务 SSA 自回归滑动平均模型

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四川省CPI的时间序列分析

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经营管理者 2015年第2期 173页

作者：郭倩倩西南民族大学

居民消费价格指数(CPI)是衡量宏观经济发展状况的指数之一。CPI把价格水平对宏观经济的影响概括在一系列可量化的统计数字中。时间序列分析中,基本的分析模型是ARMA模型和ARIMA模型。本文以四川省2009年至2014年的CPI统计数据为基础,借... 详细信息

居民消费价格指数(CPI)是衡量宏观经济发展状况的指数之一。CPI把价格水平对宏观经济的影响概括在一系列可量化的统计数字中。时间序列分析中,基本的分析模型是ARMA模型和ARIMA模型。本文以四川省2009年至2014年的CPI统计数据为基础,借助相关分析软件,建立与现实情况较为吻合的分析模型,对四川省的CPI做时间序列分析。

关键词： CPI 自回归滑动平均模型自回归求和滑动平均模型时间序列分析

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