检索结果-内蒙古大学图书馆

传感技术学报 2011年第6期24卷 853-858页

作者：袁赣南梁海波何昆鹏谢燕军哈尔滨工程大学自动化学院哈尔滨150001

利用Kalman滤波器对MEMS陀螺随机漂移进行估计和补偿,需要将随机漂移的自回归滑动平均(ARMA)模型转化为相应的状态空间模型,从而有必要对模型之间的转换问题进行深入研究。针对国内外有关文献提出的三种转化形式,从数学角度进行了证明,... 详细信息

利用Kalman滤波器对MEMS陀螺随机漂移进行估计和补偿,需要将随机漂移的自回归滑动平均(ARMA)模型转化为相应的状态空间模型,从而有必要对模型之间的转换问题进行深入研究。针对国内外有关文献提出的三种转化形式,从数学角度进行了证明,并结合MEMS陀螺的试验数据,分别采用这三种状态空间模型进行了随机漂移和角速率估计试验。试验结果分析表明,采用状态空间模型1不能同时对陀螺随机漂移和角速率做出正确的估计,采用状态空间模型2、3的估计结果正确且滤波效果好、实时性强,更适用于对MEMS陀螺随机漂移的估计和补偿。

关键词： MEMS陀螺随机漂移状态空间模型自回归滑动平均模型卡尔曼滤波

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基于ARMA-SVR的短时交通流量预测模型研究

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公路交通科技 2021年第11期38卷 126-133页

作者：王博文王景升朱茵王统一张泽有中国人民公安大学交通管理学院北京100038 山东科技大学电气信息学院山东济南250000

短时交通流量预测是辅助智能交通系统进行决策,解决拥堵问题,提高道路通行能力的关键任务。为提高模型对于小样本数据的拟合效果及速度,并充分挖掘交通流序列中存在的线性与非线性关系,将对于线性数据具备良好拟合效果,并且时间复杂度... 详细信息

短时交通流量预测是辅助智能交通系统进行决策,解决拥堵问题,提高道路通行能力的关键任务。为提高模型对于小样本数据的拟合效果及速度,并充分挖掘交通流序列中存在的线性与非线性关系,将对于线性数据具备良好拟合效果,并且时间复杂度较低的自回归滑动平均(ARMA)模型与对于非线性、小样本数据具有计算准确率高、时间复杂度低等优势的支持向量回归(SVR)模型进行组合,提出一种残差优化组合预测模型。采用赤池信息准则对ARMA模型进行定阶,实现交通流量的线性拟合,并得到相应的残差序列。然后将重构后的残差序列作为SVR模型的输入,对残差序列进行预测,以补偿交通流量数据中的非线性变化。将ARMA、SVR、长短期记忆网络、人工神经网络及ARMA-SVR加权组合模型作为对照组进行模型评价。结果表明:样本的时间间隔分别为5,10,15 min时,ARMA-SVR残差优化组合模型的均方根误差(RMSE)及平均绝对误差(MAE)均小于对照组模型,RMSE降低约0.378~7.063,MAE降低约0.054~0.802;ARMA-SVR残差优化组合模型在不同的样本时间间隔下均具备较高的预测能力、较低的时间复杂度及数据计算成本,可以满足基于不同样本时间间隔的交通流量预测的需要。

关键词：智能交通交通流量预测模型自回归滑动平均模型 SVR模型智能交通

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相关系数准则对水文相依模型的适用性及验证

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水力发电学报 2021年第11期40卷 25-38页

作者：霍竞群谢平桑燕芳王纲胜李雅晴牛静怡武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室武汉430072 中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环与地表过程重点实验室北京100101

相依变异是水文过程变异的一种重要表征形式,可以用自回归、滑动平均和自回归滑动平均模型进行描述,但如何有效地确定模型阶数是前提和关键。相关系数准则是针对自回归模型提出的定阶准则,该准则基于相依成分与原序列间的相关系数指标,... 详细信息

相依变异是水文过程变异的一种重要表征形式,可以用自回归、滑动平均和自回归滑动平均模型进行描述,但如何有效地确定模型阶数是前提和关键。相关系数准则是针对自回归模型提出的定阶准则,该准则基于相依成分与原序列间的相关系数指标,计算其均方误差以反映模型的拟合优劣,并构造信息熵函数以衡量模型不确定性及复杂程度。本文基于相关系数定阶准则,尝试探讨该准则对于滑动平均和自回归滑动平均模型的适用性。以三阶以内的滑动平均模型和自回归滑动平均模型为例,统计试验表明:相关系数准则所判定阶数相较于其它两种常用的准则更为准确。最后选取实测水文序列对其进行验证,结果表明该定阶准则同样适用于滑动平均和自回归滑动平均模型。

关键词：水文序列相依相关系数准则滑动平均模型自回归滑动平均模型定阶

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基于系统动力学的新冠病毒传播过程预测

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系统仿真学报 2021年第7期33卷 1713-1721页

作者：路雪鹏尚娇赵俊辉吕露露周丽北京物资学院信息学院北京101149

考虑新冠病毒的传播特点,基于系统动力学原理提出了一种新的SE4IR2 (Susceptible-Exposed-4-Infected-Removed-2)模型,利用美国2020年6-11月份疫情数据设置隔离率等参数,运用SE4IR2模型拟合分析并预测疫情下一阶段的发展趋势。实证部分... 详细信息

考虑新冠病毒的传播特点,基于系统动力学原理提出了一种新的SE4IR2 (Susceptible-Exposed-4-Infected-Removed-2)模型,利用美国2020年6-11月份疫情数据设置隔离率等参数,运用SE4IR2模型拟合分析并预测疫情下一阶段的发展趋势。实证部分使用美国2020年6-11月份的数据求解SE4IR2模型的参数,通过时间序列预测模型得出2020年12月份和2021年1月份的参数值,并将死亡人数、治愈人数预测值与2020年12月份和2021年1月份世卫组织公布的数据对比,得出2020年12月份的误差为0.75%,-0.86%,2021年1月份的误差为2.78%,3.57%。根据实证分析结果,考虑各参数之间的制约条件给出相应的疫情防控建议。结果表明:SE4IR2模型具有更好的仿真精度,更适合模拟COVID-19的传播过程。

关键词： COVID-19 系统动力学动态规划时间序列预测自回归滑动平均模型

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基于环境激励的桥梁振动模态识别算法研究

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传感技术学报 2015年第2期28卷 170-177页

作者：郑德智李子恒王豪北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院北京100191

在桥梁建造和维护过程中,需要对桥梁的振动模态进行在线、实时的分析,急需一种不需要人工激励进行快速模态分析的算法。通过研究自然激励技术NEx T(Natural Excitation Technique)与自回归滑动平均模型ARMA(Auto-Regressive and Moving ... 详细信息

在桥梁建造和维护过程中,需要对桥梁的振动模态进行在线、实时的分析,急需一种不需要人工激励进行快速模态分析的算法。通过研究自然激励技术NEx T(Natural Excitation Technique)与自回归滑动平均模型ARMA(Auto-Regressive and Moving Average Model),在常规的自然环境模态分析算法的基础上构造出一种快速求解NEx T-ARMA模型的算法进行桥梁模态识别。相比于传统的环境激励模态参数计算方法,该算法不但降低了传统算法的复杂度,而且采用了反馈的方式提高了计算精度。采用ANSYS建立有限元模型并搭建简易实验系统分别对该算法进行仿真验证和实验验证,验证结果表明,该算法能够有效地在自然激励下提取出桥梁结构的各阶模态,其中对前三阶固有频率的识别相对误差降到1%左右。

关键词：桥梁结构模态分析自然环境激励法自回归滑动平均模型

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超声扩频测距系统数学建模

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压电与声光 2009年第4期31卷 575-577,581页

作者：孟庆浩兰少莹姚振静李根旺天津大学电气与自动化工程学院天津300072

对超声扩频测距系统的数学建模问题进行了研究。首先,利用直流-直流(DC-DC)升压模块构造了超声换能器的发射与回声接收电路;其次,利用自回归滑动平均(ARMA)模型建立了此超声测距电路的输入-输出传递函数,并通过实验验证了传递函数的准... 详细信息

对超声扩频测距系统的数学建模问题进行了研究。首先,利用直流-直流(DC-DC)升压模块构造了超声换能器的发射与回声接收电路;其次,利用自回归滑动平均(ARMA)模型建立了此超声测距电路的输入-输出传递函数,并通过实验验证了传递函数的准确性。此模型的建立可便于超声扩频测距系统对脉冲编码和调制方式的选择,省去了繁琐的硬件验证。

关键词：超声测距系统扩频编码调制自回归滑动平均模型传递函数

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单纯ARIMA模型和ARIMA-GRNN组合模型在猩红热发病率中的预测效果比较

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中华流行病学杂志 2009年第9期30卷 964-968页

作者：朱玉夏结来王静安徽医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系合肥230032 第四军医大学公共卫生学院卫生统计学教研室

【导读】探讨单纯求和自回归滑动平均（ARIMA）模型和求和自回归滑动平均模型与广义回归神经网络（GRNN）组合模型在猩红热发病率研究中的应用。该研究对某市2000--2006年猩红热月发病率资料建立ARIMA模型，然后将其拟合值作为GRNN的输... 详细信息

【导读】探讨单纯求和自回归滑动平均（ARIMA）模型和求和自回归滑动平均模型与广义回归神经网络（GRNN）组合模型在猩红热发病率研究中的应用。该研究对某市2000--2006年猩红热月发病率资料建立ARIMA模型，然后将其拟合值作为GRNN的输入，实际值作为网络的输出训练网络，然后比较两个模型的效果。结果表明，单纯ARIMA模型和组合模型的平均误差率（MER）分别为31．6％、28．7％；决定系数（R^2）分别为0．801、0．872。组合模型的效果要优于单纯ARIMA模型，可以用于发病率的拟合与预测。

关键词：猩红热自回归滑动平均模型广义回归神经网络

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基于ARMA模型的在线电视剧流行度预测

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计算机科学与探索 2016年第3期10卷 425-432页

作者：陈春燕张钰常标吕俊龙蚌埠医学院卫生管理系安徽蚌埠233030 中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230000 蚌埠学院计算机科学与技术系安徽蚌埠233030

在线电视剧的迅速普及和发展,引发了一个全新的研究问题,即在线电视剧流行度预测。电视剧情节演化的连续性,使相邻剧集的流行度序列具有很强的线性相关性。扩展了自回归滑动平均(autoregressive moving average,ARMA)模型。具体地,采用... 详细信息

在线电视剧的迅速普及和发展,引发了一个全新的研究问题,即在线电视剧流行度预测。电视剧情节演化的连续性,使相邻剧集的流行度序列具有很强的线性相关性。扩展了自回归滑动平均(autoregressive moving average,ARMA)模型。具体地,采用多集单天和多集多天两种不同的建模策略,使用电视剧之间共享参数方法进行模型参数估计。利用均方根误差(root mean squared error,RMSE)评价预测方法的准确性,在大量的真实数据集上的实验表明,上述两种策略相比于对比方法,可以使RMSE平均分别降低22.0%和32.3%。

关键词：自回归滑动平均模型流行度预测在线电视剧时间序列共享参数

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基于资源预测的网格任务调度模型

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计算机应用 2010年第9期30卷 2530-2534,2544页

作者：程宏兵江苏城市职业学院信息工程系南京210017

跨越虚拟组织中多个域(或集群)的网格任务调度由于资源的不确定性(如动态性和异构性)而成为网格应用中亟待解决的问题。提出了一种有效的基于资源预测的网格任务调度模型——RPTS,该模型利用加权最小二乘方法进行参数估计的自回归滑动平... 详细信息

跨越虚拟组织中多个域(或集群)的网格任务调度由于资源的不确定性(如动态性和异构性)而成为网格应用中亟待解决的问题。提出了一种有效的基于资源预测的网格任务调度模型——RPTS,该模型利用加权最小二乘方法进行参数估计的自回归滑动平均(ARMA)预测方法对网格环境下的主机负载进行预测。利用上述资源预测结果和一类数据并行性网格任务的建模结果,对它们进行预处理、匹配并调度执行。RPTS充分考虑了网格环境下资源的动态性和异构性,为解决网格环境下任务调度问题提供了一种较好的方法。与其他一些网格任务调度方法进行了一系列的仿真实验,结果表明RPTS模型具有任务执行时间最短和稳定性较好的特点。

关键词：网格计算任务调度资源预测自回归滑动平均模型

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基于ARIMA-NARNN组合模型的血吸虫感染率预测研究

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中国血吸虫病防治杂志 2016年第6期28卷 630-634页

作者：王克伟吴郁李金平蒋玉宇江南大学无锡医学院无锡214122

目的探讨ARIMA-NARNN组合模型预测血吸虫感染率的有效性。方法利用2005年1月至2015年2月江苏省血吸虫感染率资料分别建立ARIMA模型、NARNN模型和ARIMA-NARNN组合模型,比较各模型的拟合和预测效果。结果相比较ARIMA模型和NARNN模型,ARIMA... 详细信息

目的探讨ARIMA-NARNN组合模型预测血吸虫感染率的有效性。方法利用2005年1月至2015年2月江苏省血吸虫感染率资料分别建立ARIMA模型、NARNN模型和ARIMA-NARNN组合模型,比较各模型的拟合和预测效果。结果相比较ARIMA模型和NARNN模型,ARIMA-NARNN组合模型预测样本的MSE、MAE和MAPE均最小,分别为0.011 1、0.090 0和0.282 4。结论 ARIMA-NARNN组合模型能有效模拟和预测血吸虫感染率,具有较好的推广应用价值。

关键词：自回归滑动平均模型非线性自回归神经网络时间序列血吸虫病预测 Autoregressive integrated moving average model (ARIMA) Nonlinear auto-regressive neural network (NARNN)

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