检索结果-内蒙古大学图书馆

传感技术学报 2025年第3期38卷 543-549页

作者：崔蕾王同烟台职业学院信息工程系山东烟台264670 沈阳理工大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110159

为了解决受环境影响无线传感网络通信传输信号的延迟问题,提出了一种传输信号延迟消除的方法。将自回归积分滑动平均模型(ARIMA)和小波神经网络(WNN)相结合,进行通信传输信号延迟的组合预测。根据延迟预测结果设计传输信号延迟消除流程... 详细信息

为了解决受环境影响无线传感网络通信传输信号的延迟问题,提出了一种传输信号延迟消除的方法。将自回归积分滑动平均模型(ARIMA)和小波神经网络(WNN)相结合,进行通信传输信号延迟的组合预测。根据延迟预测结果设计传输信号延迟消除流程的步骤和约束条件,并以此构建无线传感网络通信传输的优化目标函数,引入免疫克隆蛙跳算法对目标函数进行求解,获取最优的传输方案。仿真分析表明,所提方法的延迟预测误差和端到端延迟误差低于0.01 s,能量消耗最大值为6.4 W,平均丢包率最大值为0.286%。上述结果证明了所提方法可以有效准确预测和消除无线传感网络通信传输信号延迟。

关键词：无线传感网络传输信号延迟消除自回归积分滑动平均模型小波神经网络

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2009—2023年衡阳市丙型肝炎流行特征分析及自回归积分滑动平均模型对趋势预测的应用效果

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慢性病学杂志 2025年第1期 1-5页

作者：谭璇周明莉任琼王先玲邓小明衡阳市疾病预防控制中心性病艾滋病防治科湖南421001

目的探究2009—2023年衡阳市丙型肝炎流行特征并评估自回归积分滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型对趋势预测的效果,以期为衡阳市的防控策略提供数据支持。方法采用描述性流行病学方法,对衡阳市2009—202... 详细信息

目的探究2009—2023年衡阳市丙型肝炎流行特征并评估自回归积分滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型对趋势预测的效果,以期为衡阳市的防控策略提供数据支持。方法采用描述性流行病学方法,对衡阳市2009—2023年报告的丙型肝炎病例进行统计分析,并建立ARIMA模型。通过比较2023年7—12月的预测病例数与实际值,检验模型预测的准确性。结果2009—2023年衡阳市累计报告丙型肝炎病例22 955例,年均发病率为21.52/10万,历年各月均有发病,无明显季节特征;报告病例数以50~59岁年龄段最多,为6 570例(28.62%);男性略多于女性(性别比为1.05∶1);职业为农民占比最高(54.42%)。确定最优化的ARIMA模型,其参数设定为ARIMA (1,1,2)(0,1,1)12,平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)为18.35%,预测性能较好。结论衡阳市丙型肝炎发病率自2009年开始呈逐年上升趋势,2019达到峰值后开始下降,2023年又出现上升趋势。ARIMA模型对于预测衡阳市丙型肝炎发病情况效果较好,可为防控措施的制订提供参考。

关键词：丙型肝炎发病率流行特征自回归积分滑动平均模型拟合预测

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基于自回归积分滑动平均模型的可转移负荷竞价策略

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电力系统自动化 2017年第20期41卷 26-31,104页

作者：艾欣周志宇魏妍萍张宏志李乐新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学) 北京市102206 国网北京市电力公司北京市100062

研究了在较成熟的电力市场环境下,可转移负荷在日前市场和实时市场的最优竞价策略。在最优报价计算过程中,必须满足可转移负荷在截止时间内完成运行一定的电能消耗的约束条件。考虑到传统平均值短期负荷预测结果存在偏差,提出了一种基... 详细信息

研究了在较成熟的电力市场环境下,可转移负荷在日前市场和实时市场的最优竞价策略。在最优报价计算过程中,必须满足可转移负荷在截止时间内完成运行一定的电能消耗的约束条件。考虑到传统平均值短期负荷预测结果存在偏差,提出了一种基于自回归积分滑动平均模型的可转移负荷最优竞价策略,通过历史电价的变化特征估计模型的参数,从而预测第二天的日前电价和实时电价曲线,并以此为依据优化竞价策略。在此基础上,考虑功率限制,提出了基于贪心算法思想的电能竞价自动调整算法。通过实际电价数据进行计算,验证了此策略比单纯利用历史数据的期望值作为模型参数为购电者节省了更多购电费用,并能够有效完成竞价调整,以满足各个周期的功率限制。

关键词：可转移负荷电价预测日前市场实时市场自回归积分滑动平均模型

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基于自回归积分滑动平均模型对中药材三七价格预测的讨论

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中国中药杂志 2016年第8期41卷 1559-1566页

作者：王诺程蒙臧春鑫杨光北京师范大学经济与资源管理研究院北京100875 中国环境科学研究院环境基准与风险评估国家重点实验室北京100035 中国中医科学院中药资源中心道地药材国家重点实验室北京100700

该文在分析三七价格波动的基础上,以2004年1月—2015年8月近10年120头三七的价格数据为基础,采用自回归滑动平均模型[ARIMA(p,d,q)],对2015年9月—2016年8月120头三七的价格进行预测。在确定模型形式的过程中,对价格数据进行平稳性检验... 详细信息

该文在分析三七价格波动的基础上,以2004年1月—2015年8月近10年120头三七的价格数据为基础,采用自回归滑动平均模型[ARIMA(p,d,q)],对2015年9月—2016年8月120头三七的价格进行预测。在确定模型形式的过程中,对价格数据进行平稳性检验,以确定模型的p,通过自相关函数和篇相关函数识别模型的p和q,根据确定的模型形式,对模型进行检验,确定预测误差最小的模型。该文采用ARIMA(2,1,3)模型预测三七未来一年的价格,供种植三七的药农、以三七为原材料的药企等参考。

关键词：三七自回归积分滑动平均模型单位跟检验价格预测

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自回归积分滑动平均模型与反向传播神经网络模型在利用气象因素与大气污染物拟合手足口病发病数的对比研究

自回归积分滑动平均模型与反向传播神经网络模型在利用气象因素与...

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2018环境与健康学术会议--精准环境健康：跨学科合作的挑战

作者：魏倩楠贾乐元苏虹安徽医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系

目的对比自回归积分滑动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA）与反向传播神经网络模型（Back Propagation Neural Network,BPNN）在利用气象因素与大气污染物预测手足口病发病人数上的拟合效果。方法收集... 详细信息

目的对比自回归积分滑动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA）与反向传播神经网络模型（Back Propagation Neural Network,BPNN）在利用气象因素与大气污染物预测手足口病发病人数上的拟合效果。方法收集合肥市2014-2016年手足口病（hand,foot,and mouth disease,HFMD）日发病数与逐日气象因素和大气污染物数据,进行两变量相关性分析。使用SPSS23.0建立ARIMA模型,以日和以周为周期分别加入不同相关因素进行拟合优度探究。使用Matlab 2017神经网络工具包建立BPNN模型,在输入层对数据进行预处理（7天平均移动,加入星期几效应和月份效应）与否和纳入不同相关因素（气象因素、空气污染物、气象因素联合空气污染）后模型的拟合优度探究。结果 ARIMA模型未纳入气象因素和空气污染物时拟合结果:决定系数R=0.868,均方根误差RMSE=95.972,平均绝对误差MAE=65.556。最优拟合模型为纳入气象因素和空气污染物的ARIMA（1,1,1）(1,0,1)52,该模型在分析周手足口病发病数上拟合结果 R=0.891,RMSE=88.687,MAE=63.787。而BPNN模型能够拟合日手足口病发病数,BPNN模型纳入气象因素和空气污染物而未对数据预处理的拟合结果为:R=0.690,RMSE=26.966,MAE=19.871。在此基础上,对输入层数据进行7天平均移动,加入星期几效应和月份效应的预处理后,模型的拟合优度提升为:R=0.920,RMSE=13.298,MAE=9.848。ARIMA模型和BPNN模型在纳入气象因素联合空气污染物后,两者拟合优度都较未纳入时提高,但BPNN模型的拟合优度提升更大。结论使用气象因素和大气污染物纳入模型能提升ARIMA和BPNN模型的拟合优度。但BPNN模型在对输入层数据进行预处理与控制后,在拟合的时间精度与准确度上都优于ARIMA模型。

关键词：自回归积分滑动平均模型反向传播神经网络手足口病气象因素空气污染物

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基于自回归积分滑动平均模型的日前电价预测

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自动化技术与应用 2020年第1期39卷 125-129,139页

作者：张一泓朱国荣蔡永自朱瑶琪国网浙江省电力公司经济技术研究院

常见的电价预测模型一般建立在时间序列法和神经网络法的基础上。本文将小波变换与自回归积分滑动平均模型结合起来得到小波ARIMA模型并使用该模型进行预测,相对其他时间序列方法,自回归积分滑动平均模型在处理电价这类非平稳时间序列... 详细信息

常见的电价预测模型一般建立在时间序列法和神经网络法的基础上。本文将小波变换与自回归积分滑动平均模型结合起来得到小波ARIMA模型并使用该模型进行预测,相对其他时间序列方法,自回归积分滑动平均模型在处理电价这类非平稳时间序列时有更好的表现。经过预测误差的对比分析可以得知小波ARIMA模型的预测效果要优于传统的ARIMA模型。

关键词：小波变换自回归积分滑动平均模型

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基于自回归积分滑动平均模型的玉竹价格预测分析

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湖南农业科学 2018年第12期 88-92页

作者：胡晟肖深根湖南农业大学园艺园林学院湖南长沙410128

通过网络爬虫技术和文献搜集采集了2010年1月至2018年9月湖南省玉竹统条月度价格数据;首先对数据进行了平稳性检验,获取平稳时间序列的阶数值;再采用自回归积分滑动平均模型(ARIMA),求取平稳时间序列的自相关和偏相关系数,初步判断模型... 详细信息

通过网络爬虫技术和文献搜集采集了2010年1月至2018年9月湖南省玉竹统条月度价格数据;首先对数据进行了平稳性检验,获取平稳时间序列的阶数值;再采用自回归积分滑动平均模型(ARIMA),求取平稳时间序列的自相关和偏相关系数,初步判断模型的p、d、q值;通过对模型参数的比较分析,得出最适合玉竹价格预测的模型,并通过残差序列检验模型的相关性;最后对2019年湖南省玉竹价格走势进行预测,结果显示玉竹价格在2019年呈下降趋势,但其下降幅度相对平稳。

关键词：自回归积分滑动平均模型玉竹价格预测湖南

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R语言时间序列和自回归积分滑动平均模型预测麻醉耗材领用的研究

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实用临床医药杂志 2021年第15期25卷 18-21,26页

作者：徐雯方铮杨旅军复旦大学附属华东医院麻醉科上海200040

目的运用自回归积分滑动平均模型(ARIMA)建立适合的老年患者特色手术科室耗材领用支出的医学经济学模型,预测麻醉科耗材需求的变化趋势。方法采用R软件对本院麻醉科2013年1月—2019年12月耗材领用支出数据建立ARIMA模型,将2020年1—12... 详细信息

目的运用自回归积分滑动平均模型(ARIMA)建立适合的老年患者特色手术科室耗材领用支出的医学经济学模型,预测麻醉科耗材需求的变化趋势。方法采用R软件对本院麻醉科2013年1月—2019年12月耗材领用支出数据建立ARIMA模型,将2020年1—12月耗材领用支出的实际值与预测值分别进行比较,评价模型的预测性能。结果本院麻醉科耗材领用支出在每年2月出现最低值,5月呈现最高峰。建立ARIMA(0,1,1)(0,0,1)[12]模型对麻醉科耗材需求进行预测,ARIMA模型较好地拟合和预测了周期性波动。ARIMA(0,1,1)(0,0,1)[12]模型预测的耗材支出在2020年1—12月会有小幅波动。结论ARIMA(0,1,1)(0,0,1)[12]模型较好地拟合了麻醉科的耗材需求,有助于优化科室决策支持系统及老年择期手术患者围术期护理管理。

关键词：医学经济学老年患者决策支持系统管理自回归积分滑动平均模型

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基于ARIMA⁃LSTM的飞机液压泵性能趋势预测方法

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振动．测试与诊断 2021年第4期41卷 735-740,832页

作者：崔建国李鹏程崔霄于明月蒋丽英王景霖沈阳航空航天大学自动化学院沈阳110136 航空工业空气动力研究院模型天平与风洞设备五部沈阳110034 故障诊断与健康管理技术航空科技重点实验室上海201601

针对飞机液压泵工作强度高、工作环境复杂而导致传统性能预测方法对飞机液压泵性能变化趋势预测精度不高的问题,提出了一种基于自回归积分滑动平均⁃长短期记忆(autoregressive integrated moving average⁃long short⁃term memory,简称AR... 详细信息

针对飞机液压泵工作强度高、工作环境复杂而导致传统性能预测方法对飞机液压泵性能变化趋势预测精度不高的问题,提出了一种基于自回归积分滑动平均⁃长短期记忆(autoregressive integrated moving average⁃long short⁃term memory,简称ARIMA⁃LSTM)网络的飞机液压泵性能趋势预测方法。首先,将获取的飞机液压泵性能表征参数回油流量数据进行线性分解,得到趋势项数据和细节项数据;其次,采用自回归积分滑动平均(autoregressive integrated moving average,简称ARIMA)方法对趋势项数据进行预测,同时采用长短期记忆(long short term memory,简称LSTM)网络方法对归一化处理后的细节项数据进行预测;最后,将两部分预测结果进行叠加,得到最终的性能趋势预测结果。研究结果表明,采用ARIMA⁃LSTM的联合预测方法对飞机液压泵性能变化趋势的预测效果明显优于单一的ARIMA与LSTM预测方法,为飞机液压泵性能变化趋势预测的工程应用提供了一种新方法。

关键词：飞机液压泵性能变化趋势预测自回归积分滑动平均模型长短期记忆网络

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基于非结构数据流行学习的碳价格多尺度组合预测

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控制与决策 2019年第2期34卷 279-286页

作者：刘金培郭艺陈华友任贺松陶志富安徽大学商学院合肥230601 北卡罗来纳州立大学工业与系统工程系美国罗利27695 东南大学经济管理学院南京211189 安徽大学数学科学学院合肥230601 西安交通大学管理学院西安710049 安徽大学经济学院合肥230601

碳交易价格的有效预测对制定符合国情的碳金融市场政策以及碳金融市场的风险管理都具有重要意义.对此,提出一种基于非结构数据流行学习的碳价格多尺度组合预测方法.首先,利用网络搜索指数提取碳价格相关的非结构化数据,基于等度量映射... 详细信息

碳交易价格的有效预测对制定符合国情的碳金融市场政策以及碳金融市场的风险管理都具有重要意义.对此,提出一种基于非结构数据流行学习的碳价格多尺度组合预测方法.首先,利用网络搜索指数提取碳价格相关的非结构化数据,基于等度量映射流行学习对其进行降维;然后,对降维后的非结构化数据、其他影响因素结构化数据、碳交易价格分别进行经验模态分解(Empirical mode decomposition, EMD),得到不同个数的本征模函数(Intrinsic mode function, IMF),并采用Fine-to-coarse方法对IMF进行重构,得到高频序列、低频序列和趋势项;最后,利用自回归积分滑动平均模型(Autoregressive integrated moving average model, ARIMA)、偏最小二乘(Partial least squares, PLS)回归和神经网络对高频数据、低频数据和趋势项进行预测,将3种预测结果进行集成,得到最终预测值.仿真实验结果表明,所提出的方法可以有效利用多源信息,具有较高的预测精度和良好的适用性.

关键词：多尺度预测碳价格非结构数据流行学习自回归积分滑动平均模型经验模态分解

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