检索结果-内蒙古大学图书馆

中国全科医学 2014年第21期17卷 2452-2456页

作者：陈银苹吴爱萍余亮科许雅丽蒋宁杨阳张锦张静宇曹燕花河北联合大学公共卫生学院河北省唐山市063000 河北联合大学公共卫生学院病理系河北省唐山市063000 河北联合大学附属医院河北省唐山市063000

目的建立肺结核发病率(1/10万)自回归积分移动平均(ARIMA)-灰色模型(GM)组合模型,并将其应用于肺结核发病率的预测,为及早发现疾病发展趋势和及时采取控制对策提供科学依据。方法收集迁安市2004年1月—2012年12月肺结核月发病率资料,应... 详细信息

目的建立肺结核发病率(1/10万)自回归积分移动平均(ARIMA)-灰色模型(GM)组合模型,并将其应用于肺结核发病率的预测,为及早发现疾病发展趋势和及时采取控制对策提供科学依据。方法收集迁安市2004年1月—2012年12月肺结核月发病率资料,应用SPSS 13.0软件对肺结核逐月发病率进行ARIMA建模拟合;然后用GM(1,1)模型对其带阈值的残差序列进行修正并构造出组合模型,利用此模型对迁安市2013年肺结核逐月发病率进行预测。结果 ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12模型较好地拟合了肺结核的发病情况,模型的所有参数都通过统计学检验;用一阈值为4的GM(1,1)模型对其残差序列进行修正,预测模型通过了精度检验(C=0.573,P=0.805),模型拟合精度为基本合格,ARIMA-GM组合模型的平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)都比单个模型小,利用组合模型对2013年肺结核发病率预测。结论 ARIMA-GM组合模型能较好地拟合迁安市肺结核发病情况,且该方法比ARIMA季节乘积模型预测具有更高的精度。预测结果能够对肺结核的早期预测预警模型的建立提供借鉴,从而有针对性地采取相应的控制措施。

关键词：结核,肺预测自回归积分移动平均模型灰色模型

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基于组合模型的交通流量预测

基于组合模型的交通流量预测

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作者：李嘉威杭州电子科技大学

学位级别：硕士

近年来,我国道路机动车保有量不断创造新的记录。人们不断增长的交通出行需求与有限的道路基础设施能力之间的矛盾不断加大,这些矛盾最终导致道路的拥堵问题日益严重。为了缓解交通的拥堵问题,增加城市交通的道路利用率,交通管理者与交... 详细信息

近年来,我国道路机动车保有量不断创造新的记录。人们不断增长的交通出行需求与有限的道路基础设施能力之间的矛盾不断加大,这些矛盾最终导致道路的拥堵问题日益严重。为了缓解交通的拥堵问题,增加城市交通的道路利用率,交通管理者与交通出行人对道路通行状况的预测需求逐渐变大。准确的交通流预测结果能在一定程度上改善整个交通系统的运作状况。因此,作为智能交通系统中的核心技术之一,短时交通流预测的研究具有十分重要的研究价值与应用价值。基于此,本文在前人研究的基础上,结合深度学习的思想,提出了基于自回归积分移动平均模型(ARIMA)和长短期记忆网络(LSTM)的组合模型预测方法。该方法能有效的结合ARIMA模型与LSTM网络各自的优点,从而提高组合模型的预测效果。在此基础上,为了增加ARIMA模型对近邻样本的拟合能力,本文研究了基于滚动的ARIMA模型,该模型能对观测到的新样本进行重新拟合,从而增加了模型的短时预测能力。并且,针对训练样本信息量较少的问题,本文提出了一种基于信息回溯的数据处理方法,该方法能通过加大预测区间与增加影响权重的方式,合理的增大单个样本的信息量,以提高LSTM网络的训练效率和预测效果。同时,针对深度学习时模型训练时间长、性能耗费大等问题,本文在训练LSTM网络时,采取了一系列优化措施,进一步提高了 LSTM网络的训练效率与预测效果。最后,本文基于交通流特性,考虑到近邻历史样本对未来预测的巨大影响,结合在线学习的思想,提出了一种基于方差和-滑动窗口的模型组合方法。该方法能在预测时,根据新观测到的数据样本与各个模型的预测结果,重新计算模型的方差和,并以此动态合理的分配模型的权重。在此基础上,本文结合了数据驱动的思想,进一步提出了一种改进的模型组合方法,该方法能够通过模型的历史预测结果与观测数据,拟合出模型间的线性关系模型,并以此动态地分配模型的权重值。为了证明本文所提出的组合模型的高效性和有效性,本文进行了详细的对比实验。经过实验证明,本文所提出的方法具有更好的预测效果,各项指标均优于单一模型,且具备良好的可靠性和稳定性。

关键词：短时交通流预测智能交通系统自回归积分移动平均模型长短期记忆网络组合模型

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基于RVM和ARIMA的短时交通流量预测方法研究

基于RVM和ARIMA的短时交通流量预测方法研究

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作者：韦凌翔长安大学

学位级别：硕士

随着城市现代化进程不断推进和机动车保有量不断增长,城市交通拥堵问题日趋严重,很大程度上增加居民出行成本和时间,成为亟需解决的社会问题。实现城市智能化交通管理与控制被视为缓解城市交通拥挤、减少机动车尾气排放、降低交通事故... 详细信息

随着城市现代化进程不断推进和机动车保有量不断增长,城市交通拥堵问题日趋严重,很大程度上增加居民出行成本和时间,成为亟需解决的社会问题。实现城市智能化交通管理与控制被视为缓解城市交通拥挤、减少机动车尾气排放、降低交通事故率等问题的有效方法之一。短时交通流量预测是智能交通管理与控制的核心内容,也是交通信息服务重要基础,可作为交通决策的关键依据,同时可也为交通出行提供有效地路径选择信息。因此开展短时交通流量预测方法研究是准确把握交通参数态势变化的基础性工作。为降低短时交通流量随机波动性对预测精度影响,进一步改善短时交通流量预测效果,本文首先在明确短时交通流量定义的基础上,分析短时交通流量在不同时间尺度合并方法,结合不同时间尺度下短时交通流量时空图,对短时交通流量时间序列具备的长期趋势性、短期现势性、随机波动性等特性进行剖析;然后,提出一种基于RVM的可有效降低短时交通流量随机波动性降噪方法,详细设计该降噪方法步骤和工作流程,并对评价指标进行选取,通过仿真验证该降噪方法有效性;其次,在分析短时交通流量时间序列平稳性基础上,提出一种基于RVM和ARIMA的短时交通流量预测方法,详细设计该预测方法实现流程,并引入平均绝对相对误差(MAPE)作为该预测方法误差评价指标;最后,以某城市道路视频识别数据为实例,验证本文构建短时交通流量降噪方法和预测方法的有效性。本文研究结果表明:在不同公用时间尺度(5min、10min、15min)下,本文提出基于RVM的短时交通流量降噪方法有效地降低短时交通流量随机波动性,本文构建基于RVM和ARIMA的短时交通流量预测方法的平均绝对相对误差均小于直接运用指数平滑模型、BT神经网络模型、ARIMA模型等经典预测方法对应的平均绝对相对误差,说明本文提出的预测方法有效地提高短时交通流量预测精度。

关键词：交通工程多时间尺度短时交通流量相关向量机自回归积分移动平均模型

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基于控制图和ARIMA模型的磨床磨削颤振预测方法

基于控制图和ARIMA模型的磨床磨削颤振预测方法

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作者：钱佳诚浙江理工大学

学位级别：硕士

磨削加工能实现零件的高精度加工,是现代机械制造业中零件表面加工不可或缺的一种加工方法。但在加工过程中存在磨削颤振,磨削颤振会对零件加工质量产生一系列负面影响。由于磨削加工过程中振动信号的非平稳性、多维性和非线性的特点,... 详细信息

磨削加工能实现零件的高精度加工,是现代机械制造业中零件表面加工不可或缺的一种加工方法。但在加工过程中存在磨削颤振,磨削颤振会对零件加工质量产生一系列负面影响。由于磨削加工过程中振动信号的非平稳性、多维性和非线性的特点,传统的信号分析方法如短时傅里叶变换、奇异值分解和S变换等,在处理此类信号时具有很大的局限性。而二维经验模态分解(Bivariate Empirical Mode Decomposition,BEMD)具有完备性、正交性和自适应性,能够有效地提取磨床颤振特征信息以进行磨削颤振的识别和预测。识别和预测磨颤振对保障磨床正常运行、提高被加工零件的精度具有重要的工程意义。因此,本文以KD4020X16型数控龙门导轨磨床为研究对象,搭建振动加速度信号采集平台,采集磨床在不同磨削参数下的振动加速度信号。在此基础上,进行了振动信号处理方法、颤振状态识别和颤振预测等几个方面的研究。具体研究内容如下:(1)阐述了磨床振动信号分析方法、磨削颤振识别技术和磨削颤振预测技术的发展现状,总结了当前研究仍存在的问题。(2)提取磨床振动信号的颤振特征量。对测得的砂轮主轴X和Z轴方向的振动信号进行重构,得到二维复值信号。利用BEMD对其进行处理,得到多阶固有模态函数分量。基于个分量之间的正交特性,提出基于相关系数的固有模态函数筛选准则,并提取有效的固有模态函数。对比分析各常用特征量,提出将实时方差作为颤振特征量,并提取试验信号实时方差。(3)针对颤振阈值难以确定问题,建立控制图模型对磨床工作状态进行识别。选取稳定阶段的实时方差序列,在验证了正态性和相关性的基础上,结合?3?法则求得控制图的上、下控制限并建立控制图模型。将后续实时方差按时间顺序输入控制图模型中,根据控制图判异准则对实时方差序列进行监测,进而实现了对磨床磨削颤振状态的识别。(4)为实现对颤振时刻的预测,提出基于控制图和ARIMA模型的磨床颤振预测方法。对稳定阶段的实时方差序列进行平稳化处理,得到平稳时间序列。求解平稳时间序列的自相关和偏自相关函数以进行模型阶次识别,建立最优的ARIMA模型。利用建立的ARIMA模型对实时方差进行预测,即预测磨床工作状态的趋势。提出基于控制图和ARIMA模型的磨床颤振预测方法,对颤振发生时刻进行预测。

关键词：磨削颤振监测二维经验模态分解实时方差固有模态函数控制图自回归积分移动平均模型

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基于时间序列ARIMA模型的艾滋病发病率预测研究

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中国医学装备 2016年第11期13卷 1-4页

作者：杨秋英郭广行陈卉首都医科大学生物医学工程学院北京100069 太原师范学院地理科学学院山西太原030619

目的:采用自回归积分移动平均(ARIMA)模型对2000-2014年全国艾滋病发病率建立预测模型,并使用预测模型对2015-2017年艾滋病发病率进行预测。方法:分析2000-2014年全国艾滋病发病率原始数据(国家统计局统计),对其进行平稳化处理,使其符合... 详细信息

目的:采用自回归积分移动平均(ARIMA)模型对2000-2014年全国艾滋病发病率建立预测模型,并使用预测模型对2015-2017年艾滋病发病率进行预测。方法:分析2000-2014年全国艾滋病发病率原始数据(国家统计局统计),对其进行平稳化处理,使其符合ARIMA模型的要求,并对ARIMA模型进行参数识别和模型拟合后预测2015-2017年艾滋病发病率;在对预测模型诊断检验的同时分析评价预测结果。结果:2000-2014年全国艾滋病发病率持续上升,在2011-2012年间增幅较大,对2015-2017年各年发病率进行预测,其结果分别为3.57/10万、3.80/10万和4.04/10万,与2000-2014年趋势相比依旧呈现持续上升。结论:利用全国2000-2014年艾滋病发病率数据,采用时间序列ARIMA模型对其建立预测模型,并使用该模型对2015-2017年全国艾滋病发病率预测,能够准确提供艾滋病病毒(HIV)感染数据信息,使HIV感染者能及时认识到其危害,有效预防控制艾滋病的发生。

关键词：艾滋病发病率预测自回归积分移动平均模型

来源：评论

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基于ARIMA-SVM模型的微电网短期负荷组合预测研究

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陕西电力 2014年第3期42卷 19-23页

作者：王友春文闪闪秦跃进范黎杨再鹤郑丹湖北省电力勘测设计院湖北武汉430024 武汉大学电气工程学院湖北武汉430072

在对比分析微电网负荷特性与传统电力负荷特性的基础上,针对微电网负荷不确定性和波动性强的特点,提出了一种基于预测误差指标的最优组合预测方法进行微电网短期负荷预测。方法中结合了自回归积分移动平均法和支持向量机模型的优点,以... 详细信息

在对比分析微电网负荷特性与传统电力负荷特性的基础上,针对微电网负荷不确定性和波动性强的特点,提出了一种基于预测误差指标的最优组合预测方法进行微电网短期负荷预测。方法中结合了自回归积分移动平均法和支持向量机模型的优点,以两种预测方法误差绝对值和最小为目标,分析确定预测方法在组合模型中的权重,进而得到组合预测中的最优权重组合。研究表明,与方差倒数法组合预测模型所得结果相比,该组合预测方法具有更高的预测精度,能满足实际要求。

关键词：微电网自回归积分移动平均模型支持向量机组合预测

来源：评论

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