检索结果-内蒙古大学图书馆

电力自动化设备 2024年第4期44卷 178-183页

作者：郇嘉嘉李代猛杜云飞沈欣炜张璇乔百豪何春庚蓝晓东罗澍忻广东电网有限责任公司电网规划研究中心广东广州510220 清华大学深圳国际研究生院广东深圳518055 中原工学院电子信息学院河南郑州451191

目前的中期负荷预测一般未考虑负荷实时状态,而负荷数据的非线性、季节性、随机性、时序性特征将影响实时负荷的中期预测。构建一个实时负荷中期预测的框架,采用prophet算法提取负荷数据的季节性部分,采用Blending集成学习对负荷数据的... 详细信息

目前的中期负荷预测一般未考虑负荷实时状态,而负荷数据的非线性、季节性、随机性、时序性特征将影响实时负荷的中期预测。构建一个实时负荷中期预测的框架,采用prophet算法提取负荷数据的季节性部分,采用Blending集成学习对负荷数据的非季节部分进行滚动预测,将季节性部分和非季节性部分合成中期负荷实时数据。爱尔兰电力系统的算例结果验证了模型的有效性和稳定性。

关键词：负荷预测 prophet算法 Blending集成学习季节性

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prophet算法在服装面料需求预测中运用分析

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软件 2024年第11期45卷 10-12页

作者：刘素军张文川山青青李长生兰州石化职业技术大学甘肃兰州730060

随着智能技术的不断普及与应用,不同行业开始利用此技术全面提升业务流程和决策合理性。服装行业存在较高的动态性,且季节针对性较强,需要对面料的需求做出精准预测分析。基于此,本文探讨了prophet算法,分析了prophet算法的应用场景和... 详细信息

随着智能技术的不断普及与应用,不同行业开始利用此技术全面提升业务流程和决策合理性。服装行业存在较高的动态性,且季节针对性较强,需要对面料的需求做出精准预测分析。基于此,本文探讨了prophet算法,分析了prophet算法的应用场景和服装面料需求的影响因素,研究了prophet算法在面料需求预测中的应用,以期为服装行业提供精准的数据信息,实现更进一步的发展。

关键词： prophet算法服装面料

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基于prophet算法的海南近海波浪长时段时序分析与预测

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海洋学报 2022年第4期44卷 114-121页

作者：黄心裕唐军王晓宇大连理工大学海岸和近海工程国家重点实验室辽宁大连116023

近年来,以大数据为基础的人工智能算法逐步兴起并被用于海洋波浪短期预测。本文采用2015-2019年海南近海逐时波浪实测时序数据,基于prophet算法建立了海南近海波浪长时段时序预测模型,分析了2015-2019年海南近海波浪日、月、年变化特性... 详细信息

近年来,以大数据为基础的人工智能算法逐步兴起并被用于海洋波浪短期预测。本文采用2015-2019年海南近海逐时波浪实测时序数据,基于prophet算法建立了海南近海波浪长时段时序预测模型,分析了2015-2019年海南近海波浪日、月、年变化特性,并对海南近海2020年波浪变化过程进行了预测。结果显示,prophet算法模型对波浪波高和周期的预测值和实测值整体吻合良好,可有效用于长时段波浪的特性分析和时序预测。

关键词：海岸和近海波浪 prophet算法大数据人工智能

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基于改进prophet算法的碳排放量预测方法

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应用数学进展 2023年第5期12卷 2522-2531页

作者：承运恒上海数道信息科技有限公司上海

为了响应“十四五”纲要提出的碳达峰碳中和要求,企业需要有效地控制自身碳排放量,如何基于历史碳排放时序变化特征进一步对未来碳排放趋势进行预估对于企业的双碳规划与减碳工作有着至关重要的作用。本文尝试使用基于改进prophet的预... 详细信息

为了响应“十四五”纲要提出的碳达峰碳中和要求,企业需要有效地控制自身碳排放量,如何基于历史碳排放时序变化特征进一步对未来碳排放趋势进行预估对于企业的双碳规划与减碳工作有着至关重要的作用。本文尝试使用基于改进prophet的预测模型对时间序列的碳排放数据进行预测,在数据预处理后,先使用prophet算法进行预训练,将所有时间段内的残差放入LSTM神经网络进行残差的预测,再将预测获得的残差与prophet原预测值相加,得到改进后的预测值。通过该值与原预测值的对比,能够发现该改进模型相较于原本的prophet和LSTM模型在预测准确度(基于平均绝对误差指标度量)上分别有12%和82%的提升。

关键词：碳排放预测 prophet算法 LSTM算法残差预测

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基于prophet算法的超级电容器模组寿命预估方法

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自动化应用 2023年第14期64卷 107-109页

作者：邵国柱姜汉兵许检红杨恩东南通江海电容器股份有限公司江苏南通226300

超级电容器(Supercapacitor)是一种高能量密度、高功率密度、长寿命的电池替代品,常用于储能和放电。超级电容器的寿命是指其在正常使用条件下的使用寿命,通常受多种因素影响,本文通过采集超级电容器模组寿命数据,建立基于prophet算法... 详细信息

超级电容器(Supercapacitor)是一种高能量密度、高功率密度、长寿命的电池替代品,常用于储能和放电。超级电容器的寿命是指其在正常使用条件下的使用寿命,通常受多种因素影响,本文通过采集超级电容器模组寿命数据,建立基于prophet算法的预估模型,通过prophet算法处理超级电容器模组寿命数据,最终得到寿命预估结果并进行预估实验,保证预估结果的准确性,以期确定超级电容器模组的寿命分布、寿命规律,便于更好地对其进行维护和管理。

关键词： prophet算法超级电容器电容器模组寿命预估

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基于prophet算法的武陵山片区天气预报与异常检测

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怀化学院学报 2022年第5期41卷 54-58页

作者：李森林印东怀化学院计算机科学与工程学院湖南怀化418008 怀化学院武陵山片区生态农业智能控制技术湖南省重点实验室湖南怀化418008

针对武陵山片区天气特点,提出了一种基于prophet的预测算法,该算法将时间序列数据分解为趋势项、周期性变化项和突出事件项,根据加法原则进行拟合预报和异常检测.实验结果表明,与传统自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated ... 详细信息

针对武陵山片区天气特点,提出了一种基于prophet的预测算法,该算法将时间序列数据分解为趋势项、周期性变化项和突出事件项,根据加法原则进行拟合预报和异常检测.实验结果表明,与传统自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)时序预测算法相比,prophet算法在时序性、周期性数据的中长期预测中具有明显优势.基于prophet算法在武陵山片区天气数据的预报和异常检测研究,不仅能为地方政府及时准确地进行天气预报提供技术支撑,还有助于当地民众提前安排生产、生活,减少不必要的损失.

关键词：武陵山片区天气预报 prophet算法

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基于dtw-prophet算法的模型在服务器分区使用率性能数据预测中的应用

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IT经理世界 2022年第11期25卷 5-7,12页

作者：康凯赵以爽荆亚郭锋王晓通中国联通集团云网运营中心河南郑州450000 中讯邮电咨询设计院有限公司河南郑州450000 济南浪潮数据技术有限公司山东济南250000

服务器是计算机的一种,它比普通计算机运行更快、负载更高、价格更贵。服务器在网络中为其他客户机提供计算或者应用服务。在运行过程中,服务器各项性能指标能够很好地反馈其运行状态、使用场景。因此,对服务器性能数据的研究能够很好... 详细信息

服务器是计算机的一种,它比普通计算机运行更快、负载更高、价格更贵。服务器在网络中为其他客户机提供计算或者应用服务。在运行过程中,服务器各项性能指标能够很好地反馈其运行状态、使用场景。因此,对服务器性能数据的研究能够很好地分析服务器的工况、潜在风险,提前规避进而提升服务器的稳定性、可靠性。传统的服务器分区使用率预测主要包括lstm、arima、svm、prophet、三次平滑等模型,而本文构建的dtw-prophet模型,将prophet算法作为基础,使用dtw算法对数据的不同周期进行最优化求解,从而寻找prophet的最优季节项周期。结果表明,该模型对时序序列数据有较强的适应力,对时序数据的预测效果较佳。该模型在数据处理、模型构建方向提出了新的思路,提升了自身的适应力、稳定性。

关键词： prophet算法 dtw算法服务器性能预测数据处理

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基于prophet算法的快销服装销售预测

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计算机与数字工程 2021年第6期49卷 1258-1261页

作者：苏新江苏科技大学镇江212000

准确的销售预测可以帮助企业制定正确的营销策略以减小企业在经营过程的损失。由于快销服装行业的特殊性,产品生命周期通常较短且销售受诸多非线性因素影响,传统的销售预测模型精准度往往差强人意。论文基于prophet算法的基础上,优化时... 详细信息

准确的销售预测可以帮助企业制定正确的营销策略以减小企业在经营过程的损失。由于快销服装行业的特殊性,产品生命周期通常较短且销售受诸多非线性因素影响,传统的销售预测模型精准度往往差强人意。论文基于prophet算法的基础上,优化时间序列分解的各因式项,结合电商平台历年的销售数据,依据产品生命周期特性构建模型,结果表明,改进后的prophet算法模型预测准确性高于传统模型,且耗时有所降低。

关键词： prophet算法时间序列预测非线性回归服装销售预测

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基于prophet算法的铁路客流量预测研究

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计算机技术与发展 2020年第6期30卷 130-134,150页

作者：王晓揣锦华张立恒长安大学信息工程学院陕西西安710064

客流量预测是铁路部门了解日常客运流量和冷热门线路具体情况的基础,是制定运输方案和列车开行计划的重要依据。针对铁路客流量变化受到季节周期、突发事件和节假日等因素影响的现象,提出一种基于prophet时间序列算法的铁路客流量预测... 详细信息

客流量预测是铁路部门了解日常客运流量和冷热门线路具体情况的基础,是制定运输方案和列车开行计划的重要依据。针对铁路客流量变化受到季节周期、突发事件和节假日等因素影响的现象,提出一种基于prophet时间序列算法的铁路客流量预测研究的新方法。实验选取了某铁路客运专线2015年至2016年的日客流量数据,经过预处理的客流量数据进行标准化得到客流量时间序列;构建节假日特征时间窗口列表和设置趋势的突变点,结合prophet算法对节假日特征和突变点进行计算,并依此建立prophet预测模型;利用可视化技术分析预测结果,调节参数进一步优化模型。重点结合节假日效应对未来两周客流量进行了预测分析。结果表明,prophet模型预测结果精确度高于LSTM模型,所建立的模型预测结果是合理和可靠的。

关键词：铁路客运专线客流量时间序列预测 prophet算法节假日效应

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基于prophet算法的电力物资需求预测方法研究

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科学技术创新 2020年第33期 163-164页

作者：牛凯洪芳华费冬徐弘道胡承鑫国网上海市电力公司物资公司上海200000

面对传统的电力物资需求分析存在着预测分析实际效果差、实用性弱等难题,为解决该问题,文中主要研究基于prophet算法的电力物资需求预测方法,用于分析每类物资历史数据的规律,致力于完善电力物资的需求预测。prophet算法理论具有十分强... 详细信息

面对传统的电力物资需求分析存在着预测分析实际效果差、实用性弱等难题,为解决该问题,文中主要研究基于prophet算法的电力物资需求预测方法,用于分析每类物资历史数据的规律,致力于完善电力物资的需求预测。prophet算法理论具有十分强大的预测功能,prophet算法的原理是对各种时间序列特征进行分析,将处理后的有效数据拟合并进行短期预测,可以动态记录和分析不同层面的电力物资数据信息,同时擅长处理具有大异常值和趋势变化的日常周期数据。实验表明,基于prophet算法的电力物资需求预测方法具备预测精确度高、实用性好等优势,可以科学地提高电力物资供应管理效益。

关键词： prophet算法电力物资需求预测方法

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