时间序列预测模型相关论文
为探究化工乙醇偶合制备C4烯烃时所需的最佳条件，首先通过Pearson相关系数计算得出相关性系数较强的自变量。然后，使用多元线性回归......
时间序列预测应用于现实世界的方方面面,对时间序列中未来数据的准确预测需要捕获具有代表性的序列特征,而传统的时间序列预测模型......
目的：利用拟合ARIMA模型对深圳市肾综合征出血热(HFRS)发病趋势进行时间序列分析和预测,为制定HFRS防治策略提供科学依据.方法：收集......
交通领域下的时间序列数据(time series data)是指某一时间段下顺序采集到的数据，它通常用于客观地描述和记录车辆行驶过程中的某一......
云计算的高弹性资源配置和即付即用的付费策略使得在云平台上执行科学计算应用时能够以更低的成本获得更高的运行效率。科学计算任......
近年来，随着全球城市化和工业的快速发展，气候变暖现象加剧，国际社会对气候变化和城市机动化的日益关注，共享单车凭借它低碳环保、操作......
短期电力系统负荷预测对于合理的电源建设规划、电网发电量与负荷量的实时平衡、系统可靠性具有重要意义，可推进电力系统的管理现代......
近些年来，随着社会经济水平的发展与提高，汽车保有量迅速增加，城区交通事故量也有所增长，其中，信号控制交叉口及其周边的交通事故数量占......
基于时序数据建模的长短时神经网络(LSTM)可用于预测类问题.现实场景中,LSTM预测精度往往与输入序列长度相关,有效的历史信息会被......
在分析各种产品销售量预测模型的基础上,提出采用模糊预测方法的建议,给出了模糊时间序列预测模型的基本算法,并应用实例验证了模......
针对目前城市交叉口运行现状和信号控制手段,提出了依托大数据和云计算技术的区域信号优化系统.通过建立智能交通云计算平台,对采......
针对城市交通流具有周期性、非线性等特征,提出一种短时交通流预测模型.该模型以BP神经网络、支持向量机(SVM)和ARIMA时间序列预测......
对比剂也被称为造影剂,是影像诊断与介入放射学必要的药物之一。在药物归类统计中虽属于小品种,但是近几年对比剂的市场份额在我国......
本文针对林隙大小的时变性、不确定性以及与其影响因子存在复杂的非线性关系，采用了改进的Elman神经网络对其建立动态模型。首......
本文根据某一风电场的历史风速数据，建立风速的时间序列预测模型，并且运用MATULB软件编程，最后将预测结果与实际数据进行比较，从而......
本文对基于灰色关联分析和RBF网络的粮食生产预测进行了探讨。本研究利用灰色关联度分析对RBF神经网络的输入变量进行了预处理,建......
本文提出了一种基于Eleman回归神经网络的负荷预测模型.文中首先对非线性ARMA(p,q)时间序列预测模型进行了深入的理论分析,通过推......
本文在分析了各种产品销售量预测模型的基础上,提出了采用模糊预测法的建议,剖析了模糊时间序列预测模型的基本算法,应用实例验证......
该文提出一种新的油、气田开发动态的研究方法－人工神经网络方法。文章从论角度出发，利用神经网络非线性时间序列预测模型，构造了油、......
该文根据全社会固定资产投资的特点,分析了全社会固定资产投资与政府预算内财政总支出、国内生产总值等宏观经济指标的相互关系.在......
中国改革开放的稳步推进、中国成功地加入世界贸易组织以及中国经济的迅猛发展,预示着21世纪中国将充满更大的机遇和挑战。中国钢......
本文通过对荣华二采区10...
城市化是社会经济发展的必然趋势，它是人类历史上最为重要和全面的社会变革，是社会分工发展到一定历史阶段必定会产生的社会现象，具有......
针对铅锌烧结过程的强非线性、时变等特点,运用智能集成建模的思想,提出一种模糊分类变系数透气性状态预测方法.首先深入机理分析......
针对铅锌烧结过程的强非线性、时变等特点，运用智能集成建模的思想，提出一种模糊分类变系数透气性状态预测方法。首先深入机理分析和......
考虑疫情中经济的变化与对世界的影响是每个大学生都应思考的问题,针对于美国的经济走势分析未来可能的发展方向,这里我们建立了时......
与方差风险测度相比,下偏矩一方面能够度量下边风险,另一方面通过设置不同的风险因子它可以更广泛的反映投资者的风险偏好。Harlow......
在地震前兆电离层扰动研究中,复杂的电离层环境会导致卫星电磁探测载荷的性能及工作状态发生变化。目前探测载荷性能分析多以实验......
以1995年至2016年22个年度的社会消费品零售总额数据为例,结合Eviews软件通过识别、估计、诊断等过程实证分析这些数据的变化情况,......
现有定位系统中因终端设备各个时刻独立完成定位而忽略了能对目标位置估计提供额外信息的位置时间相关性,为了解决这个问题,引入了......
【正】 一、模型的介绍设y<sub>1</sub>,y<sub>2</sub>,…,y<sub>t</sub>是按某种时间单位记录下来的观察值序列即时间序列,则用如......
察布查尔县作为国家级贫困县,农业是其发展的主脉。为了进一步加快经济发展,实现可持续发展,就必须科学、合理的规划土地利用结构......
文中简要地介绍了人工神经网络方法,并将其应用于公路规费征收量的预测,最后通过实例说明了该模型的应用.......
利用线性规划和时间序列自回93方法，建立了公司投资决策问题的优化模型，并利用MAT—LAB和Lingo软件编程得到了问题的最佳方案．......
铅锌密闭鼓风烧结过程具有强非线性、时变和时滞等特性.本文在分析过程热状态的基础上,通过研究烧结机烟气温度梯度分布,建立烟气......
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传统的最少的广场支持向量回归(LS-SVR ) 当模特儿，用决定规则化参数和核参数的生气确认，是费时间的。我们建议一个贝叶斯的证据框架......
温室温度的合理预测是夏季温度控制的重要根据。通过实验设计并测量温室内温度及其影响因素的数据，并运用时间序列分析方法对数据异......
常用的滑动平均法、线性回归法以及灰色GM（1，1）模型等预测方法，主要用于变化趋势明显、波动性不大的预测问题，对于随机波动性较大的径流......
目的分析门诊量预测中对时间序列预测模型的应用。方法对我院门诊从2009~2011年就诊的月门诊量数据,建立时间序列的预测模型,并用......
在无线传感器网络中,各个节点的存储能力、通信能力、计算能力及能源的供给都十分有限,因而运用网内数据融合算法消除冗余数据,减......
为准确预测企业在未来单位时间内的销售额,构建了基于传统BP神经网络与时间序列预测模型为一体的改良BP神经网络预测模型。针对神......
The Group Method of Data Handling （GMDH） and Artificial Neural Networks （ANN）in Time-Series Forecast
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由于全球变暖,海洋温度逐年上升,这种环境变化将影响海洋生物栖息地的选择。对于苏格兰而言,鲱鱼和鲭鱼的栖息地将发生变化,这将对......
