一种基于时间序列模型的风速预测方法

根据风速数据特点,提出一种基于时间序列的风速预测模型,对模型中的相关参数进行确定。实验结果表明,对风速进行提前1小时预测时,预测风速与实际风速较吻合,误差仅为10%,从而为大气污染物浓度确定提供有效依据。     

ARMA时间序列模型在销售预测中的应用

时间序列分析是经济领域应用研究最广泛的工具之一,它用恰当的模型描述历史数据随时间变化的规律,并分析预测变量值。ARMA模型是一种最常见的重要时间序列模型,它被广泛应用到经济领域预测中。本文给出ARMA模型的三种模式和实现方法,然后结合超市销售数据揭示超市销售的规律性,并运用ARMA模型对超市销售量进行预测。     

基于时间序列模型的黄金价格预测

由于黄金价格受到诸多经济及政治因素的影响,其生成过程十分复杂,因此研究黄金价格的动态演变过程具有极强的现实意义。而具体的预测要根据市场的过去和当前的需求,以及影响市场需求变化的因素之间的关系,利用一定的判断、技术和模型,对其价格波动变化及发展趋势进行分析和判断。利用时间序列相关理论,建立黄金价格的ARMA模型,发现其可以动态刻画黄金价格数据的生成过程并且较好地对黄金价格进行预测。     

基于Elman神经网络的短期风速时间序列预测及软件开发

风速预测是风电场规划和电网运行的重要环节,其中风速在不同时间尺度的时间序列预测对风电场前期规划以及发电量预测有着重要意义.设计了一个基于Elman神经网络预测风速时间序列的软件,输入变量包括历史风速、历史风向、历史风功率、历史比湿、历史地面气压、历史温度,选择风速高度、输入节点数,进而可进行神经网络预测.以内蒙古中部地...     

基于时间序列的服务器负载预测

在负载均衡集群中,为了实现高效的动态负载均衡,需要对服务器的负载进行有效的预测。在介绍服务器负载特性和时间序列的3种模型的基础上,根据服务器负载动态变化的规律,提出了基于时间序列的服务器负载预测方法,并利用这一方法对IP网关服务器的负载进行了预测,实验结果证明该方法具有较好的实用效果。     

基于LSTM和时间序列分析法的短期风速预测

短期风速对输电线路影响巨大,由于短期风速的随机性和非线性特性,使得短期风速难以精确预测。提出了一种将长短时记忆网络和时间序列分析法相结合的组合预测算法来实现对短期风速的预测。首先,利用时间序列分析法对短期风速进行预测得到预测结果和预测残差,然后利用长短时记忆网络对预测残差进行预测,最后将两种方法得到的预测结果进行线性组合得到最终的预测结果序列。为验证所提出的算法的实际效果,将提出的算法与时间序列分析法、长短时记忆网络以及BP神经网络等进行对比。实验结果表明,组合算法有效提高了短期风速序列预测精度,是一种可行的分析方法。     

利用小波分解的时间序列云量预测方法

针对传统模型对高分辨率云量时间序列数据适用性差、拟合效果较差以及预测结果准确度低的问题,提出了一种基于小波分解的云量时间序列组合模型预测方法。该方法可以有效提取高分辨率云量时间序列数据的低频趋势序列信息和高频随机序列信息,利用波动特征与随机项扰动纠正,对未来一段时期的云量分布进行预测。试验结果表明,该预测方法改进了传统方法对高分辨率数据适用性较差的问题,能够较为准确地拟合时间序列数据的变化规律,提高了预测准确度,为较长周期的卫星成像数据的选取提供重要的参考依据。     

基于EPNET模型和多期预测的时间序列预测

文中主要研究了基于EPNET(Evolutionary Programming Net)的时间序列预测问题。EPNET是一种进化人工神经网络模型,它能够同时代化网络权值和网络结构。该模型没有采用遗传算法中的交叉算子,而是采用了五个变异算子来获得比较理想的进化效果。在此基础上,提出了基于该模型的时间序列预测算法,介绍了该算法实现时的有关问题。     

基于时序指数平滑法的风电场功率预测研究

针对现有风电场功率预测方法存在预测时间短、预测精度低,不能跟踪风电波动性、间歇性进行可靠预测的问题,提出了一种基于时序指数平滑法的预测方法。该方法首先将原始数据利用指数平滑法进行去畸变量处理,得到较规则的功率数据,然后根据初步处理后的功率数据利用反馈式时序指数法进行预测。利用该方法对某大型风电场4台风电机组未来1天的发电功率进行了预测,预测结果与实测数据大致吻合,证明了该方法的可行性。     

基于MCP正则化SWESN的时间序列预测方法研究

为提高小世界回声状态网络(SWESN)的非线性拟合能力,提出一种基于MCP正则化SWESN的时间序列预测方法(MCP-SWESN),优化小世界回声状态网络的输出权值,解决常规回归方法计算权值时出现的过拟合问题,提高预测精度.仿真实现ESN、SWESN、Ridge-SWESN、Lasso-SWESN、SCAD-SWESN...     

基于经验模式分解的时间序列预测方法研究

支持向量机理论是20世纪90年代由Vapnik提出的一种基于统计学习理论的新的机器学习方法,其具有全局最优解和较好的泛化能力,可将其用于求解时间序列预测间题.但是对于非平稳时间序列的顶测,利用支持向量机算法单独建立一个模型的预测结果不如平稳时间序列那样明显,可以采用经验模式分解法作为时序预测的预处理工具.先将非平稳时间序列进行经验模式分解,再对各个分量分别建模,最后将各分量预测结果进行组合.同时通过仿真实验验证了该方法是有效的.     

时间序列模型在降水量预测中的应用研究

研究准确预测降水量,可提高应对灾害的能力.降水量的变化既受大气环流、地形、气压、气候带等各种环境因子的影响,降水量的动态特征呈现复杂非线性,使得准确预测未来降水量的变化较为困难.为了提高预测精度,采用融合时间序列模型与支持向量回归提出了一种新的多因子影响降水量预测模型.首先用支持向量机进行环境因子的非线性选择,用时间序列模型进行模型阶数的确定,最后以最优阶模型一步预测法检验模型外推能力.应用于赤峰地区夏季降水量预测,仿真结果表明,改进方法预测精度高,用在旱涝预测方面具有较好的应用前景.     

时间序列预测的动态神经网络方法

时间序列的预测在经济和工程领域具有十分重要的意义.文中利用动态神经网络的特性,提出对时间序列进行预测的动态神经网络方法,并利用设计的动态神经网络对杜芬(Duffing)方程的响应时间序列进行预测,结果表明动态神经网络可以较好地对动态系统的响应时间序列进行预测.     

基于时间序列的矿井瓦斯涌出量预测方法

由于矿井瓦斯浓度的变化受多种因素共同影响,矿井瓦斯涌出量预测经常出现无法获得一部分变量的情况。针对该问题,提出了一种基于时间序列的矿井瓦斯涌出量预测方法,详细介绍了采用时间序列AR模型对矿井瓦斯涌出量进行预测的具体实现。实验结果表明,该方法对矿井瓦斯涌出量的预测误差率为4.3%,预测比较可靠。     

时间序列预测的动态神经网络方法

时间序列的预测在经济和工程领域具有十分重要的意义。文中利用动态神经网络的特性,提出对时间序列进行预测的动态神经网络方法,并利用设计的动态神经网络对杜芬(Duffing)方程的响应时间序列进行预测,结果表明动态神经网络可以较好地对动态系统的响应时间序列进行预测。     

Time Series Prediction Method Based on Variant LSTM Recurrent Neural Network

Neural Processing Letters - Time series prediction problems are a difficult type of predictive modeling problem. In this paper, we propose a time series prediction method based on a variant long...     

基于支持向量机的复杂时间序列预测研究

介绍了相空间重构和基于支持向量机的时间序列预测建模技术,提出了复杂时间序列的多尺度分解方法,对支持向量机回归与预测的各项参数设置进行了试验分析。对股票数据进行建模和预测,结果表明支持向量机对复杂时问序列具有较好的预测效果。