自回归移动平均模型在全国流行性腮腺炎发病数 预测中的应用

目的:应用自回归移动平均模型预测全国流行性腮腺炎月发病数.方法:运用Eviews 8.0软件对2013年10月至2018年10月的腮腺炎发病数构建乘积季节ARIMA模型,以2018年11月至2019年10月的数据作为检验样本,对模型的预测效果进行检验,再用所建模型预测2019年11月至2020年10月的全国腮腺炎月发病...     

基于改进自回归移动平均算法的能耗预测

本文针对经验模态分解算法与自回归移动平均算法两种结合模型(EMD-ARMA)预测数据准确度不足的问题,运用经验模态分解算法(EMD)、自回归移动平均模型(ARMA)和多项式拟合模型三者相结合的方法对小样本电能能耗数据进行预测,最终提高预测结果的准确度.本文首先利用经验模态分解算法对原始能耗数据样本进行分解,提取该能耗样...     

基于小波分析和ARIMA模型的交通流预测方法

针对实际交通系统时变复杂的特征和交通流变化的不确定性,应用小波分析理论,对原始交通数据进行了消噪处理,使消噪后的数据更能反映交通流的本质及变化规律;采用综合自回归移动平均(ARIMA)时间序列模型对交通流进行预测;并对实测交通数据进行验证分析.结果表明,该方法具有较高的预测精度,可用于交通流的实时动态预测.     

基于自适应自回归模型的非线性流量负荷预测

针对新一代移动数据业务(MMS,KJAV,WAP)具有复杂的非线性特性和不平稳特性,采用鲁棒Kalman滤波算法,提出了一种自适应自回归滑动平均模型(AARMA),并将其应用于移动数据业务负荷预测中。实际预测结果表明,即使是对变动大且不稳定的移动业务流量,自适应ARMA模型稳定,预测精度高,且预测误差的白噪声特性明显。     

改进的差分自回归移动平均模型的共轭梯度参数估计法

为了提高差分自回归移动平均模型的拟合精度,本文结合已有的文献,借助无约束优化方法来解决此模型中的参数估计问题。主要提出了一种改进的差分自回归移动平均模型参数的优化估计法,并对提出的算法进行详细说明,在强Wolfe条件下对全局收敛性进行了证明。该方法保证了迭代计算的收敛性,并且提高了收敛的速度。数值试验结果说明:该算法是一种较为有效的方法,与其他方法比较,参数估计值更为显著,提高了预测精度。     

空间自回归模型在水库边坡位移预测中的应用

针对传统位移监测很少考虑不同测点之间相互作用的问题,基于经济学领域空间计量学基本理论,研究了空间自回归模型在边坡位移预测中的应用。以某工程高边坡外观位移数据为例,对边坡的位移状况进行预测,并与传统的自回归积分滑动平均模型相比较。结果表明:(a)在空间自相关系数较为显著的条件下,运用空间自回归模型可以较为精确地预测边坡变形状况,且优于传统模型;(b)空间自回归模型相较于传统模型参数更加简洁、考虑的影响因素更全面,可以同时对空间所有测点位移进行估计。     

季节性变动影响下的上海港集装箱吞吐量预测

港口吞吐量精准预测对于每一个港口的成功经营和有效决策都十分重要.季节性波动经常会影响港口吞吐量,为了更为准确地预测上海港口集装箱吞吐量,本文选取2007年至2012年上海港母港集装箱吞吐量的月度数据,并对于港口集装箱吞吐量的月度数据中出现的季节性波动进行了处理,采用季节时间序列模型对其进行预测.为了说明方法的有效性,以同样的数据,使用整自回归移动平均模型对上海港集装箱吞吐量进行预测.两种方法预测结果进行对比发现,利用季节时间序列模型对港口集装箱吞吐量季节性进行处理,能够提高港口集装箱吞吐量的预测精度.     

基于动态剪枝算法的神经网络预测模型

提出一种针对径向基函数网络动态剪枝算法,该方法根据统计贡献度动态确定核函数最优数量,在递归估计参数的同时根据核函数贡献度的大小动态消除冗余节点,以达到最佳网络结构.利用中国月度信贷数据进行实证分析表明,新提出的模型与SARIMA和SVR等其他基准模型相比,具有更好的预测稳健性和准确性.     

城市日用水量的自回归模型(AR)预测方法

介绍了利用自回归模型(AR)预测城市日用水量的方法，阐述了AR模型的阶数和自回归系数的求解，并结合工程实例，预测出某城市日用水量，达到了较好的预测效果。     

基于人工免疫聚类算法的电梯交通流分析

采用人工免疫聚类算法对某大楼一周内的电梯交通流进行了分析．利用人工免疫算法的免疫激励和免疫抑制机制,对电梯交通的5分钟原始客流数据进行压缩,得到了特点鲜明的电梯交通流人工免疫记忆数据集．以最小支撑树为工具,采用最短距离法对记忆数据集进行分类,所得结果清晰地体现了电梯交通流的实际特性．该算法为电梯群的控制与调度提供了有力的理论支持．     

基于最近邻法的短时交通流预测

针对交通流量变化存在周期性和随机性的特点，提出一种基于最近邻法的预测方法．着重介绍了状态向量构造、近邻范围确定和权重计算方法三方面的研究．根据流量与速度、占有率的关系，认为状态向量中不必考虑速度和占有率这两个交通参数；与传统最近邻法不同，近邻的个数不设为常量，而取决于所能搜索到的记录数；通常根据距离远近赋予权重的规则不可靠，而采用了等权重法．通过实际数据检验，预测误差低于7％．     

基于ARIMA的电力视频流量分析和预测

针对电力视频业务的流量特性,提出一种基于差分自回归移动平均(ARIMA)模型的电力视频业务流量分析和预测方法.首先利用差分法对视频流量数据进行平稳化处理,然后依据数据序列的自相关函数和偏自相关函数确定模型参数,从而建立能够有效预测电力视频业务流量的分析模型.仿真实验表明,该方法充分考虑了电力视频业务流量的自相似性、周期性、突发性及趋势性等特点,有效提高了流量预测拟合的精度.     

基于小波分析与卡尔曼滤波的网络流量估计和预测方法

将目标状态的小波变换系数向量描述为卡尔曼滤波方法的状态变量,进而建立了网络流量估计和预测模型,能够实现周期内的实时跟踪和动态多步预测.利用CERNET华中地区主干网的实测流量数据对该模型进行检验,所有检验周期网络流量预测值的相对误差均值为4.58%,表明网络流量估计和预测模型具有较强的适用性.     

基于二次指数平滑法和优化Kalman滤波的短时交通组合预测

优化改进传统的Kalman滤波模型,解决预测精度不高且预测滞后的问题.用二次平滑指数法和优化后的Kalman滤波模型两种方法组合对道路断面通过交通量进行短时交通预测,通过平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分析预测结果.实例预测结果表明:当修正因子α=0.5时预测结果较为精确,同时,优化改进后的Kalman滤波模型的预测准确性有所提高.组合预测的两种方法都能够有效地降低预测误差,但按权重组合预测的效果更为明显.     

基于Elman神经网络的交通流量预测方法

交通流诱导系统是智能交通系统领域中一项重要的研究内容,而交通流量的预测问题则是交通流诱导系统的核心问题.因此,能够实时准确地预测交通流量成为诱导系统是否能够有效实现的关健问题.根据交通流的特性,分析交通数据采集过程中错误数据产生的原因,提出相应的处理方法,并在此基础上采用Elman神经网络对智能交通系统的流量预测进行建模.该系统采用C#并结合Matlab进行开发,通过Elman神经网络算法实现流量的预测,并采用图表的方式直观地显示预测结果.应用结果表明:该方法可以有效地对交通流量进行预测,且预测精度可以满足实际交通诱导的需要.     

一种电梯客流交通分布的求法

分析了现有电梯交通分布求法的不足，借鉴公路交通领域里OD分布的分析方法，提出了适于电梯实时调度控制和群控客流仿真所需的OD分布的求解方法．     

基于马尔可夫网络排队论的电梯交通建模及应用

为优化电梯配置，分析了电梯交通流．利用马尔可夫网络排队论对电梯交通流建模，并求解该模型，然后将求解结果应用到电梯配置中，通过实例与传统的电梯配置作比较．根据两种配置结果，分别求得并分析了相应的性能指标．结果表明，基于新模型的电梯配置可有效降低乘客平均候梯时间和电梯平均载荷，从而证明了利用马尔可夫网络排队论建立电梯交通模型的可行性和优越性．     

短时交通流预测方法综述

短时交通流预测是道路交通控制系统、交通流诱导系统等领域需要解决的首要问题之一.因此,如何能够实时准确的预测交通流量成为了交通管理与控制是否能够有效实现的关键问题.     

基于快速路交通录像的交通流模型参数测量方法研究

提出一种利用城市快速道路交通录像资料测量交通流模型中各种参数的方法.以北京市一个路段的实际录像资料为例,通过测量和分析获得Kerner非线性模型中的临界密度、宽运动堵塞的传播速度和Greenshields模型中的畅行速度等参数.结果显示,这是一种操作性强、成本很低且有多种应用前景的交通流测量新方法.