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基于LSTM-ARIMA的定子绕组温度异常预测（图）
定子线棒 出水温差 LSTM ARIMA
2023/4/20
对定子线棒出水温度最大温差(出水温差)进行预测，对于保障汽轮发电机的安全运行具有重要意义。但由于发电机运行过程工况多变，温差时间序列变化模式复杂，趋势预测相对困难。本文使用长短时记忆神经网络(LSTM)对复杂的变化模式进行学习，并进一步融合了差分整合移动平均自回归模型(ARIMA)，用以弥补工况多变导致的训练不足的问题，从而对LSTM预测结果进行修正。然后，在型号为QFSN-660-2-22的汽轮...
基于ARIMA乘积季节模型的矿井涌水量预测研究
乘积季节模型 矿井涌水量 时间序列 预测方法
2018/7/13
为提高煤矿对矿井涌水量预测的准确性，基于ARIMA季节乘积模型，提出一种新的矿井涌水量的预测方法，通过普通差分和季节差分保证矿井涌水量时间序列的平稳化，以模型定阶、参数估计和假设检验等过程建立合适的乘积季节模型ARIMA(2,1,1)(1,1,1)12。利用该模型对某煤矿2015年各月的涌水量进行预测，得出预测结果，并与实测数据进行了对比分析。研究结果表明：预测结果与实际数据最大误差为3.43...
ARIMA based Value Estimation in Wireless Sensor Networks
Temporal correlation modelling data smoothing sample size life span outlier detection energy efficiency
2014/12/1
Due to the widespread inaccuracy of wireless sensor networks (WSNs) data, it is essential to ensure that the data is as complete, clean and precise as possible. To address data gaps and replace errone...
一种基于D-S 和ARIMA 的多模型软测量方法
差分自回归滑动平均模型 数据融合 多模型 软测量
2014/7/21
针对传统软测量方法存在的预测性能差、融合能力低等缺点, 提出一种基于证据理论(D-S) 合成规则和差分自回归滑动平均(ARIMA) 模型的多模型软测量方法. 首先利用自适应模糊核聚类方法和最小二乘支持向量机建立多个子模型; 然后利用D-S 合成规则构造的概率分配函数作为权值因子, 对子模型输出进行融合以得到多模型的输出; 最后结合ARIMA 模型对静态多模型输出进行动态校正. 仿真研究与工业应用的...
Statistical analysis of the blast furnace process output parameter using arima control chart with proposed methodology of control limits setting
ARIMA control chart blast furnace process environmental aspects
2009/10/23
The paper deals with the statistical analysis of the selected parameter of the blast furnace process. It was proved that analyzed measurements have been autocorrelated. ARIMA control chart was selecte...
ARIMA模型在农产品价格预测中的应用
农产品价格 时间序列 自回归移动平均模型
2009/10/12
利用农产品价格时间序列的当前值和过去值准确预报未来值，将有利于正确引导农产品流通和农业生产，实现农产品区域供求平衡，并为政府和农户提供结构调整的依据。针对农产品价格这一重要问题，以白菜月价格数据为例，构建非平稳时间序列ARIMA（p，d，q）模型并预测白菜未来的月价格。结果表明ARIMA（0，1，1）模型能很好地模拟并预测白菜月价格趋势，为农产品市场信息的准确预测提供重要方法。
Testing the Residuals of an ARIMA Model on the Çekerek Stream Watershed in Turkey
ARIMA model Monthly streamflow Clekerek stream Diagnostic checks
2009/10/10
In ARIMA modeling studies, the selection of a best model t to historical data is directly related to whether residual analysis is performed well. Therefore, diagnostic checks including the independen...
应用乘积季节ARIMA模型的话务量预测及结果分析
乘积季节ARIMA 自相关函数 相关系数
2009/7/29
话务量预测功能对于电信网络规划建设、网络优化意义重大。深入研究了某省某移动网络运营商的多年的话务量数据，利用自相关函数对其周期性和趋势性方面的规律进行了探测，并在此基础上提出应用乘积季节ARIMA模型进行建模和预测的方案。进行了2008年7月到12月的全省及各地区月日均话务量的预测，并与网络实际运营结果进行了比较。所应用方法的一步预测值平均绝对百分比误差MAPE为1.382%，6步预测的MAPE值...
软件可靠性预测的ARIMA方法研究
软件可靠性 预测 求和自回归滑动平均模型
2009/7/10
对基于求和自回归滑动平均模型（ARIMA模型）的软件可靠性预测方法进行了研究，提出了将软件可靠性失效数据看作时间序列，通过建立相应的ARIMA（p，d，q）模型来进行预测的方法。对该方法的基本思想、模型表述、建模流程进行了详细介绍，并依据上述方法选用Musa经典数据集中的Project SS2中的数据进行了预测，结果表明预测的准确性较高，说明该方法适用于软件可靠性预测。
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