检索结果-南通市图书馆

系统工程理论与实践 2000年第9期20卷 138-140页

作者：叶阿忠李子奈清华大学经济管理学院北京100084

回归模型的残差项反映了对被解释变量有影响但未列入解释变量的因素所产生的噪音 ,这部分噪音可由时间序列模型进行拟合 .本文对通货膨胀建立了一个混合回归和时间序列模型。

关键词：通货膨胀回归模型时间序列模型中国

时间序列模型在井灌水稻区地下水位预测中的应用——以三江平原为例

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农机化研究 2007年第11期29卷 183-186,189页

作者：刘伟刘东马永胜黑龙江省农业开发办公室哈尔滨150001 东北农业大学水利与建筑学院哈尔滨150030

由于水田面积迅速增加,导致三江平原井灌水稻区地下水位持续下降,吊泵、局部超采现象时有发生。为了解决上述问题,以597农场为例,采用时间序列分析方法建立了597农场地下水埋深动态预测模型,对地下水埋深进行模拟和预测;同时,揭示了该... 详细信息

由于水田面积迅速增加,导致三江平原井灌水稻区地下水位持续下降,吊泵、局部超采现象时有发生。为了解决上述问题,以597农场为例,采用时间序列分析方法建立了597农场地下水埋深动态预测模型,对地下水埋深进行模拟和预测;同时,揭示了该区地下水动态变化规律,为三江平原地下水资源的可持续利用提供了科学依据。

关键词：农业基础科学井灌水稻应用地下水埋深时间序列模型三江平原

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时间序列模型在入侵检测中的应用研究

计算机工程与设计 2005年第5期26卷 1128-1129,1175页

作者：赵铁山李增智高波西安交通大学计算机系统结构与网络研究所陕西西安710049 中国西昌卫星发射中心技术部四川西昌615000

入侵检测是计算机系统安全技术的重要组成部分,是计算机领域当前研究热点之一。提出了一种用于入侵检测的时间序列模型。对于计算机系统运行的某一时段,用前K次审计时事件发生次数的均值作为第K+1次的期望值,然后求期望值和第K+1次的实... 详细信息

入侵检测是计算机系统安全技术的重要组成部分,是计算机领域当前研究热点之一。提出了一种用于入侵检测的时间序列模型。对于计算机系统运行的某一时段,用前K次审计时事件发生次数的均值作为第K+1次的期望值,然后求期望值和第K+1次的实际次数的相对误差。当相对误差超过某一阈值时,则认为在第K+1次发生了入侵。通过仿真揭示了阈值的选择规律。仿真结果证明,在突然发生较多的入侵事件时,模型工作良好。

关键词：入侵检测时间序列模型相对误差阈值仿真

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基于时间序列模型的基坑地表沉降预测分析

现代商贸工业 2023年第2期44卷 253-256页

作者：褚辉徐一旻武汉理工大学安全科学与应急管理学院湖北武汉430070

随着地铁建设的日新月异,地铁站深基坑降水工程是影响施工安全的关键环节,若降水不当可能会导致地表沉降和周围建筑物倾斜甚至坍塌。本文将对地铁站基坑开挖降水对周围地表影响进行分析,并结合某工程的实时监测数据,运用时间序列模型对... 详细信息

随着地铁建设的日新月异,地铁站深基坑降水工程是影响施工安全的关键环节,若降水不当可能会导致地表沉降和周围建筑物倾斜甚至坍塌。本文将对地铁站基坑开挖降水对周围地表影响进行分析,并结合某工程的实时监测数据,运用时间序列模型对基坑周围地表沉降进行模拟预测,结果表明预测值与监测值误差小于2.5%。因此,根据该预警结果可提前识别危险临界值,为地铁站基坑施工安全预警工作提供借鉴。

关键词：地铁站深基坑时间序列模型沉降预测

10年期国债收益率趋势的研判——基于宏观经济分析与时间序列模型预测

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中国货币市场 2023年第8期 56-59页

作者：谢添阮珂赫然成都农商银行金融市场部

一、多因素叠加致10年期国债收益率维持低位震荡(一)经济内生增长动能不足2023年开年,随着疫情防控政策的优化调整,供需端迎来结构性的复苏,但受疫情扰动和地缘政治的影响,我国经济增长的动能呈现由外需向内需的驱动转换,而国内经济内... 详细信息

一、多因素叠加致10年期国债收益率维持低位震荡(一)经济内生增长动能不足2023年开年,随着疫情防控政策的优化调整,供需端迎来结构性的复苏,但受疫情扰动和地缘政治的影响,我国经济增长的动能呈现由外需向内需的驱动转换,而国内经济内生增长动能始终不足。一、二季度隐现出需求不足和预期不稳的内生动能脆弱性或将成为后续经济稳增长的掣肘。

关键词：宏观经济分析需求不足国债收益率时间序列模型低位震荡疫情防控我国经济增长经济内生增长

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基于时间序列模型的上证A股指数实证分析

黑龙江科学 2022年第17期13卷 26-28页

作者：宋雅晴康晴晴刘兮合肥师范学院数学与统计学院合肥230601

选取20172021年上证A股指数,运用R语言和EVIEWS软件,拟建了ARIMA模型及GARCH簇模型,并进行短期估测,筛选出最佳模型——ARIMA-EGARCH综合模型。通过综合分析水平与波动两方面,得出上证A股指数是非平稳的,差分序列的偏自相关系数明显拖尾... 详细信息

选取20172021年上证A股指数,运用R语言和EVIEWS软件,拟建了ARIMA模型及GARCH簇模型,并进行短期估测,筛选出最佳模型——ARIMA-EGARCH综合模型。通过综合分析水平与波动两方面,得出上证A股指数是非平稳的,差分序列的偏自相关系数明显拖尾,ARIMA(2,1,2)模型残差序列存在异方差性,上证A股指数未遭受风险的显著影响。为改善我国股市环境,有效规避股市风险,提出了相关建议。

关键词：时间序列模型上证A股指数 ARIMA-EARCH模型

时间序列模型辨识研究及其在导弹建模中的应用

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时间序列模型辨识研究及其在导弹建模中的应用

作者：罗小娜南昌航空大学

学位级别：硕士

时间序列模型广泛应用于对各种系统发展运动规律的分析和预测。为了保证预测的准确性，需要建立拟合显著的时间序列模型，即对模型的参数进行精确辨识。本文对时间序列模型进行参数辨识，并将时间序列模型辨识应用于导弹建模中，解决了... 详细信息

时间序列模型广泛应用于对各种系统发展运动规律的分析和预测。为了保证预测的准确性，需要建立拟合显著的时间序列模型，即对模型的参数进行精确辨识。本文对时间序列模型进行参数辨识，并将时间序列模型辨识应用于导弹建模中，解决了传统中求解导弹弹体动力系数复杂与计算量大的问题。首先，介绍了时间序列模型理论，研究了最小二乘迭代辨识算法、梯度迭代辨识算法、多新息随机梯度辨识算法、多新息最小二乘算法以及极大似然辨识算法在自回归滑动平均模型参数估计上的应用，通过仿真实例来说明算法的有效性和参数估计精度;其次，建立了导弹的动力学和运动学模型，运用微分方程线性化方法对导弹纵向通道模型进行线性化，将得到的线性化模型经过拉普拉斯变换得到纵向通道的传递函数，包括俯仰角与升降舵偏角的传递函数、攻角与升降舵偏角的传递函数和弹道倾角与升降舵偏角的传递函数;最后，选取攻角与升降舵偏角的传递函数，利用后向差分变换法对攻角与升降舵偏角的传递函数进行离散化得到自回归滑动平均模型，做为辨识模型结构，利用最小二乘迭代辨识算法和极大似然辨识算法对该模型分别进行参数辨识，将辨识得到的两种结果进行比较分析，发现最小二乘迭代辨识算法更适合于该模型的参数估计，对该算法辨识所得模型的稳定性分析结果验证了该模型的可靠性。仿真结果表明：1、最小二乘迭代辨识算法更适合导弹纵向通道模型参数估计;2、利用时间序列模型辨识对导弹纵向通道模型进行参数估计得到的参数值与真值接近，误差在允许范围内。因此，通过辨识得到导弹纵向通道模型参数的方法，是具有可实现性和可靠性的。

关键词：时间序列模型辨识算法传递函数离散化

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基于时间序列模型的航班运行风险短期预测

中国安全科学学报 2020年第5期30卷 33-38页

作者：王岩韬陈冠铭中国民航大学民航航空公司人工智能重点实验室天津300300 中国民航大学天津市空管运行规划与安全管控重点实验室天津300300

针对国内航班运行风险预测技术匮乏的现状,采用移动平均自回归(ARMA)方法,构建航班日运行风险的单变量预测模型;采用向量自回归(VAR)方法,构建航班日运行风险的多变量预测模型;经稳定性检验后,对比2种方法的短期预测效果,发现使用ARMA... 详细信息

针对国内航班运行风险预测技术匮乏的现状,采用移动平均自回归(ARMA)方法,构建航班日运行风险的单变量预测模型;采用向量自回归(VAR)方法,构建航班日运行风险的多变量预测模型;经稳定性检验后,对比2种方法的短期预测效果,发现使用ARMA的单变量预测模型,未来第3天预测精度达到80.76%,可用预测周期为1~3天;而VAR多变量预测模型计算出未来第1天预测精度可高达92%,第7天预测精度仍达到80.64%,适用预测周期为1~7天。结果表明:基于ARMA和VAR的时间序列模型可用于航班运行风险的短期预测,而VAR模型精度更好,更加符合实际需求。

关键词：航班运行风险短期预测时间序列模型向量自回归(VAR)模型移动平均自回归(ARMA)模型

基于ARIMA时间序列模型的我国艾滋病发病人数预测

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中国初级卫生保健 2022年第3期36卷 91-93页

作者：陈奎董晨雪卢佳月葛国曙安徽医科大学第一附属医院安徽合肥230022 苏州大学江苏苏州215123 苏州大学附属第一医院江苏苏州215031

目的:分析我国2004—2020年艾滋病发病人数、死亡人数以及发病率和死亡率,并通过建立时间序列模型,对我国艾滋病发病人数进行预测,提出应对策略,为艾滋病科学防治提供借鉴和参考。方法:根据2004—2020年国家卫生健康委《全国法定传染病... 详细信息

目的:分析我国2004—2020年艾滋病发病人数、死亡人数以及发病率和死亡率,并通过建立时间序列模型,对我国艾滋病发病人数进行预测,提出应对策略,为艾滋病科学防治提供借鉴和参考。方法:根据2004—2020年国家卫生健康委《全国法定传染病疫情概况》整理艾滋病发病人数和死亡人数数据,利用SPSS 26.0软件建立ARIMA时间序列模型进行预测,并与实际发病人数进行比较。结果:2020年,我国艾滋病发病人数为62167人,死亡18819人,发病率为4.4283/10万,死亡率1.3405/10万。根据艾滋病发病人数建立的最优时间序列模型为ARIMA(0,1,0),预测数据的平均准确度为90.03%。结论:ARIMA时间序列模型能较好地拟合艾滋病的发病趋势,目前我国艾滋病虽然处于低流行阶段,但是发病人数逐年增加,防治形势依然严峻。应当加强针对艾滋病的宣传教育,提升艾滋病患者的社会支持,积极构建政府领导、部门负责、全社会共同参与的艾滋病防治格局,从而预防、减少艾滋病传播。

关键词：时间序列模型 ARIMA 艾滋病预测防治策略

基于时间序列模型的城市地下排水工程造价自适应控制算法

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江苏建筑职业技术学院学报 2022年第2期22卷 29-33页

作者：王晶中铁十八局集团有限公司勘察设计院天津300308

工程造价自适应控制研究过程中,由于造价预测模型的差异,工程决算总额依旧较高,因此,提出基于时间序列模型的城市地下排水工程造价自适应控制算法。根据城市地下排水工程的施工特点,选取对工程造价影响较大的因素,建立造价估算特征指标... 详细信息

工程造价自适应控制研究过程中,由于造价预测模型的差异,工程决算总额依旧较高,因此,提出基于时间序列模型的城市地下排水工程造价自适应控制算法。根据城市地下排水工程的施工特点,选取对工程造价影响较大的因素,建立造价估算特征指标体系。依托于时间序列预测理论,结合特征指标设计工程造价预测模型。通过最小二乘支持向量机算法,计算出造价合理区间,按照TOC理论实现工程造价自适应控制。

关键词：时间序列模型地下排水工程造价自适应控制价格预测区间