关于平稳时间序列预报方法的两点注记

在应用平稳随机时间序列预报方法中,为检验实际序列是否满足平稳性,需要验明相关矩阵的正定性.本文就判定一个矩阵的正定性提供一个简明的充分条件,它便于实际应用.当所得时间序列不满足平稳性时,本文通过讨论得出;宜于用自相关拟合函数,而不宜对序列加以通常的处理后再用平稳法.平稳随机时间序列预报方法是气象和水文等预报中的一种常用方法.但实际出现的时间序列是否满足平稳性是需要事先进行检验的,否则预报结果可能与实际情况有较大的出入.检验实际序列是否满足平稳性,需要验证相关矩阵的正定性.本文就判定一个矩阵的正定性提供一个简明的充分条件,它在实际中便于使用.当所得时间序列不满足平稳性时,通常采取先除去长期趋势,再除去周期而把余项作为平稳时间序列处理.本文通过讨论得出;这几种处理方法的最终结果是自相关的特例,就计算量看,与直接用自相关求预报方程的计算量差不多,因此这时宜于用自相关拟合线性函数,而不宜对序列加以处理后再用平稳法.     

基于谱分析下的时间序列的平稳性检验

将时间序列分为S个子序列片断,用周期图方法估计时间序列的谱密度,在此基础上用3σ原理和两因素方差分析比较各子序列的异同,用以分别检验时间序列的均值函数和协方差函数的平稳性.较其它方法避免了复杂的计算,同时给出了检验统计量和判别准则,克服了人为主观因素的影响.     

基于季节时间序列模型的网络流量实证分析

针对CERNET上的一段网络流量数据,基于季节时间序列相关理论,对其进行实证分析,对数据进行预处理、模型的适应性检验、平稳性检验、白噪声检验及模型预测．通过经验和实际的理论操作,充分显示了季节时间序列在处理网络流量这种带有周期性性质数据中的优势．     

非平稳变量的Granger因果检验

由于非平稳的时间序列不具有有限方差,高斯-马尔科夫定理不再成立,用普通最小二乘法得到得参数估计不再是一致的,出现伪回归的现象,从而导致得出错误的因果关系.针对时间序列的非平稳性,指出目前进行Granger因果分析时所存在的问题,指出对非平稳变量进行因果分析的两种正确方法,并对这些方法的适应范围和优劣性进行比较.     

基于季节性AR(P)模型的水质预测

自回归模型的建立是基于序列平稳性的假设,只能描述平稳序列的统计特性,而水质的月监测数据序列往往具有季节性变化的现象.文章介绍了平稳过程的相关理论及其检验方法并应用到黄河潼关、三门峡断面的水质序列的检验中,检验结果为非平穗序列,且序列具有明显季节性(月份)变化的特性。为此尝试建立季节性AR (P)模型来捕捉黄河水质的季节性变化规律,实践表明该模型预测总体效果是较为满意的。     

基于循环平稳特性的直扩信号检测与参数估计

直接序列扩频技术具有强抗干扰能力,高保密性等优点,在军事和民用通信等领域有广泛的应用.但反过来在复杂噪声环境中对其进行检测和参数估计是一个非常困难的课题.本文利用循环谱理论,根据直扩信号和高斯噪声在循环平稳性上的差异来实现在循环频率轴上对二者的检测和参数估计.实验仿真结果表明,此方法在低信噪比条件下具有很好的效果.     

加工装置的精度动态损失贝叶斯建模预报

针对测量过程中需要对数据量较少的非平稳性精度进行随机序列的建模预报,提出了贝叶斯动态测量精度序列的预报方法.该方法不要求较大的数据量,对序列平稳性无限制,并以实例验证了贝叶斯预报方法的适用性和可行性.     

基于时间序列分析的负荷预测方法的比较研究

电力系统负荷预测是电力系统规划和经济运行的基础.趋势移动平均方法和指数平滑方法可以对区域内不同种类负荷时间序列建模,趋势移动平均方法是对负荷时间序列历史数据进行处理,建立趋势分量以及季节分量模型,对残差进行平稳性检验后建立ARMA模型;指数平滑方法是建立Holt-Winter季节乘法模型.Eviews、Excel等软件可获得负荷未来值,并对模型预测功能进行评价,分析两种时间序列方法的差异性,结果表明采用时间序列分析的方法可以取得较好的预测效果.     

时间序列平稳性检验

对于一个时间序列的分析首先要判断是否是平稳时间序列,即看它的均值和方差是否随时间的变化而变化,且自相关函数是否与时间间隔有关而与所处的时刻无关。通常,大多数时间序列是非平稳的。因此,首先要检验平稳性,然后再将非平稳时间序列转化成平稳时间序列。在时间序列分析中,为检验序列的平稳性,经常要用到一阶差分,二阶差分,有时为选择一个合适的时间序列模型还要对时间序列数据进行对数转换或平方根转换等。从时间序列数据和时间序列模型2方面来阐述时间序列平稳性的检验,共介绍4种检验法。在实际中可以将这些方法与实际背景相结合来判断时间序列的平稳性。     

广西GDP的时间序列模型的建立与实证分析

综合运用了判别时间序列平稳性的方法,利用单位根方法检验时间序列的差分阶数;利用自相关函数图和偏相关函数图判别时间序列模型的自回归阶数(AR(p))和滑动平均阶数(MA(q)),建立广西GDP的时间序列模型.再利用TSP软件采用OLS法对时间序列模型进行回归分析与显著性检验,并对通过检验的回归结果进行分析与预测.     

陆地地震勘探环境噪声的混沌性建模研究

为提取地震资料中的有效信息, 了解环境噪声的性质和产生机制, 提出了一种陆地地震勘探环境噪声的混沌建模方法。该类环境噪声具有混沌性出发, 采用经典混沌杜芬(Duffing)系统对中国林带测区的环境噪声进行建模。根据Duffing 系统的非线性特征, 采用MCMC(Markov Chain Monte Carlo)算法对系统参数进行求解,并对模拟噪声记录与实际环境噪声从时域波形, 相态图, 频谱图以及李雅谱诺夫(Lyapunov)指数等方面进行对比分析。结果表明, 模拟噪声记录可保持实际环境噪声的混沌性, 且在时域波形, 相态图和频谱图上拟合较好。利用此模型获得的替代数据更加接近实际噪声, 从而为压制环境噪声提供新对策, 为复杂环境下的地震勘探提供理论支持。     

高分辨率去噪处理模块的去噪能力分析

针对岩土工程地震勘察资料存在的信噪比低的问题 ,对地震资料处理方法进行详细探讨 ,研制了时间域预测滤波、时间域倾角扫描迭加去噪、K -L变换去噪和频域约束下最小熵反褶积去噪高分辨率特殊处理模块 ,对理论地震模型和实际地震记录进行去噪处理 ,通过处理前后地震记录的品质分析和信噪比估计 ,详细分析各模块的去噪处理效果 ,并总结出岩土工程地震资料进行去噪处理的最佳模块和最佳流程 .     

基于多模态低秩处理的沙漠地震随机噪声压制

沙漠地带的随机噪声使沙漠地震记录中的有效信号很大程度上被淹没。针对此问题,提出将自适应噪声 辅助的集合经验模态分解方法(CEEMDAN: Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise)与鲁棒标准正交子空间方法 (ＲOSL: Ｒobust Orthonormal Subspace Learning) 有效融合。首先利用 CEEMDAN 算法对沙漠地震数据进行分解,将分解得到的所有模态拼成一幅新记录,并对其进行低秩分解,再 将得到的稀疏部分中每道的所有模态重新叠加获得去噪结果。二者相结合,不仅解决了单一的低秩处理对沙 漠地震数据效果不明显的问题,同时也规避了要对 CEEMDAN 算法分解得到的模态进行取舍的难题。模拟实 验和实际数据处理表明,该算法压制低频随机噪声具有明显的优势,同时对有效信号的保幅均能保证在 85% 以上,对实际数据中面波的压制也相对比较彻底。     

灰岩裸露区地震波接收影响因素分析

在复杂山地、山前带地震采集中,相同激发条件下的灰岩裸露地表接收的地震记录信噪比明显低于覆盖有低降速层的砂泥岩区,其原因一直是许多地震勘探工作者关心的问题。利用物理学振动原理、弹性力学理论及数值模拟方法,对弹性波在不同阻抗介质中质点运动的速度、加速度振幅分析表明,使用接收质点运动信息的检波器接收地震波时,灰岩介质的高阻抗导致质点运动振幅小,表现出接收到的地震波能量弱;同时,物理正演模拟和野外试验资料分析表明,灰岩裸露区近地表的非均质性导致了该类地区散射、耦合噪声等更加发育。由于原始地震数据的信噪比是由反射信号的强度与噪声水平的相对关系决定,所以灰岩裸露区地震接收资料质量差的原因是灰岩介质的高阻抗导致接收的地震信号弱,并且灰岩裸露地表特有的表层结构导致噪声强,两种因素的综合作用降低了该类地区地震资料信噪比。改善灰岩裸露区地震数据质量应采取的措施是合理使用压噪技术并避免因检波器与地表耦合不佳而导致的噪声的出现。     

海洋拖缆地震资料关键问题分析及处理对策

南海地区的海底地貌复杂,起伏落差大,水道复杂、高角度构造发育,造成长期以来在该地区所获得的地震资料品质普遍偏低,不能满足后期地震解释及地质综合研究的需要。采集的原始地震资料主要存在以下问题：①拖缆漂移严重,羽角大; ②涌浪噪声干扰强;③多次波发育严重,给处理带来很大的困难。常规的二维地震处理方法不能很好的解决中、深部成像问题,本文重点针对拖缆漂移问题,采用伪三维处理思路：首先,对原始数据进行三维网格化;其次,对网格化后的数据进行规则化处理;第三步,选取偏移距分布均匀的线段重新合并回一条二维测线,最终CDP道集内偏移距分步趋向均匀,这样可以减少共中心点横向发散的影响。在此基础上,进一步压制涌浪噪声和多次波,最终的处理成果表明此方法的有效性,与常规处理结果相比成像品质明显提高,解决了中、深部成像模糊问题。     

黄土山地区高密度地震勘探激发方法分析

随着勘探技术的发展及长庆油田油气需求量的增加,鄂尔多斯盆地地震勘探领域不断向复杂的区域（地表岩性复杂多变,地下构造复杂、隐蔽）延伸,油田开发对勘探精度也提出了更高的要求;从地震采集技术发展现状来看,高密度地震勘探就是解决复杂区域地层成像问题的有效手段。和常规的地震勘探强化单炮激发效果的设计理念相比,高密度采集要求激发和接收点都具有较高的空间采样密度,激发和接收环节都不再追求通过组合方式来压制噪音,提高信噪比;而是在激发环节尽可能模拟点震源激发,在接收环节能够接收到保幅保真无污染的真实信号,最终提高叠加剖面的信噪比。基于这些要求,主要研究高密度地震采集激发参数的设计思路和选取结果;通过具体试验、理论分析和统计学的方法来推导和论证高密度地震采集的激发参数。高密度激发参数在实际生产中应用之后,发现剖面的浅层信噪比明显好于常规剖面,取得了初步成效。     

鄂南黄土塬高密度地震勘探关键技术

鄂尔多斯盆地南部的黄土塬地区表层结构复杂，地震波吸收衰减严重，目的层纵向目标层系多，构造幅度低，储层非均质性、微断裂，预测精度低；岩溶孔隙及断缝尺度小，难识别。为此，在该地区系统开展了高密度三维地震采集、目标处理、综合解释一体化技术攻关。采集方面，基于地质效果优化采集方案设计，采用小组合、适中面元、宽方位、高覆盖的观测系统，应用“井震联合”宽频激发与全节点接收，以保障地震资料一定信噪比的基础上进一步提高分辨率；处理方面，在保真、保幅的前提下，应用高精度融合静校正技术、特色的噪音衰减技术及煤层屏蔽下弱信号成像技术，获得了高品质的地震资料；综合解释上，针对断缝体及上古生界成藏主控因素的地震地质特点，建立了高分辨率储层预测和高精度断裂识别与圈闭描述技术 。最终，形成了黄土塬高质高效地震勘探关键技术体系，有力地支撑了油气勘探新发现和油气田高效开发。     

垂直地震剖面资料中的随机噪声衰减

针对常规滤波方法没有考虑背景噪声的问题，提出了一种利用背景噪声统计规律的小波域随机噪声衰减方法．在假设背景噪声是统计平稳的前提下，首先估计背景噪声与直达波到达之后的实际地震记录的相关系数，在这个系数比较小的情况下，利用每一道直达波到达前的背景噪声估计该道噪声的统计参数，然后给出噪声阈值估计，进而在小波域衰减垂直地震剖面（VSP）资料的随机噪声，获得高保真的VSP资料．对合成地震记录和实际资料的仿真实验表明，新方法比常规滤波方法的信噪比提高了约2dB，且更能体现地震信号的时变特点，处理后的剖面同相轴更清晰．     

复杂山地高密度宽线地震采集技术及应用效果

通过多年持续攻关,塔里木盆地山地地震采集技术取得了长足进展,但仍有许多勘探难题需进一步解决。阐述了针对高大山体区地震资料的低信噪比问题和高陡复杂构造成像问题而提出的一种攻关采集方法。该方法以宽线采集技术为基础,在增强压噪能力、提高静校正精度、改善陡倾角地层成像效果等方面采取了针对性技术措施。这些技术措施的的应用大幅度改善了地震剖面的成像质量。     

基于多方向识别的三维断层增强方法

为了应用断层增强技术来提高断层识别的精度, 提出基于多方向识别的三维断层增强方法。通过方向滤波来增强地震同相轴的连续性, 并压制背景噪声, 通过边界保持滤波来保持地震剖面的断层信息。进一步地, 对方法流程做两点改进: 一是使用多方向断层识别, 增强对倾斜地层情况的适用性; 二是将二维断层增强方法扩展到三维地震数据, 实现以较低的运算量达到三维断层增强的效果。合成数据和实际数据的应用实例均表明所提方法可以有效地压制背景噪声, 增强地层同相轴的连续性, 并提高断层图像的分辨率, 有利于后续的构造解释。