小波分解和ARIMA模型相结合的短期风速预测

风速时间序列的非平稳性使得对其预测比较困难。论文首先对风电场的小时平均风速数据采用基于传统的滚动时间序列模型进行短期预测,针对原始序列的非平稳性和异常点的干扰,利用小波分解理论对原始风速进行小波分解与重构,然后对重构后的概貌部分和细节部分分别采用ARIMA模型进行预测,累加结果得到未来时段的预测风速,经比较分析可知,小波ARIMA模型的预测效果优于传统的滚动时间序列模型的预测效果。     

基于小波分析法与神经网络法的非平稳风速信号短期预测优化算法

为提高传统神经网络对非平稳风速的预测精度,提出一种基于小波分析法与神经网络法混合建模的优化算法。该优化方法引入小波分析法对实测非平稳风速信号进行分解,将非平稳性原始风速序列转化为多层较平稳分解风速序列,再利用BP神经网络对各分解层风速序列建立预测模型,最终加权各层预测结果获得风速超前多步预测结果。仿真结果表明:该优化算法实现了风速的高精度短期多步预测,将传统神经网络法对应超前步数的平均绝对相对误差分别提高了55.56%,32.43%和34.58%,其超前1步、3步和5步预测的风速平均相对误差分别为0.48%,1.50%和2.97%。优化网络具备信号分解与自学习能力。     

基于小波分析法与滚动式时间序列法的风电场风速短期预测优化算法

为实现风电场风速的超前多步高精度预测,提出一种基于小波分析法与滚动式时间序列法混合建模的优化算法。该优化算法引入小波分析法对风电场实测非平稳风速序列进行分解重构计算,将非平稳性原始风速序列转化为多层较平稳分解风速序列,利用对传统时间序列分析法改进后的滚动式时间序列法对各分解层风速序列建立非平稳时序预测模型,并通过模型方程实现超前多步滚动式预测计算。仿真结果表明:该优化算法实现了风速的高精度短期多步预测,将传统时间序列分析法对应超前1步、3步、5步的预测精度分别提高了54.22%,26.44%和19.38%,其预测的平均相对误差分别为1.14%,3.06%和4.41%;优化算法具有较强的细分与自学习能力。     

基于小波分解的DIF-RBFNN超短期风速组合预测方法

提出了一种基于小波分解(wavelet-decomposition)的数据输入格式-径向基神经网络(data input format-radial basis functional neural network)超短期风速组合预测模型.该模型首先将风速时间序列数据进行小波分解,减缓风速时间序列的波动性,然后将分解后的低频、高频部分分别建立数据输入格式(风速输入矩阵),并通过径向基神经网络模型进行预测,最后通过自适应叠加得到最终预测结果.结合宁夏某风场实测数据,将该预测模型和其他三种预测模型的仿真实验结果与实测值进行对比,表明该组合预测模型具有较高的预测精度.     

基于小波包分析的网络流量组合预测模型

提出一个基于小波包分析的网络流量组合预测模型,将流量数据构成的原始序列进行小波包分解,并将分解得到的各近似部分和各细节部分分别单支重构成低频序列和高频序列.根据低频序列和高频序列的不同特性,分别采用自回归模型（AR）和线性最小均方误差估计（LMMSE）对未来网络流量进行预测,最后重新组合生成预测流量.通过对真实网络流量的仿真实验,结果显示该模型能够对网络流量进行比较精确的预测.     

基于小波包分析的网络流量组合预测模型

提出一个基于小波包分析的网络流量组合预测模型,将流量数据构成的原始序列进行小波包分解,并将分解得到的各近似部分和各细节部分分别单支重构成低频序列和高频序列.根据低频序列和高频序列的不同特性,分别采用自回归模型（AR）和线性最小均方误差估计（LMMSE）对未来网络流量进行预测,最后重新组合生成预测流量.通过对真实网络流量...     

采用小波分析和神经网络的短期风速组合预测

为了提高风速的波动性与随机性预测精度,提出小波分析和神经网络组合的风速预测模型.该方法利用小波分解将风速分解为一列频率不相同的分量,并利用二插值进行重构;根据各个分量的频率特征,选择合适的模型分别进行预测;高频分量采用组合神经网络预测,低频分量采用合适的单一模型直接进行预测;将各预测值叠加得到最终预测值.算例分析表明:相较于单一预测模型,所提方法的预测精度得到大幅提升,更加贴近实际风速曲线,预测结果更具可靠性.     

一种基于混合模型WRC的流量预测方法

针对当前网络流量预测方法在刻画网络流量多重特性方面存在的准确性及噪声干扰的问题,提出了一种基于混合模型WRC的流量预测方法,该方法利用小波分解将网络流量混沌时间序列分解为流量特性不同的近似时间序列和细节时间序列,并利用RBF神经网络和混沌模型分别对这两种时间序列进行处理,得到预测时间序列后再进行小波重构,得到最终的预测值.仿真实验结果表明模型预测有效,且预测精度较高.     

基于改进经验模态分解和支持向量机的短期风速组合预测

为更精确地进行风速预测,提出一种利用带自适应噪声的完全集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)方法和蝙蝠算法(bat algorithm,BA)优化支持向量机(support vector machine,SVM)的组合短期风速预测方法。首先用CEEMDAN对原始风速时间序列进行分解,得到一系列不同频率的子序列;其次,使用BA-SVM组合模型预测对分解后的各个子序列分别进行预测;最后,将各子序列的预测结果叠加得到风速预测值。仿真结果表明,该模型提高了预测精度,减小了误差。     

基于Haar小波与ARIMAX模型进行短期负荷预测

为了提高对非稳态负荷的预测精度,提出了基于Haar小波分析和ARIMAX模型的短期负荷预测方案。首先,通过Haar小波将高频信息序列与低频信息序列分别从电价与负荷序列中分解出来;其次,分别利用电价序列的高、低频序列对负荷序列的高、低频序列进行ARIMAX模型构建和预测;最后,将含有电价信息的高、低频负荷预测值进行Haar小波重构,得到负荷序列的预测值。通过实例验证表明,本文采用ARIMAX模型添加的电价信息,弥补了多次预测产生的误差,对短期负荷的预测精度高于传统时间序列方法。     

对经济模型的同构变换和条件转化的研究

首先是对投入产出模型、差分模型和经济计量模型对于状态空间模型的同构变换研究;其次是对AD模型对于ECM模型以及线性规划模型对于动态规划模型的同构变换研究;最后是对AR(P)模型和传递函数模型对于ARMA(P,q)模型以及移动平均模型对于指数平滑模型的条件转化研究。     

城市产业规划的经济分析模型库设计

针对城市产业规划中经济分析模型的复杂化特点,从减少模型库冗余性的角度,提出5条模型库设计原则,区分部件模型与执行模型,以可执行文件为部件模型形式,以数据序列描述执行模型,通过代数式数据化和执行模型数据化,增强了关系数据库的知识表达能力,改善了模型的可读性,并给出了混合型模型库管理系统的逻辑设计.     

面向对象的OMT建模技术的应用

通过一个生产质量监造系统具体地介绍了面向对象的建模过程,即如何对一个实际系统进行分析,建立对象模型、动态模型及功能模型,然后优化设计。     

智能决策支持系统中的模型库及其管理系统

给出了模型、模型章及模型库管理系统的基本概念,介绍了模型的常用分类,阐述了模型的表示方法,对模型的生成进行了分类及详细的探讨,最后指出了模型系统的发展方向。     

简论数学模型方法

本文简述了数学模型的产生与发展指出了数学模型的分类,功能及建构模型的方法。     

网络教育技术模式比较研究

研究了网络教育环境的技术构成 ,提出三种网络教育的技术模式 ,即模拟型、数字型和综合型 ,并对其教育传播特性进行横向对比研究 .     

基于ARMA-EGARCH-M模型的沪深股市波动性分析

文章讨论了ARCH模型族的拟合波动性的优缺点,建立ARMA-EGARCH-M模型,简要说明了此模型的优点;以2000年1月11日-2006年3月15日上证综指和深证成指收盘价为样本,对我国沪深股市收益率分布用ARMA-EGARCH-M模型进行拟合分析,结果表明该模型能更有效地拟合我国沪深股市的波动性;最后解释实证结果和分析了我国股市的行为。     

原子核结构模型理论的研究与发展

综述了原子核结构模型理论的研究与发展,首重介绍了低能有核结构模型－－壳层模型,集体运动几何模型,集体运动代数模型的研究思想,方法和适用范围。     

邕江北大码头河段水工模型试验研究

根据邕江北大码头河段的地形资料和实测河道水文资料，进行糙率分析和室内模型试验研究，各项指标均达到足够精度，为论证北大码头对邕江河段行洪影响提供科学依据。     

DOCV专家系统的数字诊断

计算机医学专家系统是当代计算机科学中人工智能的重要领域之一,而医学专家系统面临的重要问题之一就是对医学诊断系统进行定量的数字描述,建立较为精确的数字诊断系统,进而利用计算机及其智能语言进行处理;本文在这种思想的指导下,对心血管系统中扩张型心肌病、冠心病、心包积液和风心病的鉴别诊断进行了较为精确的数字描述以及数字诊断方法的一个数学模型的建立,为计算机医学专家系统提供了一个心血管方面的算法;最后对该算法进行了五十例的检验,未发现不符者:所以我们充分确信此算法是可靠的。