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基于ARMA模型和BP网络的时间序列预测模型,杨杰,孙旭东,摘要:本文主要介绍了时间序列和BP网络基础理论以及其预测的应用,并以2006年上证指数的开盘数据为例建立了基于这两种方法的预测模
全国水情信息及洪水预报预测业务系统在丹江口水库的应用研究,杨春兰,高波,本文介绍了全国水情信息及洪水预报预测业务系统在丹江口水库投入运用以来经历的两场典型洪水的预报案例,通过模型适用性问题、优
改进遗传神经网络在时间序列预测中的研究与应用
深入解析二次指数平滑法二次指数平滑法作为一种强大的时间序列预测技术,在处理具有趋势和季节性的数据方面表现出色。它通过赋予近期数据更高的权重,有效地捕捉数据中的动态变化,从而提供更准确的预测。核心思
为对矿井涌水量进行准确预测,以矿井涌水量历史时序数据为基础,提出一种综合自回归移动平均模型.建模时首先需要对涌水量时间序列进行平稳化处理,根据拖尾、截尾情况及BIC数值初步确定一个模型,进行参数估计、
ARIMA模型是一种常用的时间序列预测方法,它可以通过对历史数据进行分析和建模来预测未来的趋势和变化。ARIMA模型的基本原理及其参数设置方法也需要仔细研究。本文将介绍如何采用ARIMA模型进行时间序
下面是具体的计算步骤(文件包含公式):对于季度数据,采用4项移动平均来计算,并对结果进行“中心化”处理,再进行一次2项移动平均,得到“中心化移动平均值”(CMA)。计算移动平均的比值,也称为季节比率,
高精度时间序列预测模型本程序基于卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention),实现对时间序列数据的高精度预测。适用于风电功率预测、电力负荷预测等场景。模型特
时间序列与趋势曲线模型预测法.................................
在模糊时间序列模型建立的过程中,对数据的预处理和模糊规则的优化往往是影响模型预测精确度的关键因素.针对上述问题,提出基于主成分分析(PCA)的平稳化算法.首先,对数据进行平稳化检验,并将非平稳的数据进
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