短期风速的预测对电力系统调峰调频,风力发电系统并网具有非常重要的意义和影响.对风速较为准确的预测能够有效减轻或避免风速随机......

价格调节市场达到供求平衡的状态,农产品市场上价格的不确定性和波动性为生产经营策略的制定带来困难,这就使得未来价格预测显得尤......

提出一种基于自回归求和滑动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)与回声状态网络(echo state network,ESN)......

随着电动汽车规模的日益扩大和居民区充电设施的逐渐完善,大量电动汽车的充电行为将给居民区电网负荷带来较大影响。在电动汽车充......

半导体市场需求的动态变化给半导体制造业的生产决策带来了很大的不确定性。以我国某半导体制造企业的历史订单数据为例，利用SPSS软......

针对风电场短期风速的预测提出一种基于小波变换的组合预测方法。首先利用Mallat算法对短期风速时间序列进行db3小波三层分解与重......

目的对某医院药品收入进行预报,从而为该医院控制药品收入比例提供理论依据。方法对该医院2003-01～2006-12间药品收入时间序列数据......

将自回归求和滑动平均(ARIMA)与人工神经网络组合模型用于短时交通流预测。利用ARIMA模型良好的线性拟合能力和人工神经网络强大的......

模型的适用性检验和参数优化是系统建模的最关键环节,对于预测模型的适用性检验,常采用残差方差图、最小信息准则和AIC准则等方法,......

ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......

通过城市轨道交通发展过程阶段变化对其相应的客流变化特点进行分析;基于变点发掘的方法划分出轨道交通客流的不同变化模式,并分析......

分析了SAN(storage area network)共享存储体系中I/O访问路径上可能存在的性能瓶颈,提出了采用ARIMA时间序列分析方法建立基于前馈......

冷热电负荷预测对终端供能系统的规划设计有重要意义,针对冷热电负荷预测方法中存在的变量多、时间开销大等问题,以5种典型建筑的......

通过对柳州市某对称交叉路口交通量状况的调查分析，提出一种基于自回归求和滑动平均（ARIMA）与径向基函数神经网络（RBF）非线性组合模型的......