时间序列相关论文
目前许多电子产品制造企业在多品种小批量的物料生产中，事先无法知道物料的实际需求量，因此，合理地安排物料生产非常重要。本文通过分......
1978年改革开放至今,四十多年以来,我国税收收入实现逐年增长,与税收收入相关的国家税收政策日渐完善.税收收入不仅影响着居民的可......
滑坡作为占比最重的地质灾害之一,每年造成大量人员伤亡和经济损失。三峡库区水动力滑坡分布广泛,采取有效的手段监测和预测此类滑......
地表沉降属于一种动态且长期存在的地质变动现象,唐山市南湖地区在发展过程中出现了显著的地表沉降问题。为实时掌握南湖地区地面......
城市化进程带来的不透水面增长是探究城市扩张、衡量生态环境质量的重要指标,快速准确地绘制城市不透水面分布信息,对城市管理与监......
学位
针对服装定制企业中根据工作人员个人经验采购面辅料造成面辅料过剩与不足的问题，以及仓库库存资源被过剩面辅料长期占用所导致仓库......
温度是设施生产中作物生长的主要制约因素之一，提前预测温室温度对精准调控温室环境具有重要的指导意义。因此提出一种基于灰狼优化......
西南山区地块破碎且复杂，种植类型多样，且该地区多云多雨，可利用遥感数据有限，利用单一的光谱特征或植被指数难以实现作物的有效识别。......
上市公司财务舞弊已经成为我国证券市场监管的重要内容。本文采集了2000―2020年我国证券市场上市公司财务舞弊的数据，从舞弊年度、......
学前教育政策是我国学前教育全面发展的重要抓手，梳理我国学前教育政策工具的内在图景，有利于优化我国学前教育政策工具的选择，解决我......
随着高校招生规模的不断扩大，教师对学生学习掌握情况的全面了解变得更加困难，为更好地掌握学生的学习情况，降低学生的不及格率，学生成......
目的 分析广西百色市2011年至2021年艾滋病报告病例的分布特征，建立ARIMA时间序列模型，对艾滋病报告病例数进行短期预测，为百色市艾滋......
期刊
文章基于甘肃省1992—2021年GDP数据，通过对数据的ADF检验、模型参数识别与检验、模型检验等综合分析，确立了ARIMA（0,2,1）模型，得出甘肃......
大数据背景下的音乐历史数据蕴含丰富的时间信息和用户行为信息，通过分析音乐艺人和听众行为数据，可以较为精准地预测音乐播放量走势......
近年来,随着移动通信的快速发展,5G无线通信技术已经成为当下通信领域的重要组成部分。大规模MIMO（Multiple-Input Multiple-Output......
随着社会的发展,智慧交通建设稳步增长,交通方式越来越多,其中地铁已经成为最有效的出行方式之一。地铁客流预测与路径推荐能够为......
负荷预测是电力系统规划与调度的一项重要内容。文章将气象条件中的各个因素作为解释变量，每15 min测得的总有功功率作为被解释变量......
随着数字化时代的发展,互联网金融在社会经济中的地位愈发重要。互联网货币基金作为传统货币基金顺应时代潮流的产物,因其高效、快......
滑坡体除了因自身重力产生位移外，还受到降雨的影响，但通常降雨对滑坡位移的作用具有滞后性。为了分析并预测降雨对滑坡位移的影响，本......
深圳市是中国首批改革开放试点地区，其发展经验对全国都具有重要意义。为研究深圳市经济发展对生态环境的影响，本研究从深圳市的生态......
基于Google Earth Engine平台，使用Landsat Level遥感影像，利用归一化燃烧指数作为LandTrendr时间分割算法的光谱数值，对香格里拉市进......
目的 探索空间插值法结合自回归移动平均模型（ARIMA）和灰色模型（GM模型）在人类免疫缺陷病毒（HIV）发病率的时间序列数据时空分布和预测分......
涌水量序列分析和预测是有效预防矿山突水问题的研究方向。广西盘龙铅锌矿是一个岩溶大水量矿山，因毗邻珠江流域黔江河段，随着不断向......
目的:2020年,新型冠状病毒肺炎疫情肆虐全球,在全世界各大洲相继暴发。病毒传播力强,波及范围广。美国作为受新型冠状病毒肺炎疫情......
及时、准确地获取区域农作物种植结构信息,对农业部门的生产管理、政策制定具有重要意义。获取无人机的遥感影像具有空间分辨率高......
为了更好的发展我国乒超联赛,实现国家对乒乓球项目所要承担的社会和国际任务的新要求。本文运用文献资料法、专家访谈法、基尼系......
复杂种植结构和破碎型耕作下,高分辨率作物类型制图是降低不确定性的重要手段。本文以安徽省为研究区,将旱地、水旱轮作、单季稻、......
针对高值卷烟销量时间序列的非平稳性、趋势性、周期性和节假日性等特点，同时考虑到高值卷烟销量受行业政策的影响，结合Prophet模型......
时间序列数据聚类在统计分析中具有重要意义。然而高维时间序列数据挖掘高度依赖的相似性搜索方法仍面临计算量大、准确率低等问题......
2021年中国成为全球最大的天然气进口国，准确预测短期权威天然气价格指数可以为中国天然气市场提供参考。基于时间序列模型对普氏日......
以松嫩平原为研究对象，基于2000-2019年的MODIS时序影像数据，利用归一化差异植被指数（NDVI）及增强植被指数（EVI）构建农作物长势综合监测......
目的 了解1997—2020年中国大陆登革热病例数量变化情况，并使用时间序列模型进行拟合研究。方法 从国家卫生健康委员、国家统计局网......
为了了解以及详细掌握铁路客运量的变化趋势，采用时间序列中自回归差分移动平均模型（ARMA），介绍如何通过ARMA模型对铁路客运量进行定量......
设计和使用传统控制图最重要的假设是观测值的独立性，如果被控制的特性随着时间的推移表现出自相关特性，许多传统控制图都会产生错误......
探讨Mann-Kendall检验法、差分自回归移动平均模型（Autoregressive Mobile Average Model,ARIMA）与长短期记忆神经网络（Long and Shor......
恩格尔系数主要被用于衡量一个国家或地区居民的生活水平。近年来，经济快速发展，人们的收入增多，消费结构发生变化。伴随着这种变化，人......
针对当前LSTM模型在对金融时间序列数据预测时普遍存在的滞后性问题，提出一种基于LSTM模型的金融数据跨尺度预测方法。通过在训练模......
动态时间规整算法（DTW）是时间序列相似性度量中的一种常用算法。对现有DTW算法计算量大、时间复杂度高的问题，在不降低原有算法分类准......
异常检测（Anomaly Detection）也称为异常挖掘或离群点检测,旨在从大量数据中识别和检测出与正常数据某些特征明显不同的数据,而时间......
油中溶解气体分析是电力变压器常用的状态检测手段，在变压器运行与维护中发挥了显著作用，但因现有油中溶解气体在线监测系统可靠性问......
广域电磁法已经在油气、矿产及地质灾害勘探中得到了广泛应用，尤其在强干扰地区体现了很强的抗干扰能力，但在实际应用过程中，其高频成......
[目的/意义]随着社会工业进程的不断加速，我国突发事件的概率、强度呈现上升趋势，以突发事件为始的危机对社会安全与经济发展造成了......
目的 建立武汉市洪山区的学生肺结核预测模型，提供科学精准的结核病防控策略。方法 根据2013—2020年学生结核病月病例数建立时间序......
长短期记忆网络（Longshort-termmemory,LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RecurrentNeural Network,RNN），在处理具有时间序列特征的数据时......
