时间序列预报相关论文
太阳活动直接或间接地影响地球上的各种物理现象并造成空间环境效应,所以太阳活动的研究与预报一直受到众多领域研究者的关注。而......
为解决舰载直升机在海上返航着舰的安全问题，开展了直升机着舰时机判断研究。首先，基于时间序列预报方法，采用AR自回归模型，模型参数估......
海温是认知和研究大气、海洋物理性质和演变规律的重要海洋环境动力要素之一,也是海洋预报组成中不可或缺的组成部分,对海温的分布......
本文针对卡尔曼滤波在天气预报中的不足，提出一组将卡尔曼滤波与自预报模型相嵌套的预报方法(这里的自预报指的是用某一物理量的时......
钢铁工业是国民经济的支柱产业，高炉炼铁是钢铁工业的重要组成部分。如何控制高炉安全、稳定、均衡、顺行从而达到“优质、低耗、高......
生物体内部温度场的无损测量,是生物医学传热学研究中的一个极其重要而困难的课题.该文从非稳态的Pennes方程出发,采用绝对稳定的......
在时间序列预报中,神经网络因为其良好的自学习与自适应能力而比一般模型更容易从复杂模式中抽象出有用的信息,事实上,现实中被观......
给出了误差反传神经网络模型和学习算法及其改进型学习算法,并将其应用于船舶横摇运动时间序列预报,取得了较好的效果.亦可用于纵......
提出了两种基于广义指数预报因子模型的石油价格预测方法.该方法使用拟合期内的样本,在不同准则下选取有限个不同参数的EWMA的线性......
以船载雷达测波系统WaMoS II船载实时测量的海浪谱信息为基础,应用于波分解思路和时间序列分析方法,进行海浪谱预报研究。因海浪具......
＂1＋4＂铝热连轧机是一个极其复杂的系统,为了精确地建模预报末机架出口处的板凸度,提出利用延时反馈BP网络对板凸度时间序列的预报方法......
船舶横摇运动是对船舶航行影响最大的运动，研究船舶横摇运动的建模与预报对于提高船舶适航性、耐波性有重要意义。根据船舶在随机海......
本文在分析灰色系统与人工神经网络基本原理的基础上，结合前人研究成果和实例分析，指出灰色系统用于预测基坑变形存在的若干问题，认为......
本文用单站温度时间序列的均生函数周期延拓序列拓展预报因子,然后进行EOF迭代温度预报试验,并与主分量、逐步回归筛选方案建模法......
将人工神经网络应用于隧道施工中的变形预测,预测结果表明,该模型具有较高的预测精度,为隧道变形预测提供了一种新的方法.......
提出一种基于动态加权最小二乘支持向量机（LS—SVM）的时间序列预测方法．动态加权LS—SVM能够跟踪时变非线性系统的动态特性，适合于系统......
结合小波分析和神经网络的特点,建立了应用于船舶横摇运动时间序列预报的误差反传小波神经网络结构并给出了算法。作者利用多输入......
本文提出一种由小波变换和神经网络相结合 ,进行时间序列预报的新方法。其中 ,小波作为滤波部分对原始序列进行多尺度分解 ,产生更......
铝热连轧机是一个极其复杂的系统，为了精确地建模预报末机架出口处的板凸度，提出了利用延时反馈BP网络对板凸度时间序列的预报方法，来......
讨论了一类时间序列的预报问题，提出相应的双层引导变量模型及其辨识方法。通过应用实例，说明效果是良好的。......
为了提高ENSO事件的预报能力,本文利用1951~2008年Niño 3.4和南方涛动指数(Southern Oscilla-tion index,简称SOI)时间序列数......
对岩土工程中时间序列预报问题进行了研究。灰色模机理研究表明，灰色建模存在若干问题，因此，在处理岩土工程中时间序列预报问题时，要慎......
本文提出一种基于主成分分析（PCA）和动态神经网络的多变量时间序列预报方法，并对具体实例建立多变量时间序列模型。仿真实验结果表明......
本文讨论了如何基于超启发算法来改进传统时间序列预报模型的最优参数搜索策略,并提出了一种基于平行禁忌搜索的时间序列组合预报......
首次将具有内部时延的内回归神经网络用于船舶横摇运动的时间序列预报，取得了良好的结果。文中给出对角回归神经网络模型和学习算法......
船舶减摇鳍是船舶与海洋工程中的一种重要系统,目前已在多种船舶中广泛应用。减摇鳍对于提高船舶耐波性,增加船舶使用寿命,改善设......
文中提出了一种可对数据序列的内在信息进行多层次的开发,产生多态信息源的技术方案。把这种方案与通常的时间序列分析方法结合起......
