短期预测相关论文
传统方法在农作物产量长期预测中的预测效果较好，但是短期预测方面还有待加强，为此以随机森林算法为基础，提出一种产量短期预测方法。......
鉴于现有预测模型无法在大数据环境下对农产品价格进行准确和快速预测，提出了一种结合卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）的农产品价......
目的 分析湖北省细菌性痢疾分布特征，了解其流行规律，预测其发病趋势，为科学制定防控措施提供参考依据。方法 基于2005―2021年湖北省......
GDP是衡量一个国家经济发展的一个重要指标.通过选取江苏省1975年到2020年的GDP总量数据，通过运用spss和python软件数据分析的功能，......
针对高比例光伏接入电网时，光伏出力的波动性会严重影响电力系统稳定运行的问题提出一种基于平均影响值与改进粒子群优化神经网络的......
台区负荷短期预测对于配电网优化运行、精细管理以及节能降损均有着重要的作用。为了在短期内对台区负荷进行准确的预测，提出一种基......
在调研部分农村地区煤改气居民用户实际用气情况的基础上，建立了一种基于小波阈值去噪和采用遗传算法优化BP神经网络的短期燃气负荷......
交通拥堵指数是定量评价路网车辆运行状况的指标，准确预测交通拥堵指数的发展趋势是交通工程师关注的重点。为克服天气、节假日等复......
研究光伏发电功率预测对于保障电网稳定运行、提升电网光电消纳能力、减少光伏电站由于限电带来的经济损失、提高电站运营管理效率......
通过对ARMA模型的理论知识展开介绍，再利用EViews10软件对时间序列数据进行建模，经过比较分析相关的统计量，最终选取相比来说最优的模......
风电功率预测（wind power prediction, WPP）技术是电力系统调度与安全运行的关键性因素，为了更好地提升风电功率预测技术的精度，在集成......
传统交流配电网在新能源时代难以满足企业使用清洁能源的要求,更多的新建企业开始考虑使用直流配电网输电。相对于传统交流配电网,......
混沌激光广泛应用于安全保密通信、高精度激光雷达和高速物理随机数生成等众多领域。外光反馈半导体激光器因其结构简单和动力学特......
舰船在海浪中航行受到海浪、海风等环境因素干扰,不可避免地产生摇摆,给舰船的海上航行造成很大的安全隐患.舰船航行过程中,运动姿......
分布式光伏发电功率的高精度预测，对配电网安全稳定运行有重要意义。针对分布式光伏发电设备的功率预测问题，考虑其因成本原因缺少小......
光伏出力的短期预测有利于电网的调度管理,能提高电力系统的运行效率、经济性和稳定性。结合长短期记忆网络（LSTM）在处理时序数据以......
以陆上风力发电负荷数据作为研究对象，将注意力机制引入双向长短期记忆网络和卷积神经网络的混合模型，预测短期电力负荷.结果显示：1)......
电离层是日地空间环境的重要组成部分,对无线电通讯、导航、卫星定位和人类的空间活动有着重要的影响。电离层总电子含量（Total Ele......
互联网的发展和移动客户端的普及拓宽了投资者获取信息的渠道，影响了股票市场的运行模式。行为经济学的研究让人们意识到投资者情绪......
舰船在海上航行过程中会受到海风、波浪、洋流等因素的影响产生六自由度的摇荡运动，对舰船海上作业以及舰载武器设备造成扰动。如能......
近年来,全球范围内大气污染状况日益严峻,频发的空气重污染事件对世界各地的经济发展和人类自身健康敲响了警钟。高精度的空气质量......
在光伏发电功率预测中,地表太阳辐射量的准确获取十分重要,卫星遥感能够定量获得区域气象和环境信息,为此提出结合卫星遥感数据的......
目的探讨三种模型进行甲肝发病率的预测,选择最优方法,为甲肝防治提供科学依据。方法对陕西省某地区2004-2011年甲型肝炎发病率分......
利用灰色关联分析法对浙江省2005-2010年的旅游产业进行了定量分析,发现浙江省旅游业影响因子从大到小的关联排序为:国内生产总值......
在市场经济条件下 ,一个企业能否对市场发展趋势进行及时准确的预测和作出果断正确的决策 ,从某种意义上讲 ,可以决定一个企业的生......
应用技术成果作为科技成果的最重要的组成部分，是技术进步和经济发展的重要推动力量。应用技术成果能否顺利地转化为现实生产力直接......
风电出力具有波动性和间歇性,大规模风电接入系统会对电网的电能质量带来不良影响,对电网的安全、稳定运行带来严峻挑战,精确的风......
随着经济的发展,电力能源在工业生产与居民生活中扮演着越来越重要的角色。由于在配网传送过程中无功消耗量的存在,区域电力配网无......
输电线路覆冰常常对电网的安全运行构成严重的威胁,因此针对覆冰的在线监测及预测、预警技术的研究,是保障输电线路安全稳定运行的......
近年来随着“互联网+”经济的快速发展,互联网与传统行业的联系越来越紧密,也为行业带来了新的动力。在打车出行方面,网约车的发展......
风能作为一种新型的可再生清洁能源,近年来在国家大力发展绿色可再生能源的环境下,引起了人们的广泛重视。相比于其他常规的能源,......
太阳能发电的诸多优势和国家光伏扶贫、补贴等鼓励政策的出台,让建设分布式光伏发电系统成为一种趋势,上网用户数量与日俱增,光伏......
火力发电作为一种多机互联的特殊生产系统,在保持机组长期运行的同时,为满足用户对电力能源的切实需求,要不断调整机组运行方式。......
风电功率预测对维护电力系统稳定及制定电力调度计划等有着重要的意义,然而风电所具有的波动性、间歇性及不确定性会严重影响其预......
准确的预测风力发电机组的输出功率对电力系统稳定、电力系统调度和风电场运行都具有重要意义.从数学模型及风机实际获得的数据出......
依据1978-2017年的上海市居民消费价格指数(CPI)数据,利用非平稳时间序列分析(ARIMA)构建CPI预测模型,并对结果进行实证分析。结果......
原油价格变化对国际政治和世界经济具有重要影响。深入挖掘原油价格变化规律,进而提高其预测的准确性,对国家经济发展、企业生产运......
对农产品价格指数作出准确预测,是政府合理制定宏观经济政策的前提。本文对我国2003年1月至2011年5月农产品价格指数序列进行季节......
本文通过分析2000年1月~2013年3月期间的中国玉米批发价格,建立基于时间序列分析(SARIMA模型和季节因子分离模型)的组合预测模型,......
目的根据阳江市2010—2013年狂犬病暴露人群的监测数据,用自回归移动平均模型(ARIMA)预测狂犬病暴露人数,为控制疫情、科学制定疫......
先通过VAR模型的脉冲响应分析和方差分解,研究了中国总产值变化量、总消费变化量和总投资变化量之间的关系,得出总消费和总投资联......
单提高工资和退休金,后果只能是高通胀及降低国家的国际竞争力。 在谈到中国政府将提高居民收入写入“十二五”规划时,一位......
针对火力发电厂存煤量预测精度不高的问题,提出了一种基于奇异谱分析(SSA)和长短时记忆(LSTM)神经网络的多变量多步预测模型.考虑......
多元时间序列包含丰富的变量,且变量间存在着相关性,相互影响,可能会降低某一变量的预测精度.为此,本文提出了一种基于RNN和CNN的......
