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基于ARMA模型的公共建筑空调系统优化技术研究
1
作者 吴思明 陈伟利 +1 位作者 邢晓柯 李可 《电器工业》 2025年第3期82-85,共4页
随着智能建筑的兴起和迅猛发展,建筑设备在使用过程中,难免会发生各种故障。对于中大型建筑物,公共建筑空调系统中的传感器具有分布广、数量大、安装位置比较特殊等特点,仅靠传统方法很难及时、准确、有效地发现这些故障。以空调系统为... 随着智能建筑的兴起和迅猛发展,建筑设备在使用过程中,难免会发生各种故障。对于中大型建筑物,公共建筑空调系统中的传感器具有分布广、数量大、安装位置比较特殊等特点,仅靠传统方法很难及时、准确、有效地发现这些故障。以空调系统为例,从节能角度来讲,温度传感器的漂移故障造成的能量损耗非常大,同时又难以被发现。本文以研究公共建筑空调系统温度传感器的漂移故障为基础,采用ARMA模型对空调温度传感器温度漂移数据进行建模分析,结合自动控制系统,研究改善传感器漂移故障的数学模型,以达到节能减排的目的。 展开更多
关键词 公共建筑空调 arma模型 漂移故障
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改进GM(1,1)-ARMA模型的工业用水量预测
2
作者 高华昆 杨杰 《吉林水利》 2025年第3期60-64,共5页
工业用水量预测是水资源管理的一个重要领域,为准确预测工业用水量的变化趋势,文章利用灰色系统理论,建立了安徽省工业用水量预测的GM(1,1)模型。由于传统GM(1,1)模型预测精度不符合要求,在原有的GM(1,1)模型的基础上引入幂函数优化原... 工业用水量预测是水资源管理的一个重要领域,为准确预测工业用水量的变化趋势,文章利用灰色系统理论,建立了安徽省工业用水量预测的GM(1,1)模型。由于传统GM(1,1)模型预测精度不符合要求,在原有的GM(1,1)模型的基础上引入幂函数优化原始值改进GM(1,1)模型,为进一步提高预测精度引入ARMA进行残差修正,建立了改进GM(1,1)-ARMA模型,并将上述2种改进模型应用到安徽省工业用水量预测中,预测出安徽省2025年工业用水量为77.74亿m3、2030年为74.60亿m3。结果表明:2种改进GM(1,1)模型的方法优于传统GM(1,1)模型的预测精度,根据预测结果,可分析出2027~2030年安徽省工业用水量将在74.60亿m3左右波动。 展开更多
关键词 改进GM(1 1)模型 arma 残差修正 工业用水量预测
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基于ARMA模型的农产品供应链成本优化研究 被引量：2
3
作者 郭玉杰 《商业经济研究》 北大核心 2024年第15期109-112,共4页
近年来,在乡村振兴战略背景下,农产品流通逐渐呈现出“农村电商”新业态。农产品供应链作为连接农户、电商平台和消费者的桥梁,在农村电商发展过程中扮演着重要角色。随着农村电商的快速发展,农户生产积极性提高,农产品产量显著增加,但... 近年来,在乡村振兴战略背景下,农产品流通逐渐呈现出“农村电商”新业态。农产品供应链作为连接农户、电商平台和消费者的桥梁,在农村电商发展过程中扮演着重要角色。随着农村电商的快速发展,农户生产积极性提高,农产品产量显著增加,但与此同时农产品供应链成本结构也发生了显著变化。为优化农产品供应链成本,提高农户生产积极性,本文以农村电商模式下农产品供应链为研究对象,以ARMA模型为基础,通过构建农产品供应链成本结构方程模型,发现当前农产品供应链成本结构具有非对称性和非线性的特征。文章首先从农户生产积极性和农村电商发展两个方面,分析了农村电商发展对农产品供应链成本结构的影响;其次通过引入ARMA模型对影响因素进行分析,发现当前农产品供应链成本结构存在非对称性特征,并从农户生产积极性、农村电商发展水平和农村物流体系等方面提出了优化路径;最后,基于优化路径提出了政策建议。 展开更多
关键词 农产品供应链 农村电商 成本结构 arma模型
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基于ARMA和GRU的数据权重负载预测
4
作者 王松 《计算机应用文摘》 2024年第10期53-55,共3页
文章将小波分解与自回归滑动平均模型(ARMA)和门控循环单元(GRU)结合起来,用于预测接下来几个时间间隔内的用户负载。为了降低数据中随机因素对模型的影响,对数据进行了加权处理。该方法首先通过Savitzky-Golay滤波对时间序列进行平滑处... 文章将小波分解与自回归滑动平均模型(ARMA)和门控循环单元(GRU)结合起来,用于预测接下来几个时间间隔内的用户负载。为了降低数据中随机因素对模型的影响,对数据进行了加权处理。该方法首先通过Savitzky-Golay滤波对时间序列进行平滑处理,然后利用小波分解将平滑后的时间序列分解为2个分量。 展开更多
关键词 小波分解 arma GRU 数据权重
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海外高端消费回流对产业数智化的作用机制——基于ARMA模型
5
作者 刘倩 黄凌 《商业经济研究》 北大核心 2024年第23期180-183,共4页
海外高端消费回流支撑和助力产业数智化转型升级,推动我国经济高质量发展。本文基于ARMA模型,检验海外高端消费回流对我国产业数智化的影响效应及作用机制。研究发现:近年来海外高端消费回流和产业数智化转型升级呈现加速态势,且二者均... 海外高端消费回流支撑和助力产业数智化转型升级,推动我国经济高质量发展。本文基于ARMA模型,检验海外高端消费回流对我国产业数智化的影响效应及作用机制。研究发现:近年来海外高端消费回流和产业数智化转型升级呈现加速态势,且二者均已形成正向良性循环。海外高端消费回流可有效驱动我国产业数智化,主要通过高端消费者、高端代工商和高端服务商等主体回流的直接带动,以及消费升级、高端产业升级等间接路径实现。据此建议相关部门完善政策保障机制,行业协会发挥桥梁作用促进品牌合作,相关企业加快数智化转型,以更好发挥高端消费回流对产业数智化的赋能作用。 展开更多
关键词 海外高端消费回流 产业数智化 作用机制 arma模型
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基于ARMA模型的云南咖啡供给预警研究
6
作者 徐万璐 李宏 +2 位作者 辛双玲 王嘉诚 张仙 《中国林业经济》 2024年第5期9-18,共10页
云南省作为中国咖啡产业的核心产区,其咖啡产量在全国市场中占据主导地位。近年来,云南咖啡产量的显著波动对整个产业链造成了一定的冲击。鉴于此,确保云南咖啡产业的稳定性与安全性,进行咖啡供给的预警分析显得尤为重要。研究旨在通过... 云南省作为中国咖啡产业的核心产区,其咖啡产量在全国市场中占据主导地位。近年来,云南咖啡产量的显著波动对整个产业链造成了一定的冲击。鉴于此,确保云南咖啡产业的稳定性与安全性,进行咖啡供给的预警分析显得尤为重要。研究旨在通过构建一个有效的预警模型,对云南咖啡供给进行预测和风险评估。研究首先确定了云南咖啡产量年增长率作为警情指标,并选取了影响云南咖啡供给的关键因素作为警兆指标。为了进一步分析这些指标的动态关系,采用层次聚类分析法将指标划分为先行指标、同步指标和滞后指标。随后,利用灰色关联分析法对所选指标的合理性进行了评估,以确保模型的科学性和实用性。在此基础上,构建了ARMA(6,2)预警模型。通过2006—2021年的历史数据对模型进行了训练和验证。模型训练完成后,利用该模型对2022—2030年的云南咖啡产量增长率进行了预测。预测结果显示,ARMA(6,2)预警模型的预测值与实际观测值之间存在高度吻合,这表明所构建的模型在云南咖啡供给预警方面具有较高的准确性。 展开更多
关键词 咖啡供给 供给预警 arma模型 警兆指标 产量 云南
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基于ARMA过滤器的时空图卷积网络短时交通流预测
7
作者 肖培成 曹阳 +1 位作者 沈琴琴 施佺 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第21期308-314,共7页
针对大多数现有的时空融合图卷积网络模型在分析交通流数据所采用的过滤器提取空间特征时,可能会导致网络节点特征过于平滑从而丢失原始信息、计算量大等问题,将一种能有效逼近任何所需响应的基于自回归移动平均(ARMA)过滤器的图卷积网... 针对大多数现有的时空融合图卷积网络模型在分析交通流数据所采用的过滤器提取空间特征时,可能会导致网络节点特征过于平滑从而丢失原始信息、计算量大等问题,将一种能有效逼近任何所需响应的基于自回归移动平均(ARMA)过滤器的图卷积网络与门控循环单元(GRU)相融合,提出一种基于ARMA过滤器的时空图卷积网络短时交通流预测模型。在该模型中,采用GRU提取交通流数据的时间特征;利用基于ARMA过滤器的图卷积网络提取空间特征;通过平均池化层得到预测结果。在美国加州高速公路公开数据集PeMS04、PeMS07和PeMS08上进行了实验。结果表明,相比于切比雪夫多项式等传统的过滤器,ARMA过滤器能够更好地捕获交通流数据中的空间特征且能有效提升计算效率,在三组数据集上相比于GRU、DCRNN、T-GCN、ASTGCN和MSTGCN等基准模型,新模型的平均绝对误差指标平均降低了26.28%、28.25%、39.59%、26.24%和19.07%,训练时间平均降低了26.54%、95.00%、78.87%、93.58%和89.03%。 展开更多
关键词 交通流预测 图卷积网络 arma过滤器 门控循环单元 时空特征提取
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基于ARMA模型的城乡居民收入差距预测分析--以安徽省为例
8
作者 刘炯 周敏 伍燕 《江苏航运职业技术学院学报》 2024年第1期89-95,共7页
ARMA模型是当前普遍应用的时间序列建模方法之一。选取安徽省1980—2020年的城乡居民收入差距数据为样本,借助EVIEWS9.0软件,针对绝对收入差距与相对收入差距先后构建ARIMA((1,4),1,0)与ARMA(1,3)模型,两个模型的样本内静态预测结果均... ARMA模型是当前普遍应用的时间序列建模方法之一。选取安徽省1980—2020年的城乡居民收入差距数据为样本,借助EVIEWS9.0软件,针对绝对收入差距与相对收入差距先后构建ARIMA((1,4),1,0)与ARMA(1,3)模型,两个模型的样本内静态预测结果均较好。分别利用所建立的两个模型,样本外动态预测2021—2023年安徽省城乡居民绝对收入差距依次为23756.7元、24846.8元与26094.6元,相对收入差距依次为2.563078元、2.563116元与2.563147元,以期为相关部门制定政策提供数据支持。 展开更多
关键词 arma模型 城镇居民收入 农村居民收入 差距 预测
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小波GRU-ARMA优化的InSAR监测沉降预测方法
9
作者 马志刚 杨国林 +3 位作者 刘涛 魏小强 石守军 陈皓轩 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第12期33-39,共7页
本文在长短时记忆神经网络-自回归滑动平均模型(LSTM-ARMA)的基础上,提出了基于小波门控循环神经网络-自回归滑动平均模型(GRU-ARMA)优化算法。首先使用小波降噪将InSAR原始时间序列分解成趋势项和噪声项,采用GRU循环神经网络滚动预测... 本文在长短时记忆神经网络-自回归滑动平均模型(LSTM-ARMA)的基础上,提出了基于小波门控循环神经网络-自回归滑动平均模型(GRU-ARMA)优化算法。首先使用小波降噪将InSAR原始时间序列分解成趋势项和噪声项,采用GRU循环神经网络滚动预测趋势项、ARMA模型预测噪声项;然后将趋势项和噪声项的预测值之和作为总的时间序列预测值,其优点为提高了各监测点的预测精度;最后选取阿干矿区2020—2023年最严重沉降区域的多个点(CP0001、CP0007和CP0009)为例进行了研究。试验结果表明,基于小波优化组合模型的预测精度高于传统单一模型GRU/LSTM的预测精度;相较于LSTM-ARMA模型,小波GRU-ARMA优化模型的预测效果更稳定,是一种地表沉降预测的有效思路和方法。 展开更多
关键词 SBAS-InSAR 小波GRU-arma优化模型 地表沉降预测 逐点预测 面域预测
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基于ARMA模型的海洋磁力测量数据小波去噪方法研究
10
作者 罗兵 《经纬天地》 2024年第1期1-5,共5页
海洋磁力测量是指通过安置在海底质子旋进磁力仪来直接测量地磁场,这样在海洋表面和海底同时测量,就可以得到地磁场的垂直梯度。但处理海洋磁力测量数据时不仅需要消耗大量时间,并且分块处理拼图还会导致精确度较低。为了实现对海洋地... 海洋磁力测量是指通过安置在海底质子旋进磁力仪来直接测量地磁场,这样在海洋表面和海底同时测量,就可以得到地磁场的垂直梯度。但处理海洋磁力测量数据时不仅需要消耗大量时间,并且分块处理拼图还会导致精确度较低。为了实现对海洋地质层参数的准确测量,提出基于ARMA模型的海洋磁力测量数据小波去噪方法。构建海洋磁力测量数据的小波降噪和滤波检测模型,通过对海洋磁力测量数据的类型化分类识别,进行多波束的信息分割,实现对海洋磁力测量数据的自动滤波降噪,使得输出数据更清晰、自然。测试结果表明,使用ARMA模型后,输出数据的信噪比较之前提升了33.6632 dB,海洋磁力测量数据去噪效果好。通过ARMA模型对海洋磁力数据进行去噪,有助于达到更精确的海洋磁力测量数据,为研究地磁场及其变化、海洋地质构造、矿产预测和国防建设提供了重要支持。 展开更多
关键词 arma模型 海洋磁力测量数据 小波去噪
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广义时变ARMA模型参数函数的确定方法 被引量：13
11
作者 傅惠民 王治华 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2004年第6期636-641,共6页
提出一种确定广义时变ARMA模型参数函数的方法。该方法首先求得时间序列的均值函数和方差函数 ,并将广义时变ARMA模型转化为时变ARMA模型 ,然后通过样本周期图和多点平均方法得到时变参数的函数形式 ,再分别采用最小二乘法和极大似然法... 提出一种确定广义时变ARMA模型参数函数的方法。该方法首先求得时间序列的均值函数和方差函数 ,并将广义时变ARMA模型转化为时变ARMA模型 ,然后通过样本周期图和多点平均方法得到时变参数的函数形式 ,再分别采用最小二乘法和极大似然法确定其中的待定参数。从而将一个复杂的时变问题转变为相对简单的时不变问题进行处理。 展开更多
关键词 时间序列 非平稳序列 均值函数 方差函数 时变参数 时变arma模型 广义时变arma模型
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基于时间序列ARMA模型的拱桥施工变形预测
12
作者 张杰 李庆龄 《四川水泥》 2024年第3期263-265,270,共4页
为了促进时间序列分析方法在桥梁施工监测中的应用,利用时间序列ARMA模型对某特大桥主桥施工监控过程中主拱肋控制点变形数据进行分析,预测了后续主拱肋施工阶段的变形情况,并与实测数据进行比较。结果表明,时间序列ARMA模型在桥梁施工... 为了促进时间序列分析方法在桥梁施工监测中的应用,利用时间序列ARMA模型对某特大桥主桥施工监控过程中主拱肋控制点变形数据进行分析,预测了后续主拱肋施工阶段的变形情况,并与实测数据进行比较。结果表明,时间序列ARMA模型在桥梁施工中预测拱肋变形具有较高的精度和可靠性,为桥梁施工的控制和监测提供了有效的手段。该研究成果说明时间序列分析方法可大大地改善参数的估计精度,提高模型的预测效果。 展开更多
关键词 施工监控 时间序列分析 arma模型 参数估计 变形预测
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基于ARMA模型的隧道变形预测及参数估计分析
13
作者 刘君伟 杨晓辉 《市政技术》 2024年第7期54-60,共7页
以北京市海淀区某地铁站一体化棚户区改造项目为例,运用ARMA模型对高层建筑盖挖逆作法施工过程中邻近既有地铁隧道变形进行预测。以既有地铁隧道沉降实时监测数据为原始数据集,对原始数据集进行适当插补处理后,通过极大似然估计法对模... 以北京市海淀区某地铁站一体化棚户区改造项目为例,运用ARMA模型对高层建筑盖挖逆作法施工过程中邻近既有地铁隧道变形进行预测。以既有地铁隧道沉降实时监测数据为原始数据集,对原始数据集进行适当插补处理后,通过极大似然估计法对模型进行参数估计,给出了模型关键参数,构建了合理的预测模型。将模型预测结果与实测数据进行对比,显示预测结果与实测数据变化趋势高度吻合,充分验证了预测模型的可行性、有效性与稳定性。 展开更多
关键词 地铁隧道 arma模型 变形预测 时间序列
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改进的灰色模型与ARMA模型的股指预测 被引量：12
14
作者 吴朝阳 《智能系统学报》 2010年第3期277-281,共5页
当前基于灰色GM(1,1)模型和ARMA模型的组合模型GM-ARMA模型存在着2点不足:一是由于GM(1,1)模型不是最优的,导致了GM-ARMA模型也不是最优的;二是GM-ARMA模型并没有恰当地结合2个子模型,这也导致了GM-ARMA模型不是最优的.为此,首先引入数... 当前基于灰色GM(1,1)模型和ARMA模型的组合模型GM-ARMA模型存在着2点不足:一是由于GM(1,1)模型不是最优的,导致了GM-ARMA模型也不是最优的;二是GM-ARMA模型并没有恰当地结合2个子模型,这也导致了GM-ARMA模型不是最优的.为此,首先引入数据维度参数和白化背景值的系数2个参数来改进GM(1,1)模型,然后同时优化ARMA模型中的P、Q2个参数来改进GM-ARMA模型,称新的模型为RevisedGM-ARMA(RGM-ARMA)模型.实例证明RGM-ARMA的误差小于ARIMA和GM-ARMA模型,并且为组合模型的建立提供了新的思路. 展开更多
关键词 灰色模型 GM(1 1)模型 arma模型 GM-arma模型 股指预测
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基于GM-ARMA组合模型的全球年平均气温预测 被引量：4
15
作者 倪淑娜 唐波 蔡家辉 《中国新技术新产品》 2008年第12期9-10,共2页
针对全球年平均气温历史数据既有趋势性又有波动性的特点,提出用灰色系统理论与时间序列分析相结合的方法建立GM-ARMA组合模型来预测全球年平均气温。基于这个模型采用等维递补的预测方法预测出了过去十年内的全球年平均气温,通过与实... 针对全球年平均气温历史数据既有趋势性又有波动性的特点,提出用灰色系统理论与时间序列分析相结合的方法建立GM-ARMA组合模型来预测全球年平均气温。基于这个模型采用等维递补的预测方法预测出了过去十年内的全球年平均气温,通过与实际数据相比较发现该模型具有较高的预测精度。最后采用该组合模型预测出了未来十年内的全球年平均气温。 展开更多
关键词 全球年平均气温 GM(1 1) arma GM—arma 残差修正 等维递补
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中国物流业景气指数预测——基于ARMA模型
16
作者 刘洪佐 《中国储运》 2024年第2期73-74,共2页
中国物流业景气指数(LPI)是2013年3月5日由中国物流信息中心和中国物流与采购联合会发布的一项指数,它的调查采用PPS(容量比例概率抽样法)抽样方法,按照各个物流行业对物流业主营业务收入的贡献度,确定这些行业各自的样本数。通过对新... 中国物流业景气指数(LPI)是2013年3月5日由中国物流信息中心和中国物流与采购联合会发布的一项指数,它的调查采用PPS(容量比例概率抽样法)抽样方法,按照各个物流行业对物流业主营业务收入的贡献度,确定这些行业各自的样本数。通过对新订单、业务总量、设备利用率、库存周转次数、从业人员这五项指数进行加权,合成一个合成指数,再将其与新订单、业务总量、设备利用率、库存周转次数、从业人员等12个分项指数一起构成中国物流业景气指数。LPI从总体上反映了我国物流业经济发展的变化情况,它以50%为分界点来区分经济的强弱,物流业经济在LPI> 50%时扩张,在LPI <50%时收缩。 展开更多
关键词 业务总量 设备利用率 主营业务收入 中国物流信息 arma模型 物流业 物流行业 合成指数
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小波变换和GM-ARMA组合模型的股指预测 被引量：7
17
作者 吴朝阳 《智能系统学报》 2011年第3期279-282,共4页
当前在利用小波分解和其他模型建立组合模型的过程中,对小波基方程的选择和分解层数并没有一个标准,基本上是通过经验和一些实验来决定这2个因素;而且很多利用小波分解建立的组合模型并不考虑模型之间相互的影响,对各个子模型的参数估... 当前在利用小波分解和其他模型建立组合模型的过程中,对小波基方程的选择和分解层数并没有一个标准,基本上是通过经验和一些实验来决定这2个因素;而且很多利用小波分解建立的组合模型并不考虑模型之间相互的影响,对各个子模型的参数估计采取各自独立的估计,从而导致预测结果不是最优.为此,提出了先对小波基方程和分解层数这2个特征进行参数化,然后定量地对所有子模型的特征参数进行统一、综合的评估,以达到建立最佳组合模型的目的.由于该组合模型是由小波分解、灰色模型和ARMA模型组合而成的,因此称为WGM-ARMA模型.股指预测的实例验证了WGM-ARMA模型大幅度地降低了预测误差,说明了该组合模型的有效性、实用性和可行性. 展开更多
关键词 小波分解 灰色模型 arma模型 GM—arma模型 股指预测
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基于SAX-ARMA模型混合模型的企业排污用电监测
18
作者 侯天玉 敬如雪 张凌薇 《电力系统装备》 2024年第1期163-167,共5页
随着社会的快速发展和工业化进程的加速,环境污染问题日益凸显,加强环境监管与治理成为刻不容缓的任务。为了有效地控制企业排污,提高环境质量,利用电力数据易获取、数据量大等特点,通过多种算法研究,使得企业排污用电预测更精准,实现... 随着社会的快速发展和工业化进程的加速,环境污染问题日益凸显,加强环境监管与治理成为刻不容缓的任务。为了有效地控制企业排污,提高环境质量,利用电力数据易获取、数据量大等特点,通过多种算法研究,使得企业排污用电预测更精准,实现企业排污用电的精确监测。文章旨在利用企业排污用电数据,结合ARMA算法和SAX算法的优势,构建SAX-ARMA混合模型,对企业排污用电进行监测预警。实例分析选取特定区域的排污企业用电数据作为研究对象,将预测结果与实际数据进行对比,并与设定的阈值进行对比,展示了该方法在实际应用中的效果和可行性,实现排污企业的短期排污数据预测,从而加强对重点企业污染防治的联防联控。通过对比分析ARMA模型和SAX-ARMA混合模型的预测结果,和模型的评估指标的值,发现SAX-ARMA混合模型比ARMA模型的预测值和真实值的重合程度更高,且SAX-ARMA混合模型的RMSE和MAPE的值比ARMA模型分别低0.151和3.304,综上所述SAX-ARMA混合模型更适合文章的研究内容。 展开更多
关键词 SAX-arma 电力大数据 环保 排污
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基于时变ARMA序列的随机地震动模型 被引量：5
19
作者 曾珂 牛荻涛 《工程抗震与加固改造》 2005年第3期81-86,共6页
在研究结构的随机地震反应时,要用大量的符合场地条件的地震波作为输入。但强震历史记录却不是每个地区都有的,因此根据现有地震波建立符合场地条件的地震动模型具有重要意义。地震动具有很强的随机性和非平稳性,本文使用时变ARMA模型... 在研究结构的随机地震反应时,要用大量的符合场地条件的地震波作为输入。但强震历史记录却不是每个地区都有的,因此根据现有地震波建立符合场地条件的地震动模型具有重要意义。地震动具有很强的随机性和非平稳性,本文使用时变ARMA模型来建立地震动模型。为了使结果更具有普遍性,选用ElCentro波、Northridge波作为原波,分别利用作者编制的WINSIM程序建立了时变ARMA模型,并通过所建模型生成的模拟波与原波的比较,对模型的有效性进行了检验。 展开更多
关键词 地震动模型 arma序列 时变 arma模型 场地条件 随机地震 历史记录 非平稳性 模型生成 地震波 反应时 随机性 普遍性
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基于ARMA-GARCH模型的中证绿色债券指数预测
20
作者 徐智琦 《商业观察》 2024年第17期72-75,82,共5页
文章选取了中证绿色债券指数2018年11月1日至2023年12月29日的日收盘价,通过Eviews10.0建立ARMA-GARCH模型预测其时间序列变化趋势并得出相应的结论,其实证结果表明:ARMA-GARCH模型可以有效地应用于绿色债券市场预测未来走势,其中静态... 文章选取了中证绿色债券指数2018年11月1日至2023年12月29日的日收盘价,通过Eviews10.0建立ARMA-GARCH模型预测其时间序列变化趋势并得出相应的结论,其实证结果表明:ARMA-GARCH模型可以有效地应用于绿色债券市场预测未来走势,其中静态预测结果优于动态预测,未来一定时间内绿色债券指数收盘价总体呈现向上增长趋势。这对投资者降低投资风险、挖掘投资机遇具有重要意义,便于投资者更好地制定投资策略,控制风险,进而获得更高的收益。 展开更多
关键词 绿色债券 arma-GARCH模型 时间序列模型 绿色债券指数
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