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官晨 《华北航天工业学院学报》2011,(5):16-19
应用差分自回归滑动平均模型(ARIMA)模型对西藏拉萨地区1969年至2009年的年降水量资料进行建模分析。建立的模型通过了参数的显著性检验和模型的显著性检验。模型的实证分析表明在短期内模型具有较高的预测精度,ARIMA模型可以较好的应用于降水量的预测,对相关部门采取措施应对自然灾害提供了理论支持。 相似文献
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杨树成 《华北航天工业学院学报》2006,(5)
上证国债指数2003年2月24日至2005年7月14日日收盘时间序列经一阶差分后是平稳序列,利用一阶差分序列建立的ARIMA模型存在自回归条件异方差,在ARIMA模型基础上建立的GARCH(1,1)模型、ARCH(1,1)-M模型、TA.RCH(1,1)模型,模型系数检验、标准化残差检验及自回归条件异方差检验都非常理想。由于一阶差分代表收益,利用GARCH(1,1)模型可以对上证国债指数日收益的波动性以及波动性的不对称性,即均值和方差进行准确地预测,同时按差分的定义可将GARcH(1,1)模型转化为预测下一交易日收盘的预测模型。 相似文献
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国债指数GARCH模型实证研究 总被引:1,自引:0,他引:1
杨树成 《北华航天工业学院学报》2006,16(5):45-49
上证国债指数2003年2月24日至2005年7月14日日收盘时间序列经一阶差分后是平稳序列,利用一阶差分序列建立的ARIMA模型存在自回归条件异方差,在ARIMA模型基础上建立的GARCH(1,1)模型、ARCH(1,1)-M模型、TARCH(1,1)模型,模型系数检验、标准化残差检验及自回归条件异方差检验都非常理想.由于一阶差分代表收益,利用GARCH(1,1)模型可以对上证国债指数日收益的波动性以及波动性的不对称性,即均值和方差进行准确地预测,同时按差分的定义可将GARCH(1,1)模型转化为预测下一交易日收盘的预测模型. 相似文献
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针对无线蜂窝系统下行链路信道SINR预测方法存在的只能对单一信道参数场景进行一步预测、预测误差较大等不足,根据信道参数变化场景下SINR序列相关性的变化,对长短期记忆网络(LSTM)和前馈神经网络(FNN)进行结构化组合,提出一种基于LSTM-FNN预测模型的SINR预测方法,并通过预训练-全局训练策略和迭代调优策略对组合网络进行较好地训练。仿真实验表明,LSTM-FNN模型相比于传统的自回归积分滑动平均模型(ARIMA)和单一FNN、LSTM网络,在信道参数变化场景下具有更好的SINR预测性能,且时间复杂度的增加在可接受范围内。 相似文献
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非线性时间序列在卫星通信网络数据预测中的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
卫星通信网络数据预测在卫星通信系统中起着重要的作用,是系统建模的主要研究内容之一。由于卫星通信网络数据的非平稳性和不可预知因素的影响,决定了应采用非线性时间序列建模方法来分析、预测。在分析通信网络数据的基础上,建立卫星通信网络数据的ARIMA模型,在确定预测模型的阶和进行参数估计后,给出不同预测步数条件下的通信网络数据流量的预测,并进行了仿真对比实验。仿真结果表明,该模型在预测步数较小的情况下,预测误差在4%左右,具有良好的预测精度,为卫星通信网络数据流量的预测、异常检测和网络负载预测的应用奠定了坚实的基础。 相似文献
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应用HP滤波的卫星遥测数据预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
《航天器工程》2021,30(4)
卫星遥测数据预测分析在故障预警中发挥着重要作用。文章将用于时间序列分析的HP (Hodrick-Prescott)滤波引入到遥测数据分析领域中,提出了基于HP滤波分解的卫星遥测数据预测方法,并设计了在轨应用的系统方案。利用HP滤波将遥测数据的时间序列分解成趋势成分和波动成分,并根据各项特点分别使用多元自回归和季节型单整自回归移动平均(ARIMA)模型进行预测,然后叠加趋势成分和波动成分各自的预测值,得到最终组合预测结果。该预测方法可以有效降低由趋势性、波动性等因素相互影响产生的误差,提高预测精度,其系统方案可在卫星监视、故障诊断和预警中实际应用。利用预测方法对某卫星行波管阳压遥测数据进行分析,验证了预测方法的正确性和有效性,在半年时间内的预测结果的相对误差小于0.04%。 相似文献
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文章利用一组二级轻气炮发射2017-T4 铝质球形弹丸撞击6061-T6单层铝板的地面试验数据,通过选择适当的函数模型,采用多元函数拟合的方法,得到了碎片云前端速度与靶板厚度、弹丸直径和弹丸速度关系的三元二阶多项式模型。再用另外一组数据对该模型进行检验,验证了其对碎片云前端速度具有较好的预测效果。将以上两组数据同样用于建立“无量纲化”模型进行碎片云前端速度预测,并与前述多项式模型的预测结果进行比较发现,该多项式模型预测的方均根误差及平均相对误差均明显优于“无量纲化”模型。该多项式模型可用于预测空间碎片撞击航天器产生的碎片云的前端速度,有助于航天器的空间碎片防护设计。 相似文献
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发现参数间的关联规则对预测航天器系统状态和改进航天器系统设计都有着重要的意义。如何发现参数间的关联规则是航天测控数据分析中的一个难点问题。针对该问题,在概述小波分析和分类回归树基本原理的基础上,提出了一种基于分类回归树的分析方法。该方法首先采用小波分析技术对参数数据进行去噪声处理,然后用随机采样的方法把数据分为训练数据集和检验数据集两部分,再构建一个分类回归树模型并用训练数据集训练该模型,随后用检验数据集对该模型进行检验,在对检验结果好坏进行评价并确认获得较好结果的基础上,对分类回归树模型进行解析,并最终得出参数间的关联规则。最后运用仿真数据对上述方法进行了实例验证,结果表明该方法能较好地分析出参数间的关联规则。 相似文献
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电离层杂波的精确预测对提升高频地波雷达的目标探测性能具有重要推动作用。为此,提出了一种基于改进人工兔子算法优化门控循环单元 (Opposite Artificial Rabbits Optimization optimized Gated Recurrent Unit, OARO-GRU)网络的电离层杂波短期预测模型。首先,依据高频地波雷达接收到的电离层杂波具有混沌特性这一先验知识,通过相空间重构技术构造GRU网络的输入和输出样本集;然后,融入反向学习和柯西变异两种改进策略用于改善标准ARO的寻优能力,并将其用于执行GRU网络的包含隐层节点个数、初始学习速率和最大迭代次数在内的三个超参数值的优选;最后,重新训练优化后的GRU网络,输入测试样本集进行测试,并依据给定的评价指标评估模型。实测结果表明:相较于其他7种对照模型,所提出的OARO-GRU网络预测模型在预测精度和可靠性上均具有明显的优越性,为有效改善高频地波雷达的目标探测性能提供了一种新的思路与方法。 相似文献
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Space systems are essential to the global economy and security. The possibility of disruptions arising from competition between the United States and China through the testing and deployment of weapons in space has led to concerns over an incipient space arms race that would threaten satellites, leading to international calls for a space arms control treaty. The paper presents a rationalist theory analysis on the lack of progress in establishing such a treaty, identifying the United States' position of primacy in the global order and its preeminence in space as a primary cause. 相似文献
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采用分块反步设计思想,结合输入状态稳定性理论,获得了一种具有鲁棒性能的 飞行器姿态稳定控制方案。该方案可自然地处理姿态耦合问题,实现半全局姿态稳定控制, 并对外部扰动具有鲁棒性,可直接应用在燃气动力的情况。对某空间飞行器的姿态控制系统 进行了数值仿真,仿真结果验证了该方法的有效性。 相似文献