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[期刊] 工业工程与管理
[作者]
鄢伟安 付晟 刘卫东 秦斌 韩林翀
光伏中期输出功率的准确预测可以为光伏系统的运维决策、能源招标、并网消纳等问题提供重要依据。为提高预测精度，提出了一种结合局部加权回归的周期趋势分解（seasonal-trend decomposition procedure based on loess， STL)、经验模态分解(empirical modal decomposition， EMD)、麻雀搜索算法（sparrow search algorithm， SSA）和长短期记忆神经网络（long short-term memory neural network， LSTM）的光伏中期输出功率预测模型。首先，对收集到的光伏功率历史监测数据进行数据预处理；然后，利用STL将监测的数据分解成趋势项、周期项和余项；利用经验模态分解，将余项分解得到不同特征尺度的本征模态分量（intrinsic mode functions， IMFs）和残差（residuals， RES）；通过相关性分析得到对光伏输出功率影响较大的环境影响因素，并使用麻雀搜索算法对长短期记忆神经网络进行超参数寻优，对各项分解后的数据集进行预测；叠加各个分量数据集预测结果得到光伏中期输出功率预测结果。最后，通过实例分析，将所提出的STL-EMD-SSA-LSTM模型与其它模型进行比较，结果表明，所提模型预测精度最高，验证了所提模型可有效应用于光伏中期输出功率预测。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
张浩彬 薛丽丹 陈光慧
本文以地表水氨氮因子作为水质分析的研究对象,将系统降噪方法(Seasonal-HybridExtreme Studentized Deviate test,S-H-ESD)、经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法和多模态输入长短期记忆模型(Multi-Modal Long Short-Term Memory,Multi-Modal-LSTM)相结合,构建了一个多尺度模态组合预测模型,EMD-Multi-ModalLSTM。在模型构建过程中,首先通过S-H-ESD算法对原始波动数据进行系统性降噪;其次,对降噪后的序列采用EMD分解为不同特征尺度的本征模态分量(IMF)和一个趋势项。在此基础上,对各分量再分别结合其他相关的序列信息,单独构建Multi-Modal-LSTM模型,并进一步通过集成各预测分量获得整体氨氮序列预测值。以珠三角地区两种不同水质断面氨氮浓度为例进行实证分析,结果表明本文方法相比于传统机器学习算法及深度学习算法具有更高的模型预测精度,且对数据波动较大的氨氮序列及高浓度时刻预测效果提升明显,预测性能更加稳定。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
钟亚茜 徐学林 闵淑辉
按《JJF1059-1999测量不确定度评定与表示》规定的方式,依据往复式内燃机输出功率的测量方法,对影响内燃机输出功率测量结果不确定度的因素及其累积效应逐一进行分量评定、计算合成标准不确定度、评定扩展不确定,旨在提高内燃机输出功率测量结果的质量.
关键词：
内燃机 功率 包含因子 测量不确定度
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴建生 汪灵枝 周优军
本文利用奇异谱分析和均生函数方法,对原始序列重构延拓作为自变量,原始序列作为因变量,建立偏最小二乘回归预测模型,并与主成分最小二乘回归预测模型比较分析。实例结果表明,该方法具有预测精度高、稳定好的特点。
关键词：
奇异谱 均生函数 偏最小二乘回归
[期刊] 工业技术经济
[作者]
安文 刘萌 田泽
项目后评价对提高投资决策水平和保障项目综合效益意义重大。科学、客观地评价光伏电站项目成果,可使光伏电站项目管理更加规范化、程序化。随着光伏电站运营中可能出现问题的增多,对光伏电站项目后评价的需求也日益增长。本文选取具有代表性的射阳光伏电站项目,在构建光伏电站项目后评价指标体系基础上,运用层次分析法和模糊综合评价模型,从建设过程、运营效果、环境影响和可持续性等方面进行了后评价研究。最后,提出促进光伏电站建设与发展的对策建议。
[期刊] 统计与决策
[作者]
白朝阳 宋林杰 李晓琳
文章考虑到企业实际物料数据时间序列数据非平稳、非线性的特征,提出了基于经验模态分解及最小二乘支持向量机回归的组合预测模型。运用经验模态分解(EMD)方法将非平稳时间序列分解为一系列的本征模函数(imf)和一个残差项(res),挖掘出更多的信息,再使用最小二乘支持向量机回归(LSSVR)模型并结合粒子群算法(PSO)进行组合预测。实证结果表明,组合预测可以高效预测非平稳物料需求时间序列,且预测精度较高。
[期刊] 技术经济
[作者]
张承钊 潘和平
运用经验模态分解(EMD)、人工神经网络(ANN)和时间序列,基于分解—重构—集成的思想,构建了一个组合预测模型。在模型的构建过程中,提出了对股票指数序列进行逐日前向滚动EMD分解的思路,将分解后的本征模函数(IMF)分量输入神经网络进行组合预测。运用上述基于前向滚动EMD模型分析沪深300指数和澳大利亚指数的波动特点和走势。结果显示:前向滚动EMD模型比ARIMA模型、GARCH模型和BP神经网络模型具有更高的预测精度。
[期刊] 物流技术
[作者]
张旭宁
针对铁路商品汽车月度运量时间序列呈现非平稳、季节性波动等特征，结合经验模态分解（EMD）方法建立了一种新的SARIMA时间序列预测模型。首先利用EMD将时间序列分解成多个相互独立且相互平稳的分量。然后分别对各个分量建立相对应的SARIMA时间序列模型，去除噪声分量。最后进行数据重构，将重构后的数据再进行SARIMA建模，以实现铁路商品汽车月度运量预测。预测结果显示，建立的EMD-SARIMA模型有着很高的预测精度，能够学习获取时间序列铁路商品汽车月度运量的成长过程及发展趋势，挖掘其周期性变化规律，为解决铁路商品汽车物流高质量发展过程中面临的问题起到重要的参考作用。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
彭建良 丁怡越 左晓琴
公路物流运价指数是以公路物流运价为基础的先行指标,可对公路运输业以及我国宏观经济产生较强的预警功能。为准确掌握公路物流市场动态以及运价指数未来走势,本文选取了2016年1月以来公路物流运价周指数数据,分别构建了ARIMA模型、LSTM深度神经网络模型以及ARIMA-Adam-LSTM混合模型对中国公路物流运价指数进行预测。预测结果显示:短期内运价指数将保持平稳走势,而后期市场将逐渐进入淡季,运价指数总体可能会出现小幅震荡回调;基于ARIMA-Adam-LSTM混合模型预测准确度更高,可为公路物流运价指数预测提供新的科学方法。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
方晓萍 陈秀銮 褚琦 成佳祺 陈赛昭
本文以长江经济带100个地级及以上城市的空气质量指数(AQI)为研究对象,选取了六大污染物和11个影响空气质量指数的气象因子作为影响因素。针对空气质量相关数据的特性,将粒子群算法和万有引力算法结合的混合算法(PSOGSA)与长短期记忆(LSTM)神经网络进行组合,建立PSOGSA-LSTM组合预测模型,对模型的预测精度进行了三个方面的检验,并与传统的LSTM模型的预测结果进行比较,最后将其应用于长江经济带100个城市未来7天的空气质量指数预测。研究结果表明,PSOGSA-LSTM模型相比传统的LSTM模型具有更高的预测精度和较强的稳定性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
次必聪 张品一
对金融时间序列的精准预测是经济政策制定者以及投资者关注的重点。文章选用道琼斯工业指数、上海证券综合指数以及伦敦金价格指数作为金融时间序列的代表，以非线性组合的方式，构造了一种新的ARIMA-LSTM组合模型，对三种金融时间序列进行预测，并将ARIMA模型、LSTM模型和线性组合模型作为对照模型，比较不同模型预测的准确性。实证结果表明，所构建的非线性组合预测模型较对照组的单一预测模型和线性组合预测模型均存在普遍的优势。在短期、中期和长期三个预测区间内，非线性组合模型相较于对照组模型的优势随着预测区间的变长而扩大。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周章元 何小灵
为了提高金融时序预测的准确性及泛化性，文章提出了基于主成分分析法和注意力机制来优化长短时记忆模型（PCA-Attention-LSTM）的消费行业板块指数预测方法。首先对指数日常数据生成技术指标，然后通过主成分分析法提取重要特征，根据长短时记忆神经网络（LSTM）学习输入特征的内部变化规律，并利用注意力机制计算LSTM隐层状态的不同权重，最后结合注意力权重和LSTM神经网络进行指数预测。结果表明，优化后的LSTM模型对消费行业板块指数走势具有较强的预测能力。此外，在预测方法的基础上引入了股票的异同移动平均线和均线指标，提供了一种每日轮动自动捕捉交易点的短频量化交易策略。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
唐晓灵 刘嘉敏
在对BP神经网络、LSTM网络和PSO-LSTM模型在碳排放预测方面进行对比选优的基础上，通过训练好的PSO-LSTM模型在低碳、基准、高碳3种情景下，分别对建筑碳排放峰值进行预测。结果表明，低碳、基准、高碳3种情景的建筑碳排放峰值分别为226 774.56万吨、239 738.11万吨和253 379.47万吨；达峰时间分别为2029年、2032年和2033年。可见，在当前社会发展状况下，仍难在2030年前实现建筑领域的碳达峰，还需采取相应的低碳措施来推进目标的实现。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
郭宇辰 加鹤萍 余涛 刘敦楠
对碳价波动的特征进行分析，说明碳价预测的意义；然后，基于卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）与长短期记忆网络（long short-term memory, LSTM）提出一种CNN-LSTM组合模型的碳价预测方法，充分考虑碳价的时序特性，通过改善相关模型，从时序数据中提取特征的能力从而提高预测准确性；最后，通过欧洲能源交易所及我国广州碳市场的碳价实例验证，将CNN-LSTM模型的预测结果与其他常用预测模型对比，结果表明CNN-LSTM模型在碳价预测中具有更高的预测准确性。
[期刊] 财会通讯
[作者]
刘雪琴 王建明 陈红喜 袁瑜
本文基于我国太阳能光伏产业上市公司的财务报告数据,运用DEA方法对28家光伏企业2010-2012年期间的经营绩效进行了评价分析。结果表明:大多数光伏企业没有处在有效生产前沿面上,主要是因为企业没有处于纯技术效率完全有效状态和规模最优位置。纵向看2012年处于规模报酬递减企业的比例高于2010年,是由于光伏产品趋于同质化及受国外市场变动造成的产能过剩问题。
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