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摘要:
时间序列预测模型是基于与预测对象历史数据相关的趋势、规律以及数据间外部联系而建立的数学算法模型,一般分为短周期预测和中长周期预测,预测模型是数据挖掘算法的一个分支,预测模型只是将预测对象原有的一些内在规律及与之相关的数据间的外部联系用数学算法加以发掘分析,而对于一些随机的即缺乏内在规律的或者关联性较弱的数据,现有预测模型一般难以达到理想的效果。本文详细介绍了时间序列预测模型预测理论及其约束,然后介绍该预测模型在炼油企业瓦斯气柜负荷预测中的实际应用,对生产进行预测及指导。
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AR(p)模型
状态向量
卡尔曼滤波算法
预测分析
时间序列预测模型研究简介
时间序列
模型
应用
煤矿瓦斯浓度时间序列的分形特性研究
煤矿瓦斯浓度
分形维数
赫斯特维数
重标极差分析
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 时间序列数学预测模型在瓦斯气柜负荷的应用
来源期刊 计算机与应用化学 学科 化学
关键词 时间序列 预测 负荷 模型
年,卷(期) 2013,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 921-924
页数 4页 分类号 TP319|O6|TB24
字数 3942字 语种 中文
DOI 10.11719/com.app.chem20130822
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李军海 中国石油化工股份有限公司茂名分公司信息中心 3 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
时间序列
预测
负荷
模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与应用化学
双月刊
1001-4160
11-3763/TP
大16开
北京中关村北二街2条1号
82-500
1984
chi
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5704
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10
总被引数(次)
27612
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