原文服务方: 化工学报       
摘要:
在水华防治工作中,水华预测一直都是一个难点,为了解决由于水华生成过程中多种特征因素间的交互影响建模困难,现有的水华预测方法预测结果还不够准确,以及不同影响因素与水华发生的相关性程度的判定等问题,采用多元时间序列分析技术,研究多特征因素的水华预测及因素分析方法,通过对水华生成过程中的特征因素时序建模分析,提出多重潜周期多元自回归模型,给出了基于多元周期平稳时序分析的水华预测以及因素分析结果.采用本文方法及传统方法分别对江苏太湖水华特征因素监测数据进行建模预测,结果表明,基于本文方法的水华特征因素预测结果与实测结果更相符、预测平均误差绝对值更小.
推荐文章
蓝藻生长时变系统非线性动力学分析及水华预测方法
蓝藻
时变系统
水华
非线性动力学
预测
模型
基于多元时序驱动的ELM全流程故障预测及其应用
极限学习机
互信息
故障预测
多元时序
趋势分析
帧间预测模块的静态时序分析
静态时序分析
帧间预测
时序报告
用多元时序分析法预测油水井动态
油井
水井
开发动态
预测模型
时间序列分析
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于多元时序分析的水华预测及因素分析方法
来源期刊 化工学报 学科
关键词 预测 模型 参数估值 水华 时间序列 因素分析
年,卷(期) 2013,(12) 所属期刊栏目 过程系统工程
研究方向 页码范围 4649-4655
页数 7页 分类号 TQ019
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0438-1157.2013.12.056
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 张雪 24 66 5.0 7.0
2 刘载文 北京工商大学计算机与信息工程学院 108 1112 19.0 28.0
3 王立 北京工商大学计算机与信息工程学院 22 64 5.0 6.0
4 华伟 18 119 6.0 10.0
5 吴成瑞 1 6 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (97)
共引文献  (80)
参考文献  (16)
节点文献
引证文献  (6)
同被引文献  (28)
二级引证文献  (29)
1986(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1988(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1994(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2001(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2002(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2003(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2004(11)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(11)
2005(9)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(8)
2006(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2007(11)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(8)
2008(10)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(8)
2009(10)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(10)
2010(19)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(17)
2011(9)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(6)
2012(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2013(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2013(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2015(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2016(4)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(1)
2017(8)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(7)
2018(14)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(13)
2019(4)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(4)
2020(4)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(4)
研究主题发展历程
节点文献
预测
模型
参数估值
水华
时间序列
因素分析
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
化工学报
月刊
0438-1157
11-1946/TQ
大16开
1923-01-01
chi
出版文献量(篇)
11879
总下载数(次)
0
总被引数(次)
117834
论文1v1指导