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已找到 73 条结果

基于GRU神经网络的数据中心能耗预测模型研究CSTPCD
作者：杨丽娜赵鹏王佩哲
发表期刊：电力信息与通信技术 2021年3期
关键词：数据中心能耗预测时间序列数据人工神经网络GRU
摘要：数据中心产生的巨大能耗给经济和环境带来了压力,对能耗进行分析和预测可为其能耗效率的优化提供重要依据.考虑到包括室外天气、内部数据中心CPU负载等影响数据中心能耗的复杂因素,文章提出了基于门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)神经网络的数据中心能耗预测模型.首先,通过对数据中心能耗数据进行分析,提取了与数据中心能耗最强相关的特征,并将这些时序特征数据作为输入进行模型训练.然后,提出一种结合神经网络(Artifi…查看全部>>
黔川桂三省三大需求与经济增长关系的比较研究
作者：赵亮班程农
发表期刊：南昌工程学院学报 2011年4期
关键词：三大需求经济增长比较研究时间序列数据
摘要：利用1990--2009年黔川桂三省各自三大需求与地区生产总值的时间序列数据，运用统计比较与计量比较相结合的研究方法，对三省三大需求与经济增长的关系进行了比较研究．研究结果显示：消费对三省经济增长的推动作用不断降低，但对贵州经济的影响仍较显著；投资已成为三省经济增长的最主要动力；三省经济的增长方式都在向投资驱动型为主的方向转变．另外，出口对三省经济增长的推动作用不明显．
时间序列计量经济模型的平稳性检验北大核心CHSSCDCSSCI
作者：李军孙彦彬
发表期刊：统计与决策 2007年7期
关键词：时间序列数据平稳性检验计量经济模型随机过程上都
摘要：一、平稳随机过程任何时间序列数据都可看成由一个随机过程产生的结果,即随机过程的一个（特殊的）实现,也就是一个样本。如果一个随机过程的均值和方差在时间过程上都是常数。
基于纵向数据的半参数时间变化系数回归模型的系数估计北大核心CHSSCDCSSCI
作者：毛新娜王红
发表期刊：统计与决策 2005年13期
关键词：回归模型时间变化估计时间序列数据截面数据变化趋势个体
摘要：一、引言纵向数据是指对每个个体在不同时间进行观测而得到的由截面和时间序列融合在一起的数据。纵向数据最大的优点就是它将截面数据和时间序列数据结合在一起，更好地分析出个体随时间的变化趋势。本文要研究的是基于纵向数据的半参数时间变化系数回归模型。
基于MODIS/EVI时间序列数据分析冰冻灾害对植被绿叶始期的影响北大核心CSTPCD
作者：夏浩铭杨永国毕远溥
发表期刊：安徽农业科学 2009年23期
关键词：时间序列数据增强型植被指数(EVI)时间序列谐波分析(HANTS)中分辨率成像光谱仪(MODIS)
摘要：在全球气候变化的研究中,植被物候与气候的关系是一个重要的课题,它显示陆地生态系统对全球变化的响应.笔者用2005~2008年1~7月每8 d时间序列的MODIS/EVI数据及其相应的地面数据,运用时间序列谐波分析(HANTS)算法对EVI数据进行去云处理.对处理后的结果,采用动态阈值法获取该区域2005~2008年植被物候(生长始期)及其分布格局,并将冰冻灾害年份跟正常年份植被物候分布格局进行对比,分析冰冻灾害对该地区植被物候的影响.…查看全部>>
多属性决策的时间序列数据转换方法北大核心CHSSCDCSSCI
作者：隰熙蒋艳李臣学
发表期刊：统计与决策 2007年17期
关键词：时间序列数据多属性决策转换方法投资方面决策方法时间问题最优投资经营状况
摘要：关于多属性决策方法在项目投资方面的应用，目前大多数的研究都停留在讨论如何在不同的项目中评选出最优项目，而对于同一项目的最优投资时间问题，考虑得比较少。项目投资后的经营状况通常是按照年度测算，而且，所投资的项目通常要延续若干年，因此，衡量项目效益的数据都将是时间序列数据。怎样把这些时间序列数据转化成所确定方案集的属性值，是采用多属性决策方法计算最优投资时间时所遇到的问题之一。本文在传统多属性决策的思想基础上，选择同一项目在不同时间开始投资时，
预报火山喷发
作者：R.S.J.Sparks高玲（译）魏海泉（校）
发表期刊：世界地震译丛 2005年4期
关键词：火山喷发预报水平岩浆系统地球物理学动力学模型时间序列数据宽频带地震学谱仪技术脱气作用
摘要：预报是火山学的中心目标。近来对火山喷发的高密度监测得到了一系列完整的时间序列数据，使我们对几次即将发生的喷发及时发布了警报。新技术的应用，诸如宽频带地震学、卫星观测地形变、火山气体野外研究中光谱仪技术、特别是计算机计算能力和运算速度的提高，都正在使预报水平不断提高，并且促进了数据传输、数据分析和模拟技术的改进。火山样品的分析研究、实验推演和理论模拟使得对岩浆系统的动态变化认识正在不断深化，同时给出了能解释火山现象的物理结构。在岩浆房系…查看全部>>
针对时间序列的城轨牵引能耗异常分析北大核心CSCDCSTPCD
作者：李熙张立成
发表期刊：北京交通大学学报 2021年5期
关键词：城市轨道交通牵引能耗异常分析时间序列数据符号化近似聚合相似性
摘要：城市轨道交通牵引能耗占系统整体能耗的40％～60％.车载能耗计量装置记录了大量时间序列形式的牵引能耗数据,其能耗模式和异常分析对城市轨道交通节能运营具有重要意义.本文提出一种针对时间序列数据的牵引能耗异常分析方法.首先基于符号化近似聚合方法降低原时间序列维度得到牵引能耗子模式,然后利用K-means聚类实现牵引能耗模式判别,最后基于获得的典型牵引能耗模式及时间序列相似性度量方法,分析牵引能耗时间序列是否存在异常.将该方法应用于北京地铁…查看全部>>
一种支持时间序列数据的CBR检索算法
作者：史忠植尹超叶世伟
发表期刊：智能系统学报 2007年1期
关键词：基于范例的推理时间序列数据相似度比较
摘要：探讨了如何为CBR(基于范例的推理)增加对一种特殊的范例类型--时间序列数据的支持.分析了基于谱分析的时间序列相似度比较算法不适用于CBR检索的缺点,并在此基础上设计了一种综合性能很好的CBR检索算法.思路是把时间序列相似度比较转化成一个卷积问题,并用DFT来简化这个卷积的计算.通过对这种CBR检索算法进行了深入的理论分析和认真的实验,结果证明,提出的算法是一个高效的算法.在这个检索算法的基础上,CBR就能够应用到时序数据的分析推理中,具有广阔的应用前景.
一种面向强波动高噪声电力时序数据的压缩方法CSTPCD
作者：姚悦任林杰池建成徐天一刘许超
发表期刊：电力信息与通信技术 2022年7期
关键词：电力系统时间序列数据数据压缩
摘要：风电和光伏发电已经成为全球重要的清洁电力来源,然而其产生的海量强波动高噪声的电力时序数据为智能配网数据存储和通信传输带来巨大的负担.文章针对风力发电和光伏发电产生的时序数据提出了一种高效的时序数据压缩方法,包括时间戳压缩、浮点数量化算法以及浮点数有损压缩算法.通过在公开数据集与传统压缩算法进行对比实验,验证所提方法能有效对电力时序数据进行压缩,在压缩率、均方误差等性能指标上得到较好的提升.

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