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基于ARMA模型的柴油出厂数据量差预测分析

作者: 来源: 发布时间:2019-10-15 14:32:27

988棋牌    ZHAI  YAO:ZHENDUICHAIYOUHAIYUNCHUCHANGSHUJUJILIANGWUCHAWENTI,JIANGSHIJIANXULIEFENXIFANGFAYINGYONGYUSHUJULIANGCHADEYUCEFENXI,SHIYONGJIYUZUIXIAOXINXIZHIDINGJIEZHUNZEDEYIDONGPINGJUNZIHUIGUIMOXING(ARMA),JIANGQIYINGYONGYUWUCHAYUCE。DUI2015—2017NIANCHAIYOUWUCHASHUJUJINXINGSHIXUFENXI,FAXIANQIWEIFEIPINGWENXULIE,KEYISHIYONGARMAMOXINGJINXINGYUCE。GENJUMOXINGYUCEDEJIEGUOKEDUICHAIYOUJILIANGWUCHAJINXINGYUXIANFANWEIJIANCE,WEIJILIANGSHUJUGUANLITIGONGYIZHONGXINDESILU。

988棋牌    SHIJIANXULIESHIYISHIJIANWEISHUNXUPAILIEBINGSUISHIJIANERBIANHUA,TONGSHIYOUJUYOUYIDINGGUANLIANGUANXIDESHUJUXULIE。SHIJIANXULIEFENXISHIGENJUXIANGLINSHUJUDIANZHIJIANJUYOUXIANGGUANXINGDETEDIAN,JIANLIXIANGYINGDESHUXUEMOXINGLAIDUIGUANCESHUJUJINXINGNIHE,BINGSHIXIANXIANGGUANXINXIDEYOUXIAOYUCE[1]。SHIJIANXULIEFENXITONGCHANGZAIJINGJILINGYUYINGYONGJIAOWEIGUANGFAN。WENZHANGSHITUCAIYONGZHEIYIFANGFADUIZHONGGUOSHIHUASHANGHAISHIYOUHUAGONGGUFENYOUXIANGONGSI(YIXIAJIANCHENGSHANGHAISHIHUA)HAIYUNMATOUCHUCHANGSHUJUDEJILIANGWUCHAJINXINGYUCE,WEIJILIANGSHUJUGUANLITIGONGJUECEYIJU。SHANGHAISHIHUADECHAIYOUHAIYUNCHUCHANGTONGGUOJILIANGLIULIANGJIJINXINGJIESUAN,DANSHIJILIANGSHUJUHESHANGJIANLIANGZHIJIANCUNZAIZHESUIJIWUCHA,BINGQIESUIZHEJIJIEBIANHUACUNZAIZHOUQIXINGTEDIAN。WEIFANGBIANGUANLI,XUYAOZHIDAOGAIWUCHADEQUSHIFANWEI,YIBIANNENGGOUJISHIFAXIANYICHANGQINGKUANG,YINCINICAIYONGSHIJIANXULIEFENXIFANGFALAIJINXINGFENXIJIANMO,ZHEILIJIANGCAIYONGYIDONGPINGJUNZIHUIGUIMOXING(ARMA)DUIWUCHASHUJUJINXINGYUCEFENXI。ARMAMOXINGSHIYIZHONGZHUANMENCHULIYIWEISHIJIANXULIESHUJUDEMOXING,KEWEICHAIYOUCHUCHANGJILIANGWUCHAGUILVXINGFENXITIGONGYIZHONGXINSILU。

    1 基本原理与方法
    时间序列分析方法最初只有自回归模型(AR)用于市场变化规律的预测,在此基础上数学家瓦格儿又提出了滑动平均模型(MA)和移动平均自回归模型(ARMA),这3个模型奠定了时间序列分析理论的基础。ARMA模型主要应用于对一维、方差稳定的平稳时间序列分析,认为时间序列当前观测项的值可以表示为其之前的p项观测值及q项随机误差的线性组合,即满足式(1),为移动平均自回归模型,并记作ARMA(p,q)模型[2]。

    YIDONGPINGJUNZIHUIGUIMOXINGDESHUXUEBIAODAXINGSHIWEI:

 

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988棋牌    SHIZHONG:φ1WEIZIHUIGUIYINZI,θ1WEIHUADONGPINGJUNYINZI,{ε1}WEIBAIZAOSHENGXULIE。

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    ZHEIJIUSHIpJIEZIHUIGUIqJIEYIDONGPINGJUNMOXING,JIWEIARMA(p,q)。DANGp=0SHIWEICHUNHUADONGPINGJUNMOXING,JIWEIMA(q);DANGq=0SHIWEICHUNZIHUIGUIMOXING,JIWEIAR(p);DANGp=q=0SHI,ZEMOXINGBIAOSHIWEIXt=εt,CISHI,GAIXULIEWEIBAIZAOSHENGXULIE[3]。

    2 模型应用
    ARMA模型建模过程主要包括数据预处理、阶数选取、参数估计和模型检验4个步骤。
    (1)数据预处理:使用ARMA模型需要对数据进行预处理,主要包括异常数据剔除和序列平稳性检验。序列平稳性可以通过时序图初步判断,然后通过计算样本数据的自相关函数与偏相关函数等判断。如果自相关图是截尾或者拖尾,则可以判断数据适用ARMA模型。如果样本数据非平稳,则可通过差分法处理进行非平稳序列建模。
    (2)阶数选取:确定模型的阶数,即p和q值。可以通过自相关图选择相应的阶数进行拟合,也可以采用AIC准则进行判断。
    (3)参数估计:确定自回归因子和移动平均因子的值。参数估计主要包括最小二乘法和极大似然估计等,文章拟采用极大似然估计,使用Eviews软件进行数据计算。
    (4)模型检验:模型检验的方法主要包括卡方检验和实测检验法。卡方检验的基本思路是,在相应的显著性水平下检验模型的残差序列是否为白噪声序列;实测检验法是将模型预测值与实测数据进行比对,计算相应的误差,从而进一步修改完善模型[4]。

    3 实例分析
988棋牌     由于柴油海运出厂并非每天都有,因此数据不可能严格连续,为了更好地分析时间序列方法在误差数据中的预测[5],选取2015—2017年误差实测月平均数据作为样本数据,根据直观法剔除明显的异常数据后得到误差数据时间序列{Xt},剔除异常值后的柴油计量数据误差值时序图见图1。序列自相关和偏自相关情况见图2。

 

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    ZONGHEFENXIXULIESHIXUTU、ZIXIANGGUANTU,PANDINGGAIXULIEWEIFEIPINGWENXULIE,KEYIKAOLVSHIYONGCHAFENFADUIXULIEJINXINGCHULI。YIJIECHAFENHOUDEXULIESHIXU(y)、YIJIECHAFENXULIEZIXIANGGUAN(ACF)HEYIJIEDUANCHAFENXULIEPIANZIXIANGGUAN(PACF)QINGKUANGJIANTU3~5。

 

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    YOUTU4~5KEZHI:GAIXULIEWEIRAO0DIANSHANGXIABODONG,QIEYANGBENZIXIANGGUANHEPIANZIXIANGGUANYINZIHENKUAILUORUSUIJIQUJIAN,SHUOMINGYIJIECHAFENHOUDEXULIECHENGXIANPINGWENXING,KEYIDUIQIJIANLIARMAMOXING。YOUTU5KEJIAN,XULIEDEYANGBENZIXIANGGUANYINZIZAIk=3CHUXIANZHUBUWEI0,BIAOXIANWEITUOWEIXING,YINCIKEYIKAOLVq=3;PIANZIXIANGGUANYINZIBIAOXIANWEIYIJIEJIEWEIXING,YINCIKEYIKAOLVQUp=1。YOUYUDUIYUANSHULIEJINXINGLEYIJIECHAFEN,YINCIZUIZHONGKEYIJIANLIARIMA(1,1,3)MOXING。MOXINGCANSHUGUJIJIEGUOJIANBIAO1。

 

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    GENJUPIANZIXIANGGUANTUDE1JIEJIEWEIXING,KEYICHANGSHISHIYONGAR(1)MOXINGJINXINGNIHE,SHIYONGJIDASIRANGUJIFANGFAQUEDINGMOXINGKOUJINGWEI:

 

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988棋牌    CANSHUGUJIWANCHENGHOU,WEILEYANZHENGARIMA(1,1,3)MOXINGSHIFOUFUHEYIYI,YUNYONGBAIZAOSHENGJIANYANFADUICANCHAXULIEJINXINGJIANYAN。TONGGUODUICANCHAXULIEDEJIANYANHOU,FAXIANGAIMOXINGSHIHESHIDE,YINCIKEYIDUICIJINXINGDUANQIYUCE。YUCEJIEGUOJIANBIAO2,NIHEYUCEJIANTU6。

 

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    4  结论
    (1)根据误差数据的时序图分析,发现该序列为非白噪声、非平稳序列,在对其数列进行差分后满足ARMA模型的建模要求。
    (2)通过AIC定阶准则选取了ARMA(1,3)模型作为最终的拟合模型对数据进行分析,最终使用极大似然估计的方法确定了模型的拟合方程。
    (3)通过小样本时间序列的预测分析,运用ARMA模型对误差数据进行建模,得到具体的分析方程,可以预测短期的误差值,在实际的计量数据管理中,可以提供甄别异常值的理论依据,具有较高的实用价值。
    (4)模型优点:通过对油品出厂计量数据误差进行分析,建立了相应的ARMA(p,q)模型,从预测的静态图上看,此种方法可以模拟数据的走势,具有一定的参考意义,可以对异常数据进行准确的判断。
988棋牌     (5)模型缺点:在数据处理上,由于这些数据本身具有一定的随机性,规律性较弱,采用单一的模型处理时会存在较大的误差,所以对于预测的具体数值精度较低,只能提供大概率的置信区间供参考。

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