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智能優(yōu)化算法 ? ? ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測 ? ? ? 雷達通信 ? ? ?無線傳感器 ? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理 ? ? ? ? ? ? ?圖像處理 ? ? ? ? ? ? ? 路徑規(guī)劃 ? ? ? 元胞自動機 ? ? ? ?無人機

?? 內(nèi)容介紹

時間序列分析是一種用于預測未來趨勢和模式的統(tǒng)計方法。它在許多領(lǐng)域中都有廣泛的應(yīng)用，包括經(jīng)濟學、金融學、氣象學和市場研究等。其中，ARIMA模型是一種常用的時間序列預測模型，它結(jié)合了自回歸（AR）和移動平均（MA）的特性，通過對時間序列數(shù)據(jù)的差分運算來建立模型。

ARIMA模型的核心思想是將時間序列的趨勢和季節(jié)性因素進行分解，然后建立一個能夠捕捉這些因素的數(shù)學模型。這個模型可以用來預測未來的數(shù)值，并提供一定的置信區(qū)間。

ARIMA模型的名稱代表了它的三個主要組成部分：自回歸（AR）、差分（I）和移動平均（MA）。自回歸部分指的是模型使用前一時間點的觀測值來預測當前時間點的觀測值。差分部分指的是對時間序列進行差分運算，以消除非平穩(wěn)性。移動平均部分指的是使用前一時間點的誤差項來預測當前時間點的觀測值。

ARIMA模型的參數(shù)設(shè)置是通過對時間序列數(shù)據(jù)的觀察和分析來確定的。其中，AR部分的參數(shù)p表示模型使用的前p個時間點的觀測值，MA部分的參數(shù)q表示模型使用的前q個誤差項，差分部分的參數(shù)d表示進行的差分次數(shù)。

ARIMA模型的預測結(jié)果可以通過計算模型的殘差來評估。殘差是觀測值與模型預測值之間的差異，它可以用來檢驗?zāi)Ｐ偷臄M合程度和預測精度。如果殘差的均值接近于零，并且沒有明顯的趨勢或季節(jié)性，那么模型的擬合效果就比較好。

在實際應(yīng)用中，ARIMA模型可以用于各種時間序列預測問題。例如，它可以用來預測未來一段時間內(nèi)的銷售額、股票價格、氣溫變化等。在金融領(lǐng)域，ARIMA模型也被廣泛應(yīng)用于股票市場的預測和交易策略的制定。

然而，ARIMA模型也有一些局限性。首先，它假設(shè)時間序列的數(shù)據(jù)是線性的，并且沒有考慮其他可能的非線性關(guān)系。其次，ARIMA模型對于長期趨勢和季節(jié)性因素的預測效果可能不理想。最后，ARIMA模型對于離群值和異常值比較敏感，這可能會導致預測結(jié)果的不準確。

為了克服ARIMA模型的局限性，研究人員還提出了許多改進和擴展的方法。例如，SARIMA模型是ARIMA模型的季節(jié)性擴展，它可以更好地處理具有明顯季節(jié)性的時間序列數(shù)據(jù)。另外，GARCH模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等也被用于時間序列預測中。

總結(jié)來說，ARIMA自回歸差分移動平均模型是一種經(jīng)典的時間序列預測方法，它結(jié)合了自回歸、差分和移動平均的特性。它可以用于各種時間序列預測問題，并且在許多領(lǐng)域中都有廣泛的應(yīng)用。然而，ARIMA模型也有一些局限性，需要根據(jù)實際情況進行使用和改進。

?? 部分代碼

%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉開啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓練集和測試集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% ?數(shù)據(jù)歸一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test ?= mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test ?= ind2vec(T_test );

?? 運行結(jié)果

?? 參考文獻

[1] 梁乃興,閆杰,楊文臣,等.基于ARIMA-LSTM的高速公路交通安全組合預測模型研究[J].重慶交通大學學報:自然科學版, 2023, 42(4):131-138.

[2] 林萌,曹玉昆.中國木質(zhì)家具國內(nèi)外市場需求趨勢研究——基于差分整合自回歸移動平均模型的應(yīng)用[J].林業(yè)經(jīng)濟, 2020, 42(6):10.DOI:10.13843/j.cnki.lyjj.20200911.002.

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1 各類智能優(yōu)化算法改進及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化

2 機器學習和深度學習方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機（SVM）、最小二乘支持向量機（LSSVM）、極限學習機（ELM）、核極限學習機（KELM）、BP、RBF、寬度學習、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風電預測、光伏預測、電池壽命預測、輻射源識別、交通流預測、負荷預測、股價預測、PM2.5濃度預測、電池健康狀態(tài)預測、水體光學參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準預測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準、圖像拼接、圖像融合、圖像增強、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機三維路徑規(guī)劃、無人機協(xié)同、無人機編隊、機器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運運輸問題、車輛協(xié)同無人機路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機應(yīng)用方面

無人機路徑規(guī)劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協(xié)同、無人機任務(wù)分配、無人機安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強、雷達信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲能配置

8 元胞自動機方面

交通流 人群疏散 病毒擴散 晶體生長

9 雷達方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合