林燕
- 作品数：2 被引量：5H指数：1
- 供职机构：山东建筑大学计算机科学与技术学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于ARIMA模型的数据预处理技术研究被引量：1
- 2015年
- 时间序列处理的精确性是影响现代工业控制系统发展的重要因素之一。数据预处理是时间序列处理的基础,它通过异常值辨识与修正、缺省值补充等工作,改进数据质量进一步的处理提供较为精确的目标数据和必要信息。由于工业生产过程中的时间序列多是非平稳序列,经典的平稳模型和回归分析不再适用。因此,本文通过建立ARIMA模型对时间序列进行预处理,并最终得到了较为精确的数据拟合信息。
- 段文凯林燕尹中川
- 关键词：时间序列数据预处理ARIMA模型
- 灰色模型的改进及其在电厂实时测量数据预处理中的应用被引量：4
- 2016年
- 针对火电厂性能在线监控平台测点数据随机影响因素较多、信息量少、实时性要求高的特点提出了一种基于改进的灰色模型动态数据预测方法。首先使用弱化算子对原始测点数据进行预处理,然后通过对灰色模型背景值重构和初值选择建立改进的灰色模型,用拟合度来检验其预测结果的相对误差精度。对火电厂流量和温度实时动态测量数据集进行仿真计算表明,与回归分析算法、基于LM算法的BP神经网络算法和已有灰色模型算法相比,对于流量和温度实测数据预测,改进的灰色模型算法都有效地提高了预测结果的精度和数据预测效率。
- 林燕王伟徐遵义
- 关键词：数据预测
