基于ARIMA模型和LSTM神经网络的全球气温预测分析全球气温预测分析:基于ARIMA模型和LSTM神经网络随着全球气候变化的加剧,对未来气温变化的预测变得越来越重要。准确的预测对于制定应对气候变化的政策和采取有效措施具有重要意义。本文将介绍两种常用的时间序列预测方法:ARIMA模型和LSTM神经网络,并运用这两种方法对全球气温数据进行...
比较了ARIMA模型与LSTM模型在经济学和金融时间序列预测中的表现,以便在典型的预测模型中对所涉及变量的最优质量进行评估。 3 模型背景 自回归集成移动平均(ARIMA)和基于深度学习的技术,长短期记忆(LSTM)的背景知识[4]。 ARIMA(Pesaran,2015)是自回归滑动平均(ARMA)的广义模型,结合了自回归(AR)过程和移动平均(MA)...
科学技术创新 2021.35基于 ARIMA 模型和 LSTM 神经网络的全球气温预测分析王源昊(华北水利水电大学数学与统计学院,河南 郑州 450046 )1 问题分析1.1 问题背景近年来,人类大量燃烧煤炭、天然气等含碳燃料导致温室气体过度排放,大量温室气体强烈吸收地面辐射中的红外线,造成温室效应不断累积,使得地球温度上升,造成全球气候变...
“碳达峰”目标下中国碳排放强度预测基于LSTM 和ARIMABP 模型的 分析 标题:“碳达峰”目标下中国碳排放强度预测基于LSTM 和ARIMAP 模 型的分析 一、引言 随着全球气候变化的日益严峻,中国作为全球最大的碳排放大国,已 经提出了“碳达峰”的目标。所谓“碳达峰”,是指到某一时间点, 二氧化碳等温室气体的排放量达...
LSTM)模型在建筑安全事故预测中的效果.采用2012—2018 年 全国建筑安全事故快报数据训练ARIMA及LSTM模型,并对全国每年,每月发生的建筑安全事故次数进行预测,使用RMSE和MAE作为评价指标对比两种模型的预测准确率.ARIMA(1,1,0)模型和LSTM模型的RMSE,MAE值分别为 8.1318,6.5911和16.4341,14.5534.结果表明,ARIMA模型比...
ARIMA 预测摘要 为系统统计蔬菜价格,实现蔬菜价格可视化并加以预测,以利于生产者科学决策。为此,首先爬取广州江南果菜批发市场所有的蔬菜价格,并对蔬菜价格的数据集进行预处理,然后建立起基于时间序列的ARIMA预测模型、BP神经网络预测模型和LSTM神经网络预测模型,通过3种模型对爬取的蔬菜价格进行分析和预测,最后将3种预测...
本发明公开了一种基于LSTM网络和ARIMA模型的航空发动机剩余使用寿命预测方法,该方法包括:根据发动机历史退化数据,建立n个基于LSTM深度神经网络的发动机健康指标(LSTM‑HI)模型;根据发动机过往传感器数据,训练ARIMA模型并向后多步预测发动机传感器参数;由预测的传感器参数,根据LSTM‑HI指标评价发动机是否退化至失效,得到发动机...
摘 要 由于现实中的时间序列通常同时具有线性和非线性特征，传统ＡＲＩＭＡ模型在时间序列建模中常表现出一定局限性。对此，提出基于ＡＲＩＭＡ和ＬＳＴＭ混合模型进行时间序列预测。应用线性ＡＲＩＭＡ模型进行时间序列预测，用支持向量回归（ＳＶＲ）模型对误差序列进行预测，采用深度ＬＳＴＭ模型对ＡＲＩＭＡ...
下载得到文件列表 基于ARIMA模型和LSTM模型对南极地表月平均温度的预测.pdf相关文档 文档介绍文档介绍:第41 卷 第 6 期 高师理科学刊 Vol. 41 2021 年 6 月 Key words:surface temperature;ARIMA model;LSTM model;antarctic 南极大陆 95%以上的面积都为冰川所覆盖,全球 95%以上的永久性冰川都储存在南极,...
本发明公开了一种基于LSTM网络和ARIMA模型的航空发动机剩余使用寿命预测方法,该方法包括:根据发动机历史退化数据,建立n个基于LSTM深度神经网络的发动机健康指标(LSTM‑HI)模型;根据发动机过往传感器数据,训练ARIMA模型并向后多步预测发动机传感器参数;由预测的传感器参数,根据LSTM‑HI指标评价发动机是否退化至失效,得到发动机...