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申请/专利权人：南京现代综合交通实验室
摘要：本发明公开了基于ARIMA阶数优选的时序预测方法及系统，属于结构工程技术领域。本发明结合水下隧道结构沉降时序数据特征，提出了采用滑动窗口对训练集数据进行了依次连续扫描获取全局评估指标，创新引入核密度函数对同一误差区间的概率值进行定量分析，选择最优的p,d,q参数模型对隧道结构沉降进行预测，并构建了完整流程的测时序预测系统，使技术人员分析和预测时序数据时，避免了常规选择方式中的经验因素判断，以定量化比较方式确定最优模型，提供更为精确的模型构建方案。
主权项：1.基于ARIMA阶数优选的时序预测方法，其特征在于，包括以下步骤：按照监测时序获取隧道结构沉降数据，将所述隧道结构沉降数据进行预处理并按照趋势性、季节性和残差进行分解；判断所述隧道结构沉降数据的稳定性，得到平稳时序数据和非平稳时序数据；对所述平稳时序数据执行以下步骤：创建自回归差分移动平台模型，确定所述自回归差分移动平台模型的自回归阶数p0、移动平均阶数q0、以及差分阶数d0；利用所述自回归差分移动平台模型从所述平稳时序数据中划定测试集数据；基于预定时长的移动窗口对所述测试集数据进行移动检测，得到预测数据集；将所述预测数据集与实际数据集进行误差比较，得到评估指标；对所述评估指标进行核密度概率估算，以及积分运算预定区间的概率值，以选定模型阶数；基于所述模型阶数，利用自回归差分移动平台模型对隧道结构沉降进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京现代综合交通实验室 基于ARIMA阶数优选的时序预测方法及系统
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