文档名：居住环境宽带电磁辐射的分析与预测
摘要：针对居住环境内电磁辐射在周期性规律中混有较多高频分量,导致传统时序建模方法和神经网络方法预测性能受限的问题,提出了一种小波分解与季节性差分自回归滑动平均(seasonalautoregressiveintegratedmovingaverage,SARIMA)模型相结合的混合预测方法.该方法根据辐射数据的时频特性,利用SARIMA模型对小波分解得到的主要周期分量和细节分量进行分层预测,以适应居住环境内多种发射源形成的复杂电磁辐射状况.实验结果表明,该方法不仅比单一时序建模方法以及神经网络方法具有更高的预测准确度,而且具有更强的异常值适应性与稳定性.
作者：李若凡 宋欣蔚 岳云涛 计赛阁Author：LIRuofan SONGXinwei YUEYuntao JISaige
作者单位：北京建筑大学电气与信息工程学院,北京100044
刊名：电波科学学报 ISTICPKU
Journal：ChineseJournalofRadioScience
年，卷(期)：2023, 38(3)
分类号：TN98
关键词：居住环境 电磁辐射 混合预测方法 小波分解 季节性差分自回归滑动平均(SARIMA)
Keywords：residentialenvironment electromagneticradiation hybridforecastingmethod waveletdecomposition seasonaldifferenceautoregressivemovingaverage(SARIMA)
机标分类号：F127TP391F224
在线出版日期：2023年8月3日
基金项目：北京市自然科学基金居住环境宽带电磁辐射的分析与预测[
期刊论文] 电波科学学报--2023, 38(3)李若凡 宋欣蔚 岳云涛 计赛阁针对居住环境内电磁辐射在周期性规律中混有较多高频分量,导致传统时序建模方法和神经网络方法预测性能受限的问题,提出了一种小波分解与季节性差分自回归滑动平均(seasonalautoregressiveintegratedmovingaverage,...参考文献和引证文献
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