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并联电容器组是电力系统输配电环节中重要的无功补偿装置。本文针对并联电容器组的故障特点进行分析,研制出了并联电容器监测系统。结合并联电容器组的网络拓扑,对其多个支路进行电流波形采集,采用NAR神经网络建...
《电力电容器与无功补偿》 2020年01期 关键词: "时间序列"," 并联电容器"," NAR神经网络"," 预测模型"," 监测系统" 收藏
GNSS基准站坐标时间序列具有明显的季节性变化。基于谐波函数模型的最小二乘拟合方法只能得到固定振幅的季节性信号,而真实的季节性信号其振幅是变化的。采用半参数模型进行季节性信号提取时又存在最优平滑因子确...
《测绘科学技术学报》 2020年01期 关键词: "GNSS时间序列"," 季节性信号"," 最小二乘"," 半参数模型"," 平滑因子" 收藏
运用时间序列模型预测未来的税收变化,对税收收入的组织、规划和决策具有重要的意义。为探索一种更为有效的方法来提高季节性行业的消费税预测准确率,文章采用基于可分解(趋势+季节+节假日)的Prophet模型...
《税收经济研究》 2020年01期 关键词: "消费税"," 时间序列"," Prophet模型"," 预测" 收藏
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