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以时间序列分析为基准的航站楼安检客流预测
冯霞;赵立强
【期刊名称】《现代电子技术》
【年(卷),期】2023(46)6
【摘要】目前在民航旅客流量预测方面,仍存在诸如序列粒度考虑过粗、未涉及到未来一天某个短时段内流量预测等问题。
在单一时段内利用安全检查技术开展客流预测工作是交通系统的重要部分。
为此,首先针对安检客流时间序列进行相空间重构;其次,使用Wolf方法进行安检客流时间序列混沌性判别;再次,采用BP神经网络预测方法对混沌时间序列进行预测;最后,讨论一天的高峰时间,并将该时段划分为2 min,3 min,5 min,10 min等时间间隔,利用曲线拟合方法对每天的客流趋势进行相似性分析。
文中数据来源于北京首都国际机场T3航站楼安检客流数据。
实验结果表明,文中方案具有较好的预测性能,在高峰期情况下,以2 min为时间间隔,采用BP 神经网络方法能够在短时间内完成人员与资源动态调度。
【总页数】8页(P135-142)
【作者】冯霞;赵立强
【作者单位】中国民航大学计算机科学与技术学院;中国民航信息技术科研基地【正文语种】中文
【中图分类】TN919-34;U268.6
【相关文献】
1.多元回归与时间序列分析在世博会日客流量预测中的结合应用
2.郑州市轨道交通1号线客流时间序列分析及预测
3.基于时间序列分析的上海地铁16号线客流预测—以临港大道站为例
4.基于时间序列分析的单日地铁短时客流量预测研究
5.基于时间序列分析的航站楼安检旅客流量预测
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初中数学什么是时间序列分析如何进行时间序列分析时间序列分析是一种用于研究时间序列数据的统计方法。
它适用于对时间相关性、趋势性和季节性等模式进行分析，并通过建立模型来预测未来的数值。
时间序列分析的过程包括数据收集、可视化、模型选择、参数估计、模型诊断和预测。
以下是关于时间序列分析的详细解释和如何进行时间序列分析的方法：1. 什么是时间序列分析？时间序列分析是一种用于研究时间序列数据的统计方法。
它适用于对时间相关性、趋势性和季节性等模式进行分析，并通过建立模型来预测未来的数值。
2. 如何进行时间序列分析？进行时间序列分析需要考虑以下步骤：a. 数据收集：收集相关的时间序列数据。
确保数据的准确性和完整性，以及采样频率的一致性。
b. 数据可视化：对收集的时间序列数据进行可视化。
绘制时间序列图可以帮助我们观察数据的趋势、季节性和周期性等特征。
c. 模型选择：根据观察到的时间序列数据的特征，选择合适的时间序列模型。
常见的时间序列模型包括平稳模型（如ARMA模型）、非平稳模型（如ARIMA模型）、季节性模型（如季节性ARIMA模型）等。
d. 参数估计：对选择的时间序列模型进行参数估计。
根据最大似然估计或最小二乘法等方法，估计模型的参数值。
e. 模型诊断：对估计的时间序列模型进行诊断。
通过检查模型的残差序列是否满足各种假设（如独立性、均值为零、方差恒定等），来判断模型的有效性。
f. 模型预测：利用估计的时间序列模型进行未来数值的预测。
通过代入未来的时间点，计算模型的预测值，并给出相应的置信区间。
g. 结果解释：根据时间序列分析的结果，解释数据的趋势、季节性和周期性等特征，并给出相应的结论。
解释模型的预测能力和可靠性。
综上所述，时间序列分析是一种用于研究时间序列数据的统计方法。
进行时间序列分析需要进行数据收集、可视化、模型选择、参数估计、模型诊断和预测。
根据时间序列分析的结果，可以解释数据的趋势、季节性和周期性等特征，并给出相应的结论。
多变量金融时间序列的相空间重构理论研究[摘要]金融时间序列是金融市场这个复杂系统在演化过程中产生的离散输出，根据观测点的数量，金融时间序列可以分为单变量时间序列和多变量时间序列。
在多维时间序列中，有些维度的时间序列之间存在较大的演化差异，从众多的时间序列中挑选出这些对重构相空间提供贡献较大的时间序列并完成重构则可以得到较好的重构和预测效果。
采用多维金融时间序列重构金融市场这个复杂系统可能会得到更好的效果，此外使用多维时间序列也可以有效地减少噪声对重构过程的影响。
[关键词]金融时间序列；相空间重构；预测1引言时间序列的预测问题已在各个领域得到广泛关注，如生物信息学、神经信息学、金融工程、经济学等。
时间序列的最优预测非常重要，它会为决策者进行决策提供重要的参考信息。
行业指数与综合指数都是证券市场这个复杂系统产生的时间序列，这些时间序列之间相互作用影响，一段时间内会出现相同趋势的演化而另一时刻则会产生相互背离的演化。
这种演化中的背离现象说明多个时间序列中所包含的复杂系统演化信息不同，因此利用多个行业指数时间序列进行证券市场的复杂系统重构应比简单采用单一观测量的重构更加贴近真实系统。
2多元时间序列的定义现实中，多元时间序列以各种形式广泛存在，现首先给出多元时间序列的数学定义。
一系列按照时间先后顺序记录的值S={vi（1），vi（2），…，vi（t），…，vi（n）}称为时间序列。
其中t（t=1，2，…，n）表示时刻，i（i=1，2，…，m）表示变量，vi（t）表示第i个变量在t时刻上的记录值当m>1时，S为多元时间序列（MTS）；此多元时间序列为确定性的数值类型的数据，可以用m×n矩阵表示，m为变量数，n为时间点数。
在多元时间序列中由于各变量间量纲等方面的差异，因此需先将数据正则化，以减少随机波动干扰、降低算法计算复杂度。
同时，为保证MTS相似的有效性和准确性对MTS数据集也有一定的初始要求，因此这里给出同构的MTS 的定义，以限定研究对象范围。
混沌时间序列的相空间重构研究
扬州市环境资源职业技术学院顾泽慧
[摘要]本文以T akens 的坐标延迟嵌入理论为基础, 研究了混沌时间序列的相空间重构问题, 并用互信息量法计算延迟, 假邻近法(FNN 和L iangyue Cao 方法的联合方法计算最小嵌入维数。
最后通过L o renz 时间序列进行仿真实验, 实验结果证明了这种相空间重构方法的有效性。
[关键词]相空间重构互信息量法假邻近法L iangyue Cao
方法
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98—科技信息高校理科研究
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09—科技信息高校理科研究
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19—科技信息高校理科研究
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29—科技信息高校理科研究。
时间序列相空间重构及其应用研究摘要时间序列的重构分析是从产生该序列的系统特性的角度提取该时间序列的特征量,在这种分析方法的应用过程中,关联积分和关联维的正确、快速计算是重要的第一步.本文对混沌时间序列相空间重构中最佳延迟时间间隔和嵌入维数的选取方法作了综述, 基于时间序列分析的方法,提出了一种神经网络时间序列预测及建模方法.关键词时间序列 ,相空间重构,延迟时间间隔, 关联维,神经网络1 引言混沌是一种低阶确定性的非线性动力系统所表现出来的非常复杂的行为,它对现代科学具有广泛而深远的影响,几乎覆盖了一切学科领域,尤其是在物理学、天体力学、数学、生物学、经济学等方面得到了广泛的应用.在对混沌时间序列的各种分析中,如混沌预测(prediction of chaos)。
动力学不变量(dynamical invariants)的估计。
混沌信号的诊断(detection of chaos)等,所要进行的第一步工作是要对混沌信号进行相空间重构.1981年Takens提出了相空间重构的延时坐标法,奠定了相空间重构技术的基础,这种方法用单一的标量时间序列来重构相空间,包括吸引子、动态特性和相空间的拓扑结构.现已成为最主要、最基本的相空间重构方法[1]. 分形维是用来描述混沌信号的一个重要参数,目前主要流行是基于GP算法的关联维提取算法。
2 G.P算法的描述自从人们发现延迟时间对重构相空间的重要之后,便开始了探索确定延迟时间的方法,并取了显著的成效，相空间重构理论认为,要保证相空间重构的正确性,所选用的延迟时间必须使重构相空间的各个分量保持相互独立,选择的延迟时间如果太大, 就混沌吸引子而言,由于蝴蝶效应的影响,时间序列的任意两个相邻延迟坐标点将毫不相关,不能反映整个系统的特性;而延迟时间选择过小的话,时间序列的任意两个相邻延迟坐标点又非常接近,不能相互独立,将会导致数据的冗余。
.因此我们需要一种方法来选择恰当的 ,于是围绕这一条件便先后出现了用自相关函数和互信息来确定延迟时间的方法[3]。
相空间重构 python相空间重构是一种用于分析、模拟和预测动力系统行为的方法。
在许多科学和工程领域中，相空间重构已被广泛应用，尤其是在混沌理论、非线性动力学和时间序列分析中。
本文将介绍相空间重构的基本原理和在Python中的实现方式。
相空间是描述动力系统状态的一种抽象概念，它由系统的关键变量构成的多维空间。
相空间重构的基本思想是通过观察系统的时间序列数据，将其转化为相空间中的轨迹，从而揭示系统的内在结构和演化规律。
在相空间重构中，关键的一步是选择合适的延迟时间和嵌入维度。
延迟时间表示相邻数据点之间的时间间隔，而嵌入维度则表示在相空间中描述系统动力行为所需的维度数。
这两个参数的选择对于相空间重构的结果和分析效果至关重要。
在Python中，有许多库和工具可以用来进行相空间重构。
其中最常用的是NumPy和matplotlib库。
NumPy提供了高性能的数值计算功能，而matplotlib则用于绘制轨迹和相图等图形。
我们需要导入所需的库：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt接下来，我们可以使用NumPy生成一个示例时间序列数据：t = np.linspace(0, 10, 1000)x = np.sin(t)然后，我们可以定义延迟时间和嵌入维度：delay = 10dimension = 3接下来，我们可以使用延迟时间和嵌入维度来重构相空间：def phase_space_reconstruction(data, delay, dimension):N = len(data)reconstructed_data = np.zeros((N - (dimension - 1) * delay, dimension))for i in range(dimension):reconstructed_data[:, i] = data[i * delay:N - (dimension - i - 1) * delay]return reconstructed_datareconstructed_data = phase_space_reconstruction(x, delay, dimension)我们可以使用matplotlib绘制相空间重构后的轨迹：fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')ax.plot(reconstructed_data[:, 0], reconstructed_data[:, 1], reconstructed_data[:, 2])plt.show()通过上述步骤，我们就可以在Python中实现相空间重构并绘制出相空间中的轨迹。
