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小波时间序列分析在铁矿品位波动预测的应用

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时间序列分析是概率统计学的一门重要的应用分支,在金融经济、气象水文、信号处理、机械振动等领域应用广泛.本文利用时间序列预测,将某产地某品种进口铁矿石在卸载时的在线粒度检测结果,结合小波分析,应用MATLAB分别用三种模型,利用小波分解的高通软阈值和相关特征参数预测其品位波动情况,然后根据预测的品位情况安排取样方案.方法简单易用,可以节省大量的人力财力,使原先繁重的体力劳动实现人工智能化.

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来源
《第三届全国检验检测检疫学术报告会》|2015年|1-7|共7页
会议地点北京
作者
YING Hai-song; 应海松; LI Fei-zhen; 李斐真; LI Xue-lian; 李雪莲; YE Jia-hua; 叶家华; YU Chun-hui; 余春晖; CHEN Ying-na; 陈颖娜;
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作者单位

中国检验检疫学会;

中国检验检疫科学研究院;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 P578.12;
关键词
铁矿石; 品位波动; 预测模型; 小波分析; 时间序列;

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