简介：摘要目的探讨时序预测模型中的差分自回归滑动平均(ARIMA)和自回归(AR)模型在预测广州市急救调度日出车数量方面的价值。方法采用Matlab仿真软件对广州市2021年1月1日至2021年12月31日的急救调度出车记录分析计算日出车数量时间序列，对该序列进行时序预测模型辨识，得到ARIMA(1,1,1)、AR(4)以及AR(7)模型，利用这些模型对日出车数量做出预测拟合。ARIMA(1,1,1)模型将数据分为训练集和测试集，参数运算采用Prony方法，预测拟合未来的出车数量；AR(4)和AR(7)模型采用均匀系数，预测当天出车数量。结果ARIMA(1,1,1)、AR(4)以及AR(7)都可以实现对日出车数量的有效预测，ARIMA(1,1,1)的预测拟合误差随着预测时间的延长下降。两个月内的急救调度日出车量预测拟合平均绝对百分比误差（MAPE）低于6%，结果基本都位于95%置信区间内，利用模型的残差分析验证了模型显著有效。结论ARIMA模型可以对两个月内的急救调度日出车量做长期预测拟合，AR模型可以对急救调度日出车量做短期有效预测。

简介：摘要采用时序仿真的方法，以年度最大可平衡风电为目标，综合考虑风电出力特性、负荷特性、机组调峰特性、不同种类供热机组热电耦合特性、开机方式和电网送出能力等因素，优化全年运行方式，科学、合理地将风电纳入电网年度运行方式安排。

简介：【摘要】依据1954-2021年共计68年的射洪水文站年最大值系列资料，使用数理统计法和气候特征对洪水影响分析两方面开展射洪水文站中长期洪水趋势预测分析，完成2022年中长期预测，为防汛抗旱、水资源合理使用和调度提供技术支撑。

简介：摘要：电子设备与其他机械类的设备相比不同，机械类设备老化有明显的特征，而电子设备退化没有明显的外在表现，且没有有效征兆对其老化状态进行提示，所以，在电子设备的故障预测以及健康管理上存在一定的挑战性。