油气管线点蚀深度的时间序列预测方法与应用研究
| 1 引言 | 第1-12页 |
| ·研究目的与意义 | 第6-7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-9页 |
| ·主要研究目标与内容 | 第9页 |
| ·研究的技术路线 | 第9-10页 |
| ·研究成果与创新点 | 第10-12页 |
| ·主要研究成果 | 第10-11页 |
| ·本文的创新点 | 第11-12页 |
| 2 点蚀机理及时间序列预测 | 第12-20页 |
| ·点蚀机理 | 第12-15页 |
| ·点蚀的形成和影响因素 | 第12-14页 |
| ·点蚀行为研究方法和闭塞电池加速腐蚀理论 | 第14-15页 |
| ·油气管线点蚀深度的扩展及其时间序列 | 第15-16页 |
| ·管线点蚀深度时间序列预测的依据与基本内容 | 第16-20页 |
| ·时间序列分析方法的特点 | 第16-18页 |
| ·分析的基本步骤 | 第18页 |
| ·时间序列的数学模型分类 | 第18-20页 |
| 3 时间序列结构特征函数分析和平稳性识别 | 第20-31页 |
| ·时间序列预测的基本思想 | 第20-21页 |
| ·常用的三种时间序列预测模型 | 第21-22页 |
| ·自回归模型 | 第21页 |
| ·滑动平均模型 | 第21-22页 |
| ·自回归滑动平均模型 | 第22页 |
| ·时间序列的结构特征函数 | 第22-28页 |
| ·格林函数 | 第22-23页 |
| ·可逆函数 | 第23页 |
| ·自相关函数 | 第23-26页 |
| ·偏相关系数 | 第26-28页 |
| ·时间序列的平稳性识别方法 | 第28-31页 |
| ·样本序列分段法 | 第28-29页 |
| ·样本自相关函数判别法 | 第29页 |
| ·逆序检验法 | 第29-31页 |
| 4 油气管线点蚀深度时间序列建模的基础 | 第31-43页 |
| ·模型的识别 | 第31-33页 |
| ·模型的定阶 | 第33-37页 |
| ·F检验定阶准则 | 第33-34页 |
| ·FPE定阶准则 | 第34-36页 |
| ·AIC定阶准则 | 第36-37页 |
| ·模型的参数估计 | 第37-39页 |
| ·模型的检验 | 第39-40页 |
| ·平稳性检验 | 第39页 |
| ·残差分析检验 | 第39-40页 |
| ·过拟合检验 | 第40页 |
| ·模型的预测 | 第40-43页 |
| 5 油气管线点蚀深度的时间序列预测模型 | 第43-49页 |
| ·观测数据的变化趋势识别 | 第43-44页 |
| ·油气管线点蚀深度时间序列的平稳化处理 | 第44页 |
| ·ARIMA模型 | 第44-45页 |
| ·差分处理 | 第44-45页 |
| ·ARIMA(p,d,q)模型 | 第45页 |
| ·非线性时间序列混合模型 | 第45-49页 |
| ·非线性时间序列混合模型原理 | 第45-46页 |
| ·非线性时间序列混合模型的建立 | 第46-49页 |
| 6 油气管线点蚀深度时间序列预测模型的软件开发 | 第49-53页 |
| ·需求分析 | 第49页 |
| ·开发环境及配置要求 | 第49页 |
| ·总体设计 | 第49-50页 |
| ·功能设计 | 第50-53页 |
| 7 应用分析 | 第53-72页 |
| ·目标管线概况及原始数据 | 第53-54页 |
| ·ARIMA模型的应用 | 第54-62页 |
| ·建模前的预处理 | 第54-56页 |
| ·自相关和偏相关系数在建模中的应用 | 第56-58页 |
| ·模型的定阶和参数估计 | 第58-59页 |
| ·模型的检验 | 第59-60页 |
| ·模型的数据回复和预测 | 第60-62页 |
| ·非线性时间序列混合模型的应用 | 第62-71页 |
| ·确定项模型的建立 | 第62-65页 |
| ·随机项建模前的准备工作 | 第65-67页 |
| ·随机项模型的建立 | 第67-69页 |
| ·混合模型的拟合和预测 | 第69-71页 |
| ·小结 | 第71-72页 |
| 8 结论及建议 | 第72-74页 |
| ·结论 | 第72-73页 |
| ·建议 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-77页 |
