基于分位数回归的时间序列模型及应用

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1、国内图书分类号：0212．1国际图书分类号：519．2硕士学位论文学校代码：10079密级：公开基于分位数回!Jj的时间序列模型及应用硕士研究生：导师：申请学位：学科：专业：所在学院：答辩日期：授予学位单位：崔丙维吕蓬教授理学硕士理学应用数学数理学院2013年3月华北电力大学ClassifiedIndex：0212．1U．D。C：519。2DissertationfortheMasterDegreeinScienceTimeSeriesModelandApplicationBasedonQuantileRegressionCandidate：Supervisor：Acade

2、micDegreeAppliedfor：Speciality：School：DateofDefence：Degree-Conferring-Institution：CuiBingweiProf．LvPengMasterofScienceAppliedMathematicsSchoolofMathematicsandPhysicsMarch，2013NorthChinaElectricPowerUniversity华北电力大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《基于分位数回归的时问序列模型及应用》，是本人在导师指导下，在华北电力大学攻读硕士学位期问独

3、立进行研究工作所取得的成果。据本人所知，论文中除已注明的部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签名：舻眵日期：珈／弓年妇产华北电力大学硕士学位论文使用授权书《基于分位数回归的时间序列模型及应用》系本人在华北电力大学攻读硕士学位期问在导师指导下完成的硕士学位论文。本论文的研究成果归华北电力大学所有，本论文的研究内容不得以其它单位的名义发表。本人完全了解华北电力大学关于保存、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版本，同意学校将学位

4、论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，允许论文被查阅和借阅，学校可以为存在馆际合作关系的兄弟高校用户提供文献传递服务和交换服务。本人授权华北电力大学，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、可以公布论文的全部或部分内容。本学位论文属于(请在以上相应方框内打“√”)：保密口，在年解密后适用本授权书不保密V作者虢枕局侈导师签名：日期：&口乃年岁月于日日期：,2o／?年3月，日摘要风能是一种零污染、可再生的绿色能源，随着风力发电成本的降低，它已具备了与传统发电能源相竞争的潜力。风能发电主要考虑两个因素：风速与风向。风速对风电的影响是极其重要的，提高风速预测的准确性，对风力发

5、电并入传统电网是有力的保证。因此，风速预测方法的研究具有理论价值和实际意义。本文采用时间序列与分位数相结合的方法进行风速预测。主要研究工作如下：首先，分析了时间序列本身的局限性，其在预测的时候只能得出均值，而分位数则可以根据不同的分位点来预测出不同的值，因此，将时间序列分析中的AR模型与分位数回归模型相结合得到分位自回归模型，用该模型进行了实例验证，得到较好的结果。其次，因为高阶统计量能反映出低阶统计量忽略而无法获得的信息，本文运用三阶统计量设定界限法找出风速数据中的奇异点，并进行了实例验证。最后，构造了基于小波分析对序列进行分解、分位自回归模型进行预测、再重构的短期风速预

6、测模型，用该模型进行了实例验证，对奇异点的预测值得到较好的效果。关键词：分位数回归；AR模型；高阶统计量；小波分析；短期风速预测Abstractwindpowerisakindofzeropollution，renewablegreenenergy．Withthecostofthewindpowergenerationbdnglower,ithasthepotentialofcompetingwithtraditionalenergy．Twofactorsareconsideredinwindpowergeneration：windspeedanditsdirection·

7、Theinfluenceofwindspeedisextremelyimportanttowindpower,SOaccuratepredictionofwindspeedisapowerfulguaranteetowind班d．Therefore，themethodresearchofwindpowermergingintothetraditionalpowerspeedforecastinghasthetheoreticalandpracticalvalue·．．Inthisarticle，wepredictw