时间序列建模相关论文
为了更准确地预测基坑工程领域的复杂时间序列,提出一种以多个监测点的监测数据构成的多维时间序列作为输入的CNN-LSTM的组合神经......
随着互联网的快速发展以及人们对教育需求的不断增长,2012年出现了大规模在线开放课程这种新型的在线学习模式。伴随着大规模在线......
人体姿态估计是计算机视觉领域中目标检测下的子任务,该任务需要从图像数据中提取局部特征信息与抽象的结构化信息,检测图像中的人......
地震的孕育与发生过程必然在地震观测资料中有所反映,海城、唐山等强震前后的丰富观测资料已充分说明这一点。但是地震观测资料中......
本文提出用灰色关联分析方法来分析地下水位动态变化的影响因素的主次关系，以实例介绍该计算方法与步骤，并与常用的数理统计法计算结......
演化计算是模拟自然界生物演化过程产生的启发式优化策略与技术.由于它具有稳健性、通用性等优点和自组织、自适应、自学习等智能......
肠道微生物是一个复杂、动态的生态系统,在人体健康中扮演着重要的角色。从微生物时间序列数据推断微生物之间的动态相互作用,对于......
探讨了非线性位移时间序列建模的进化神经网络方法及其可用性，主要包括进化参数如群体规模、突变变异率和蠕变变异率、随机数种子和......
光山县地处北纬31°37′6″至32°11′40″,东经114°31′50″至115°10′45″之间,位于大别山北麓,淮河以南。年均降雨量(1955～19......
本文基于2005年1月~2015年10月月度植物疫情截获量数据和相应外贸进口额数据,利用回归分析和时间序列建模方法分析其时序特征并进......
针对钱塘江潮位呈现出的周期性、随机性和波动性,为实现对钱塘江潮位的有效预测,提出一种基于离散小波变换和时间序列的预测方法,......
在多粒度时间序列研究中不确定性问题是时间序列数据挖掘研究中的重要课题。时间序列时序粒度本身的不稳定是一种广泛存在现象......
风电场风速预测对并网风力发电系统的运行具有重要的意义。本文主要采用时间序列法,对历史风速数据进行分析处理,建立ARMA模型,对......
基于时间序列分析理论,提出以统一的AR模型对平稳可逆的随机时间序列建模的新方法。结合桥梁沉降监测的具体实例应用AR模型进行预......
处于长期运行阶段的软件往往存在老化现象,会导致突发的系统停机,为抵消这一消极影响,人们采取了各种手段.但其前提是必须对软件老......
本文应用动态数据系统建模法,对病毒性肝炎的发病率进行了建模研究和初步预测.分析表明,系统辨识理论对于传染病发病率的预测实为......
本文提出了基于自回归(AR)模型对时间序列统一建模的方法,同流行的基于自回归滑动平均(ARMA)模型对时间序列建模的方法相比,显著地......
本文探讨了如何利用时间序列分析方法建立单输入——单输出系统的动态模型问题。首先通过时间序列分析建立系统的差分模型,然后根......
豫西丘陵旱作生态类型麦区,是河南省十大生态类型麦区之一。干旱少雨是本区小麦生产的主要限制因子。本文用灰色系,统理论对本区干......
简述了人工神经网络的基本概念及计算特性,提出了用神经网络方法进行非线性时序建模的基本思路,分析了传统的BP学习过程,得出了BP......
该文探讨了时间序列分析法在传感器动态建模中的应用，提出了一种选建系统差分模型，再经转换导出微分模型新的建模方法。该文也探讨了......
本文应用灰色系统理论,对黑龙江省玉米生产进行了研究。认为:玉米种子价格到1994年以后,将逐步稳定在6.88元/公斤。化肥价格在1995......
本大利用时间序列建模方法，应用自适应控制理论，以ＭＣＳ－８０９８单片机为控制器，实现了对随机波形的自动控制，并在ＲＣ电路模拟系统和振动台架上进行了验......
本论文基于样本数据的模型辨识方法,通过对时间序列的可叠加性特点分析,并采用典型时间序列模型组合形式构造时间序列模型。针对时......
近几十年来，关于时间序列分析的研究得到了迅速发展，特别是对于线性时间序列，取得了系统而丰富的结果。但是，对非线性时间序列的研究，仅......
1996年神经信息处理国际会议(ICONIP’96)于9月24日至27日在香港会议与展览中心召开。会议由香港中文大学(CUHK)工学院、IEEE计算......
本文主要介绍时间序列建模过程中的参数节省问题，通过ARCH模型到GARCH模型的转换来体现参数的节省，使其深刻体会参数节省问题。......
非线性时间序列分析中若干重要问题研究rn由香港大学的汤家豪教授完成.rn该项目属统计学研究领域.在20世纪70年代末以前,时间序列......
针对时间序列建模中所遇到的问题,对时间序列建模中的数据预处理、模型选择、模型定阶与系统稳定性检验等问题进行讨论,并根据实例......
为了对微小型飞行器上的MIMU(微惯性测量单元)的随机漂移进行补偿,在比较了Mallat算法与à trous算法之后,基于小波变换与多尺度分......
随机漂移是影响光纤陀螺(FOG)导航精度的重要因素,建立数学模型并进行补偿是一种减小其影响的简易而有效的方法。首先通过分析FOG......
基于电控罗经实测数据,对实时数据进行时间序列建模,并对模型进行了处理,分别采用鲁棒Kalman滤波器和标准Kalman滤波器,并对这两种......
概括的 A，结构，时间系列建模框架被开发分析绝对表面温度的每月的记录，最重要的环境参数之一，使用 deterministicstochastic 联合了(DS......
该文把时间序列建模看作是模型结构和参数的优化搜索过程，将遗传规划与遗传算法结合起来对结构和参数共存且相互影响的复杂解空间进......
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为了预测某导弹陀螺漂移趋势,以该陀螺漂移角速度时间序列为对象,建立了基于支持向量回归机的预测模型。针对该预测模型的特点,提......
Abstract: The modeling of dynamical systems from a time series implemented by our DSA program introduces binary trees of......
介绍了应用于工程图形和符号识别的三种时间序列建模方法，分别为：复数域自回归模型、复数域非线性指数自回归模型和复数域阈值非线性......
为了从分散的告警日志中发现攻击模式、构建攻击场景，通过分析现有攻击场景重构方法，针对现有方法因果知识复杂难懂且难以自动获取的......
为了能有效地补偿MEMS（微电子机械系统）陀螺仪的随机漂移，提高载体姿态估计的精度，基于小波理论与多尺度分析方法，使用db4小波，将MEMS陀......
随着国家经济的发展,一些大型工程项目应运而生。由于大型工程项目成分构成的多样性、管理的难度、加之环境的复杂性,时常导致一些......
微机电惯性传感器的输出具有噪声大、漂移强的特性,因此必须建立合理的随机误差模型,以便使用滤波算法进行补偿,减小其对系统精度......
迄今为止,以最小方差(MV)为基准的多变量过程性能评估中评价基准的计算需要过程传递函数矩阵或者至少前若干个马尔科夫系数矩阵的......
