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  1. 汉江安康站最大和最小径流量的数学模型

  2. 河流的径流量是一个非平稳的时间序列。由于径流量的变化受主要受气候的影响，而影响气候的因素又是复杂多样的，对于这样一个复杂的系统，常规的思路如回归分析往往误差较大。 基于时间序列的角度出发，我们分别建立了Holt双指数平滑模型和自回归平滑模型ARMA(p,q)。在ARMA(p,q)模型中，我们采用动态参量法在Matlab中得到拟合效果最佳的p和q的值分别为4和3。并通过估计参数得到了预测方程，从1991到1997年的汉江安康站最大、最小径流量实际值和预测值来看，预测的误差较小，同时用该方程得到1

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-08-03
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：yuchaobo

  1. 基于GM_ARMA组合模型的全球年平均气温预测

  2. 针对全球年平均气温历史数据既有趋势性又有波动性的特点, 提出用灰色系统理论与时间序列分析相结合的方法建立 : GM-ARMA 组合模型来预测全球年平均气温。基于这个模型采用等维递补的预测方法预测出了过去十年内的全球年平均气温, 通过与实际数据相比较 发现该模型具有较高的预测精度。最后采用该组合模型预测出了未来十年内的全球年平均气温。 关键词 全球年平均气温; , ; ; ; 残差修正; 等维递补 : GM(1 1) ARMA GM-ARMA

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2009-09-01
    • 文件大小：538kb
    • 提供者：ly2009jy

  1. MATLAB解决经济非平稳时间序列的预测分析

  2. 本文中,我们提出两种估计ARMA(自回归滑动平均)模型参数的新方法。第一种方法是对迭代逆滤波法(ITIF)的改进,第二种方法基于谱转换技术。两种方法都是迭代算法,文中将两种新方法的计算结果与ITIF法进行了比较。

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2009-10-04
    • 文件大小：251kb
    • 提供者：manseagull

  1. 时间序列分析——高阶统计量方法

  2. 本课程主要介绍现代信号处理中的“高阶统计量及其谱分析”和“时频分析”等内容。重点介绍随机信号和确定性信号的矩和累积量以及高阶谱的定义和基本性质；高阶累积量和高阶谱的估计方法，包括常规非参数估计法和基于AR、MA和ARMA模型的参数估计法。并介绍高阶累积量及其谱在信号检测、系统辩识、非线性检测等方面的应用。

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2011-02-21
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：zhaison

  1. 基于Matlab的ARMA模型时间序列分析法仿真

  2. 关于时间序列的资料，即ARMA模型。 基于Matlab的ARMA模型时间序列分析法仿真

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-05-20
    • 文件大小：99kb
    • 提供者：bao_1234567

  1. 时间序列分析法

  2. 时间序列分析法 很棒的课件 第十章_时间序列分析法 第十章_时间序列分析法（一） 第十章_时间序列分析法（二） 基于Matlab的ARMA模型时间序列分析法仿真

  3. 所属分类：专业指导

  1. 卡尔曼滤波在航空运输量预测中的应用

  2. 卡尔曼滤波在航空运输量预测中的应用，根据时间序列预测的特点和要求,分析了传统时间序列预测方法的不足,提出了将卡尔曼滤波应用于时间序列预测。 推导了基于卡尔曼滤波的ARMA模型参数实时更新算法,并采用功率谱密度分析方法确定预测模型的形式与阶数。最后,通过对 光纤陀螺随机漂移建模进行了实证研究。

  3. 所属分类：交通

    • 发布日期：2012-03-28
    • 文件大小：683kb
    • 提供者：jffdaisy0711

  1. 时间序列分析程序

  2. 基于Matlab的ARMA模型 时间序列分析程序

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-06-15
    • 文件大小：53kb
    • 提供者：ml6443058

  1. 雾霾的影响因素分析及治理措施研究——以西安市为例

  2. 最新调查，全国各所城市PM2.5超出国际标准二倍的十座城市就包含有西安。目前，国内外许多学者对雾霾做了大量研究，对西安雾霾的研究主要基于气候学、环境科学学科的专家学者的研究。关于雾霾中PM2．5或PMl0组成成分特征的研究尚少。因此，本文拟在已有的研究成果的基础上研究西安市雾霾的影响因素。 本文首先对西安市2013年到2016年的空气质量指数(AQI)监测指标进行探索性的描述性统计分析，旨在研究分析西安市空气质量指数以及相关指标PM2.5、PMl0四年中的变化情况，结果表明PM2．5、PMl0

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-05-07
    • 文件大小：536kb
    • 提供者：aiyeaiye

  1. 基于小波变换和时间序列的网络流量预测模型

  2. 随着互联网规模和应用的扩大,网络数据流量呈现出复杂多分形性的特点,针对这个特性,构建了基于小波分析和ARMA模型的网络流量预测模型,用Mallat算法将原始流量数据分解为4个分层数据,对各层数据用ARMA模型进行预测,再将各层预测数据重组为预测的网络流量.采用真实数据进行仿真的试验表明,基于小波分析和ARMA相结合的网络流量预测模型的预测结果具有较高的准确度,并在网络管理和优化中具有重要实用价值.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-02
    • 文件大小：1019kb
    • 提供者：weixin_38582719

  1. 基于ARMA模型的COD浓度预测

  2. 基于ARMA模型的COD浓度预测，陈列佳，位瑞英，本文通过分析韶关第一污水处理厂2012年共365个进水 浓度变化，寻找 浓度变化规律,通过计算结果构建 时间序列预测模型,并确定该序列描

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-28
    • 文件大小：409kb
    • 提供者：weixin_38502239

  1. 基于ARMA的时间序列分析

  2. 代码数据是基于ARMA模型，对一组海浪高度数据的时间序列（内含一数据文本文件），进行时间序列分析及预测拟合，代码中对于特别位置均有注释说明，便于学习理解

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2019-09-02
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：qq_43794333

  1. 基于ARMA模型预测的云计算资源调度策略研究.pdf

  2. 基于ARMA模型预测的云计算资源调度策略研究，重庆大学，硕士学位论文，2016年重庆大学硕士学位论文 中文摘要 摘要 现阶段,云计算作为一种新型髙效且价柊低廉的计算模式受到越来越多企业 的青睐,而云计算瓷源调度算法作为云计算研究的核心内容,对于它的研究从未 间断,当前科研工作者对于云资源调度算法己经进行了大量深入的研究,本文将 首先对当前主流的一些云计算资源调度策略进行简要的介绍,并对这些略的优 点和不足进行了分析,针对当前云计算资源调度策略中存在的宿主机开关机波动、 虚拟机迁移带有盲目性以及任

  3. 所属分类：平台管理

    • 发布日期：2019-07-14
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：jay7575

  1. 基于EMD-ARMA的矿井瓦斯涌出量预测

  2. 以矿井瓦斯涌出量预测方法为主要研究目的,针对瓦斯涌出量影响因素多,各因素间耦合机理及瓦斯涌出量变化规律复杂等诸多预测难点,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和ARMA时间序列的综合分析方法,采用经过处理的时间序列对矿井瓦斯涌出量进行具体预测。根据各样本数据的不同特点选取合适的模型,建立EMD-ARMA预测模型,对矿井瓦斯涌出量及其变化趋势进行预测。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-28
    • 文件大小：204kb
    • 提供者：weixin_38698539

  1. 采用ARMA模型对变形监测数据处理与预报

  2. 基于平稳时间序列分析理论,通过对ARMA模型的识别与定阶以及参数的估计,建立变形监测数据处理与预报的时间序列ARMA模型,并用该模型对一组实测变形数据进行分析、预测,将变形预测数据与实际观测数据进行比较,取得较好的拟合效果和预测精度。结果表明:ARMA(m,n)模型对变形监测数据处理与预报是十分有效和可靠的,具有一定的应用价值。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-31
    • 文件大小：129kb
    • 提供者：weixin_38731199

  1. 基于小波分析与GM(1,1)-ARMA(p,q)组合的矿井防尘用水量预测

  2. 为了提高矿井防尘用水量预测的精确度,提出了基于小波分析理论与灰色预测模型(GM(1,1))、自回归滑动平均模型(ARMA(p,q))组合的预测模型。运用小波分析将用水量时间序列做不同尺度分解,并将低频信号和高频信号采用GM(1,1)和ARMA(p,q)进行预测,最终经小波重构得到预测结果。以林南仓矿为研究背景,使用该组合模型预测2014年各月份的用水量,通过与实际数据对比,残差检验相对误差不超过2.5%。结果表明:矿井防尘用水量在总体上逐年缓慢增加,每年内呈周期性的变化;基于小波分析与GM(1,

  3. 所属分类：其它

  1. Stock_Prediction_Project-源码

  2. 使用LSTM，差异性隐私和情绪分析通过财经新闻预测股票 团队成员：Shamal Lalvani和Yunan Wu 1.简介 在这篇文章中，Yunan和Shamal介绍了论文DP-LSTM：基于差异性隐私启发的LSTM，用于使用财经新闻[＃1]进行股票预测的技术，该技术旨在利用财经新闻和历史数据来预测财经数据。 本文使用的主要技术是情感分析，最基本的时间序列模型（称为ARMA）和神经网络（称为LSTM）。 另外，本文使用受差异隐私启发的技术来学习基于金融新闻的金融趋势的稳健性。 在本文中，我和Yu

  3. 所属分类：其它

  1. 基于ARMA模型的主题流行度预测

  2. 随着信息技术的飞速发展和信息的广泛应用，社交网络正变得越来越方便和快捷地用于信息发布和获取。 预测主题受欢迎程度对于在线推荐系统，营销服务和*控制非常重要。 在本文中，我们借助时间序列分析方法预测主题的受欢迎程度，验证了ARMA模型在主题受欢迎程度预测中的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：515kb
    • 提供者：weixin_38556205

  1. 专案-源码

  2. 您好，欢迎来到我的项目页面！ 我是克里斯蒂安（Cristian），他是定量经济学的研究生，对数据科学和分析充满热情。 我进入该领域的旅程始于4年前，当时我还是一名本科生，我们的微观经济学老师向我们展示了我们从数据中操纵和提取信息并对其进行可视化的方法。 那时，这些事情确实引起了我的注意，我已经开始学习有关该领域的一切知识。 首先，这导致了一个基于教程的网站Datacamp，该网站为我提供了一些基础知识。 之后，我以本科学位论文结束了对Undergrade的研究，并使用ARMA-GARCH模型对

  3. 所属分类：其它

  1. 一种光纤陀螺漂移数据建模和滤波技术在捷联罗经法自对准中的应用

  2. 针对基于高精度光纤陀螺仪(FOG) 的捷联惯导系统开展研究. 采用时间序列分析法对光纤陀螺随机漂移进行分析, 建立自回归滑动平均(ARMA) 模型, 并在捷联惯导系统罗经法自对准过程中对光纤陀螺漂移数据进行实时滤波估计. 样机实验结果表明, 所提出的方法可以有效地提高光纤陀螺捷联惯导系统罗经法自对准的精度.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：227kb
    • 提供者：weixin_38588592
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