1) stable time rank analysis
平稳时间序列分析
1.
This paper introduces basic principles of stable time rank analysis.
介绍了平稳时间序列分析的基本原理,运用C#语言设计并实现了模型的建立及年平均流量的预报,提供了一个操作简洁、运算迅速并具有较好的适应性和预报精度的模型预报应用程序。
2) Non stationary time series
非平稳时间序列
1.
Therefore a study on the predicting model with non stationary time series is made.
目的许多大型旋转机械运行工况恶劣 ,非平稳、非线性特征明显 ,以及各种突发性、偶然性因素的影响 ,给基于振动信号处理的状态预测和状态维护分析带来困难 ,为此研究了非平稳时间序列预测模型。
2.
By using the proposed segmental feature dependent non stationary time series model, the new model not only achieves the modeling of correlation between different scale features but also implicitly models the correlation among neighboring frames in frame scale via parametric mean trajectory function.
该模型采用描述谱参数轨迹的段特征 ,在段尺度上实现了对语音信号帧间相关性的显式建模 ;采用段特征依赖的非平稳时间序列产生模型 ,实现了不同尺度特征间的相关性建模 ,并在帧尺度上通过参数化的均值轨迹函数 ,实现了对语音信号帧间相关性的隐式建模 。
3.
This paper introduced a method of wavelet based analysis and forecasting for non stationary time series.
提出了基于小波变换的非平稳时间序列分析预测方法 。
3) stationary time series
平稳时间序列
1.
The spectral density estimation of stationary time series with missing data;
漏缺数据平稳时间序列下的谱密度估计(英文)
2.
The methods of stationary time series,step-wise linear regression and BP neural network were respectively used for modeling of annual runoff forecasting for Dahuofang Reservoir.
通过分析大伙房水库所属流域的气候特征,找出合适的预报因子;采用平稳时间序列、逐步线性回归、BP神经网络作为几种典型中长期预报方法的代表,分别对大伙房水库进行年径流预报建模;综合比较三种方法的拟合与检验预报结果,可以得出BP神经网络法是最适合该流域的预报方法。
3.
In this paper,a hybrid modeling and forecasting method based on grey theory and stationary time series analysis is presented,and it is used in gyro drift forecasting.
提出一种基于灰色理论和平稳时间序列分析的混合建模方法,并将其用于预测陀螺漂移。
4) non-stationary time series
非平稳时间序列
1.
Study on the methods for modeling and forecasting gyro s drift performance based on non-stationary time series;
基于非平稳时间序列的陀螺漂移性能建模与预测方法研究
2.
Non-stationary time series prediction based on wavelet analysis and AR-LSSVM;
基于小波变换和AR-LSSVM的非平稳时间序列预测
3.
To build an appropriate mathematic model of the random drift of flexible gyro,two methods are discussed,using non-stationary time series analysis and using stationary time series analysis based on wavelet discomposition.
以挠性陀螺的随机漂移为研究对象,采用非平稳时间序列分析法和基于小波分解的平稳时间序列分析法,建立相应的随机漂移模型。
5) nonstationary time series
非平稳时间序列
1.
The moving average model-based nonstationary time series method is used in the model distinction, parameter estimation, and new information prediction in this paper.
根据大坝裂缝开度实测资料的特点,将裂缝开度{xt}看成一系列时刻t1,t2,…,tn得到的时间序列,采用基于滑动平均模型MA(q)的非平稳时间序列法,对其进行模型识别、参数估计和新息预报。
2.
? A state space approach for the modeling of nonstationary time series is presented.
非平稳时间序列的状态空间建模技术被用于陀螺漂移分析。
3.
This method is used to build forecasting models on the ideal time series from 33-mode Lorenz system,and especially the prediction on nonstationary time series are tested and analyzed.
简要介绍了基于统计学习理论的支持向量机方法的基本思想和原理,利用该方法对33模Lorenz系统的理想混沌时间序列建立预测模型,并对在此基础上产生的非平稳时间序列进行预测试验研究。
6) non-stationary time series analysis
非平稳时序分析
补充资料：时间序列分析
| 时间序列分析 time series analysis 用随机过程理论和数理统计学方法，对时间序列进行的统计分析。数理统计学的分支。时间序列是指被观测到的依时间次序排列的数据序列。从经济到工程技术，从天文到地理和气象，几乎在各种领域中都会遇到时间序列。时间序列分析包括一般统计分析（如自相关分析、谱分析等），统计模型的建立与推断，以及关于时间序列的最优预测、控制和滤波等内容。经典的统计分析都假定数据序列具有独立性，而时间序列分析则着重研究数据序列的相互依赖关系。后者实际上是对离散指标的随机过程的统计分析，所以又可看作是随机过程统计的一个组成部分。例如，记录了某地区第一个月，第二个月，…第T个月的降雨量，利用时间序列分析方法，可以对未来各月的雨量进行预报。时间序列分析在第二次世界大战前就已应用于经济预测，第二次世界大战后，在军事科学、空间科学和工业自动化等部门的应用更加广泛。 就数学方法而言，平稳随机序列（见平稳过程）的统计分析，在理论上的发展比较成熟，从而构成时间序列分析的基础。时间序列分析的主要内容有：①频域分析。一个时间序列可看成各种周期扰动的叠加，频域分析就是确定各周期的振动能量的分配，这种分配称为谱或功率谱。因此频域分析又称谱分析。②时域分析。目的在于确定序列在不同时刻取值的相互依赖关系，或者说，确定序列的相关结构。③模型分析。20世纪70年代以后，应用最广泛的时间序列模型是平稳自回归——滑动平均模型（简称ARMA模型）。两个特殊情况是自回归模型和滑动平均模型。④回归分析。如果时间序列可表示为 确定性分量 与随机性分量之和 ，根据样本值（数据序列）来估计确定性分量及分析随机性分量的统计规律，属于时间序列分析中的回归分析问题。 |
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条