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1)  Index Regression Analysis Forecast
指数回归预测
2)  Non-linear Exponential Regression
非线性指数回归预测
3)  regressive prediction
回归预测
4)  Regression forecast
回归预测
1.
Analysing the relationship between the correlation degree, the precision, the sample size in regression forecast, two models are obtained.
分析了回归预测中相关度、精确度与样本数量三者之间的关系,得出了2个关系模型。
5)  regression prediction
回归预测
1.
Radial Basis Function Neural Networks(RBF NN) are frequently used for regression prediction.
径向基神经网络经常用于回归预测,但是高维的核函数矩阵运算需要花费巨大计算资源。
2.
Based on different kinds of information, four models for predicting the remaining life of concrete structures are proposed in this paper, which are regression prediction model, grey prediction model, improved grey model and neural network model.
基于不同的信息,提出现有混凝土结构剩余寿命预测的四种模型:回归预测模型、灰色预测模型、灰色改进模型和神经网络模型,决策者可根据自己的知识水平、所掌握的信息种类和数量等主客观条件来选用不同的模型进行预测分析和决策制定。
6)  regression forecasting
回归预测
1.
In order to simplify the problem in regression forecasting,we don t often consider gray information.
由于客观世界上存在灰色信息 ,而通常的回归预测法中为了问题的简单化不考虑灰色信息。
2.
This paper presents an approximatians statistical analysis method to select the best design With the principle of regression analysis and regression forecasting the method discusses when the product of two correlated economic variables obtains maximum or minimum value.
本文提出了经济活动中一种随机最优化的处理方法,该方法利用回归分析和回归预测的原理,讨论了两个相关的经济变量之积在何时取得最大值或最小值,并以国营第714厂“熊猫彩电”在国际市场上销售的经验数据为例,给出了寻找最大值的近似方法和步骤。
补充资料:经验指数预测法(见发生量预测)


经验指数预测法(见发生量预测)


  经验指数预测法见发生量预测。
  
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