1) autoregressive integrated moving average model
自回归移动平均模型
1.
Objective To evaluate the use of autoregressive integrated moving average model(ARIMA) in the prediction of the amount of out-patients who need transfusion,and to predict the numbers of patients for the proper allocation of medical resources.
目的评价自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)在预测门诊输液人次中的作用,为医疗资源配置提供依据。
2) autoregressive moving average
自我回归移动平均模型
3) ARIMA(auto regressive integrated moving average) model
ARIMA(自回归移动平均)模型
4) SARIMA model
季节自回归求和移动平均模型
1.
For comparison,the two component models,namely the SARIMA model and GRNN model,are used to forecast the short-term traffic flow.
为了更精确地预测短期交通流,提出由季节自回归求和移动平均模型(SARIMA)和广义回归神经网络(GRNN)模型所构成的组合模型(SARIMA-GRNN模型),该模型结合了时间序列模型和神经网络模型进行时间序列预测的优点。
6) space-time autoregressive moving average model
时空自回归移动平均模型
补充资料：自回归
自回归
auto - regression
自回归【auto一比g，551.;a.:operpece，，〕 给定随机序列{戈、;n一0，土1】}中的值戈与其先行值弋l…‘戈，的回归依赖关系m阶线性自回U刁由X。与刃二一*(天=l…，m)之间的线性回归(regresslon)方程来定义，即 弋二刀，弋!十…+尹，戈一。+气，(*)这里刀、，二，几为常数，而随机变量:。同分布，具有均值O和方差62，且为不相关的(有时假定它们独立)在描述某些时间序列(time series)时，自回归是一个有用的随机模型(线性自回归的概念是G.丫ule在1921年提出的)它用于分析描述一个系统的时间序列，该系统在其内力与随机的外来冲击的作用厂产生振动.自回归(*)可看作是一个特殊类型的随机过程—自回归过程(auto一regresszonProcess).
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参考词条