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针对影响台风最大风速的输入变量较多以及输入变量与输出变量之间的非线性变化特点,首先计算各个输入变量与输出变量间的互信息,这些互信息间接地反映了各个输入变量与输出变量间的相关性;然后根据t检验法确定一个
使用ARIMA模型在股价预测上的应用并且利用傅里叶级数对结果进行修正
为在实时电价情况下预测未来24小时电价，提出一种基于小波变换和差分自回归移动平均（ARIMA）的短期电价混合预测模型。该模型分别根据是否受到需求量影响使用ARIMA模型对多尺度小波变换分解后的时间序列
针对现有医用耗材检漏仪存在的检测时间长、检测精度低的缺点,在cortex-A53硬件平台采用高精度模数转换芯片CS5534,对压差传感器进行温度补偿和基准电压补偿提高了检测精度;采用预测模型对采集数据
We show that a stationary ARMA(p, q) process {Xn, n = 0, 1, 2, •••} whose moving-average polynomial
ARIMA时间序列分析模型
为了提高预测模型的精度,给出了一种新的组合预测模型.利用时间序列ARIMA预测模型、BP神经网络及GM灰色预测模型进行单一模型的拟合与预测,通过赋予适当权系数结合三种方法得到了新的组合预测模型.山西省
Arima模型在SPSS中的操作，主要是Arima模型在SPSS中的具体过程及步骤很详细的
STAR模型在人民币汇率预测方面的应用，结合EVIEWS软件等可以很好的模拟，研究生不错的选择
基于BP-Holt-winters的气温预测模型，倪子顺，刘威，近现代,各地区每月平均气温的预测主要是将地球表面格点化，收集各点气象要素的值并进行插值运算，得到未来某月气温的值，但各气�
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