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- ARMA模型与bilinear模型的比较北大核心CHSSCDCSSCICSTPCD摘要：文章从参数估计和数据拟合的视角出发,对时间序列中两个经典的模型——ARMA模型和bilinear模型的特性进行比较,比较之后发现:对于线性结构的数据,ARMA模型与bilinear模型拟合准确度相近,而对于具有非线性结构的数据,bilinear模型的拟合准确度明显高于ARMA模型.而且随着非线性部分在数据中占比的提高,bilinear模型相对于ARMA模型拟合的优越程度有所增加.
- 基于BP和RBF神经网络的水轮机综合特性曲线的拟合摘要：关于大波动过渡过程中水轮机特性曲线的处理有很多种方法,其中有用神经网络方法来训练相关数据形成网络从而预测待求数据点,其中BP和RBF两种网络为较为常用的神经网络方法.本文通过学习Matlab中神经网络工具箱的调用,比较分析了BP和RBF两种神经网络在水轮机特性曲线拟合上的区别,试图找出BP网络隐含层神经元个数对其拟合精度的影响,以及随着其神经元个数增加而拟合度增加的情况.
- 基于BP神经网络的氢气传感器数据拟合与研究CSTPCD
- Mlinex损失函数下反向帕累托分布形状参数的Bayes估计摘要：文章研究了Mlinex损失函数下反向帕累托分布的参数估计问题。在已知反向帕累托分布位置参数的情况下,给出形状参数的五种估计方法:极大似然估计、最大后验估计、经典Bayes估计、多层Bayes估计、E-Bayes估计,并推导出相应估计方法下的具体表达式。利用MC方法在R软件下进行数值模拟,对比模拟数据确定了参数估计的最优环境,并验证了估计方法的合理性和估计结果的准确性与稳健性,得到了E-Bayes估计为最优估计方法的结论;最后利用最优估…查看全部>>
- PH分布数据拟合的数值加速EM算法北大核心CSCDCSTPCD
- 神经网络在GPS精密星历数据拟合中的应用摘要：由于经典的拉格朗日多项式内插在对GPS精密星历(SP3)进行插值时,多项式阶数过高会导致拟合的精密星历坐标差值较大点均集中在重合区两端,并且坐标差值影响可达20 mm,甚至更大,目前IGS提供的最终轨道精度优于25 mm,因此,精密星历拟合中龙格现象的影响不可忽略.为了减少这种现象,利用神经网络对GPS精密星历进行数据拟合,采用建立前馈网络的方法,通过对训练函数、传输函数、输入结点个数等参数进行调整,得出了利用神经网络对GPS精…查看全部>>
- 高温工质HFC236ea热物性数学模型及其lgp-h图北大核心CSCDCSTPCD
- 基于STM32的多通道照度计的设计北大核心CSCDCSTPCD
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