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- 把时间序列分析的方法和理论引入业务监控中。本文的创新点 在于利用AR州人模型建模前，通过孤立点和变点检测对数据做预处理， 先用控制图法去除孤立点，然后用变点检测的方法定位变点，最后对变 点前后的时间序列分段预测，从而提高了预测的准确度和可信度 -Time series analysis methods and theoretical introduction of the service monitoring. Innovation of this paper is to use
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- 改进的AR时间序列分析模型，加入了窗口的概念，源码里有实例-Improved AR time series analysis model, adding the concept of the window, there are instances where the source
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- 利用新陈代谢灰色预测、样本自适应BP 神经网络和时间序列分析分别进行风电功率实时预测和日前预测，并采用熵值取权法确定组合权重，引入自控机制，构建反馈，提出组合预测法和基于时间序列的卡尔曼滤波法。研究结果表明，组合预测模型能减少各预测点较大误差的出现，而卡尔曼滤波能大幅消减原始序列的波动影响。-Use of metabolic gray forecast, sample adaptive BP neural network and time sequence analysis respective
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- matlab数学建模中的15个模型的算法讲解与举例，包括灰色预测、灰色关联分析、主成分分析法、模糊聚类分析、随机模拟、多元回归模型、正交试验设计、图论、目标规划模型、马尔可夫预测方法、时间序列分析、模糊综合评价模型、层次分析模型、模糊数学方法、模拟退火算法。-15 model matlab mathematical modeling method to explain with examples, including the gray prediction, gray correlation a
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