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datamining02
- 数据挖掘及时间序列分析在NIDS中的应用 现有检测方法及其不足 研究目标 研究意义 研究方案 工作进度-data mining and time series analysis in NIDS of existing methods and the lack of objective research studies Significance program progress
wavePredict
- 随着新的数学工具小波分析的实用化为基于NN负荷预测模型性能的改善提供了理论依据对于电力系统负荷非线性时间序列的辨识在预测方法研究中应给予重视在本文所用的基于小波原理和NN融合的预测原理是具有强的非线性时间序列的辩能力由研究和仿真表明它能有效提高预测的精度-with new mathematical tools wavelet analysis based on NN into practical load forecasting model to improve the performance
rbf_mems
- 为了提高使用精度，研究了某型号MEMS陀螺仪的随机漂移模型。采用游程检验法分析了 该陀螺仪随机漂移数据的平稳性，并根据该漂移为均值非平稳、方差平稳的随机过程的结论， 采用梯度径向基（RBF）神经网络对漂移数据进行了建模。实验结果表明：相比经典RBF网络模 型而言，这种方法建立的模型能更好地描述MEMS陀螺仪的漂移特；相对于季节时间序列模型而 言，其补偿效果提高了大约15％。
AIS
- 本文简要介绍了数据挖掘中的聚类、关联分析、时间序列分析等理论和技术，在分析目前交通领域的数据挖掘，特别是AIS信息的数据挖掘研究现状的基础上，针对网络化的AIS数据库的AIS信息特点，提出了用于AIS信息的挖掘方法-This paper briefly describes the data mining clustering, association analysis, time series analysis theory and technology, in analyzing the da
yefu_tuoluo_jianmofenxi
- 采用时间序列分析理论,利用实际测量的数据,建立了液浮陀螺随机漂移的ARMA模型。最终,为便于将模型应用于卡尔曼滤波器中,本文给出了一种实际可行的液浮陀螺漂移模型 -Using time series analysis theory, the use of actual measurement data, the establishment of a liquid floating gyro random drift of the ARMA model. Ultimately, in orde
tuoluo_piaoyi_feipingwenshijian
- 将非平稳时间序列的状态空间建模方法用于陀螺过渡过程的分析.基于平滑先验约束的概念，使用卡尔曼滤波和赤池的AIC方法拟合全局模型，得到陀螺漂移模型的若干数值结果并用于陀螺系统分析.由于观测序列的趋势项、不规则分量可同时建模，因此比分别建模在统计上更加准确有效.-Will be non-stationary time series state space modeling method for the analysis of the transition process gyro. Priori s
xuliefenge
- 对信号时间序列的分析，序列分割及预处理等，所用语言为matlab-Of the signal time series analysis, sequence segmentation and pre-processing and so on, the language used for matlab
nonlinear_time_series_analysis
- 非线性时间序列分析的简单教程,浅显易懂,适合初学者.-Nonlinear time series analysis
short-termloadforecastingwithchaostimeseries
- 文章展示了一种新的方法用于功率系统中短期负载预测。提出的方案使用混沌时间序列分析基于确定性混沌去捕捉复杂的负载行为特征。确定性的混沌允许我们重构一个时间序列并决定输入的变量个数。这篇文章描述了混沌时间序列对日间功率系统峰值的分析。确定性混沌的非线性图形通过多层感知器的神经网络得到。提出的方案在一个例子中具体阐述。-This paper presents a new approach to short-term load forecasting in power systems. The
R-language-books
- 包括R语言导论，splus语言资料以及生存分析和时间序列分析等-Including Introduction to R language, splus language data and survival analysis and time series analysis
Wind-power-prediction-problem
- 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
beiyesi
- 在经济领域中，运用时间序列模型来进行客观经济过程的描述和预测是一个非常重要的方法。然而在实际应用中，由于经济领域的特殊性，传统的频率统计方法进行经济时间序列模型分析往往会碰到很多困难。-In economic field，the time series models are important methods in describing and forecasting the objective economic process．However，when put them into appl
Sllcorrelation
- 分析两时间序列之间的超前和之后关系，计算滞时长度，多用于水文气象方面分析研究-Analysis ahead of and after the relationship between the two time series, calculating the lag length, used for the analysis of hydrometeorological
matlab
- 使用matlab，用时间序列分析法进行建模全部程序-Use matlab, modeling the entire program using time series analysis
matlab
- 基于matlab的时间序列建模与预测，时间序列分析法建模-Time series modeling and prediction matlab-based, time series analysis modeling
cross-spectral
- 两个时间序列的谱分析、交叉谱分析编程，欢迎相互交流，-Spectral analysis of the two time series, cross-spectral analysis program, welcome to exchange, thank you
acceleration-signal
- 利用加速度信号测量位移是油田抽油井光杆位移测量的主要方法 而加速度信号的随机噪声和趋势项是影响 测量精度的主要因素 本文提出了一种基于学习的实时消噪和剔除趋势项方法 学习时先获取一段时间的加速度信 号 再通过时间序列分析技术得出 ARIMA 模型及其参数 最后基于 FFT 变换的 Rife-Jane 频率估计方法求出加速度 信号的周期 在线实时消噪和剔除趋势项方法是基于学习阶段所得模型参数 运用卡尔曼滤波技术消除加速度信号 随机噪声 按周期两次积分得到光杆位移 用加窗递推最小二乘
kmean.m
- rbf神经网络k均值聚类分析程序，时间序列预测方面应用。程序简洁易懂。-rbf neural network k-means clustering analysis procedures, time series forecasting applications. The program easier to understand.
Water-Supply-System-
- 本文分别采用基于时间序列分析的方法和人工神经网络方法建立了天级需水量预报模型-Based on time series analysis method and artificial neural network method, the model of water demand forecasting is established in this paper.
CPI_forecast
- 时间序列分析：平稳性，正态性检验，自相关偏高相关函数计算-Time series analysis: stationary, normality test, autocorrelation high correlation function calculation