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ARMA相关模型及其应用
- 时间序列分析是数理统计中的一个重要分支，用随机过程理论和数理统 计方法研究随机数据序列的规律。时间序列分析提供了一套具有科学依据的 动态数据处理方法，该方法的主要手段是对各种类型的数据采用相应的数学 模型去近似描述。通过对模型的分析研究，便可更本质地了解数据的内在结 构和复杂特性，从而达到预测其发展趋势并进行必要的控制的目的。(Time series analysis is an important offset of statistics, which studys
SVAC标准介绍
- 支持高精度视频数据，在高动态范围场景提供更多图像细节 支持先进编码工具，在获得更好图像质量的同时获得更高编码效率 支持感兴趣区域（ROI）变质量编码，在网络带宽或存储空间有限的情况下，提供更符 合监控需要的高质量视频编码 支持可伸缩视频编码（SVC），满足不同传输网络带宽和数据存储环境的需求 u 支持代数码书激励线性预测（ACELP）和变换音频编码（TAC）切换的双核音频编码， 保证对语音和环境（背景）声音均有较好的编码效果 支持声音识别特征参数编码，避免编码失真对语音识别和声
模方图（已修改）
- 分析降水量图，利用模方图来进行降水量等方面的预测与分析。(Analysis of precipitation)
关于温室方面的资料
- 为了预测和评价日光温室墙体的热工性能，构建了日光温室墙体非稳态传热过程的一维差分模型。根据气象统 计参数及其变化规律，确定了墙体表面太阳辐射热量的算法，以及傅立叶级数形式的室内和室外气温等边界条件，墙体 表面接收的太阳辐射热量处理为边界节点的内热源。提出了以周期外界条件反复循环作用的“程序预演法”，解决了墙体 传热模拟的初始条件问题。采用高效的追赶法求解差分方程组等方法，建立了完整的日光温室墙体传热的数值模拟方法， 编制了计算机程序RGWSQCR，通过运行程序模拟日光温室墙体传热过程，可
wind power prediction
- 准确的风电功率预测有利于含大规模风电电力系统的安全可靠、持续稳定运行，掌握风电功率预测误差的分布特征，对风电大规模并网有重要意义。以吉林省某风电场的实测数据为例，对风电功率进行超短期预测，利用非参数估计对预测误差分布进行拟合，分析了非参数估计与预测方法、预测时间间隔、预测误差概率分布形态以及风电场装机容量的关系，验证了所提出方法的有效性。(Accurate wind power prediction is conducive to safe, reliable, continuous and s
智能优化算法应用于近红外光谱波长选择的比较研究
- 近红外光谱(NIRS)是一种间接分析技术,其应用需建立相应的校正模型。为了提高模型的解释能力、预测准确度和建模效率,需要对NIRS 进行波长选择,优选最小化冗余信息。选用蚁群优化(ACO)、遗传优化(GA)、粒子群优化(PSO)、随机青蛙(RF)和模拟退火(SA)5 种智能优化算法对烟叶总氮和烟碱近红外光谱数据进行特征波长选择,结合偏最小二乘(PLS)算法,构建了多个烟叶总氮和烟碱的校正模型,(Near infrared spectroscopy (NIRS) is an indirect an
关于人工智能监控系统的影响应该知道的三件事
- 据IDC预测，全球数据圈将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB。数据的真正价值在于，决策者能够从相关数据中提取洞察与见解，并采取相关行动。人工智能(AI)和机器学习在数据分析中的应用预计将大幅增加。事实上，IDC表示，到2025年，认知系统所触及的分析数据量将增长100倍，高达1.4ZB。
大数据和物联网如何关联
- 物联网(IoT)和大数据技术在组织和个人之间快速增长。据《福布斯》预测，到2025年，生成的数据量将增加到175 zettabytes。这将对收集、分析和报告数据的方式产生巨大影响。
传染病动力学模型及控制策略研究
- 据世界卫生组织的研究报告，传染病仍是人类的第一杀手，人类正面『雠蕾种种传染病长期而严竣的威胁。由于对传染病的研究不能采取实验形式，因此，对传染病发病机理、流行规律、趋势预测的研究就更需要理论分析、模拟仿真来进行。传染病动力学模型就是对传染病研究的重要方法。