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1)  parameter forecase analysis
参数预测分析
2)  parameter prediction
参数预测
1.
By comparing the prediction results of GM(1,1) and BP neural network, the combination of GM and neural model is feasible in oil spectral analysis parameter prediction, which can overcome the deficiency of single model and get good effect.
通过比较GM(1,1)模型、神经网络模型的预测结果,融合GM(GreyModel)模型与神经网络模型并构建组合模型进行油液光谱分析参数预测,可以克服单个模型所存在的不足。
2.
Parameter prediction models (PPM) and parameter recovery models (PRM) were developed based on the three Weibull distribution parameters and stand attributes.
在Weibul三参数及林分因子的基础上,建立了参数预测模型和参数回收模型。
3.
The system can realize such functions as parameter prediction binaural auralization and model visualization and therefore it can help the acoustic consultants to know a virtual sound field from not only vision, but also acoustic indexes and hearing which will lead to the best design plan.
该系统可以完成声场参数预测、双耳可听化以及模型可视化等功能。
3)  parametric estimation
参数预测
4)  prediction parameter
预测参数
1.
To reasonably determine prediction parameters in a surface subsidence model for an underground non-bedded shape room environment,the internal relations between prediction parameters and underground room shapes were analyzed based on the principles of surface subsidence.
为了合理确定非层状地下空间环境条件下地面沉降预测模型中的预测参数,基于地下空间围岩破坏机理及地面沉降规律,分析了预测参数与地下空间形状之间的内在联系,探讨了预测参数的变化规律,并导出了预测参数的计算公式。
5)  parameter estimation
参数预测
1.
A method of estimating the thermal properties from the transient experiment based on the solution of the nonlinear inverse problem of parameter estimation by using the Levenberg-Marquardt iterative procedure was presented.
参数预测结果表明,方法对基于瞬态实验方法进行热物性预测具有良好的适应性,并适用于分析多类热传导逆问题,该方法还能为优化实验提供有效信息。
6)  parameter forecasting
参数预测
1.
This paper discussed the method of building technological parameter forecasting model of gas-assisted injection molding by using artificial neural network.
仿真结果和实例验证表明利用BP神经网络进行气辅注塑工艺参数预测的方法是可行的。
补充资料:判别分析预测法(见发生量预测)


判别分析预测法(见发生量预测)
discriminatory analysis for forecast

  判别分析预测法(diseriminatory analysisfor foreeast)又叫分辨分析法,是用判别函数预测害虫发生量的方法。其步骤为:将预报因子和预报量分为2级或多级,对预报因子进行线性组合,构成一个判别函数;先确定一个临界值作分辨指标,然后计算判别函数式中的系数,求出临界值;应用时,将预报因子的实查值代入判别函数式,求出预报值,将此值与临界值相比较,可预报害虫的发生量。 判别函数通式将预报因子的数据进行线性组合: 尸y~习c、·x、(1) 左=l式中夕为预报量;P为预报因子个数;x、(k二1,2,……,尸)为预报因子;c、为系数。二级判别法中的x分为2级,故(l)式为:〕一clxl+cZxZ(2)则y值亦分2级,可确定一个y。为分辨指标,当夕)yc时为A级,夕几时,若y>y。,可预报A级;若夕<夕。,可预报B级。当虱<元时,若y>夕。,可预报B级,若y  
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参考词条