1) traffic matrix estimation
流量矩阵估计
1.
Generalized regression neural network-based traffic matrix estimation
基于广义回归神经网络的流量矩阵估计
2.
With the exponential increase in the size of the IP network and the urgent demands in network management and maintenance, traffic matrix estimation has currently become an interesting topic.
随着IP网络规模指数式增长而带来的对网络管理和维护的迫切需求，流量矩阵估计已成为当前的热点研究问题。
3.
Finally, various factors is proposed, which should be considered carefully in improving the accuracy of traffic matrix estimation.
文中对现有的流量矩阵估计中几个最重要估计方法进行了分析和总结,指出它们的优点和缺陷,最后提出进一步估计流量矩阵所需要考虑的因素。
2) matrix estimation
矩阵估计
1.
Based on generalized least square (GLS) model, a dynamic origindestination (OD) matrix estimation algorithm with sliding window is established.
基于广义最小二乘模型建立了一种带滑动窗的动态起点 迄点(OD)矩阵估计算法,可通过对路段交通量和行程时间的检测来估计时变的OD数据。
3) Matrix of estimator
估计矩阵
4) OD matrix estimation
OD矩阵估计
1.
OD matrix estimation model based on the second order statistics of road flow was given based on the traditional OD matrix estimation model.
在构建OD矩阵模型时,充分考虑路网中一定连续期内各路段流量的二阶统计量和出行者路径选择的随机性,提出了一种基于路段流量二阶统计量的OD矩阵估计模型,解决了观测路段的相关性和OD矩阵估计求解的不确定性问题。
5) moment estimator
矩估计量
1.
This article extends the moment estimator of the extreme-value index and proposes an extended moment estimator asIt s strong and weak consistency is proved and asymptotical distribution is derived.
本文对极值指数的矩估计量给以推广，提出一种新的估计量——推广的矩估计量： γ_(k，n)=M_n~(1)+1-(r-1)[r(1-(M_n~(1)M_n~(r-1))/(M_N~(r))]~(-1)主要证明了该估计量的相合性，得到了其渐近分布。
2.
Strong consistency and asymptotic normality of the moment estimator were proved.
利用矩方法和Bayes方法研究INGARCH(1,1)模型的参数估计问题,证明了矩估计量的强相合性和渐近正态性。
6) traffic matrix
流量矩阵
1.
A link weights tuning scheme by dynamic traffic matrix;
基于动态流量矩阵的网络链路权值调整方法
2.
Traffic matrix, as an important input of network traffic engineering, is widely researched by the worldwide researchers and becomes currently an important research area of Internet.
流量矩阵作为网络流量工程的重要输入参数,已受到国内外研究人员的广泛研究,现已成为Internet的一个重要研究方向。
3.
To reduce the estimation s complexity,an algorithm for traffic matrix estimation based on generalized linear inversion theory was proposed.
针对源—目的(OD)流量估计解的不稳定性和求解方法的复杂性,将广义线性反演应用于大尺度网络流量矩阵估计,降低求解方法的复杂性;采用奇异值分解(SVD)获得阻尼系数,提高了求解的稳定性;采用历史均值和链路测量数据相结合决定反演初值,降低多解性。
补充资料：理想流量计试探与流量仪表的选用
理想流量计试探
1．检测件无阻碍物；
2．检测件可夹装在管道外部，可随意移动在任何地点测量而无须截断管道与流体；
3．仪表的流量计算方程简单明确，可外推到未知领域而无须实流校验；
4．频率脉冲输出信号，数字式仪表，便于远传抗干扰及与计算机联网；
5．仪表输出信号不受流体介质物性的影响；
6．仪表输出信号不受流体流动特性的影响；
7．仪表复现性高；
8．仪表范围度宽，线性好；
9．仪表可靠性高，价格适宜，维修技术不复杂；
10.无须个别实流校验，或只须“干校”，或在一、二种介质中校验可推广到各种介质；
11.检测件输出信号直接反映质量流量。
可以说至今并没有出现上述的理想流量计，所有流量计都多少具备一些上述条件，只不过有的多些，有的少些。所有流量计制造厂试制新产品都力图能更多地具备上述条件。
流量仪表的选用
流量仪表的选型对仪表能否成功使用往往起着很重要的作用，由于被测对象的复杂状况以及仪表品种繁多，产品质量难以掌握等情况，使得仪表的选型感到困难。没有一种十全十美的流量计，各类仪表都有各自的特点，选型的目的就是在众多的品种中扬长避短，选择自己最合适的仪表。
一般选型可以从五个方面进行考虑，这五个方面为仪表性能方面、流体特性方面、安装条件方面、环境条件方面和经济因素方面。五个方面的详细因素如下：
1.仪表性能方面
准确度、重复性、线性度、范围度、流量范围、信号输出特性、响应时间、压力损失等；
2.流体特性方面
流体、温度、压力、密度、粘度、化学腐蚀、磨蚀性、结垢、堵塞、混相、相变、电导率、声速、导热系数、比热容，等熵指数；
3.安装条件方面
管道布置方向，流动方向，检测件上下游侧直管段长度、管道口径、维修空间、电源、接地、辅助设备（过滤器、消气器）、安装、脉动等；
4.环境条件方面
环境温度、湿度、电磁干扰、安全性、防爆、管道振动等；
5.经济因素方面
仪表购置费、安装费、运行费、校验费、维修费、仪表使用寿命、备品备件等。
仪表选型的步骤如下：
1. 依据流体种类及五个方面考虑因素初选可用仪表类型(要有几类型以便进行选择);
2. 对初选类型进行资料及价格信息的收集,为深入的分析比较准备条件;
3. 采用淘汰法逐步集中到1-2种类型,对五个方面因素要反复比较分析最终确定预选目标。
1．检测件无阻碍物；
2．检测件可夹装在管道外部，可随意移动在任何地点测量而无须截断管道与流体；
3．仪表的流量计算方程简单明确，可外推到未知领域而无须实流校验；
4．频率脉冲输出信号，数字式仪表，便于远传抗干扰及与计算机联网；
5．仪表输出信号不受流体介质物性的影响；
6．仪表输出信号不受流体流动特性的影响；
7．仪表复现性高；
8．仪表范围度宽，线性好；
9．仪表可靠性高，价格适宜，维修技术不复杂；
10.无须个别实流校验，或只须“干校”，或在一、二种介质中校验可推广到各种介质；
11.检测件输出信号直接反映质量流量。
可以说至今并没有出现上述的理想流量计，所有流量计都多少具备一些上述条件，只不过有的多些，有的少些。所有流量计制造厂试制新产品都力图能更多地具备上述条件。
流量仪表的选用
流量仪表的选型对仪表能否成功使用往往起着很重要的作用，由于被测对象的复杂状况以及仪表品种繁多，产品质量难以掌握等情况，使得仪表的选型感到困难。没有一种十全十美的流量计，各类仪表都有各自的特点，选型的目的就是在众多的品种中扬长避短，选择自己最合适的仪表。
一般选型可以从五个方面进行考虑，这五个方面为仪表性能方面、流体特性方面、安装条件方面、环境条件方面和经济因素方面。五个方面的详细因素如下：
1.仪表性能方面
准确度、重复性、线性度、范围度、流量范围、信号输出特性、响应时间、压力损失等；
2.流体特性方面
流体、温度、压力、密度、粘度、化学腐蚀、磨蚀性、结垢、堵塞、混相、相变、电导率、声速、导热系数、比热容，等熵指数；
3.安装条件方面
管道布置方向，流动方向，检测件上下游侧直管段长度、管道口径、维修空间、电源、接地、辅助设备（过滤器、消气器）、安装、脉动等；
4.环境条件方面
环境温度、湿度、电磁干扰、安全性、防爆、管道振动等；
5.经济因素方面
仪表购置费、安装费、运行费、校验费、维修费、仪表使用寿命、备品备件等。
仪表选型的步骤如下：
1. 依据流体种类及五个方面考虑因素初选可用仪表类型(要有几类型以便进行选择);
2. 对初选类型进行资料及价格信息的收集,为深入的分析比较准备条件;
3. 采用淘汰法逐步集中到1-2种类型,对五个方面因素要反复比较分析最终确定预选目标。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条