1) trend-state mathematical model
趋势-随机预测模型
2) tendency model
趋势预测模型
1.
Based on the changes of the tourist number in recent years,the tourist number in future was forecasted through two tendency model,and the Taibai Mountain National Forest Park was defined in the transition stage of development and consolidation in tourism area life cycle.
依据太白山国家森林公园近几年客流变化,运用直线趋势预测模型和戈珀兹趋势预测模型对未来五年游客人数进行预测,界定太白山国家森林公园的生命周期正处于发展阶段与巩固阶段的过渡期。
3) seasonal trend model forecasting
趋势季节模型预测法
4) trend curve predicting model
趋势曲线预测模型
1.
According to combined theory with optimum weight and taking the deformation data of some landslide as an example,the combined model with optimum weight is established on the basis of establishing Verhulst model,trend curve predicting model of the landslide.
根据最优加权组合理论,以某滑坡的变形监测资料为例,在建立Verhulst模型和趋势曲线预测模型的基础上,建立了滑坡变形的最优加权组合模型。
5) deformation tendency prediction model
变形趋势预测模型
补充资料：随机过程的预测
随机过程的预测
stochastic processes, prediction of
学中对预测算法的应用见IAll.随机过程的预测【汰心.拓cP“‘已洲荟，训浦团佣of;c月y叨葫H‘“po双eccoB“pon，03，.poB二，el，随机过程的外推(ext几IPojation of stochas比p双兀君骆eS) 由随机过程(stoc]1毛‘tic pr以戈骆)X(t)直到现在时刻s的观察值对将来t>s的值进行估计的问题.通常想要的外推估计X(t)(t>s)是使得均方误差EIX(t)一X(t)}2在基于过程直到时刻s的过去值的所有估计中最小的那个(如果限于考虑线性估计，所得到的预测称为是线性的). 已经提出并得到解决的问题之一是关于平稳序列的线性预测.这一问题类似于下述问题:在区间一二蕊又毛兀上平方可积的函数空间LZ中，必须在由函数砂介，k=o，一1，一2，…，生成的子空问上找到函数甲似)〔L:的投影.在平稳随机过程(stationarystocllastic pro姚)的理论中这个问题已经被大大地推广了.一个应用是由下述系统 Lx(t)=Y(t)，t>t。，引起的随机过程的预测问题，其中L是I阶线性微分算子，而Y(t)，t>t(，，是一白噪声(认七jte noise)过程.给定X(t)在时间间隔叭，簇t(、的值和初始值丫k)(t。)，k一。，二，l一1，与白噪声独立，最佳预测X(t)，t>、，由解相应的方程 LX(r)二0，f>S，带初始条件 戈‘“，(、)一丫‘，(、)，、二o，二，l一l，得到.对随机微分方程系统，给定其他已观测到的分量值预测某些分量的问题，归结为相应的随机方程的外推. 参考文献见随机过程的内插(stochastic pro~，interPO】atio们of).幻，A.P田a棚撰【补注】线性预测问题的研究，在俄国始于A.H.KoJIM0r可力B(fA7]，〔A8」)，在西方始于N .Wiener(【A6』)，他还同P .Mas如处理了多变量情形(【All]，【A12」).他们考虑的预测是基于整个的过去;基于过去的有限时段的预测更困难，见【A9]，【A10].对非平稳过程的线性预测在【A13]中讨论.线性理论也可在「A2」中找到.R.E.K川man的方法(「A3]，【A4」)基于K五knan滤波和过程在状态空问上的实现，引人了在实践中很有用的预测算法.在【AS]中介绍了将预测问题推广到扩散过程的情形.在应用科
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