1) autoregressive integrated moving average (ARIMA) model
自回归差分滑动平均模型
2) auto regressive integrated moving average(ARIMA)
差分自回归滑动平均模型
1.
Based on the analysis of monthly API of Suzhou City,Jiangsu Province in 2002～2007,wavelet analysis and auto regressive integrated moving average(ARIMA)principle of time series theory were used to differentiate and forecast the series of time,and results indicated that air quality of the City is improving continually,and keeps in a favorable level.
文章以苏州市2002～2007年各月API值为研究对象,将其构成一组时间序列,采用时间序列理论中的小波分析原理和差分自回归滑动平均模型(ARIMA)原理对这组API序列进行趋势的辨识和数值预测,结果表明(1)苏州市近年来的空气质量水平不断提高,并将稳定保持在一个良好的水平上;(2)差分自回归滑动平均模型ARIMA(2,2,2)在拟合该地区API值时间尺度上的变化趋势效果较好,能够较好的预测苏州市月空气质量水平。
3) ARMA
自回归滑动平均模型
1.
This paper,based on Auto Regressive Moving Average(ARMA),presents a traffic predictor that uses group model,using time series to build the mathematic models.
基于自回归滑动平均模型(ARMA),利用时间序列建模,提出了利用组合模型对网络流量进行预测的方法。
4) autoregressive moving average model
自回归滑动平均模型
1.
In order to improve the accuracy of forecast for cigarette sales,balance the demand and production and realized cigarette industry and commerce synergy marketing,proposed an hybrid forecast model based on ARMA(autoregressive moving average model) for cigarette sales.
为了提高卷烟销售预测准确性,平衡生产与需求,协同工商业,建立切实合理的月供应计划,提出了一个基于ARMA(autoregressive moving average model,自回归滑动平均模型)的混合卷烟销售预测模型,实现卷烟月总量的预测。
5) ARMA model
自回归滑动平均模型
1.
From the discrete solution of the equation of vibration of engineering structure, the equalility of the neural network based time domain identification and the ARMA model was verified.
另一方面,作为一种时域线性回归方法,自回归滑动平均模型(ARMA模型)也可被用于识别的结构参数识别。
6) autoregressive-moving average
自回归滑动平均模型法
补充资料：多元线性回归模型
分子式：
CAS号：
性质：假定从理论上或经验上已经知道输出变量y是输入变x1，x2，…,xm的线性函数，但表达其线性关系的系数是未知的，要根据输入输出的n次观察结果(c11，x21，…，xml，yi)(i=1,n)来确定系数的值。按最小二乘法原理来求出系数值，所得到的模型为多元线性回归模型。
CAS号：
性质：假定从理论上或经验上已经知道输出变量y是输入变x1，x2，…,xm的线性函数，但表达其线性关系的系数是未知的，要根据输入输出的n次观察结果(c11，x21，…，xml，yi)(i=1,n)来确定系数的值。按最小二乘法原理来求出系数值，所得到的模型为多元线性回归模型。
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