1) reduplication linear model
双重线性模型
1.
In the paper,least squares method is used to estimat the parameter about reduplication linear model.
用推广的最小二乘法及极大似然估计法对双重线性模型AR(1) -MA(0 )中的参数进行估计 ,从而提高模型的拟合度和预测精度 。
2) Bilinear model
双线性模型
1.
Arming at a concrete bilinear model,under the condition of immaturity prior knowledge,a method based on the genetic algorithm design and the dynamic optimized fuzzy controller was studied.
针对一个具体双线性模型,在先验知识不完备的情况下,采用分步优化法研究了基于遗传算法设计和动态优化模糊控制器的方法。
2.
The result shows that the bilinear-RO model is better than the bilinear model for simulating the hytseresis energ.
本文首先介绍了作者所开发的铅粘弹性阻尼器的构造与性能，并根据铅弹性阻尼器的试验滞回曲线，采用双线性模型和双线性－RO模型来描述其力学性能，最后根据试验结果进行两种模型的对比分析。
3.
The algorithm of optimal control for continuous time nonlinear dynamic systems, which is called the dynamic integrated system optimization and parameter estimation (DISOPE), was proposed according to the differences between real system and it represented bilinear model.
在模型与实际存在差异的情况下 ,通过求解修正的基于双线性模型的优化问题和参数估计问题 ,给出了实际问题的最优解。
3) bilinear time series model
双线性模型
1.
Application of bilinear time series model based on genetic algorithms in dam security monitoring forecast;
基于遗传算法的双线性模型在大坝安全监测预报中的应用
2.
Aiming at the time-variation and multi-factor influences of urban demand,the bilinear time series model has been adopted,and a method of creating the bilinear time series model that is applied to predict urban demand has been given.
针对城市用水的时变化性和受多因素影响的特点,引入双线性模型,并给出建立预测城市用水量的双线性模型方法。
3.
A simple and practical scheme is presented for developing a bilinear time series model (BM).
提出了建立双线性模型 ( BM)的一套简便实用的方案 。
4) Module-Bilinear From
模双线性型
5) mode-ray duality
振型-射线双重性
6) the first-order double linear time series model
一阶双重线性时间序列模型
1.
In this work,the estimation of the parameters in the first-order double linear time series model is solved.
本文利用MonteCarloEM算法实现了对一阶双重线性时间序列模型的参数的估计。
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