1) serial anticipation method
序列预测法
2) serialanticipation method
序列预测法
3) Time Series Forecasting Method
时间序列预测法
4) Sequence
序列
1.
Identifying and sequence analysis of HLA-B~*2736;
HLA-B~*2736等位基因的序列分析
2.
Compositive sequence in treatment of oral and maxillofacial hemangioma;
口腔颌面部血管瘤血管畸形的综合序列治疗
3.
Sequence analysis of HIV-1 subtype B′viruses;
B′亚型人类免疫缺陷病毒的基因序列分析
5) sequences
序列
1.
Study on detector of Mealy type pulse sequences with wrong logic output;
Mealy型脉冲序列检测器中非逻辑输出的研究
2.
Study of Numerical and Figure Expression for DNA Sequences;
DNA序列数形表示的研究
3.
Family of sequences with low cross-correlation and large linear span;
一类具有低相关特性和较大线性复杂度的序列集
6) sequencing
序列
1.
cDNA cloning, sequencing and characterization of radish chloroplast ATPase beta subunit;
萝卜叶绿体ATP酶β亚基的cDNA克隆及序列特征
2.
Cloning and Sequencing of gE Gene Fragment Encoding Epitopes of Pseudorabies Virus Fa Strain;
伪狂犬病病毒闽A株gE基因表位抗原编码区的克隆与序列测定
3.
Cloning and Sequencing of Full_length Fusion Gene of Strain ZQ98_1 of Pigeon Paramyxovirus_I;
鸽Ⅰ型副粘病毒ZQ98-1株F基因全序列的克隆和序列分析
7) alignment
序列
1.
Light can be used to divide and limit space,make the alignment and the focus of visual sense so as to meet the demand of physical and psychology of people and also to meet the demand of light space which the function of structure and art pursue.
利用太阳直射或漫射光线可以区分与限定空间、制造空间序列和视觉焦点,从而创造既满足人们生理与心理需要,又符合建筑功能与艺术要求的动态光空间,开辟空间组织的新设计思路,促进人们空间生活的健康发展。
2.
These principles and methods are as follows: One kind of economical characteristics is controlled only by one kind of essential elements; The change of trends of economical characteristics is caused by the quantitative change and alienation of control elements; To ex-chang control elements results in the alignment change of economical ch.
它们是:一项经济特性只由一种要素所支配原理;支配要素量变、异化引起经济特性趋势变化原理;支配要素换元引起经济特性序列变化原理;经济问题的每个分析层次是以一种逻辑(价值或因果)为主,但相邻层次二者(价值、因果)交替变化原理;经济问题在相邻背景层次中意义逆反原理;经济问题外内各推二层次的全面分析方法;经济问题研究中数据的优化个数原理;数学演绎不能生得统计数据中不曾包涵的信息。
3.
In order to carry out its special mission, professional social work must form a complete, practical alignment of ethic value which also can be supervised and measured in addition to a perfect and ripe professional methods and skill.
专业社会工作要实现其专业助人的使命,除了要具备一套完善的、成熟的专业方法和专业技巧,还必须形成一个较完备的、可操作的、能督导和考量的伦理价值序列。
8) series
序列
1.
A method for predicting generalized time-varying ARMA series is proposed.
提出一种广义时变ARMA序列预测方法,给出时变序列和广义时变序列的预测公式及其均方误差。
2.
The annual precipitation series of Liuzhou city from 1935 to 1976 is simulated by the step-wise regression based on the Mean Generating Functions crossed by Gram-Schmidt.
采用基于均生函数逐步回归的正交化筛选建模方法对柳州市１９３５～１９７６年的年降雨量序列进行拟合计算，并由所得的线性回归模型对１９７７～１９８２年降雨量进行预测。
3.
This kind of music is composed with “series”, which run through the whole music.
十二音音乐是用“序列”写成，并在音乐中贯穿使用。
9) No sequences
No序列
1.
Trinomial properties of three families of nonlinear spreading sequences (GMW sequences, No sequences and Kasami sequences) are discussed in this paper.
讨论了三类非线性扩频序列(GMW序列、No序列和Kasami序列)的三项式特性,利用这三类序列的迹表示,证明了GMW序列、No序列和Kasami序列均具有正则三项式对。
10) a-sequence
a序列
1.
Powers of a-sequence in ε- regenerate phenomenon;
ε再生现象中a序列的幂
补充资料：时间序列预测法
什么是时间序列预测法？
一种历史资料延伸预测，也称历史引伸预测法。是以时间数列所能反映的社会经济现象的发展过程和规律性，进行引伸外推，预测其发展趋势的方法。
时间序列，也叫时间数列、历史复数或动态数列。它是将某种统计指标的数值，按时间先后顺序排到所形成的数列。时间序列预测法就是通过编制和分析时间序列，根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势，进行类推或延伸，借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平。其内容包括：收集与整理某种社会现象的历史资料；对这些资料进行检查鉴别，排成数列；分析时间数列，从中寻找该社会现象随时间变化而变化的规律，得出一定的模式；以此模式去预测该社会现象将来的情况。
时间序列预测法的步骤
第一步收集历史资料，加以整理，编成时间序列，并根据时间序列绘成统计图。时间序列分析通常是把各种可能发生作用的因素进行分类，传统的分类方法是按各种因素的特点或影响效果分为四大类：(1)长期趋势；(2)季节变动；(3)循环变动；(4)不规则变动。
第二步分析时间序列。时间序列中的每一时期的数值都是由许许多多不同的因素同时发生作用后的综合结果。
第三步求时间序列的长期趋势(T)季节变动(s)和不规则变动(I)的值，并选定近似的数学模式来代表它们。对于数学模式中的诸未知参数，使用合适的技术方法求出其值。
第四步利用时间序列资料求出长期趋势、季节变动和不规则变动的数学模型后，就可以利用它来预测未来的长期趋势值T和季节变动值s，在可能的情况下预测不规则变动值I。然后用以下模式计算出未来的时间序列的预测值Y：
加法模式T+S+I=Y
乘法模式T%26times;S%26times;I=Y
如果不规则变动的预测值难以求得，就只求长期趋势和季节变动的预测值，以两者相乘之积或相加之和为时间序列的预测值。如果经济现象本身没有季节变动或不需预测分季分月的资料，则长期趋势的预测值就是时间序列的预测值，即T=Y。但要注意这个预测值只反映现象未来的发展趋势，即使很准确的趋势线在按时间顺序的观察方面所起的作用，本质上也只是一个平均数的作用，实际值将围绕着它上下波动。
时间序列预测法的分类
时间序列预测法可用于短期、中期和长期预测。根据对资料分析方法的不同，又可分为：简单序时平均数法、加权序时平均数法、移动平均法、加权移动平均法、趋势预测法、指数平滑法、季节性趋势预测法、市场寿命周期预测法等。
简单序时平均数法也称算术平均法。即把若干历史时期的统计数值作为观察值，求出算术平均数作为下期预测值。这种方法基于下列假设：%26ldquo;过去这样，今后也将这样%26rdquo;，把近期和远期数据等同化和平均化，因此只能适用于事物变化不大的趋势预测。如果事物呈现某种上升或下降的趋势，就不宜采用此法。
加权序时平均数法就是把各个时期的历史数据按近期和远期影响程度进行加权，求出平均值，作为下期预测值。
简单移动平均法就是相继移动计算若干时期的算术平均数作为下期预测值。
加权移动平均法即将简单移动平均数进行加权计算。在确定权数时，近期观察值的权数应该大些，远期观察值的权数应该小些。
上述几种方法虽然简便，能迅速求出预测值，但由于没有考虑整个社会经济发展的新动向和其他因素的影响，所以准确性较差。应根据新的情况，对预测结果作必要的修正。
指数平滑法即根据历史资料的上期实际数和预测值，用指数加权的办法进行预测。
一种历史资料延伸预测，也称历史引伸预测法。是以时间数列所能反映的社会经济现象的发展过程和规律性，进行引伸外推，预测其发展趋势的方法。
时间序列，也叫时间数列、历史复数或动态数列。它是将某种统计指标的数值，按时间先后顺序排到所形成的数列。时间序列预测法就是通过编制和分析时间序列，根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势，进行类推或延伸，借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平。其内容包括：收集与整理某种社会现象的历史资料；对这些资料进行检查鉴别，排成数列；分析时间数列，从中寻找该社会现象随时间变化而变化的规律，得出一定的模式；以此模式去预测该社会现象将来的情况。
时间序列预测法的步骤
第一步收集历史资料，加以整理，编成时间序列，并根据时间序列绘成统计图。时间序列分析通常是把各种可能发生作用的因素进行分类，传统的分类方法是按各种因素的特点或影响效果分为四大类：(1)长期趋势；(2)季节变动；(3)循环变动；(4)不规则变动。
第二步分析时间序列。时间序列中的每一时期的数值都是由许许多多不同的因素同时发生作用后的综合结果。
第三步求时间序列的长期趋势(T)季节变动(s)和不规则变动(I)的值，并选定近似的数学模式来代表它们。对于数学模式中的诸未知参数，使用合适的技术方法求出其值。
第四步利用时间序列资料求出长期趋势、季节变动和不规则变动的数学模型后，就可以利用它来预测未来的长期趋势值T和季节变动值s，在可能的情况下预测不规则变动值I。然后用以下模式计算出未来的时间序列的预测值Y：
加法模式T+S+I=Y
乘法模式T%26times;S%26times;I=Y
如果不规则变动的预测值难以求得，就只求长期趋势和季节变动的预测值，以两者相乘之积或相加之和为时间序列的预测值。如果经济现象本身没有季节变动或不需预测分季分月的资料，则长期趋势的预测值就是时间序列的预测值，即T=Y。但要注意这个预测值只反映现象未来的发展趋势，即使很准确的趋势线在按时间顺序的观察方面所起的作用，本质上也只是一个平均数的作用，实际值将围绕着它上下波动。
时间序列预测法的分类
时间序列预测法可用于短期、中期和长期预测。根据对资料分析方法的不同，又可分为：简单序时平均数法、加权序时平均数法、移动平均法、加权移动平均法、趋势预测法、指数平滑法、季节性趋势预测法、市场寿命周期预测法等。
简单序时平均数法也称算术平均法。即把若干历史时期的统计数值作为观察值，求出算术平均数作为下期预测值。这种方法基于下列假设：%26ldquo;过去这样，今后也将这样%26rdquo;，把近期和远期数据等同化和平均化，因此只能适用于事物变化不大的趋势预测。如果事物呈现某种上升或下降的趋势，就不宜采用此法。
加权序时平均数法就是把各个时期的历史数据按近期和远期影响程度进行加权，求出平均值，作为下期预测值。
简单移动平均法就是相继移动计算若干时期的算术平均数作为下期预测值。
加权移动平均法即将简单移动平均数进行加权计算。在确定权数时，近期观察值的权数应该大些，远期观察值的权数应该小些。
上述几种方法虽然简便，能迅速求出预测值，但由于没有考虑整个社会经济发展的新动向和其他因素的影响，所以准确性较差。应根据新的情况，对预测结果作必要的修正。
指数平滑法即根据历史资料的上期实际数和预测值，用指数加权的办法进行预测。
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