1) autoregressive integrated moving average(ARIMA)
求和自回归移动平均
1.
In order to solve this problem,a hybrid model that exploits the unique strength of the autoregressive integrated moving average(ARIMA) model and the support vector machine(SVM) model was presented.
针对翅片管蒸发器结霜过程混杂着复杂的线性和非线性特征且测试数据受噪声干扰大,使用单一的模型无法对其性能进行预测的难题,建立了基于求和自回归移动平均(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的翅片管蒸发器结霜性能组合预测模型。
2) auto regressive integrated moving average
自回归求和移动平均
3) SARIMA model
季节自回归求和移动平均模型
1.
For comparison,the two component models,namely the SARIMA model and GRNN model,are used to forecast the short-term traffic flow.
为了更精确地预测短期交通流,提出由季节自回归求和移动平均模型(SARIMA)和广义回归神经网络(GRNN)模型所构成的组合模型(SARIMA-GRNN模型),该模型结合了时间序列模型和神经网络模型进行时间序列预测的优点。
5) autoregressive-integrated-moving-average models
自回归-求和-滑动平均模型
6) ARIMA
自回归求和滑动平均模型
补充资料：求和
求和
summation
求和{，~ti阅:cyMM“p0Ba“Hel，级数的，序列的，积分的 分别计算级数和，序列极限以及积分值的方法.“求和”这个词也可以表示级数和(序列极限，积分值)的实际定义，其中这些值在通常定义中不存在，即级数(序列，积分)发散.这种定义通常以规则形式给出，并称之为级数(序列，积分)的求和法，见求和法(sumnlltion metllods). H.H，B。江K阳撰罗尚龄译
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