时间序列模型
共 12 篇文章
时间序列模型 相关的电子技术资料，包括技术文档、应用笔记、电路设计、代码示例等，共 12 篇文章，持续更新中。
卡尔曼滤波在激光陀螺信号处理中的应用
各种随机噪声是激光陀螺误差的主要来源；设计了基于激光陀螺漂移数据时间序列模型的卡尔曼滤波器，对激光陀螺漂移数据进行了滤波，并采用Allan方差法分析了滤波结果；结果表明，基于时间序列模型的卡尔曼滤波器
时间序列模型和神经网络模型在股票预测中的分析
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神经网络与时间序列模型在股票预测中的比较
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数学建模32种常规方法
数学建模32种常规方法<p>1..第一章 线性规划.pdf</p><p>10.第十章 数据的统计描述和分析.pdf</p><p>11.第十一章 方差分析.pdf</p><p>12.第十二章 回归分析.pdf</p><p>13.第十三章 微分方程建模.pdf</p><p>14.第十四章 稳定状态模型.pdf</p><p>15.第十五章 常微分方程的解法.pdf</p><p>16.第十六章
数模用的时间序列模型
数模用的时间序列模型，要用matlab编程
AR（1）模型卡尔曼滤波
对数据进行分析处理，确定时间序列模型，最终得到AR（1）模型，再利用卡尔曼滤波对数据进性滤波处理
为了提高使用精度
为了提高使用精度，研究了某型号MEMS陀螺仪的随机漂移模型。采用游程检验法分析了
该陀螺仪随机漂移数据的平稳性，并根据该漂移为均值非平稳、方差平稳的随机过程的结论，
采用梯度径向基（RBF）神经网络对漂移数据进行了建模。实验结果表明：相比经典RBF网络模
型而言，这种方法建立的模型能更好地描述MEMS陀螺仪的漂移特；相对于季节时间序列模型而
言，其补偿效果提高了大约15％。
在对船用陀螺漂移数据建立时间序列模型的基础上
在对船用陀螺漂移数据建立时间序列模型的基础上，采用卡尔曼滤波算法对捷联陀螺漂移数
据进行了处理，以提高陀螺静态漂移误差系数的估计精度，并把得到的陀螺漂移误差模型实时补偿到捷联系统中，得到了满意的效果。
基于时间序列模型的一阶滤波程序
基于时间序列模型的一阶滤波程序，没有解压密码，直接使用
matlab格式源代码。功能：径向基神经网络算法源码和应用于时间序列模型建立和预测问题。
matlab格式源代码。功能：径向基神经网络算法源码和应用于时间序列模型建立和预测问题。
哦用java写的时间序列模型预测的算法程序
哦用java写的时间序列模型预测的算法程序，（基于季节波动的时间序列模型）
风电场对电力系统稳定性的影响.rar
由于日趋严重的环境问题以及风能利用的成本低廉和技术成熟等原因，风力发电成为电力系统中相对增长最快的新能源发电技术，发展风电成为改善电力系统经济运行极为重要的措施。近几年，风力发电机组单机容量和风电场建设规模都日益扩大，但风力的随机性和间歇性会对电力系统稳定运行产生一定的影响。因此对于含有风电场的电力系统，需要建立正确的风电场数学模型和进行风电场的短期风速预测。 首先，运用时间序列和神经网络相结合的