📚 时间序列模型技术资料

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时间序列模型是分析和预测随时间变化数据的强大工具，广泛应用于信号处理、控制系统及金融分析等领域。通过掌握ARIMA、状态空间等模型，工程师能够有效解决预测问题，优化系统性能。本页面汇集了14028个精选资源，从基础理论到高级应用案例一应俱全，助力您深入理解并灵活运用时间序列分析技术，提升项目开发效率与质量。立即探索，开启您的专业成长之旅！

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混沌时间序列局域法多步预报模型.doc(有程序下载) 针对混沌时间序列预测中用加权一阶局域法单步预报模型进行多步预报时计算量大且存在误差累积效应的不足，本文提出了基于相空间重构技术的局域法多步预报模型，包括加权一阶局域法多步预报模型和RBF神经网络多步预报模型。对几种典型混沌序列的预测仿真表明，...

📅 👤 gtf1207
混沌 时间序列 局域

随着新的数学工具小波分析的实用化为基于NN负荷预测模型性能的改善提供了理论依据对于电力系统负荷非线性时间序列的辨识在预测方法研究中应给予重视在本文所用的基于小波原理和NN融合的预测原理是具有强的非线性时间序列的辩能力由研究和仿真表明它能有效提高预测的精度...

📅 👤 asdfasdfd
非线性 小波分析 负荷预测 模型

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