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亓四华; 费业泰;
中国科学技术大学;
合肥工业大学;
时间序列; 移动平均; 加工精度; 模型; 预测;
机译:基于移动平均滤波器的ARIMA-ANN混合模型预测时间序列数据
机译:通过移动平均滤波器和小波变换检测时间序列中的变化点:应用于EEG信号的应用
机译:HOLT-WINTERS时间序列模型预测气候参数的应用(案例研究:Robat Garah-Bil Station,伊朗)
机译:时间序列自回归综合移动平均模型预测新城疾病疫病的应用
机译:静电,运动和动态因素对机器人=静态,运动动态因素加工精度的影响 - 机器人加工精度
机译:在Covid-19流行数据集早期应用中的一个三个和七天预报的应用使用移动平均自回归自回归移动平均自回归综合移动平均值和天真预测方法
机译:结合SARIMA(季节自回归综合移动平均线)和卡尔曼滤波模型预测数据时间序列
机译:综合自回归 - 移动平均时间序列模型中参数的估计。第2部分。移动平均线和混合模型
机译:使用关于联邦资助的研究的模型预测性控制声明来维持超负荷的生理区域本发明是在政府的支持下完成的,该研究是由美国国立卫生研究院(National Institutes of Health)授予的拨款号ROI-DK0856628-01进行的。美国政府享有本发明的某些权利。 (相关申请的交叉引用)S.C.§119要求2010年10月12日提交的临时申请61 / 392,399的优先权,其公开内容通过引用合并于此。
机译:看板神经元模型预测时间序列的方法和系统
机译:研究应用程式;用于科学研究的移动应用程序(APP)和研究人员
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