時(shí)間序列的AR模型建立與自相關(guān)系數(shù)提取分類(lèi)
標(biāo)簽： 時(shí)間序列 AR模型 分類(lèi) 系數(shù)
上傳時(shí)間： 2014-01-27
上傳用戶：aappkkee
在現(xiàn)有的單層馬爾科夫鏈異常檢測(cè)模型基礎(chǔ)上,提出一種嶄新的兩層模型.將性質(zhì)上有較大差異的兩個(gè)過(guò)程,不同的請(qǐng)求和同一請(qǐng)求內(nèi)的系統(tǒng)調(diào)用序列,分為兩層,分別用不同的馬爾可夫鏈來(lái)處理.兩層結(jié)構(gòu)可以更準(zhǔn)確地刻畫(huà)被保護(hù)服務(wù)進(jìn)程的動(dòng)態(tài)行為,因而能較大地提高異常的識(shí)別率,降低誤警報(bào)率.
上傳時(shí)間： 2013-12-26
上傳用戶：aig85
用matlab實(shí)現(xiàn)灰色序列殘差預(yù)測(cè)模型GM（1，1）
標(biāo)簽： matlab 序列 預(yù)測(cè)模型
上傳時(shí)間： 2014-01-27
上傳用戶：h886166
介紹了直接序列擴(kuò)頻通信的理論基礎(chǔ)和模型,并通過(guò)MATLAB提供的Simulink仿真平臺(tái)對(duì)直擴(kuò)通信系統(tǒng)進(jìn)行了仿真。
標(biāo)簽： Simulink MATLAB 直接序列 擴(kuò)頻通信
上傳時(shí)間： 2014-07-03
上傳用戶：wkchong
基于隱馬爾可夫模型的多重序列分析 <<中山大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版） >>2005年02期 羅澤舉 , 朱思銘 , 何淼 , LUO Ze-ju , ZHU Si-ming , HE Miao
上傳時(shí)間： 2013-12-24
上傳用戶：moshushi0009
在做2維度樣本分類(lèi)的過(guò)程中,若我們能事先畫(huà)出訓(xùn)練樣本在空間中的分散情形,這將有助於我們?cè)谠O(shè)定SVM分類(lèi)器的參數(shù)C的取值範(fàn)圍. 例如:若畫(huà)出的訓(xùn)練樣本的散佈較分散,我們可以得知此時(shí)採(cǎi)用的參數(shù)值可以取在較大的範(fàn)圍. 所以本程式也是讓想要畫(huà)出資料樣本在平面的散佈情形者之一各可行工具.
上傳時(shí)間： 2016-08-19
上傳用戶：sy_jiadeyi
利用灰色系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)的幾篇好論文: BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)_灰色系統(tǒng)聯(lián)合模型預(yù)測(cè)軟基沉降量 非線性時(shí)間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法的研究及應(yīng)用 股票投資價(jià)值灰色馬爾可夫預(yù)測(cè) 股票投資價(jià)值灰色系統(tǒng)模型及應(yīng)用 灰色關(guān)聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在股指預(yù)測(cè)中的應(yīng)用 灰色理論與模型及在車(chē)輛擁有量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用 灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交通事故預(yù)測(cè)比較 灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的應(yīng)用 灰色-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合預(yù)測(cè)模型
標(biāo)簽： 灰色系統(tǒng) 投資 價(jià)值 股票
上傳時(shí)間： 2014-12-05
上傳用戶：qiaoyue
按FPE定階的 源程序：fpe.cpp M序列：M序列.txt 白噪聲：Gauss.txt 程序中先用依模型階次遞推算法估計(jì)模型的參數(shù)，再用fpe方法判斷模型的階次。 程序運(yùn)行結(jié)果如下： n: 1 判斷階次FPE的值: 0.0096406 -0.481665 1.07868 n: 2 判斷階次FPE的值: 0.00875755 -0.446739 0.00498181 1.07791 0.0527289 n: 3 判斷階次FPE的值: 0.0087098 -0.459433 0.120972 -0.0569228 1.07814 0.0390757 0.116982 n: 4 判斷階次FPE的值: 0.000396884 -0.509677 0.4501 -0.200906 0.0656188 1.07991 -0.0156362 0.442989 0.0497236 n: 5 判斷階次FPE的值: 3.2095e-007 -1.18415 0.813123 -0.517862 0.34881 -0.116864 1.07999 -0.744141 0.474462 -0.253112 0.122771 n: 6 判斷階次FPE的值: 3.23349e-007 -1.14659 0.76933 -0.487651 0.329676 -0.10377 -0.00440907 1.07999 -0.703574 0.447253 -0.235282 0.113587 0.00479688 從以上結(jié)果可以看出，當(dāng)n=5時(shí)，fpe值最小，所以這時(shí)的模型階次和參數(shù)估計(jì)值為最優(yōu)結(jié)果： 3.2095e-007 -1.18415 0.813123 -0.517862 0.34881 -0.116864 1.07999 -0.744141 0.474462 -0.253112 0.122771
上傳時(shí)間： 2013-12-11
上傳用戶：yd19890720
本程序是基于matlab的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型GP源程序
標(biāo)簽： matlab 程序 時(shí)間序列 源程序
上傳時(shí)間： 2016-10-26
上傳用戶：plsee
生命遊戲演算法實(shí)做 判斷鄰居數(shù)量決定下一時(shí)間是否出生或死亡 利用到交替陣列和時(shí)間差距演算寫(xiě)法
標(biāo)簽： 算法
上傳時(shí)間： 2016-12-01
上傳用戶：czl10052678
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