這是一個在matlab下時間序列分析ARMA模型的建立和預(yù)測程序。
標簽： matlab ARMA 時間序列 分
上傳時間： 2014-01-25
上傳用戶：梧桐
時間序列的AR模型建立與自相關(guān)系數(shù)提取分類
標簽： 時間序列 AR模型 分類 系數(shù)
上傳時間： 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過程,不同的請求和同一請求內(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處理.兩層結(jié)構(gòu)可以更準確地刻畫被保護服務(wù)進程的動態(tài)行為,因而能較大地提高異常的識別率,降低誤警報率.
標簽： 分 模型 馬爾科夫鏈 異常檢測
上傳時間： 2013-12-26
上傳用戶：aig85
用matlab實現(xiàn)灰色序列殘差預(yù)測模型GM（1，1）
標簽： matlab 序列 預(yù)測模型
上傳用戶：h886166
介紹了直接序列擴頻通信的理論基礎(chǔ)和模型,并通過MATLAB提供的Simulink仿真平臺對直擴通信系統(tǒng)進行了仿真。
標簽： Simulink MATLAB 直接序列 擴頻通信
上傳時間： 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（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
標簽： Si-ming Ze-ju lt gt
上傳時間： 2013-12-24
上傳用戶：moshushi0009
在做2維度樣本分類的過程中,若我們能事先畫出訓(xùn)練樣本在空間中的分散情形,這將有助於我們在設(shè)定SVM分類器的參數(shù)C的取值範圍. 例如:若畫出的訓(xùn)練樣本的散佈較分散,我們可以得知此時採用的參數(shù)值可以取在較大的範圍. 所以本程式也是讓想要畫出資料樣本在平面的散佈情形者之一各可行工具.
標簽： SVM 分 分散
上傳時間： 2016-08-19
上傳用戶：sy_jiadeyi
利用灰色系統(tǒng)進行預(yù)測的幾篇好論文: BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)_灰色系統(tǒng)聯(lián)合模型預(yù)測軟基沉降量 非線性時間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法的研究及應(yīng)用 股票投資價值灰色馬爾可夫預(yù)測 股票投資價值灰色系統(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)測中的應(yīng)用 灰色理論與模型及在車輛擁有量預(yù)測中的應(yīng)用 灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交通事故預(yù)測比較 灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的應(yīng)用 灰色-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合預(yù)測模型
標簽： 灰色系統(tǒng) 投資 價值 股票
上傳時間： 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模型的參數(shù)，再用fpe方法判斷模型的階次。 程序運行結(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，fpe值最小，所以這時的模型階次和參數(shù)估計值為最優(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
標簽： txt Gauss FPE fpe
上傳時間： 2013-12-11
上傳用戶：yd19890720
本程序是基于matlab的時間序列預(yù)測模型GP源程序
標簽： matlab 程序 時間序列 源程序
上傳時間： 2016-10-26
上傳用戶：plsee
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