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Forecast

  • 對(duì)數(shù)回歸方程 LogarithmRegress.cs 方程模型為 Y=a*LnX+b public override double[] buildFormula() 得到系數(shù)數(shù)組

    對(duì)數(shù)回歸方程 LogarithmRegress.cs 方程模型為 Y=a*LnX+b public override double[] buildFormula() 得到系數(shù)數(shù)組,存放順序與模型系數(shù)相反,即該數(shù)組中系數(shù)的值依次是b,a。 public override double Forecast(double x) 預(yù)測(cè)函數(shù),根據(jù)模型得到預(yù)測(cè)結(jié)果。 public override double computeR2() 計(jì)算相關(guān)系數(shù)(決定系數(shù)),系數(shù)越接近1,數(shù)據(jù)越滿足該模型。

    標(biāo)簽: LogarithmRegress buildFormula override public

    上傳時(shí)間: 2014-01-23

    上傳用戶:330402686

  • 移動(dòng)平均預(yù)測(cè) ModifyShiftAverageRegress.cs 移動(dòng)平均也可畫趨勢(shì)圖

    移動(dòng)平均預(yù)測(cè) ModifyShiftAverageRegress.cs 移動(dòng)平均也可畫趨勢(shì)圖,如下: public double Forecast(int interval) 移動(dòng)平均認(rèn)為數(shù)據(jù)是時(shí)間序列數(shù)據(jù),該方法預(yù)測(cè)interval個(gè)時(shí)間間隔后的值 public override double[] getTrendArray() 得到趨勢(shì)數(shù)組,該數(shù)組的數(shù)據(jù)直接在圖形中展示出來(lái)就可以產(chǎn)生趨勢(shì)線。

    標(biāo)簽: ModifyShiftAverageRegress 移動(dòng) cs

    上傳時(shí)間: 2014-01-01

    上傳用戶:wff

  • Determining embedding dimension for phase-space reconstruction using a geometrical construction. It

    Determining embedding dimension for phase-space reconstruction using a geometrical construction. It is very important reference for time Forecast in chaos sequence.

    標(biāo)簽: reconstruction construction Determining phase-space

    上傳時(shí)間: 2013-12-23

    上傳用戶:weiwolkt

  • Analysis of GPS data frame The design of the following four main data collection format: GPGGA (loc

    Analysis of GPS data frame The design of the following four main data collection format: GPGGA (location information), GPRMC (Recommended Minimum location information), GPVTG (ground speed information), PGRME (Forecast error message)

    標(biāo)簽: data collection following Analysis

    上傳時(shí)間: 2017-09-25

    上傳用戶:onewq

  • 灰色預(yù)測(cè)模型

    灰色預(yù)測(cè)模型(Gray Forecast Model)是通過(guò) 少量的、不完全的信息,建立數(shù)學(xué)模型并做出預(yù) 測(cè)的一種預(yù)測(cè)方法.當(dāng)我們應(yīng)用運(yùn)籌學(xué)的思想方法 解決實(shí)際問(wèn)題,制定發(fā)展戰(zhàn)略和政策、進(jìn)行重大 問(wèn)題的決策時(shí),都必須對(duì)未來(lái)進(jìn)行科學(xué)的預(yù)測(cè). 預(yù)測(cè)是根據(jù)客觀事物的過(guò)去和現(xiàn)在的發(fā)展規(guī)律, 借助于科學(xué)的方法對(duì)其未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)和狀況進(jìn) 行描述和分析,并形成科學(xué)的假設(shè)和判斷.

    標(biāo)簽: 灰色預(yù)測(cè)模型

    上傳時(shí)間: 2019-07-21

    上傳用戶:Tqco702

  • NIST Framework and Roadmap

    Under the Energy Independence and Security Act of 2007 (EISA), the National Institute of Standards and Technology (NIST) was assigned “primary responsibility to coordinate development of a framework that includes protocols and model standards for information management to achieve interoperability of Smart Grid devices and systems…” [EISA Section 1305]. 35 This responsibility comes at a time when the electric power grid and electric power industry are undergoing the most dramatic transformation in many decades. Very significant investments are being made by industry and the federal government to modernize the power grid. To realize the full benefits of these investments—and the continued investments Forecast for the coming decades—there is a continued need to establish effective smart grid 36 standards and protocols for interoperability.

    標(biāo)簽: Framework Roadmap NIST and

    上傳時(shí)間: 2020-06-07

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