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  • 简介:介绍昆山劳动就业现状,AR模型参数提取算法。阐述了利用AR模型预测就业人数的方法并从实验角度给出就业预测状况,为当地劳动就业部门提供参考。

  • 标签: 就业 预测 AR模型
  • 简介:阐述了雷达相关杂波的模拟方法及其AR模型的特性,提出了具有约束条件的修正LEVINSON算法及其AR模型阶数估计方法,同时给出了常用的高斯谱特性的模型阶数估计结果和仿真结果,并与同等条件下的BURG算法的估计结果进行了比较,得到了一些有价值的结论。由于修正LEVIN—SON算法是直接利用给定相关功率谱模型所得到的自相关函数进行AR谱估计的,避免了随机相位因子波动的影响,因此比BURG算法更逼近理想功率谱特性的估计结果。计算机仿真结果也证明,用AR模型来描述常用雷达相关杂波的功率谱特性是正确的;在合理的模型阶数下,AR模型谱的精度满足雷达相关杂波模拟的要求。

  • 标签: 功率谱估计 相关杂波 AR模型 LEVINSON算法 BURG算法
  • 简介:从介绍功率谱的估计原理入手分析了经典谱估计和现代谱估计两类估计方法的原理,根据现代谱估计中的线性预测自回归模型法(AR模型法)估计功率谱的原理,讨论了Levinsion算法计算AR模型参数、估计功率谱并利用Matlab工具进行了实例计算和分析。

  • 标签: 功率谱估计 AR模型法 MATLAB
  • 简介:将等级路面的不平度视为一零均值的噪声序列通过一个AR模型产生的随机序列,通过求解Yule-Walker方程得出AR模型参数,进而得到路面不平度.经数值算例构造出4个等级的路面不平度,验证了用AR模型构造路面不平度方法的可行性与可靠性.

  • 标签: 路面 模型法 重构 随机序列 AR模型 模型参数
  • 简介:针对WSN流量预测,基于AR模型提出一种WSN流量双卡尔曼并行递推预测算法,该算法使用两个Kalman滤波器,交替进行AR模型参数的递推辨识与时变数据中真实值的最优估计,根据序列数据的最新信息实时修正AR模型参数进行动态预测。同时针对大步长的流量预测,引入滚动修正思想,克服动态预测算法存在间隔时间过长的缺点,降低多步预测误差。实验研究表明,利用研究的双卡尔曼并行递推算法使用AR模型进行多步预测,从原理设计和实现算法上,实现了WSN流量的准确预测。

  • 标签: AR模型 无线传感器网络 卡尔曼 预测 网络流量
  • 简介:针对自回归(AR)模型,分别采用间隔模式和迭代模式,对国际地球自转和参考系服务(IERS)的EOP08C04数据序列作预报计算,并统计预报精度,对比分析两种预报模式的适用情况。结果表明,AR模型两种预报模式各有特点,具体表现为:在数据利用率以及计算速度方面,间隔模式数据利用率低,计算速度快,而迭代模式数据利用率高,但计算速度较慢。对于参数预报适用方面,间隔模式较适合于PMX、PMY短期预报;迭代模式则较适合PMX、PMY中长期预报,并且在UT1-UTC所有跨度的预报上均表现出精度优势。

  • 标签: 地球定向参数预报 AR模型 间隔模式 迭代模式
  • 简介:本文系统地分析了平稳AR(1)时间序列模型的条件似然函数,并根据似然函数的统计结构构造了模型参数的共轭先验分布,研究了截断正态-逆Gamma共轭先验下模型的贝叶斯推断理论,包括参数的后验分布函数、二次损失函数下的贝叶斯估计及一步超前预报分析,最后采用一个仿真时间序列研究了先验分布参数对后验分布的影响。

  • 标签: 贝叶斯推断 AR模型 共轭先验 后验分布 贝叶斯估计
  • 简介:利用时间序列分析方法对某型航空发动机滑油监控系统中需重点监控的金属元素含量建立了AR模型。并根据该模型对其含量变化趋势进行了预测分析。某部队通过对不同实测数据的检验证明,可根据该模型的预测结果预报金属含量是否招标。

  • 标签: 时间序列分析 AR模型预测 滑油监控 金属含量
  • 简介:摘要:进入21世纪以来,我国加快了城市化进程,给人民生活带来了便利。同时,近年来由于工程施工引起的地表沉降灾害也层出不穷。随着变形监测技术的不断发展,现在已有很多的沉降监测预测模型。本文以厦门第二西通道A3标基坑沉降监测工程为例,介绍了时间序列模型的基本原理,采用AR(p)模型进行沉降分析,分析模型的精度与适用度,可以为工程施工阶段的变形监测提供较为可靠和准确的信息,为后期设计与维护提供参考。

  • 标签: 沉降监测 时间序列模型 AR(p)模型
  • 简介:融合时间序列与神经网络算法,得到AR-ANN模型。结合多维时间序列在捕捉线性关系的优势,以及神经网络在预测非线性关系的优势,AR-ANN模型对上证指数有较好的预测效果。另建立结构向量自回归模型(SVAR),反应了指数受其他经济内生变量的一个随机冲击后的变化状况,通过脉冲响应函数对预测做出预警。

  • 标签: 多维时间序列 BP神经网络 结构向量自回归 上证指数
  • 简介:风场模拟中广泛应用的AR模型主要有标量过程的AR模型和向量过程的AR模型.通过取数学期望的方法,可以得到标量过程AR模型模拟空间相关性风场所采用的参数,但该参数并未考虑时滞的情况.向量过程AR模型建立在联合平稳的假设之上,可以很好地综合考虑各点的空间相关性,且回归系数矩阵包含时滞的影响,可以考虑较长时间范围内各点风速时程的时间相关性,从理论来说,要相对完善一些.本文算例表明,向量过程AR模型所模拟的风场精确度总体上要高于标量过程AR模型所模拟的风场,但也存在所模拟风场各点的自相关函数偏差大和总体运算时间多等缺点.

  • 标签: 风场模拟 标量过程AR模型 向量过程AR模型 空间相关性
  • 简介:针对频率统计方法存在不连续的置信区间以及在小样本情况下检验势比较低的问题。把非对称Laplace分布表示成正态分布和指数分布的线性组合,推导了不同先验分布情况下参数的最大后验密度置信区间,并构造了分位回归单位根检验的贝叶斯因子,实现了对非平稳时间序列的局部单位根检验。仿真分析表明贝叶斯分位回归方法是一种稳健全面的单位根检验方法。对我国居民消费价格指数的实证研究发现,我国居民消费价格指数表现出局部的持续性,在分布的下尾部不受普通冲击的影响,但在分布的上尾部受普通冲击的影响。

  • 标签: 分位数 AR模型 单位根 贝叶斯因子
  • 简介:

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  • 简介:2018年1月9日,全球最大、影响最为广泛的消费类电子技术展——国际消费电子展(CES)在拉斯维加斯召开。展会上,一款仅重30克、佩戴感极佳的AR(增强现实)眼镜产品受到关注,研制者——北京枭龙科技有限公司荣获展会的"2018中美跨界创新奖"。

  • 标签: 眼镜 AR 国际消费电子展 指令 眼球 拉斯维加斯
  • 简介:AR是英文AugmentedReality的缩写,意思是“增强现实”。“增强现实”是一项计算技术,它能够在屏幕上实时地把虚拟的立体图像添加到现实世界的影像上,同时可以和用户进行互动。

  • 标签: 故事 计算技术 现实世界
  • 简介:我在马路边,捡到一只……皮卡丘?戴着红白色的帽子,少年拿着精灵球和皮卡丘一起去旅行,在山野城市和路边寻找新奇的宠物小精灵,这是一代人的童年梦想。动漫、游戏还有无数的周边产品,许多成了经典,却没有哪个像去年7月7日在澳大利亚新西兰区首发的手机游戏《PokemonGo》这样,让虚拟如此接近现实,引发了全球的狂欢热潮。

  • 标签: 手机游戏 澳大利亚 新西兰 皮卡 城市
  • 简介:针对网壳结构损伤识别中所面临的模态信息不完备、模态密集程度严重以及结构自由度巨大等困难,提出了一种基于时间序列自回归模型AR模型)与BP神经网络的损伤识别方法.以凯威特型单层球面网壳为例,采用该方法识别损伤杆件位置.数值模拟结果表明,该方法具有较高的准确性和一定的抗噪性.进一步讨论了影响损伤识别结果精度的因素.研究表明,传感器的数目、布置位置对损伤识别结果有一定影响。

  • 标签: 网壳结构 损伤识别 时间序列 神经网络
  • 简介:揭示发生到在Bangong-Nujiang缝术地区之中被抓紧的Nyainrongmicrocontinent的侏罗记tectonothermal事件,标明日期的40Ar/39Ar在microcontinent在地下室orthogneiss和侏罗记granitc片麻岩上被执行。在加热阶段,四件样品展出了扁平的高原年龄,与Tp在166176妈的范围集中了的价值;isochron年龄Ti在165175妈的范围被集中,并且他们的相应年龄是在许可的范围以内一致。年龄应该Amdo片麻岩和在侏罗记的magmatic岩石的冷却炮兵阵地的最后的变丑的时代是代表性的。geochronological研究证明了microcontinent的最后的变丑水晶的地下室并且冷却中生代大规模tectonothermal事件发生在晚中间的侏罗记。在中间的侏罗记,Nyainrongmicrocontinent经历了强壮的构造运动。为microcontinent与同位素地球化学与geochronological结合,tectonothermal事件的原因应该被归因于在Nyainrongmicrocontinent和南方卡恩格唐·布洛克追随者之间的碰撞向北方Bangong-Nujiang的subduction海洋的外壳。

  • 标签: 构造热事件 微大陆 侏罗纪 热年代 同位素地球化学 等时年龄