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搜索结果: 1-3 共查到计算机科学技术 ARMA相关记录3条 . 查询时间(0.047 秒)
时间序列观测过程中有时会受到突然干扰,使得数据序列出现离群值(Outliers),而且这种干扰出现的时刻往往未知.例如,观测仪器的偶然故障、人为的观测差错,用磁带记录信号时,出现代码错误等现象都会造成离群值的发生.如果不检出离群值而直接用观测序列作时间序列分析,如周期识别、参数估计、预测等,会产生假像,甚致得出错误的结果.所以,从观测数据中将离群值检出并消除是必要的.同时还需找到出现突然干扰的时...
针对Internet网络控制中延迟变化所引起的系统不稳定问题,该文提出了一种基于小波ARMA多尺度预测的延迟时间预测方法,并将其与Smith预估器结合应用于Internet网络控制中,解决了在随机时变的数据包传输延迟情况下Internet网络控制系统的有效控制问题。以直流电机为例验证了预测算法的可行性和有效性。
无线传感器网络(WSN)的流量预测研究对于WSN管理具有至关重要的意义。基于WSN的特点,结合自回归滑动平均(ARMA)模型,该文提出了一个面向WSN的流量预测算法。仿真结果表明,该算法具有较高的预测精度;利用本算法对WSN的多路径路由机制进行改进后,可进一步提高WSN的生存期。

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