时间序列数据相关论文
工业生产中,基于监控与数据采集系统获取的大量数据中包含丰富的工业过程历史信息,这些信息能够反映工业过程具体运行情况和出现的......
在健康中国战略背景下，体育产业和健康产业的关联和融合对于体育产业转型升级和健康中国建设具有积极作用。运用文献资料法和计量经......
科学准确地监测红树林是保护海陆过渡性生态系统的基础和前提，但红树林分布于潮间带，难以进行大规模人工监测。遥感技术能够对红树林......
交通行业当前正处于数字化转型的上升期,大数据分析技术的大规模运用使得城市的交通管理向大数据时代迈进。聚类算法作为大数据分......
文章根据全国和上海市1980—2020年两种完全不同人口变化规律的时间序列数据，采用自回归分析法，确定了3个预测因子，分别建立投影寻踪......
为精确预测河流水质中的铵离子（NH+4）浓度，针对某公开水质数据进行了研究，提出了一种基于时间序列对抗生成网络（TimeGAN）、卷积神经网络（C......
根据中国国家统计局的数据,全国民用汽车和私人汽车拥有量每年都在持续快速增长。而高速公路的建设速度远远跟不上汽车拥有量的增......
风电和光伏发电已经成为全球重要的清洁电力来源，然而其产生的海量强波动高噪声的电力时序数据为智能配网数据存储和通信传输带来巨......
在核电领域,时间序列数据主要是核电厂内的各类型实时监测、检查与分析设备所采集、产生的数据,一般来讲,时序数据主要来源于PI数......
为满足现代飞机对燃油测量精度以及稳定性的需求，对飞机燃油测量领域进行探索，提出了一种基于时间序列的飞机燃油测量方法，将燃油数据......
风电具有的波动性、间歇性等特点对并网造成一定程度的影响，提前进行风电功率预测是解决上述问题的一个重要途径。但传感器传输、网......
时间序列数据是一种重要的结构化数据,对其进行可视化能够帮助用户更加直观地探索它,寻找其潜在的规律。目前,关于时序数据可视化......
<正> 人们通常把鲍克斯·詹金斯一元分析法——一种研究单变量时间序列数据之间的自相关关系的时间序列分析法,简称为鲍克斯·詹金......
<正> 目前研究技术进步的度量的方法很多,最常用的为采用柯布-道格拉斯生产函数,用回归的方法进行计算。这种方法存在着下述问题有......
随着我国城市化的快速推进以及城市汽车保有量的增加,网约车逐渐进入人们的视野并迅速崛起。网约车的出现给城市居民生活带来便利......
区块链技术处于发展初期,无论是底层技术还是监管手段都需要不断完善。当前,Hyperledger Fabric区块链缺少低成本、开源的监控管理......
针对传统半监督深度异常检测模型对非平衡多维数据分布学习能力不足及模型训练困难等问题,提出一种基于VAE-WGAN架构的多维时间序......
客流量预测是城市轨道交通网络研究的重要内容.在对地铁车站客流数据处理的基础上,建立了基于自回归移动平均模型(ARIMA)和长短期......
时间序列数据通常是指一系列带有时间间隔的实值型数据,广泛存在于煤矿、金融和医疗等领域.为解决现有时间序列数据分类问题中存在......
真实的数据是支撑智慧水务系统正确决策的前提条件.针对联盟链、公有链吞吐量低的问题与智慧水务中数据量大的特点,以某智慧水务框......
减少卫星在轨故障,使卫星按设计寿命要求在轨执行飞行任务是卫星设计的一个重要课题.为了分析在轨卫星故障的原因,探索最新的卫星......
针对复杂供输机构非平衡监测数据导致性能退化数据不足的问题,提出一种基于时间序列数据扩增的供输机构性能退化程度评估方法.在滤......
利用时间序列遥感数据可以提高森林生物量估测精度和估测生物量动态变化,为森林碳储量和气候变化研究提供更为精确的反演基础.文中......
时间序列分析是处理动态数据常用的方法,可以反映出当前对象的发展趋势。时间序列故障数据反映出随着时间的变化对象的故障变化的......
当前,心理健康问题凸显,对个体的心理特征进行及时有效的识别具有重大意义。然而传统的心理测量方法具有侵扰性、低效率等特点,无......
数据驱动下的广告智能化内容管理,无论从管理对象上还是从管理方式和管理效果上,都与传统的广告内容管理有着本质的不同.结合国内......
城市轨道交通牵引能耗占系统整体能耗的40％～60％.车载能耗计量装置记录了大量时间序列形式的牵引能耗数据,其能耗模式和异常分析对城市......
针对核电工况参数预测的问题,利用核电站传感检测系统采集的大量时间序列,提出了基于长短时记忆网络(LSTM)的多特征融合多步状态预......
城市中进行的活动常常引发人群聚集，而有大量人员参与的活动可能存在公共安全隐患。为此，建立有效的手段检测人群聚集情况，及时发现人......
目的：揭示卫生统计方法在《中国卫生统计》期刊的应用情况,呈现出比较流行的统计方法及解决的主要医药卫生问题;进行《中国卫生统计......
传统基于传感器的人体运动行为识别往往需要把收集到的时域信号进行傅里叶变换,再从转换得到的频域信号中提取均值、峰度、方差等......
高等教育对经济增长的作用随着时代的发展而愈发重要，本文首先利用湖北省1978～2008年经济与教育方面的时间序列数据，在对所研究变量进......
本文选择2000年以来宏观经济运行情况作为样本，回顾了国内研究现状并进行简单评述，描述了外部失衡下的中国宏观经济运行概况，进而构建......
当今这个大数据时代,医疗、金融、气候、航天、交通等各个领域都会产生大量的时间序列数据,在交通领域中,对车轴故障时间序列数据......
随着城市化进程的加快和居民生活水平的逐渐提高,城市交通拥堵问题变得日趋严峻.智能交通控制系统的出现可以有效缓解交通拥堵并在......
交通领域下的时间序列数据(time series data)是指某一时间段下顺序采集到的数据，它通常用于客观地描述和记录车辆行驶过程中的某一......
多元时间序列广泛存在于金融、气象、航天等社会生产和生活中，时间序列的分析具有重要的研究和应用价值。本文研究分析多元时间序列......
随着经济全球化进程的不断深化，逐渐开放的中国经济在各个产业领域都面临着越来越激烈的国际竞争。电影作为一门现代视听艺术，其创作......
随着人工智能技术在医疗信息化领域的应用，各种智能辅助诊断设备和系统不断涌现，给临床医生提供很大便利。重症监护病房（ICU）担负危重......
随着科技的进步，GNSS技术在社会生活与各科学领域中扮演着至关重要的角色。然而，GNSS接收机测量信号从发射到接收机接收的的过程中，会......
自改革开放以来，我国经济态势持续向好，人民的获得感不断加强，但与经济发展同步存在的收入不平等问题依然严峻。农村中拥有较多知识和......
通常的数据融合算法都是对传感器数据在同一时间不同空间的特征进行融合。其中,深度卷积神经网络(DCNN)融合性能突出,通过多个卷积......
为突破单一模型分析局限,文章围绕常见时间序列分析模型展开原理分析,主要包括隐马尔可夫模型、自回归移动平均模型、人工神经网络......
文章借鉴国内外传统模式以及工厂化模式下水产养殖、对虾养殖成本收益分析指标体系的设立方法和相关研究理论,以山东省为例,于2016......
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