利用重力场恢复与气候实验（gravity recovery and climate experiment，GRACE）卫星反演的陆地水储量和全球陆地数据同化系统（global lan......

目的探讨非线性自回归（NAR）神经网络拟合及预测我国HFRS流行趋势的应用。方法使用2004-2013年全国HFRS月报告发病数序列建立ARIMA模......

针对燃气轮机机理建模因缺失设计数据而建模难的问题,研究了非线性自回归神经网络建模的方法,并利用某在役燃气轮机的运行数据,建......

针对AE94.3A重型燃气轮机联合循环机组启停问题,开展一键启停控制策略设计及仿真验证。首先研究确定了一键启停控制策略的设计原则......

机械旋转部件作为一种不可缺少的传动装置,在现代工业生产中占据着重要地位。一旦其产生故障,不仅会降低生产效率,严重时甚至会造......

在区域供热(DH)网络中,精确预测热负荷已被认为是提高效率和节省成本的重要环节。为了提高预测精度,研究不同影响因素对热负荷预测......

为了提高风电机组的实时可靠性,避免维修不足及维修过剩问题,降低风场运维成本,基于监控与数据采集(supervisory control and data......

为有效解决船舶轴系滑油中的磨损铁屑含量预测与评价方面的问题,提出一种组合预测方法。为降低测量噪声对预测的影响,利用小波变换......

汇率预测是一个非线性问题，本文使用非线性自回归神经网络对人民币汇率进行预测，由于外部输入X（t）的选择与预测精度关系密切，本文使用ND......

针对医疗电子设备锂电池不确定性发生故障耽误病人救治的问题,提出了一套医疗电子设备锂电池故障预测与健康管理系统(Prognostics ......

为了进一步提高TEC的预报精度,针对TEC时间序列高噪声、非平稳、包含线性和非线性动态序列的特性,运用经验模态分解和非线性自回归......

针对传统时间序列预测模型的单一线性和忽略施工过程影响的静态局限性,提出非线性自回归(包括NARNN与NARXNN)时间序列预测模型.该......

在自然科学和社会科学各领域中，大量决策问题离不开预测，预测是决策的基础。解决预测问题的最有力的方法是发现、揭示给定动态过程或......

航天继电器是一种军用的自动控制电子元器件,常被应用在需要长期贮存的武器装备中。正确预估航天继电器的贮存寿命对保证国防武器......

为满足风机运营商对设备故障实时监控和预测的需求,探讨了基于自回归积分滑动平均模型（ARIMA）和非线性自回归神经网络模型（NARNN）的组......

结合N-back任务范式和持续操作测试(CPT)任务范式,设计出模拟认知性VDT持续监控作业的实验.根据实验数据:分别对脑力负荷评估指标......

目的探讨ARIMA-NARNN组合模型预测血吸虫感染率的有效性。方法利用2005年1月至2015年2月江苏省血吸虫感染率资料分别建立ARIMA模型......