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991.
将人类时空轨迹中隐含的信息进行可视化并转换为语义语言是公安工作的迫切需要。使用聚类算法将空间轨迹数据离散化,设计等间距抽样算法规整时间序列数据,从而将连续域上的时空轨迹数据表示为离散的二值序列,为使用离散傅里叶变换和循环自相关方法查找时空轨迹中隐含的周期性行为模式做好数据准备;并通过调整采样时间跨度以增强稀疏二值序列的周期性特征。实验表明可以有效提取时空轨迹中的周期性行为模式,而具有季节性和随机变化的行为模式也具有重要参考价值。案件的发生是由人的行为导致的,所以对人类时空轨迹的研究成果也可以应用于案件分析。 相似文献
992.
《湖北大学学报(自然科学版)》2021,43(1)
随着我国国民经济的飞速发展,每年的税收收入也在稳步增长,税收收入已成为我国财政收入的主要来源.税收作为国家宏观经济调控的一种主要手段,可以指导生产要素的流转以及资源的合理配置,从而使生产力布局更合理.地方税收分析对掌握地方税收与经济的关系具有重要意义.进行税收收入的精确预测能为市场经济的宏观调控提供科学依据.本研究采用时间序列的SARIMA模型对税收收入进行建模预测,通过计算预测值与真实值的平均绝对百分比误差和均方根误差对模型进行评估,结果表明该模型有较好的预测度. 相似文献
993.
为准确识别与提取水文时间序列中的显著周期成分,本文借鉴AIC准则的思想,提出了一种以相关系数作为拟合精度指标、以信息熵形式的函数式作为不确定性度量指标的周期显著性评价准则——RICp.以包含多个周期成分的模拟序列进行统计实验,对比不加入RICp准则的MCCP(moving correlation coefficient-based method for periodicity)方法、仅基于假设检验的HAM(harmonic analysis method)方法与通过熵谱峰值点选取显著周期的MESA(maximum entropy spectral analysis method)方法,从周期规律的完整性以及周期结果的准确性两个方面进行评价.分析结果表明, HAM方法和MCCP方法会给出较多的伪周期成分, MESA方法的识别结果会忽略位于峰值附近的次显著周期,基于RICp准则的周期分析方法在4种方法中表现最好.基于RICp准则的周期分析方法的优势在于,可以同时满足显著周期判断、周期显著性分级与周期成分... 相似文献
994.
在一般条件下,建立WOD随机变量阵列的完全收敛性的收敛速度,并将所得结果应用到非参数回归模型中,建立加权估计量的完全相合性,改进和推广了已有文献的相关结果.主要结果极大地放宽了对控制系数的限制. 相似文献
995.
安军 《重庆工商大学学报(自然科学版)》2019,36(3):14-17
迪基-福勒(Dickey-Fuller)检验是时间序列的平稳性检验中常用的一种方法;由于检验统计量的极限分布是由标准维纳过程关于轨道的积分来表达的,很难得到其密度函数的显式表达式,因而确定检验临界值非常困难,蒙特卡罗方法是解决这类问题的金钥匙;基于R语言对t统计量的平稳性检验的临界值的随机模拟程序进行了研究,填补了文献空白,其计算程序和方法对于金融工程或经济计量统计分析与研究具有广泛的指导意义。 相似文献
996.
针对摇摆条件下,核动力装置自然循环出现的自相关性、非线性以及高度耦合性等特点,建立了一种基于耦合数据的混沌时间序列预测模型。通过研究摇摆条件下自然循环的流动特性,以相空间重构技术为基础,研究了混沌时间序列耦合多变量预测方法。为了验证算法的有效性,以冷却剂剂体积流量为例,利用所建模型进行预测,预测值的相对精度为0.9712。结果表明,该模型的预测精度好、鲁棒性高,能够用于摇摆条件下自然循环的冷却剂体积流量预测。 相似文献
997.
为研究黄芪药材质量与生长环境之间的关系,实验利用傅里叶变换红外光谱法(FTIR)测定了不同道地产区黄芪土壤样品的红外光谱,阐明了黄芪土壤的红外光谱特点。并以不同道地产区黄芪土壤的红外指纹图谱为标准,利用共有峰率和变异峰率2个指标,计算出16个样品之间的共有峰率和变异峰率,按照共有峰率大小进行排序,建立了共有峰率和变异峰率双指标序列分析法,同时结合聚类分析法,研究了不同道地产区黄芪土壤的异同。并以黄芪甲苷含量作为衡量黄芪药材质量的标准,根据相应产区黄芪药材中黄芪甲苷含量测定结果,找到黄芪甲苷含量最高的黄芪种植土壤,分析其成分与其他土壤的异同,从而为黄芪土壤改良提供参考依据。 相似文献
998.
设m,k是正整数,e=(m,k)且m/e,k/e均为奇数,p是满足pe≡1(mod 4)的奇素数,d=(pm+1)·(pk+1)/4.确定了指数和∑x∈GF(pm)ζtrm1(αxd+βx)p的值分布,并给出周期为pm-1的p元m序列{st}及其采样序列{sdt}之间的互相关函数的值分布. 相似文献
999.
1000.
协议聚类是协议逆向工程技术中非常重要的一步,针对二进制协议更加透明且满足的协议种类更加广泛的特点,提出了一种基于基因和蛋白质生物信息的二进制协议聚类方法,能够从原始序列角度对大量协议直接进行聚类.本文方法首先将原始二进制报文转化成四进制基因形式,使用快速聚类方法计算碱基两两组合的k-seed值生成距离矩阵,并用UPGMA计算最小距离生成树得到初始分簇;其次,将每一簇四进制协议报文转化成十六进制蛋白质链,得到序列更有语义的方式并采用基于改进mBed算法的聚类方法将其进行高精度聚类.通过对已知和未知协议单纯和混合场景下的测试表明,该方法能够对二进制协议实现高效并且高准确率的聚类,具有较高的应用价值. 相似文献