基于Landsat数据和农田概率时间序列子序列的退耕监测方法

提出一种利用Landsat数据和时间序列子序列的退耕监测方法.首先利用随机森林方法,对每年的Landsat数据统计值进行分类,得到每个像元属于农田的概率,由每年的农田概率构成年际的农田概率时间序列;然后,对退耕(农田变为非农田)及相关地物类别的农田概率时间序列进行分析,得到代表退耕的时间序列片段,即特征子序列;最后,计...     

探索矩阵函数值的逼近方法

如果ｆ（ｚ）＝ ∑∞ｉ＝ １ａｉｚｉ（级数的收敛半径为Ｒ）那么对任何ｎ×ｎ矩阵Ａ的谱半径小于Ｒ,且证明亦小于ｎ×ｎ矩阵空间上的任何范数‖·‖,本文同时也给出了数值积分的方法     

基于FIG和GWO-SVM的灌浆功率时序预测

为更好地预测灌浆功率时序,建立基于模糊信息粒化(FIG)和灰狼优化支持向量机(GWO-SVM)的灌浆功率时序预测模型。首先,引入信息粒计算方法,将原始详尽的时间序列数值点分解为一系列信息粒,以减少模型的数据输入总量;其次,基于模糊集理论,采用模糊集算子对每个信息粒进行模糊计算,使得到的模糊信息粒可以合理地表示原始数值点集;最后,以支持向量机作为预测工具,并采用灰狼优化算法进行参数寻优,对产生的模糊信息粒进行快速准确的预测。结合实际工程,应用该预测模型对灌浆功率的波动范围和变化趋势进行预测研究,经过性能评价和对比分析,验证了模型的有效性和优越性。     

q分隔意义下线上和圆上的子集

首先研究了从数集{1,2,…n}中任选k个数的取法,其中任意两个相邻数之差大于q,以及上述限制条件下子集的取法总数,继而在圆上讨论这个问题．然后研究了下列问题：设q1,q2是任意两个不同的正整数,在数集{1,2,…n}中任取k个数,其中相邻两数既不是q1分隔也不是q2分隔的取法数的情况,对于较小的qi值,获得了相应的结果．     

用多元时序分析法预测油水井动态

采用多元时间序列分析的方法,对油水井动态特性进行了分析,建立了油进含水率的多因素预测模型。利用该模型可在已知水井注水量的情况下对相应油井的含水率进行预测。通过对传递函数模型的识别,分析了油水井的地下连通关系及注水对油井含水率的影响。油田应用实例验证了该方法油田开发动态预测方面的可行性。     

台湾海峡南部二测站1997年8月温、盐垂直分布的时间变化

根据台湾海峡南部 ２ 个定点多周日观测站 １９９７ 年 ８ 月的 Ｃ Ｔ Ｄ 资料,进行温、盐垂直分布时间变化的分析,结果表明：二测站调查期间基本上都存在温、盐跃层,跃层的强度和深度随时间变化较大,显示出较为复杂的温、盐垂直分布,与多种水系在此交汇有关．但二测站的下层稳定地存在低温高盐的海水,有向上涌升的趋势,并受潮流的影响,可见其所在的海域应为上升流区     

L2情形的Fourier-Laplace级数几乎处处收敛的刻画

设Ωn 为Rn 中的单位球面 ,f∈L2 (Ωn) ,σ0N(f) (x)为f(x)的Fouier Laplace展开式的部分和 ,wr(f,t) 2 为其r阶连续模 .证明了当∫10wr(f,t) 22t (1+sinlnt)dt <+∞时 ,limN→∞σ0N(f) (x) =f(x) ,a .e .x∈Ωn,改进了现有的结果     

基于小波分解的设备状态预测方法

首次提出将小波分解应用于非平稳时间序列的预测中,通过小波分解将非平稳时间序列分解为多层近似意义上的平稳时间序列,并且用ＡＲ（ｎ）模型对分解后的时间序列进行预测,进而得到最终的预测结果．将该方法应用于压缩机轴承座磨损的趋势预测中,通过与基于ＢＰ网络的预测方法相比较表明：该方法预测精度高,而且预测速度快,可以有效地应用设备状态的预测和设备故障趋势的分析中．     

ARIMA模型在同业拆借利率预测中的应用

中国银行间同业拆借利率（CHIBOR）是我国货币市场上最早市场化的利率,文章选择隔夜拆借利率为研究对象并建立ARIMA模型对其进行短期预测，并取得了理想的短期预测效果，从而确定了适合我国同业拆借市场的利率预测模型．研究结果不仅可以帮助金融机构对金融产品合理定价，防范风险，也可以帮助央行准确估计CHIBOR走势，达到既定货币政策目标。     

图模型方法及ARMA模型检验

应用图模型方法来研究时间序列中的因果关系,并以ARMA(1,1)时间序列为例作了说明.将ARMA模型表示成混合图,证明了ARMA模型的系数就是在移去了时间序列中其他成员的线性效应后的偏相关系数.这样就可运用通常的图模型推断算法来做参数估计和预测.与传统的对ARMA模型的检验法相比较,该方法既直观又易于计算.