| 基于数据列变换的自回归预测方法的改善 |
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| 引用本文： | 吕效国.基于数据列变换的自回归预测方法的改善[J].南通大学学报(自然科学版),2007,6(1):8-10,30. |
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| 作者姓名： | 吕效国 |
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| 作者单位： | 南通大学理学院,江苏,南通,226007 |
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| 基金项目： | 南通大学校科研和教改项目;南通大学教学研究课题 |
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| 摘 要： | 证明了利用反双曲正弦函数变换能提高数据列的光滑程度,获得结论:设｛x_(k)｝为递增数据列,x_(1)>0,y(k)=ln(x_(k) (x_(k)~2 1)~(1/2)),则数据列｛y_(k)｝比数据列｛x_(k)｝光滑.给出了改善的自回归预测方法,并且举例加以论证.
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| 关 键 词： | 反双曲正弦函数 变换 数据列 光滑程度 自回归预测 |
| 文章编号： | 1673-2340（2007）01-0008-03 |
| 修稿时间： | 2006-07-18 |
Improvement of Autoregressive Prediction Method Based on Data Row Transformation |
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| Authors: | Lü Xiao-guo |
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| Affiliation: | School of Sciences, Nantong University, Nantong 226007, China |
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| Abstract: | This paper proves that the smooth degree of a data row can be increased by transforming the counter-hyperbolic sine function. It is concluded that if {x_(k)} is an progressive data row,x_(1)>0,y(k)=ln(x_(k) (x_(k)~2 1)~(1/2)), then the data row {y(k)} is smoother than {x(k)}. |
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| Keywords: | counter-hyperbolic sine function transformation rata row smooth degree autoregressive prediction |
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