multivariate time series model 中文意思是什麼

multivariate time series model 解釋
多元時間序列模型
  • multivariate : 第四節多變量分析
  • time : n 1 時，時間，時日，歲月。2 時候，時刻；期間；時節，季節；〈常pl 〉時期，年代，時代； 〈the time ...
  • series : n 〈sing pl 〉1 連續；系列。2 套；輯；叢刊；叢書。3 【生物學】區；族。4 【植物；植物學】輪；列；...
  • model : n 1 模型，雛型；原型；設計圖；模範；（畫家、雕刻家的）模特兒；樣板。2 典型，模範。3 （女服裝店僱...
  1. Adopting the actual county - grade database of land use firstly founded in china, combining with the comprehensive influential factors of land use change, using the correlative statistic software and the mathematic analytical methods ( principal component analysis, gray relating analysis, multivariate time series markov chain analysis, multivariate regression analysis, gm ( 1, 1 ) gray model, gray series gm ( 1, n ) model methods etc ), this paper analyses the dynamic change of land use and driving force in jiang ' an county qualitatively and quantitatively. the results indicate : 1 the land resource per capita and the area of single - land - use type in jiang ' an county are not prior to other places in yibing city or sichuan province. however, the terrain is dominant in choosing the way of land use

    本文採用全國首批建立的「縣級土地利用現狀數據庫」的基礎數據，結合影響土地利用變化的經濟、社會、環境等綜合因素，採用相關分析軟體（ dps 、 spss ）和數學分析方法（主成分分析、灰色關聯度分析、多元回歸分析、多元時空序列馬爾柯夫鏈分析、 gm （ 1 ， 1 ）預測模型分析、灰色序列gm （ 1 ， n ）模型分析等方法） ，對江安縣土地利用變化及其驅動力進行定性、定量研究，研究結果表明： 1江安縣人均總的土地資源數量和單一土地利用類型的數量在宜賓或四川省區域內均無優勢；地形對土地利用方式的選擇起著主導作用；土地利用變化的總趨勢是：耕地、林地、交通用地和水域面積不斷減少，居民點及工礦用地和未利用地面積不斷增加；景觀多樣性指數呈現「 」趨勢。
  2. Chapter2 : traditional time series models and multivariate fuzzy time series models. the chapter introduces the vector arma model, transfer arima model, seasonal arima, and arima model of traditional time series models, and two - factors models, heuristic models, and markov models of multivariate fuzzy time series models. i devise the process of the model construction, and propose the findings

    本章介紹傳統時間數列模型（向量arma模型、 arima轉移函數模型、季節性arima模型以及arima模型）與多變量模糊時間數列三種模型?二因子模型（ two - factormodels ） 、引導式模型（ heuristicmodels ） 、馬可夫模型（ markovmodels ） ，模型建構步驟與流程，及傳統時間數列模型轉換為多變量模糊時間數列模型過程，並分別針對多變量模糊時間數列三種模型提出本研究不同於先前研究之處。
  3. The main research contents include : 1 、 this paper constructs the mixed collaborative sale forecasting model based on cpfr via integrating time series forecasting, multivariate regression and ridge regression. in addition, the model takes sale information as explanation variable

    具體研究內容包括: 1 、將時間序列預測、多元回歸、嶺回歸相結合，並將銷售信息作為銷售量的解釋變量，構建了cpfr流程下的混合協同預測模型。
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