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基于一类非线性 时间 序列 模型的锂离子动力电池建模研究 2024年 线性 系统,其输入和输出由于外部扰动等原因表现出非线性 特征,从而直接影响参数识别效果,进而影响模型精度。鉴于此,本文对锂离子动力电池进行了Hammerstein-ARMAX(Autoregressive MovingAverage with Extra Input)模型构建,并对模型参数的估计方法进行研究,旨在提高模型的准确性。实验结果表明了该方法的有效性。关键词：锂离子动力电池 非线性时间序列 参数估计 一种基于非线性 时间 序列 分析的城市臭氧浓度预测方法 非线性 时间 序列 分析的城市臭氧浓度预测方法，属于环境监测和大气质量评估领域，步骤如下：收集特定区域的历史臭氧浓度及相关气象因子数据，构建数据集；利用辛几何模态分解(SGMD)技术对数据进行非线性 和非 平稳...大数据、人工智能及国际合作与冲突演变的基本规律——专访多尺度分析和非线性 时间 序列 分析专家、北京师范大学地理学部教授高剑波 2024年 关键词：大型计算机 气象学家 人工智能 大数据 基于时延储备池计算的非线性 时间 序列 预测研究 基于模糊认知图的非线性 时间 序列 预测方法研究 时间 序列 是广泛存在于金融、环境和传染病等各行各业应用和科学研究中的一种数据形式，挖掘数据背后隐藏的具有重要价值的参考信息，可为这些领域所对应的复杂系统的描述、预测与理论发现提供一条全新的路径。然而，时间 序列 数据往往表现出...关键词：时间序列预测 模糊认知图 非线性 时间 序列 的复杂性和相关性度量及其应用非 平稳非线性 的时间 序列 ,无法使用经典的线性 时间 序列 分析方法建立解析的数学模型进行分析.因此,非线性 时间 序列 分析成为解开复杂系统内...基于多尺度转移网络的非线性 时间 序列 分析 时间 序列 分析取得了很大的进展,成为了网络科学的重要应用研究之一。目前已经提出了递归网、可视图和转...关键词：非线性时间序列 非线性 时间 序列 的复杂性和相关性及其应用非线性 时间 序列 分析及其应用是统计学的重要分支，它在经济金融、信息科学、工业工程、交通运输、国防军事和航空航天等领域的重大问题中发挥非 常重要的作用，特别是在大数据技术引导的新一代人工智能技术革命中，关于复杂数据特征提取的非 ...关键词：非线性时间序列 霾过程大气消光系数非线性 时间 序列 分析 基于粒子滤波的非线性 时间 序列 预测方法研究 线性 时间 序列 建模方法ARMA模型和非线性 时间 序列 建模方法ARCH模型，并且在传统的时间 序列 建模方法基础上创新性地引入了卡尔曼滤波算法和粒子滤波算法。由于在传统时间 序列 建模方法当中，时间 序列 数据中需要预...关键词：粒子滤波 非线性时间序列 状态空间模型 ARMA模型 ARCH模型
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