简介：摘要在前瞻性队列研究中，经常需要对研究对象进行多次随访，其产生的多个观测值之间相互关联，常导致时依性混杂，这种情况下的数据一般不满足传统的多因素回归分析的应用条件。序列条件平均模型（SCMM）是一种可以处理时依性混杂的新方法。本文主要对SCMM的基本原理、步骤及特点进行概括。

简介：

简介：对于寿险理论及其实际应用而言,平均余寿都占有很重要的地位.所以给出平均余寿的计算式非常必要.在线性假设条件下,给出了平均余寿的精算公式.

简介：应用模糊分类的思想，利用多元统计方法完成对DNA序列的分类界定。

简介：本文研究长程选举模型的平均场极限，利用对偶关系和特怔函数方法证得长程选举模型的平均场极限满足下列微分方程：{^δu（t，r）/δt=∫^(1+1)^r(1-1)…∫^r(d+1)^r(d-1)u(t，(y1，…，yd))/2^dyd-u(t，r)u(0，r)=g(r)。

简介：

简介：摘要：

简介：摘要：本文基于平均成本分析建立分档次收费的模型。首先通过了解居民收入水平确定分级档次，然后根据收入差率计算，得到居民生活垃圾处理所需平均成本分析模型。最后综合考虑居民垃圾排放量的多少、居民满意度以及平均成本分析模型进行分档次收费，最后提出奖惩建议。

简介：摘要：近年来，全球海洋温度的升高使得一些鱼类离开原来的生存区域，去寻找更适宜的栖息地。对苏格兰而言，鲱鱼和鲭鱼为经济作出了重要贡献，这两种鱼栖息地的变化，将会对当地渔业产生巨大影响。在本论文中，我们将苏格兰海域划分为 36 块，用过去 40 年的海表面温度数据建立时间序列模型，对每一块区域进行分析，汇总出整体海域的结果。然后再根据两种鱼最适宜的生存温度，最终确定了鲱鱼和鲭鱼的迁徙路线。

简介：首先,提出了基于Kmeans算法的非等分论域划分方法.其次,针对传统数据模糊化存在的不足,对数据模糊化方法进行了改进.最后,将模型应用于对上海市消费价格总指数的预测,并通过与现有方法进行对比,验证了模型的有效性.

简介：结果以Mg2+2.0mmol/L、dNTP0.25mmol/L、引物0.3μmol/L、rTaq酶1U、模板1.5ng/μl、甲酰胺2%及退火温度（Tm-3）℃的ISSR反应体系最优,优化的ISSR-PCR反应体系对23份乌头种质DNA扩增结果（略）,因此反应体系中模板浓度确定为1.5ng/μl

简介：摘要以IGS中心提供的2010-2014年的电离层总电子含量(TEC)数据作为实验数据，利用ARIMA模型对TEC进行分析以及短期预报，主要分析ARIMA模型在不同时空环境下的预报精度以及ARIMA模型在中国地区的适用情况。结果表明ARIMA模型预报5d的平均相对精度为86.7%，平均绝对偏差为1.83TECu，且该模型在中国地区的预报精度较高。

简介：对非线性预处理在人工神经网络日径流预测中的适应过程进行了仿真和模拟．提出了非线性预处理（NLP）适用条件的解算思路，通过实测数据和模拟数据，研究了NLP的适用条件。推导出NLP在神经网络SISO系统中适合于日径流预测，不适用于周平均流量序列、旬平均流量序列和月平均流量序列的预测，提出了判断NLP神经网络SISO系统进行日径流预测的有效性标准——多年日径流拐点14百分位．并通过广西平乐水文站和四川宝珠寺水文站1973～2001年的日径流量进行对比预测，验证了该标准是合理的。

简介：摘 要 : 针对热感知力的主观感受力，使用预计平均热感觉指数和预计不满意者的百分数等数学模型，以及具体实验的方式，由人们传统的定性描述提升至数据定量的分析，去探究典型性相关色温条件下（ 2700K, 4000K & 6200K ），热感知力的表现形式以及变化情况，从而为之后工程设计，提供实例支撑和依据。

简介：大多数经济时间序列存在惯性或者说是迟缓性，通过对这种惯性的分析可以由时间序列的当前值和过去值对未来值进行预测。用ARMA模型可以对天津人均国内生产总值（1978—2004）时间序列进行建模和短期外推预测。

简介：摘要阿片类药物滥用，误用和成瘾已成为当今美国面临的最严重的公共卫生危机之一。因此，减轻阿片类药物对美国社会经济的影响是至关重要的。为了减缓阿片类药物危机，本文提供了一个基于社会因素的药物传播模型，通过稳态分析求得三节点密度函数表达式，最终建立基于非均质无标度网络下的时间序列-SIR药物传播模型，并采用一些策略来阻止阿片类药物的扩散。

简介：为了解济南市未来降雨的变化情况,以济南市1959~2015年降雨量数据为研究对象运用SPSS软件中时间序列模型ARIMA对其进行了建模;拟合1959~2015年的降雨量数据及预测未来5年的降雨量。ARIMA模型预测结果表明了济南市2016~2020年的年降雨量依次为676.5,635.5,689.8,630.7,663.3mm,5年的年平均降雨量为659.2mm,这与过去57年的多年平均降雨量较为接近,可以依此推测济南市未来5年出现干旱及洪涝灾害的可能性较小。可以看出,影响ARIMA模型预测结果的因素有很多,为了更加精准地预测降雨量,应当考虑多种要素并结合当地具体环境,建立符合当地的降水量预测模型。

简介：信息作战关键在于生成作战行动序列。考虑到信息作战过程的不确定性和对抗性,以及信息作战行动与战场态势间的相互影响,利用随机博弈论分析了敌对双方对抗,从而建立了信息作战行动序列规划随机博弈模型,并给出了求解方法。算例结果表明,该模型可适应信息作战环境。

简介：

简介：摘要：时间序列是指对同一现象观测或记录到的一组按时间顺序排列起来的统计数据，通过对时间序列进行编制和分析，根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势，进行类推或延伸，借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平，这种方法称为时间序列预测技术。时间序列预测技术在军事行动序列预测、市场需求预测、发电预测、区域降水量预测等军事、经济、工程和自然科技等领域，具有重要意义。