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利用Fourier级数模型预测具有非季节性周期的时间序列
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作者 梁妙妍 安丰田 《广东交通职业技术学院学报》 2007年第1期57-59,114,共4页
文中建立时间序列模型与Fourier级数模型的混合预测模型,使模型能够有效地对具有非季节性周期的数据进行预测。结果表明:模型能较好地反映数据的周期性,也有较准确的短期外延预测效果,但模型对奇异值的拟合和预测能力还须提高。
关键词 fourier级数模型 时间序列模型 非季节性周期
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基于信息粒化的数据拟合模型对城市主干道交通违法数据分析——以南京市中心城区为例
2
作者 丁浩 曹杰 《科技管理研究》 CSSCI 北大核心 2018年第10期227-234,共8页
通过对城市交通大数据的分析,研究中心主城区主干道路交通违法行为。利用优化的数学模型进行数字化及可视化分析,找出交通违法行为的现状和分布规律;采用粒计算的思想对数据进行信息粒化,在周期性的数据中找到数据的总体波动,剥落Low层... 通过对城市交通大数据的分析,研究中心主城区主干道路交通违法行为。利用优化的数学模型进行数字化及可视化分析,找出交通违法行为的现状和分布规律;采用粒计算的思想对数据进行信息粒化,在周期性的数据中找到数据的总体波动,剥落Low层数据,筛选出Up层和R层数据,选取不同模型对数据进行线性拟合与对比,显示Fourier级数模型拟合结果更优;对每条路线的车辆交通违法信息逐一分析,结果显示二号路线在7—8月份出现车辆交通违法56.38次,四号线路线在6月份出现8次。文中建立新的数学模型来处理周期性数据,模型精确度高,能明确评估城市交通违法情况。 展开更多
关键词 大数据 信息粒化 数据拟合 fourier级数模型
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