《表1 模型识别：基于时间序列的商品需求预测模型研究》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
计算序列经过平稳处理后的自相关系数ρk和偏相关系数φkk，绘出自相关图与偏相关图，识别模型类别，识别依据参考文献[7]，如表1所示。
| 图表编号 | XD0084302400 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2019.09.15 |
| 作者 | 郑琰、黄兴、肖玉杰 |
| 绘制单位 | 南京林业大学汽车与交通工程学院、南京林业大学汽车与交通工程学院、南京财经大学营销与物流管理学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表1 鸡蛋的结构：基于时间序列SVR模型的玉米价格预测研究》2020.11.05
- 《表4 合约商品信息：基于故障时间数据下数控机床的故障模型研究》2020.12.20
- 《表2 SSR引物与序列：基于条件随机场模型的制造企业实体识别方法研究》2020.12.25
- 《表3 模型预测效果对比：基于LSTM网络的盗窃犯罪时间序列预测研究》2020.11.25
- 《表5 模型预测误差：基于二次分解的改进时间序列超短期风速预测研究》2020.07.30
- 《表1 模型识别规则：基于ARIMA-BP组合模型的房地产价格预测方法研究》2020.03.01
- 《表3 样本对比计算表：基于灰度模型的商品住宅价格分析与预测研究——以安徽合肥市为例》2020.05.01
- 《表2 对比分析结果：基于灰度模型的商品住宅价格分析与预测研究——以安徽合肥市为例》2020.05.01
- 《表4 房产均价：基于灰度模型的商品住宅价格分析与预测研究——以安徽合肥市为例》2020.05.01
- 《表2 短期预测时间：基于相似性搜索的水文时间序列预测模型研究》2020.03.25
- 《表4 时间块划分：基于集成学习的公交车辆到站时间预测模型研究》2019.10.15
- 《表4 对比结果：基于时间序列的商品需求预测模型研究》2019.09.15
- 《表1 ADF检验结果：基于SARIMA模型的二氧化氮时间序列预测研究》2019.06.01
- 《表3 模型参数估计：基于SARIMA模型的二氧化氮时间序列预测研究》2019.06.01
- 《表2 模型检验结果：基于SARIMA模型的二氧化氮时间序列预测研究》2019.06.01
- 《表3 KANO评价表：农村公共文化服务需求识别方法的缺陷及其优化研究——基于KANO模型的分析》2019.06.15
- 《表2 新兴主题识别：基于时间序列分析和SVM模型的基金项目新兴主题趋势预测与可视化研究》2019.01.30
- 《表3 模型拟合度：基于时间序列模型的医保记账费用预测研究》2019.04.28
- 《表2 模型统计表：基于时间序列模型的医保记账费用预测研究》2019.04.28
- 《表2 训练及识别时间：基于深度神经网络的说话人识别模型研究》2018.10.01