Zeitschriftenartikel zum Thema „Periodic prediction“
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Niu, Xiaoxu, Junwei Ma, Yankun Wang, Junrong Zhang, Hongjie Chen und Huiming Tang. „A Novel Decomposition-Ensemble Learning Model Based on Ensemble Empirical Mode Decomposition and Recurrent Neural Network for Landslide Displacement Prediction“. Applied Sciences 11, Nr. 10 (20.05.2021): 4684. http://dx.doi.org/10.3390/app11104684.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Xiaoxue, Yajie Zou, Jinjun Tang, Jian Liang und Muhammad Ijaz. „Evaluation of Short-Term Freeway Speed Prediction Based on Periodic Analysis Using Statistical Models and Machine Learning Models“. Journal of Advanced Transportation 2020 (20.01.2020): 1–16. http://dx.doi.org/10.1155/2020/9628957.
Der volle Inhalt der QuelleRen, Liang, Feng Yang, Yuanhe Gao und Yongcong He. „Predicting Spacecraft Telemetry Data by Using Grey–Markov Model with Sliding Window and Particle Swarm Optimization“. Journal of Mathematics 2023 (03.02.2023): 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2023/9693047.
Der volle Inhalt der QuelleSugimoto, Masashi, Naoya Iwamoto, Robert W. Johnston, Keizo Kanazawa, Yukinori Misaki und Kentarou Kurashige. „A Study of Predicting Ability in State-Action Pair Prediction“. International Journal of Artificial Life Research 7, Nr. 1 (Januar 2017): 52–66. http://dx.doi.org/10.4018/ijalr.2017010104.
Der volle Inhalt der QuelleShen, Yueqian, Xiaoxia Ma, Yajing Sun und Sheng Du. „Prediction of university fund revenue and expenditure based on fuzzy time series with a periodic factor“. PLOS ONE 18, Nr. 5 (25.05.2023): e0286325. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0286325.
Der volle Inhalt der QuelleCheng, Weiwei, Guigen Nie und Jian Zhu. „Characterizing Periodic Variations of Atomic Frequency Standards via Their Frequency Stability Estimates“. Sensors 23, Nr. 11 (05.06.2023): 5356. http://dx.doi.org/10.3390/s23115356.
Der volle Inhalt der QuelleScerri, Eric R., und John Worrall. „Prediction and the periodic table“. Studies in History and Philosophy of Science Part A 32, Nr. 3 (September 2001): 407–52. http://dx.doi.org/10.1016/s0039-3681(01)00023-1.
Der volle Inhalt der QuellePawelzik, K., und H. G. Schuster. „Unstable periodic orbits and prediction“. Physical Review A 43, Nr. 4 (01.02.1991): 1808–12. http://dx.doi.org/10.1103/physreva.43.1808.
Der volle Inhalt der QuelleMiao, Xu, Bing Wu, Yajie Zou und Lingtao Wu. „Examining the Impact of Different Periodic Functions on Short-Term Freeway Travel Time Prediction Approaches“. Journal of Advanced Transportation 2020 (01.08.2020): 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2020/3463287.
Der volle Inhalt der QuelleZhao, Lin, Nan Li, Hui Li, Renlong Wang und Menghao Li. „BDS Satellite Clock Prediction Considering Periodic Variations“. Remote Sensing 13, Nr. 20 (11.10.2021): 4058. http://dx.doi.org/10.3390/rs13204058.
Der volle Inhalt der QuelleBittanti, S., P. Colaneri und G. De Nicolao. „The difference periodic Ricati equation for the periodic prediction problem“. IEEE Transactions on Automatic Control 33, Nr. 8 (1988): 706–12. http://dx.doi.org/10.1109/9.1286.
Der volle Inhalt der QuelleDoğan, Erdem. „Short-term Traffic Flow Prediction Using Artificial Intelligence with Periodic Clustering and Elected Set“. Promet - Traffic&Transportation 32, Nr. 1 (06.02.2020): 65–78. http://dx.doi.org/10.7307/ptt.v32i1.3154.
Der volle Inhalt der QuelleGong, Lixiong, und Canlin Wang. „Model of Automobile Parts Sale Prediction Based on Nonlinear Periodic Gray GM(1,1) and Empirical Research“. Mathematical Problems in Engineering 2019 (27.08.2019): 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2019/3620120.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Junrong, Huiming Tang, Dwayne D. Tannant, Chengyuan Lin, Ding Xia, Yankun Wang und Qianyun Wang. „A Novel Model for Landslide Displacement Prediction Based on EDR Selection and Multi-Swarm Intelligence Optimization Algorithm“. Sensors 21, Nr. 24 (14.12.2021): 8352. http://dx.doi.org/10.3390/s21248352.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Hongcheng, Yuan Gao, Bing Wang, Yuewei Ming und Zhongwei Zhao. „Network Anomaly Sequence Prediction Method Based on LSTM and Two-layer Window Features“. Journal of Physics: Conference Series 2216, Nr. 1 (01.03.2022): 012063. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2216/1/012063.
Der volle Inhalt der QuelleJiang, Shan, Yuming Feng, Xiaofeng Liao, Hongjuan Wu, Jinkui Liu und Babatunde Oluwaseun Onasanya. „A Novel Spatiotemporal Periodic Polynomial Model for Predicting Road Traffic Speed“. Symmetry 16, Nr. 5 (30.04.2024): 537. http://dx.doi.org/10.3390/sym16050537.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Guisheng, und Zhanshan Li. „A New Method Combining Pattern Prediction and Preference Prediction for Next Basket Recommendation“. Entropy 23, Nr. 11 (29.10.2021): 1430. http://dx.doi.org/10.3390/e23111430.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Long, Minghua Lin und Liankun Chen. „Financial Risk Prediction based on Time Series“. Academic Journal of Management and Social Sciences 5, Nr. 1 (05.11.2023): 169–74. http://dx.doi.org/10.54097/ajmss.v5i1.14073.
Der volle Inhalt der QuelleLin, Yisha, Zongxiang Lu, Ying Qiao, Mingjie Li und Zhifeng Liang. „Medium and long-term wind energy forecasting method considering multi-scale periodic pattern“. E3S Web of Conferences 182 (2020): 01002. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202018201002.
Der volle Inhalt der QuelleMorillon, Benjamin, Charles E. Schroeder, Valentin Wyart und Luc H. Arnal. „Temporal Prediction in lieu of Periodic Stimulation“. Journal of Neuroscience 36, Nr. 8 (24.02.2016): 2342–47. http://dx.doi.org/10.1523/jneurosci.0836-15.2016.
Der volle Inhalt der QuelleElder, Benjamin, Matthew Arnold, Anupama Murthi und Jiří Navrátil. „Learning Prediction Intervals for Model Performance“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 8 (18.05.2021): 7305–13. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i8.16897.
Der volle Inhalt der QuelleXU, Chuanbo, Maoru CHI, Liangcheng DAI, Yiping JIANG, Yongfa CHEN und Zhaotuan GUO. „Research on Rubber Spring Model of High-speed EMU Based on Non-hyperelastic Forces“. Mechanics 27, Nr. 1 (24.02.2021): 12–21. http://dx.doi.org/10.5755/j02.mech.25630.
Der volle Inhalt der QuelleLuo, Albert C. J., und Lidi Chen. „Arbitrary Periodic Motions and Grazing Switching of a Forced Piecewise Linear, Impacting Oscillator“. Journal of Vibration and Acoustics 129, Nr. 3 (01.11.2006): 276–84. http://dx.doi.org/10.1115/1.2424971.
Der volle Inhalt der QuelleZou, Yajie, Xuedong Hua, Yanru Zhang und Yinhai Wang. „Hybrid short-term freeway speed prediction methods based on periodic analysis“. Canadian Journal of Civil Engineering 42, Nr. 8 (August 2015): 570–82. http://dx.doi.org/10.1139/cjce-2014-0447.
Der volle Inhalt der QuelleHwang, Eunju. „Improvement on Forecasting of Propagation of the COVID-19 Pandemic through Combining Oscillations in ARIMA Models“. Forecasting 6, Nr. 1 (26.12.2023): 18–35. http://dx.doi.org/10.3390/forecast6010002.
Der volle Inhalt der QuelleLin, Zian, Xiyan Sun und Yuanfa Ji. „Landslide Displacement Prediction Based on Time Series Analysis and Double-BiLSTM Model“. International Journal of Environmental Research and Public Health 19, Nr. 4 (12.02.2022): 2077. http://dx.doi.org/10.3390/ijerph19042077.
Der volle Inhalt der QuelleIchiji, Kei, Noriyasu Homma, Masao Sakai, Yuichiro Narita, Yoshihiro Takai, Xiaoyong Zhang, Makoto Abe, Norihiro Sugita und Makoto Yoshizawa. „A Time-Varying Seasonal Autoregressive Model-Based Prediction of Respiratory Motion for Tumor following Radiotherapy“. Computational and Mathematical Methods in Medicine 2013 (2013): 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2013/390325.
Der volle Inhalt der QuelleHuang, Da, Jun He, Yixiang Song, Zizheng Guo, Xiaocheng Huang und Yingquan Guo. „Displacement Prediction of the Muyubao Landslide Based on a GPS Time-Series Analysis and Temporal Convolutional Network Model“. Remote Sensing 14, Nr. 11 (01.06.2022): 2656. http://dx.doi.org/10.3390/rs14112656.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Weihang. „Application of Market Cycle Analysis and LSTM in Prediction of Stock Price Movements“. BCP Business & Management 38 (02.03.2023): 856–61. http://dx.doi.org/10.54691/bcpbm.v38i.3787.
Der volle Inhalt der QuelleBrée, David S., Damien Challet und Pier Paolo Peirano. „Prediction accuracy and sloppiness of log-periodic functions“. Quantitative Finance 13, Nr. 2 (Februar 2013): 275–80. http://dx.doi.org/10.1080/14697688.2011.607467.
Der volle Inhalt der QuelleSereno, Sergio Gabriele Maria. „Prediction, accommodation and the periodic table: a reappraisal“. Foundations of Chemistry 22, Nr. 3 (06.06.2020): 477–88. http://dx.doi.org/10.1007/s10698-020-09371-7.
Der volle Inhalt der QuelleLei, Yu, Min Guo, Hongbing Cai, Dandan Hu und Danning Zhao. „Prediction of Length-of-day Using Gaussian Process Regression“. Journal of Navigation 68, Nr. 3 (19.01.2015): 563–75. http://dx.doi.org/10.1017/s0373463314000927.
Der volle Inhalt der QuelleDai, Bingcun, Fan Zhang, Domenico Tarzia und Kwangwon Ahn. „Forecasting Financial Crashes: Revisit to Log-Periodic Power Law“. Complexity 2018 (01.08.2018): 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2018/4237471.
Der volle Inhalt der QuellePhermphoonphiphat, Ekasit, Tomohiko Tomita, Takashi Morita, Masayuki Numao und Ken-Ichi Fukui. „Soft Periodic Convolutional Recurrent Network for Spatiotemporal Climate Forecast“. Applied Sciences 11, Nr. 20 (18.10.2021): 9728. http://dx.doi.org/10.3390/app11209728.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Shipeng, Dejun Ning und Jue Ma. „TCNformer Model for Photovoltaic Power Prediction“. Applied Sciences 13, Nr. 4 (17.02.2023): 2593. http://dx.doi.org/10.3390/app13042593.
Der volle Inhalt der QuelleLuo, D., und G. Z. Zhang. „A multiperiod grey prediction model and its application“. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems 40, Nr. 6 (21.06.2021): 11577–86. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-202775.
Der volle Inhalt der QuelleHe, Ji-Huan, Qian Yang, Chun-Hui He und Abdulrahman Ali Alsolami. „PULL-DOWN INSTABILITY OF THE QUADRATIC NONLINEAR OSCILLATORS“. Facta Universitatis, Series: Mechanical Engineering 21, Nr. 2 (10.08.2023): 191. http://dx.doi.org/10.22190/fume230114007h.
Der volle Inhalt der QuelleHuang, Bingqing, Haonan Zheng, Xinbo Guo, Yi Yang und Ximing Liu. „A Novel Model Based on DA-RNN Network and Skip Gated Recurrent Neural Network for Periodic Time Series Forecasting“. Sustainability 14, Nr. 1 (29.12.2021): 326. http://dx.doi.org/10.3390/su14010326.
Der volle Inhalt der QuelleZhao, D. W., G. H. Su, Z. H. Liang, Y. J. Zhang und S. Z. Qiu. „ICONE19-43196 Prediction of Periodic Dryout Critical Heat Flux under Flow Oscillation Condition“. Proceedings of the International Conference on Nuclear Engineering (ICONE) 2011.19 (2011): _ICONE1943. http://dx.doi.org/10.1299/jsmeicone.2011.19._icone1943_75.
Der volle Inhalt der QuelleLUO, ALBERT C. J., und BING XUE. „AN ANALYTICAL PREDICTION OF PERIODIC FLOWS IN THE CHUA CIRCUIT SYSTEM“. International Journal of Bifurcation and Chaos 19, Nr. 07 (Juli 2009): 2165–80. http://dx.doi.org/10.1142/s0218127409023998.
Der volle Inhalt der QuelleOI, Akira, Bumpei MIYAZAKI, Kengo OBAMA, Kiyoyuki KAITO, Kiyoshi KOBAYASHI und Kiyohito YAMAGUCHI. „DETERIORATION PREDICTION OF EXPRESSWAY PAVEMENT WITH PERIODIC FWD DATA“. Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. E1 (Pavement Engineering) 70, Nr. 2 (2014): 11–25. http://dx.doi.org/10.2208/jscejpe.70.11.
Der volle Inhalt der QuelleKim, Hyung-Il. „Outlier prediction in sensor network data using periodic pattern“. Journal of Sensor Science and Technology 15, Nr. 6 (30.11.2006): 433–41. http://dx.doi.org/10.5369/jsst.2006.15.6.433.
Der volle Inhalt der QuelleKang, Bokyoung, Dongsoo Kim und Suk‐Ho Kang. „Periodic performance prediction for real‐time business process monitoring“. Industrial Management & Data Systems 112, Nr. 1 (27.01.2012): 4–23. http://dx.doi.org/10.1108/02635571211193617.
Der volle Inhalt der QuelleSchwartz, Greg, Rob Harris, David Shrom und Michael J. Berry. „Detection and prediction of periodic patterns by the retina“. Nature Neuroscience 10, Nr. 5 (22.04.2007): 552–54. http://dx.doi.org/10.1038/nn1887.
Der volle Inhalt der QuelleLund, Robert, und I. V. Basawa. „Recursive Prediction and Likelihood Evaluation for Periodic ARMA Models“. Journal of Time Series Analysis 21, Nr. 1 (Januar 2000): 75–93. http://dx.doi.org/10.1111/1467-9892.00174.
Der volle Inhalt der QuelleWorrall, John. „Prediction and the ‘periodic law’: a rejoinder to Barnes“. Studies in History and Philosophy of Science Part A 36, Nr. 4 (Dezember 2005): 817–26. http://dx.doi.org/10.1016/j.shpsa.2005.08.007.
Der volle Inhalt der QuelleBaier, G., T. M. Grateful, M. D. Graham und E. N. Lightfoot. „Prediction of mass transfer rates in spatially periodic flows“. Chemical Engineering Science 54, Nr. 3 (Februar 1999): 343–55. http://dx.doi.org/10.1016/s0009-2509(98)00234-6.
Der volle Inhalt der QuelleBittanti, S., und G. De Nicolao. „Periodic ARMA Models: Optimal Prediction and Minimum-Phase Condition“. IFAC Proceedings Volumes 23, Nr. 8 (August 1990): 449–54. http://dx.doi.org/10.1016/s1474-6670(17)51956-4.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Kaimeng, Chi Tim Ng und Myung Hwan Na. „Real time prediction of irregular periodic time series data“. Journal of Forecasting 39, Nr. 3 (06.01.2020): 501–11. http://dx.doi.org/10.1002/for.2637.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Zhigang, Jin Wang, Tao Tao, Ziyun Zhang, Siyi Chen, Yang Yi, Shuang Han und Yongqian Liu. „Wave Power Prediction Based on Seasonal and Trend Decomposition Using Locally Weighted Scatterplot Smoothing and Dual-Channel Seq2Seq Model“. Energies 16, Nr. 22 (09.11.2023): 7515. http://dx.doi.org/10.3390/en16227515.
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