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Meitz, Mika, et Pentti Saikkonen. « PARAMETER ESTIMATION IN NONLINEAR AR–GARCH MODELS ». Econometric Theory 27, no 6 (31 mai 2011) : 1236–78. http://dx.doi.org/10.1017/s0266466611000041.
Texte intégralKresnawati, Gayuh, Budi Warsito et Abdul Hoyyi. « PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN DENGAN METODE LOGISTIC SMOOTH TRANSITION AUTOREGRESSIVE (LSTAR) ». Jurnal Gaussian 7, no 1 (28 février 2018) : 84–95. http://dx.doi.org/10.14710/j.gauss.v7i1.26638.
Texte intégralSheng Lu et Ki H. Chon. « Nonlinear autoregressive and nonlinear autoregressive moving average model parameter estimation by minimizing hypersurface distance ». IEEE Transactions on Signal Processing 51, no 12 (décembre 2003) : 3020–26. http://dx.doi.org/10.1109/tsp.2003.818999.
Texte intégralBauldry, Shawn, et Kenneth A. Bollen. « Nonlinear Autoregressive Latent Trajectory Models ». Sociological Methodology 48, no 1 (août 2018) : 269–302. http://dx.doi.org/10.1177/0081175018789441.
Texte intégralSrinivasan, Sundararajan, Tao Ma, Georgios Lazarou et Joseph Picone. « A nonlinear autoregressive model for speaker verification ». International Journal of Speech Technology 17, no 1 (6 juin 2013) : 17–25. http://dx.doi.org/10.1007/s10772-013-9201-9.
Texte intégralIkoma, Norikazu, et Kaoru Hirota. « Nonlinear autoregressive model based on fuzzy relation ». Information Sciences 71, no 1-2 (juin 1993) : 131–44. http://dx.doi.org/10.1016/0020-0255(93)90068-w.
Texte intégralWang, Meiqi, Enli Chen, Pengfei Liu et Wenwu Guo. « Multivariable nonlinear predictive control of a clinker sintering system at different working states by combining artificial neural network and autoregressive exogenous ». Advances in Mechanical Engineering 12, no 1 (janvier 2020) : 168781401989650. http://dx.doi.org/10.1177/1687814019896509.
Texte intégralXiong, Weili, Wei Fan et Rui Ding. « Least-Squares Parameter Estimation Algorithm for a Class of Input Nonlinear Systems ». Journal of Applied Mathematics 2012 (2012) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2012/684074.
Texte intégralSapra, Sunil. « A comparative study of parametric and semiparametric autoregressive models ». International Journal of Accounting and Economics Studies 10, no 1 (5 avril 2022) : 15–19. http://dx.doi.org/10.14419/ijaes.v10i1.31978.
Texte intégralBlanchard, Tyler, et Biswanath Samanta. « Wind speed forecasting using neural networks ». Wind Engineering 44, no 1 (29 mai 2019) : 33–48. http://dx.doi.org/10.1177/0309524x19849846.
Texte intégralHan, Xu, Huoyue Xiang, Yongle Li et Yichao Wang. « Predictions of vertical train-bridge response using artificial neural network-based surrogate model ». Advances in Structural Engineering 22, no 12 (26 mai 2019) : 2712–23. http://dx.doi.org/10.1177/1369433219849809.
Texte intégralMin, Chen, et An Hongzhi. « The existence of moments of nonlinear autoregressive model ». Acta Mathematicae Applicatae Sinica 14, no 3 (juillet 1998) : 328–32. http://dx.doi.org/10.1007/bf02677414.
Texte intégralYokota, Yasunari, Masaomi Koizumi et Noritaka Matsuoka. « Prediction coding of ECG by nonlinear autoregressive model ». Systems and Computers in Japan 31, no 7 (juillet 2000) : 66–74. http://dx.doi.org/10.1002/(sici)1520-684x(200007)31:7<66 ::aid-scj8>3.0.co;2-q.
Texte intégralYang, Xiao-Hua, et Yu-Qi Li. « DNA Optimization Threshold Autoregressive Prediction Model and Its Application in Ice Condition Time Series ». Mathematical Problems in Engineering 2012 (2012) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2012/191902.
Texte intégralPereira, Janser Moura, Joel Augusto Muniz et Carlos Alberto Silva. « Nonlinear models to predict nitrogen mineralization in an Oxisol ». Scientia Agricola 62, no 4 (août 2005) : 395–400. http://dx.doi.org/10.1590/s0103-90162005000400014.
Texte intégralSu, Liyun, et Chenlong Li. « Local Prediction of Chaotic Time Series Based on Polynomial Coefficient Autoregressive Model ». Mathematical Problems in Engineering 2015 (2015) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2015/901807.
Texte intégralHermansah, Hermansah, Dedi Rosadi, Abdurakhman Abdurakhman et Herni Utami. « SELECTION OF INPUT VARIABLES OF NONLINEAR AUTOREGRESSIVE NEURAL NETWORK MODEL FOR TIME SERIES DATA FORECASTING ». MEDIA STATISTIKA 13, no 2 (28 décembre 2020) : 116–24. http://dx.doi.org/10.14710/medstat.13.2.116-124.
Texte intégralYu, Pen-Ning, Charles Y. Liu, Christianne N. Heck, Theodore W. Berger et Dong Song. « A sparse multiscale nonlinear autoregressive model for seizure prediction ». Journal of Neural Engineering 18, no 2 (26 février 2021) : 026012. http://dx.doi.org/10.1088/1741-2552/abdd43.
Texte intégralKato, Hiroko, et Tohru Ozaki. « Adding data process feedback to the nonlinear autoregressive model ». Signal Processing 82, no 9 (septembre 2002) : 1189–204. http://dx.doi.org/10.1016/s0165-1684(02)00139-1.
Texte intégralLi, Junxing, Zhihua Wang, Yongbo Zhang, Chengrui Liu et Huimin Fu. « A nonlinear Wiener process degradation model with autoregressive errors ». Reliability Engineering & ; System Safety 173 (mai 2018) : 48–57. http://dx.doi.org/10.1016/j.ress.2017.11.003.
Texte intégralVesin, J. M. « A nonlinear autoregressive signal model with state-dependent gain ». Signal Processing 26, no 1 (janvier 1992) : 37–48. http://dx.doi.org/10.1016/0165-1684(92)90054-z.
Texte intégralBai, Yu-ting, Xiao-yi Wang, Xue-bo Jin, Zhi-yao Zhao et Bai-hai Zhang. « A Neuron-Based Kalman Filter with Nonlinear Autoregressive Model ». Sensors 20, no 1 (5 janvier 2020) : 299. http://dx.doi.org/10.3390/s20010299.
Texte intégralXaba, Diteboho, Ntebogang Dinah Moroke, Johnson Arkaah et Charlemagne Pooe. « A Comparative Study Of Stock Price Forecasting Using Nonlinear Models ». Risk Governance and Control : Financial Markets and Institutions 7, no 2 (2017) : 7–17. http://dx.doi.org/10.22495/rgcv7i2art1.
Texte intégralMa, Qingwen, Sihan Liu, Xinyu Fan, Chen Chai, Yangyang Wang et Ke Yang. « A Time Series Prediction Model of Foundation Pit Deformation Based on Empirical Wavelet Transform and NARX Network ». Mathematics 8, no 9 (8 septembre 2020) : 1535. http://dx.doi.org/10.3390/math8091535.
Texte intégralGoryainov, A. V., V. B. Goryainov et W. M. Khing. « Robust Identification of an Exponential Autoregressive Model ». Herald of the Bauman Moscow State Technical University. Series Natural Sciences, no 4 (91) (août 2020) : 42–57. http://dx.doi.org/10.18698/1812-3368-2020-4-42-57.
Texte intégralSyed Asad, Hussain, Yuen Richard Kwok Kit et Lee Eric Wai Ming. « Energy Modeling with Nonlinear-Autoregressive Exogenous Neural Network ». E3S Web of Conferences 111 (2019) : 03059. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/201911103059.
Texte intégralSousa, Iábita Fabiana, Johan Eugen Kunzle Neto, Joel Augusto Muniz, Renato Mendes Guimarães, Taciana Villela Savian et Fabiana Rezende Muniz. « Fitting nonlinear autoregressive models to describe coffee seed germination ». Ciência Rural 44, no 11 (novembre 2014) : 2016–21. http://dx.doi.org/10.1590/0103-8478cr20131341.
Texte intégralChen, Yiding, et Xiaojin Zhu. « Optimal Attack against Autoregressive Models by Manipulating the Environment ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 04 (3 avril 2020) : 3545–52. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.5760.
Texte intégralSolikhah, Arifatus, Heri Kuswanto, Nur Iriawan et Kartika Fithriasari. « Fisher’s z Distribution-Based Mixture Autoregressive Model ». Econometrics 9, no 3 (29 juin 2021) : 27. http://dx.doi.org/10.3390/econometrics9030027.
Texte intégralZheng, Dawei. « Prediction of the Length of Day from Atmospheric Angular Momentum with LSTAR Model ». Symposium - International Astronomical Union 156 (1993) : 335. http://dx.doi.org/10.1017/s0074180900173449.
Texte intégralCHONG, TERENCE TAI-LEUNG, TAU-HING LAM et MELVIN J. HINICH. « ARE NONLINEAR TRADING RULES PROFITABLE IN THE CHINESE STOCK MARKET ? » Annals of Financial Economics 05, no 01 (juin 2009) : 0950002. http://dx.doi.org/10.1142/s201049520950002x.
Texte intégralChi, Yeong Nain, et Orson Chi. « Application of Nonlinear Autoregressive Neural Network to Model and Forecast Time Series Global Price of Bananas ». International Journal of Data Science 2, no 1 (5 mars 2021) : 19–37. http://dx.doi.org/10.18517/ijods.2.1.19-37.2021.
Texte intégralFueda, Kaoru. « AN ADAPTIVE VARIABLE SELECTION FOR NONLINEAR AUTOREGRESSIVE TIME SERIES MODEL ». Bulletin of informatics and cybernetics 37 (décembre 2005) : 109–21. http://dx.doi.org/10.5109/12594.
Texte intégralHwang, Eunju, et Dong Wan Shin. « Stationary bootstrapping for non-parametric estimator of nonlinear autoregressive model ». Journal of Time Series Analysis 32, no 3 (15 novembre 2010) : 292–303. http://dx.doi.org/10.1111/j.1467-9892.2010.00699.x.
Texte intégralElhassanein, A. « On the Control of Forced Process Feedback Nonlinear Autoregressive Model ». Journal of Computational and Theoretical Nanoscience 12, no 8 (1 août 2015) : 1519–26. http://dx.doi.org/10.1166/jctn.2015.3923.
Texte intégralHajrajabi, Arezo. « Markov switching model of nonlinear autoregressive with skew-symmetric innovations ». Journal of Statistical Computation and Simulation 89, no 4 (6 janvier 2019) : 559–75. http://dx.doi.org/10.1080/00949655.2018.1563089.
Texte intégralEikenberry, Steffen E., et Vasilis Z. Marmarelis. « A nonlinear autoregressive Volterra model of the Hodgkin–Huxley equations ». Journal of Computational Neuroscience 34, no 1 (10 août 2012) : 163–83. http://dx.doi.org/10.1007/s10827-012-0412-x.
Texte intégralCHELANI, A., et S. DEVOTTA. « Air quality forecasting using a hybrid autoregressive and nonlinear model ». Atmospheric Environment 40, no 10 (mars 2006) : 1774–80. http://dx.doi.org/10.1016/j.atmosenv.2005.11.019.
Texte intégralSakhabakhsh, Leila, Rahman Farnoosh, Afshin Fallah et Mohammadhassan Behzadi. « A Semiparametric Approach for Modeling Partially Linear Autoregressive Model with Skew Normal Innovations ». Advances in Mathematical Physics 2022 (25 février 2022) : 1–17. http://dx.doi.org/10.1155/2022/7863474.
Texte intégralNadirah Mohd Johari, Sarah, Fairuz Husna Muhamad Farid, Nur Afifah Enara Binti Nasrudin, Nur Sarah Liyana Bistamam et Nur Syamira Syamimi Muhammad Shuhaili. « Predicting Stock Market Index Using Hybrid Intelligence Model ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 3.15 (13 août 2018) : 36. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i3.15.17403.
Texte intégralKim, Hee-Young, Christian H. Weiß et Tobias A. Möller. « Models for autoregressive processes of bounded counts : How different are they ? » Computational Statistics 35, no 4 (27 mars 2020) : 1715–36. http://dx.doi.org/10.1007/s00180-020-00980-6.
Texte intégralS. Khalaf, Zena, et ,. Azher A. Mohammad. « On stability Conditions of Burr X Autoregressive model ». Tikrit Journal of Pure Science 24, no 5 (13 septembre 2019) : 91. http://dx.doi.org/10.25130/j.v24i5.873.
Texte intégralGhosh, Himadri, G. Sunilkumar et Prajneshu. « Mixture Nonlinear Time-Series Analysis : Modelling and Forecasting ». Calcutta Statistical Association Bulletin 57, no 1-2 (mars 2005) : 95–108. http://dx.doi.org/10.1177/0008068320050108.
Texte intégralLi, Maobin, Shouwen Ji et Gang Liu. « Forecasting of Chinese E-Commerce Sales : An Empirical Comparison of ARIMA, Nonlinear Autoregressive Neural Network, and a Combined ARIMA-NARNN Model ». Mathematical Problems in Engineering 2018 (19 novembre 2018) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2018/6924960.
Texte intégralSzolgayová, Elena Peksová, Michaela Danačová, Magda Komorniková et Ján Szolgay. « Hybrid Forecasting of Daily River Discharges Considering Autoregressive Heteroscedasticity ». Slovak Journal of Civil Engineering 25, no 2 (27 juin 2017) : 39–48. http://dx.doi.org/10.1515/sjce-2017-0011.
Texte intégralSamia, Ayari, Nouira Kaouther et Trabelsi Abdelwahed. « A Hybrid ARIMA and Artificial Neural Networks Model to Forecast Air Quality in Urban Areas : Case of Tunisia ». Advanced Materials Research 518-523 (mai 2012) : 2969–79. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.518-523.2969.
Texte intégralLi, Lili, Shan Leng, Jun Yang et Mei Yu. « Stock Market Autoregressive Dynamics : A Multinational Comparative Study with Quantile Regression ». Mathematical Problems in Engineering 2016 (2016) : 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2016/1285768.
Texte intégralRazali, Widya Kartini Mohd. « Forecasting of Building Electrical Energy Consumption Using Nonlinear Autoregressive Exogenous Input (NARX) Neural Network Time Series (NNTS) Model ». Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems 12, no 04-Special Issue (31 mars 2020) : 1555–60. http://dx.doi.org/10.5373/jardcs/v12sp4/20201635.
Texte intégralSuhartono, Suhartono, Dedy Dwi Prastyo, Heri Kuswanto et Muhammad Hisyam Lee. « Comparison between VAR, GSTAR, FFNN-VAR and FFNN-GSTAR Models for Forecasting Oil Production ». MATEMATIKA 34, no 1 (28 mai 2018) : 103–11. http://dx.doi.org/10.11113/matematika.v34.n1.1040.
Texte intégralLaadissi, El Mehdi, Anas El Filali et Malika Zazi. « A Nonlinear TSNN Based Model of a Lead Acid Battery ». Bulletin of Electrical Engineering and Informatics 7, no 2 (1 juin 2018) : 169–75. http://dx.doi.org/10.11591/eei.v7i2.675.
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