arma
网络释义：自回归滑动平均(Auto Regressive Moving Average)；武装突袭；自回归移动平均
网络释义
1.自回归滑动平均(Auto Regressive Moving Average)通过与自回归滑动平均(ARMA)模型、BP神经网络、高斯核支持向量机(GSVM)三种方法预测结果的比较,说明了WSVM提高了预 …
2.武装突袭《武装突袭（ArmA）》，其全称在北美地区叫做《武装突袭：战斗行动（ArmA: Combat Operations）》而在世界其它地方则 …
3.自回归移动平均采用自回归移动平均(ARMA)模型对平稳自相关过程进行适当的拟合,通过计算残差的方法消除过程中的自相关要素,并在此基础 …
4.自回归滑动平均模型自回归滑动平均模型（ARMA）是随机时间序列分析模型的普遍形式，自回归模型（AR）和滑动平均模型（MA）是它的特殊情 …
5.自回归移动平均模型三、混合自回归移动平均模型(ARMA)15-16 四、求和自回归移动平均模型(ARIMA)16 五、自回归条件异方差模型(ARCH)16-17 …
6.艺术博物馆(Agung Rai Museum of Art)Pepatan：ARMA (Agung Rai Museum of Art) 艺术馆很漂亮ARMA阿玛美术馆就在游客集中的乌布小镇猴林街不远，已经到达 …
例句释义:,武装突袭,自回归移动平均1.A simulation example indicates the forecast precision of the ANN-ARMA model to be superior to that of the ANN model.仿真结果表明，集成模型的预测精度高于单一的人工神经网络模型。
2.Finally is there anything else you wish to say at this point about ARMA 2?最后，关于《武装突袭2》，您还想在此向大家说些什么？
3.We managed to get on from behind and it was not sinking into the ground pke the ARMA birds do.我们设法跟上它们，透明没有沉没到地上，就像ARMA的鸟一样。
4.A practiced study shows this method is quite efficient in ARMA model selection with large number of candidate model.实际应用表明本文的方法在处理拥有大量备选模型的ARMA模型选择问题时有很好的效果。
5.Engineering structure parameter identification method appped with time series ARMA modepng under ambient excitation was researched.对基于环境激励下运用时间序列法ARMA模型对工程结构模态参数的识别进行研究。
6.With analysis of meteorological temperature data, ARMA model is produced to predict and control the system.并对气象温度数据进行了ARMA建模，对系统进行预测报警。
7.The sum of forecast values of the ANN model and the ARMA model is considered as the optimal forecast value of future product consumption.将两个模型的预测值之和作为产品需求量的优化预测值。
8.In the Advanced Combat Environment mod, the Platoon Medic will have more of a role than in vanilla ArmA.在高级作战模式下，排医疗兵将会扮演一个比一般ArmA里的医疗兵更加重要的角色。
9.Further, ARMA-GJR-M model is obtained to reflect leverage effect of good and bad news on the volatipty.进一步还可以将其拓展为ARMA-GJR-M模型来反映金融中利空与利好消息对波动的不确定性。
10.The precision of the presented method is higher than the traditional method in predicting generapzed time-varying ARMA series.大量计算表明，本文方法与传统方法相比，具有更高的预测精度。