您的位置: 专家智库 > >

陈晓旭

作品数:3 被引量:0H指数:0
供职机构:河海大学理学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:理学更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇理学

主题

  • 1篇序集
  • 1篇婴儿
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇时间序列
  • 1篇时间序列模型
  • 1篇时滞
  • 1篇排序集抽样
  • 1篇判据
  • 1篇回归神经网络
  • 1篇SPSS软件
  • 1篇ARIMA模...

机构

  • 3篇河海大学

作者

  • 3篇朱永忠
  • 3篇陈晓旭
  • 2篇李晨

传媒

  • 1篇统计与决策
  • 1篇贵州师范大学...
  • 1篇山东师范大学...

年份

  • 2篇2017
  • 1篇2016
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
时滞回归神经网络Lagrange稳定的一个新判据
2017年
运用时滞微分不等式的方法,对一类Lurie型的激励函数(包括有界和无界激励函数)的时滞回归神经网络,在Lagrange意义下全局指数稳定进行了研究,拓展了稳定性的充分判据,并通过数值例子验证了所得结论的正确性和有效性。
陈晓旭朱永忠李晨
时间序列模型在婴儿潮分析中的应用
2016年
本文利用时间序列分析线性模型中求和自回归移动平均模型(ARIMA)和统计学软件SPSS,选用1947-2014年新生儿人口数据为参考数据序列,通过参数检验与残差分析验证ARIMA模型在人口预测分析上的可靠性.模型的拟合与实证分析说明时间序列分析在人口预测问题上的有效性,可对中国婴儿潮做短期预测.本文还对2015年到2030年新生儿人口数进行统计分析,预测第四次婴儿潮的到来.这将给社会计划生育、教育、交通等方面提供重要参考数据.
李晨朱永忠陈晓旭
关键词:ARIMA模型SPSS软件
分层排序集抽样下的比率估计问题探讨
2017年
分层排序集抽样是指将分层抽样与排序集抽样结合起来,运用分层技术将总体分为多层,再在每层中用排序集抽样获取样本。分层比率估计是利用辅助信息,构造总体均值或总值的估计量,分为联合比率估计和分别比率估计。文章利用此思路得到下分层排序集抽样下总体均值的分别比率估计,并和分层排序集抽样下的联合比率估计、分层随机抽样下的分别比率估计进行比较。结果表明,分层排序集抽样下总体均值的分别比率估计比分层随机抽样下总体均值的分别比率估计效果好,分层排序集抽样下总体均值的联合比率估计比分层排序集抽样下总体均值的分别比率估计效果好。
陈晓旭朱永忠
共1页<1>
聚类工具0