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基于传递函数模型的台风中心气压动态预测: 2010年; [目的]通过ARIMA模型和传递函数模型的预测精度比较找到广东省台风预测中心气压的最好方法。[方法]利用时序图和相关系数对台风的风力、最大风速和中心气压进行相关性分析,得到它们具有很强的相关性。[结果]使用台风风力和最大风速作为输入变量的传递函数模型对样本内数据具有更好的预测效果。[结论]将现代时间序列分析的理论与方法应用于气象预报具有重要的实际意义。; 李琼毛雪岷; 关键词：台风中心气压 ARIMA模型

基于ARMA模型的心电聚类算法被引量：4: 2012年; 对心电信号(ECG)这种高维的时间序列进行聚类,最重要的方面之一即进行特征提取。本研究提出利用自回归和移动平均(ARMA)模型拟合ECG信号,以拟合系数的欧氏距离为结构不相似测度征进行聚类。但此方法没有考虑样本数据的各维特征对聚类的不同贡献率,所以本文提出可以把首次聚类每维特征在聚类中的贡献率作为其权值,对每维数据加权后重新进行聚类。以MIT-BIH标准数据库中的正常窦性心率(NSR)和心室早期收缩(PVC)样本数据进行聚类分析,结果表明利用改进后的方法进行聚类的准确度达到93.10%,从而证明了所提方法的有效性。; 毛雪岷张婷婷蔡传晰李琼; 关键词：聚类 ARMA模型特征提取 ECG信号

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李琼