时间序列论文翻译

问：“时间序列分析”怎么翻译

1. 答：time sequence analysis

问：求数学论文英文简介翻译成中文

1. 答：你去找个老外去吧！
   他更清楚
2. 答：还是你闷贺自己肢罩瞎去翻译好历空。
3. 答：摘要:在命令按照Akaike信息标准(AIC)为部分大小摘取决定论成分从倾向非固定时间序列,回归分析和意味着茧细丝的大小被提出,和决定论成分被摘取从大小串联的茧细丝在附近分析随之发生.试验模仿决定论构成的on9cocoon范畴被实行, 和实验结果被分析.通过分如灶敏析和试验,选择回归方程在附近AIC的次序和协同因素是有益准确描绘部分价值和平均数间的关系是闻名的.这研究是也非固定时间序列串联的有用对于预处理.引入在分析方面按尺寸排列茧细丝的串联((金色大小弯曲),那里一些吸引专家的研究[12]有趣的统计的问题存在.在测量和调查一些茧范畴的细丝大小之后,这个茧范畴的大小串联数据能被得到.这些数据能被认为是随着不同长度按照倾向和 autocovariance[[3]是非固定的时间序列串联的家庭.在使串联长度统一之后,我们能随着同样的长度[[45]得到非固定时间序列渣枝串联的家庭.为了更远学习这类型的时间序列,是对摘取决定论(金色倾向)和有可能的成分必要的.为数学描绘,起初,大小系列的茧细丝被回归方程in4-次序有的争辩的长度描绘.因为那研究还辩戚没有分析串联的有可能的成分,the4th次序回归方程不能一些茧范畴的完全描绘细丝大小和不能被用来模仿串联.在那以后 ,时间序列分析的方法被用来学习串联,决定论和有可能的成分被从串联摘取,梯子汽车-返回的模范已经被建议.有可能的成分是分析和模拟的某样的人随着有限长度和很好仿真结果是时间序列取得[67].有从系列摘取决定论成分两方法,一是要线地使系列有的长度争辩回归,用争辩的和其他的是要线地使系列的部分大小回归
   对不起，我已经把我能翻译的都翻译了！大概是这个意思！sorry！

问：请翻译以下文章，翻译的好有追加悬赏

1. 答：动茄毁桥态神经网络擅长时间序列预测。
   例如余搜,假设你有酸碱中和过程的数据。你想设计一个网络,可以预测溶液的pH值在一辆坦克从过颤猛去的pH值和过去的酸和碱值流量进入油箱。你有2001的时间步骤,你有这些系列。
   你可以解决这个问题在两个方面:
   使用图形用户界面,ntstool使用神经网络时间序列描述的工具。
   使用命令行功能,使用命令行中描述的功能。
   一般来说,最好先从GUI,然后使用GUI自动生成命令行脚本。在使用这两种方法中,第一步是定义问题,选择一个数据集。每个GUI访问许多实验样本数据集,您可以使用工具箱。如果你有一个你想解决具体的问题,你可以将自己的数据加载到工作区。下一节描述了数据格式。
   定义一个问题
   定义一个时间序列问题的工具箱,安排一组TS输入向量作为单元阵列中的列。然后,安排另一组TS目标向量(正确的输出向量为每个输入向量)进入第二单元阵列(参见“数据结构”为静态数据格式的详细描述和时间序列数据)。然而,在某些情况下,你只需要有一个目标数据集。例如,您可以定义以下时间序列问题,你想用之前的一系列的值来预测未来值:
   目标= { 1 2 3 4 5 };
   下一节将展示如何训练网络,以适应时间序列数据集,使用神经网络时间序列GUI工具,ntstool。下面的例子使用了pH中和工具箱提供的数据集。
   满意请采纳，谢谢！
2. 答：神经网络时间序列预测与建模
   动态神经网络在时间序列预测中的良好。
   例如，假设您有一个pH中和过程的数据。你想设计一个网络，可以预测在一个坦克从过去的pH值和过去的酸和碱的流量值的pH值的溶液进入罐。你有一个2001个时间的步骤，你有这些念腊系列。
   你可以用两种方法来解决这个问题：
   使用图形用户界面，ntstool，如用神经网络的时间序列描述的工具。
   使用命令行函数，如仔埋滑使用命令行函数所描述的。
   一般最好先从用户界面开始，然后使用图形用户界面来自动生成命令行脚本。在使用这两种方法之前，第一步是通过选择一个数据集来定义这个问题。每个用户界面都可以访问多个示例数据集，您可以使用工具箱进行实验。如果您有一个您要解决的特定问题，您可以将自己的数据加载到工作区中。下一节介绍了数据格式。
   定义一个问题
   为工具箱定义一个时间序列问题，在一个单元数组中安排一组作为列的向液橘量的输入向量。然后，安排另一组的目标矢量（正确的输出向量的每个输入向量）到第二单元阵列（见“数据结构”的静态和时间序列数据的数据格式的详细说明）。然而，有情况下，你只需要有一个目标数据集。例如，您可以定义以下时间序列问题，其中您希望使用一系列的前一个值来预测下一个值：
   目标= { 1 2 3 4 5 }；
   下一节说明如何训练一个神经网络拟合时间序列的数据集，使用神经网络时序工具的GUI，ntstool。此示例使用提供了工具箱的pH中和数据集。