OVATION Prime是弥散，单能，质子和波极光的季节性模型。 OVATION Prime模型是用IDL编写的，是帕特里克·纽厄尔（Patrick Newell）及其同事在约翰霍普金斯大学应用物理实验室（JHU-APL）开发的。 当前版本包括NOAA的Rob Redmon和Janet Machol实施的追溯和实时组件更新，多项效率增强和用户配置。 这是一个社区模型。 邀请用户提出建议并提供改进。 文档包括模型说明和运行软件的说明。 README可以在这里找到：http://sourceforge.net/p/ovation-prime/code/HEAD/tree/trunk/README.pdf?format=raw这里提供了用于运行历史时期模型的Web界面：http：// http：//sourceforge.net/p/ovation-prime/code/HEAD/tree/trunk/README.pdf？format = raw ：//sd-www.jhuapl.edu/Aurora/ovation_prime/prime_display.html实时版本在此处运行：h

MATLAB实现SARIMA季节性数据时间序列预测（完整源码和数据） 数据为单变量时间序列数据， 运行环境MATLAB2018b及以上， 一种基于SARIMA的时间序列预测方法，得到所述预测时间点对应的预测结果。

为了实现更加稳健和精准的门诊量预测，构建了一种基于SARIMA-LSTM的门诊量预测模型。该方法首先使用SARIMA模型对门诊量进行单指标建模，提取门诊量指标蕴含的周期、趋势等信息，然后构建了以节日天数、法定上班天数、平均最高气温等多个相关指标为输入的多对一LSTM模型，对SARIMA模型残差进行进一步学习，实现残差与多个变量间的非线性关系抽取。实证结果表明，构建SARIMA-LSTM混合模型相较5种主流预测方法具有更高的一步预测精度，具有较好的实际应用价值。

季节性安全检查表

数据融合matlab代码针对超光谱和多光谱图像融合的超分辨率，可反映季节性光谱变异性 该软件包包含作者对论文的实现[1]。 大多数高光谱（HS）和多光谱（MS）图像融合模型都假设这两个图像是在相同条件下采集的。 因此，当在不同的时刻获取HS和MS图像时，季节或获取（例如，照度，大气）变化的存在通常会对算法的性能产生负面影响。 在这项工作中，我们考虑了一个更灵活的模型，该模型考虑了这种可变性，即使观察到显着变化，也能始终如一地表现良好。 该代码在MATLAB中实现，包括： example1.m-比较算法的演示脚本（合成图像） example2.m-比较算法的演示脚本（巴黎图片） example3.m-比较算法的演示脚本（太浩湖图像） example4.m-比较算法的演示脚本（Ivanpah Playa图像） ./FuVar/-包含与FuVar算法关联的MATLAB文件 ./utils/-有用的功能，指标和其他方法 ./DATA/-示例中使用的数据文件 自述文件-此文件 重要的： 如果您使用此软件，请在任何最终出版物中引用以下内容： [1] Super-Resolution for Hyp

专题报告：第二轮持续收储+养殖产能持续去化+季节性消费旺季有望带动猪价筑底.pdf

通过对石家庄市2013年1~12月PM2.5和PM10实时数据的整理和分析,结果表明,石家庄市区大气中细颗粒物PM2.5和可吸入颗粒物PM10月均浓度变化呈明显的季节性,二者变化趋势基本一致,采暖期12-2月份浓度普遍高于其他月份,PM2.5和PM10浓度最高值均出现在1月份;春夏PM2.5和PM10浓度有所降低,7月份浓度最低。PM2.5和PM10存在显著的正相关关系。

工程季节性冬期、暑期、雨季、台风季节施工要点.docx

工程季节性施工方案特殊时期保证措施.docx

从多年时间序列中删除每日平均值。 时间序列 t 和 y 必须是等长的向量，并且 t 必须是 datenum 格式的每日值。 y_deseasoned = deseason(t,y); 返回淡化的 y 信号。 [y_ds,y_s] = deseason(t,y); 返回淡化的 y 信号和提取的季节性信号，使得 y = y_s + y_ds。 [y_ds,y_s,annualsig] = deseason(t,y); 还返回一个长度为 366 的向量，其中包含年度信号，其中 yearsig 的索引对应于一年中的某一天。 此函数需要在 Mathworks FEX 站点上提供 Anthony Kendall 的 date2doy 函数： http : //www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/18316