摘要：互联网的传播行为对研究网络拓扑结构和动态行为的关系具有重要作用。选取CAIDA_Ark项目下不同地区4个监测点的有效路径样本数据，统计网络访问时间与访问直

针对高风险背景下的混沌时间序列区间预测问题,首次将回声状态网络与一致性预测框架相结合,提出基于两者的混沌时间序列区间预测算法.该算法将回声状态网络的拟合能力与一致性预测区间的可靠性相结合,使得最终的预测区间包含被预测值的频率或概率可以被显著性水平参数所控制,即预测区间具有极高的可信度.同时,由于使用岭回归学习回声状态网络的输出权重,使得算法在学习阶段对样本的留一交叉估计可以被快速地计算,极大地缩短了一致性预测的学习时间.理论分析表明,所提出算法的时间复杂度等价于原始回声状态网络算法的时间复杂度,即算法具有较快的计算速度.实验表明,所提出算法能够较精确地控制预测的错误率,对噪声具有鲁棒性,且预测区间比基于高斯过程的预测区间更加准确地刻画了被预测值的波动范围.

系统介绍时间序列算法AR/MA/ARIMA等，结合R语言实现和应用

动态提取系统当前时间并放到容器基本部件JLabel上，用于显示系统的动态时间

为了简化，设突触延迟为单位时间，则

使用自定义基础 B 对一维（时间）信号 y 执行匹配追踪 (MP)。 匹配追踪 (Mallat and Zhang 1993) 是一种贪婪算法，根据字典元素 D (y ~ Dw) 的加权和 (w) 获得信号 y 的稀疏表示。 稀疏意味着大多数元素等于 0 (nnz(w) << length(y))。 这种稀疏表示在许多不同的场景中都很有用：获取时频频谱图、去噪信号、压缩信号等。 对于时间信号，很自然地使用元素 D 的字典，该字典由移动到每个可能时间点的基本元素 B 组成。 在这种情况下，高度过完备字典中卷积或平移不变稀疏代码的权重形式： y~r r = sum_i conv(ws(:,i),B(:,i),'same') 和 nnz(ws(:)) << length(y) 如果 B 等于一堆加窗的正弦曲线，则该表示形成信号的时频分解。 这种分解的一个应用是 EEG/MEG 和 LF

windows bat下获取冲1970年1月1日0：00：00开始到此刻的秒数。

向量自回归模型，可以用于分析多元时间序列相关关系，进行格兰杰因果检验、脉冲响应等等

分辨率和精度分辨率定义为计数器区别相近频率的能力，如下图。这与显示位数和输入信号的频率有关。显示位数是越多越好。

简单实用的基于bootstrap的双日历时间段， 需引用样式及js： <link rel="stylesheet" type="text/css" media="all" href="data/css/daterangepicker.css" /> <link rel="stylesheet" type="text/css" media="all" href="data/css/bootstrap.min.css" /> <link rel="stylesheet" type="text/css" media="all" href="data/css/font-awesome.min.css"> <link rel="stylesheet" type="text/css" media="all" href="data/css/common.css"> [removed][removed] [removed][removed] [removed][removed] [removed][removed]