本程序用于降水、径流、气温等的突变检验分析，通过读取Excel数据，自主控制子序列步长。滑动t检验的基本思想是：把一气候序列中两段子序列均值有无显著差异看为来自两个总体均值有无显著差异的问题来检验。如果两段子序列的均值差异超过了一定的显著性水平，可以认为均值发生了质变，有突变发生
2021-04-06 08:56:52
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本文致力于一种涉及非线性自回归算法的时间序列预测方案及其应用。 该方案是通过包含隐藏层的人工神经网络来实现的。 作为训练算法，我们使用比例共轭梯度（SCG）方法和贝叶斯正则化（BReg）方法。 第一种方法适用于无噪声的时间序列，而第二种方法也适用于嘈杂的数据集。 我们将建议的方案用于预测使用50和100过去值的石油和天然气定价中产生的时间序列。 提出并讨论了数值模拟的结果。
2021-03-13 17:43:25
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