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1.
本文用因子分析重新定义了品种污染指数的算法,引用参考文献[1]的部分相关原始指标子定义,并对原始指标用正交旋转因子法进行因子分析,找出影响这些原始指标的公共因子。通过对各因子得分进行相应换算,得到具体的污染指数。
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2.
文中建立时间序列模型与Fourier级数模型的混合预测模型,使模型能够有效地对具有非季节性周期的数据进行预测。结果表明:模型能较好地反映数据的周期性,也有较准确的短期外延预测效果,但模型对奇异值的拟合和预测能力还须提高。
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