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3D打印发展背景下三维建模软件变革趋势分析 被引量:5
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作者 尹虎 《包装工程》 CAS 北大核心 2017年第6期182-186,共5页
目的作为3D打印重要的辅助工具,现有三维建模软件针对专业用户开发设计,并不适用于普通用户。分析三维建模软件的变革趋势,目的在于让普通用户更方便地使用3D打印设备。方法采用实例分析方法,对具有代表性的三维建模软件进行分析。结论... 目的作为3D打印重要的辅助工具,现有三维建模软件针对专业用户开发设计,并不适用于普通用户。分析三维建模软件的变革趋势,目的在于让普通用户更方便地使用3D打印设备。方法采用实例分析方法,对具有代表性的三维建模软件进行分析。结论提出面向普通用户的三维建模软件开发思路,包括操作界面图形符号化、信息架构扁平化、建模功能智能化以及基于浏览器的三维建模软件服务平台。 展开更多
关键词 3D打印 三维软件发展趋势 软件界面设计 3D打印商业
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对2005年GDP季度数据的预测——基于包含趋势和季节成分的ARMA模型的分析 被引量:3
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作者 王瑞泽 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2005年第08S期113-114,共2页
关键词 2005年 GDP季度数据 趋势建模 包含趋势 季节成分 ARMA 中国
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基于周期性建模的时间序列预测方法及电价预测研究 被引量:32
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作者 徐任超 阎威武 +2 位作者 王国良 杨健程 张曦 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期1136-1144,共9页
时间序列数据广泛存在于人类的生产生活中,通常具有复杂的非线性动态和一定的周期性.与传统的时间序列分析方法相比,基于深度学习的方法更能捕捉数据的深层特性,对具有复杂非线性的时间序列有较好的建模效果.为了在神经网络中显式地建... 时间序列数据广泛存在于人类的生产生活中,通常具有复杂的非线性动态和一定的周期性.与传统的时间序列分析方法相比,基于深度学习的方法更能捕捉数据的深层特性,对具有复杂非线性的时间序列有较好的建模效果.为了在神经网络中显式地建模时间序列数据的周期性和趋势性,本文在循环神经网络的基础上引入了周期损失和趋势损失,建立了基于周期性建模和多任务学习的时间序列预测模型.将模型应用到欧洲能源交易所法国市场的能源市场价格预测中,结果表明周期损失和趋势损失能够提高神经网络的泛化能力,并提高预测时间序列趋势的精度. 展开更多
关键词 时间序列预测 深度学习 循环神经网络 周期趋势建模
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