1) linear average model
平均线性模型
1.
The paper uses feedforward neural networks for modeling a nonlinear system to obtain its nonlinear predictive model and get its linear average model from multi-step responses.
利用前馈神经网络建立对象的非线性预测模型，用多级阶跃响应建立平均线性模型。
2) nonlinear auto-regressive moving average
非线性自回归平均模型
3) linear weight average model
线性加权平均模型
4) linear homogeneous model
线性均相模型
5) Nonlinear auto regressive moving average
非线性自回归滑动平均模型
6) nonlinear auto regressive moving average(NARMAX) model
非线性自回归滑动平均(NARMAX)模型
补充资料：多元线性回归模型
分子式：
CAS号：
性质：假定从理论上或经验上已经知道输出变量y是输入变x1，x2，…,xm的线性函数，但表达其线性关系的系数是未知的，要根据输入输出的n次观察结果(c11，x21，…，xml，yi)(i=1,n)来确定系数的值。按最小二乘法原理来求出系数值，所得到的模型为多元线性回归模型。
CAS号：
性质：假定从理论上或经验上已经知道输出变量y是输入变x1，x2，…,xm的线性函数，但表达其线性关系的系数是未知的，要根据输入输出的n次观察结果(c11，x21，…，xml，yi)(i=1,n)来确定系数的值。按最小二乘法原理来求出系数值，所得到的模型为多元线性回归模型。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条