Zobrazeno 1 - 10
of 10
pro vyhledávání: '"Seasonal Auto Regressive Integrated Moving Average (SARIMA)"'
Publikováno v:
Amfiteatru Economic / Economic Amphitheater. 25(63):463-478
Externí odkaz:
https://www.ceeol.com/search/article-detail?id=1116768
Publikováno v:
BMC Public Health, Vol 23, Iss 1, Pp 1-7 (2023)
Abstract Background Acute Mountain Sickness (AMS) is typically triggered by hypoxia under high altitude conditions. Currently, rule of time among AMS inpatients was not clear. Thus, this study aimed to analyze the time distribution of AMS inpatients
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/0843e933d7a449b29167a2272019b756
Publikováno v:
Alexandria Engineering Journal, Vol 61, Iss 10, Pp 7585-7603 (2022)
Several machine learning and deep learning models were reported in the literature to forecast COVID-19 but there is no comprehensive report on the comparison between statistical models and deep learning models. The present work reports a comparative
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/3043705ccb4e4d859070c29177b74eb9
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Journal of Water and Land Development, Vol 28, Iss 1, Pp 27-36 (2016)
Given its importance in water resources management, particularly in terms of minimizing flood or drought hazards, precipitation forecasting has seen a wide variety of approaches tested. As monthly precipitation time series have nonlinear features and
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/4960521a50da4565b49428d60fc9d76e
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Afr. J. Appl. Stat. 6, no. 2 (2019), 689-710
The seasonal series on the average maximum temperatures in Gaborone is used to identify the best time series model that can be used for forecasting. The series was found to be highly seasonal. Seasonally adjusting the series prior to applying the Box
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::bf04d712d427705a1ea9e6a396ea6fe4
https://projecteuclid.org/euclid.ajas/1573527631
https://projecteuclid.org/euclid.ajas/1573527631
Publikováno v:
Journal of Water and Land Development, Vol 28, Iss 1, Pp 27-36 (2016)
Given its importance in water resources management, particularly in terms of minimizing flood or drought hazards, precipitation forecasting has seen a wide variety of approaches tested. As monthly precipitation time series have nonlinear features and
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::0abf13f7250a00b1783554391b6f0aeb
http://www.degruyter.com/view/j/jwld.2016.28.issue-1/jwld-2016-0003/jwld-2016-0003.xml?format=INT
http://www.degruyter.com/view/j/jwld.2016.28.issue-1/jwld-2016-0003/jwld-2016-0003.xml?format=INT
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.