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J-GLOBAL ID:201702226251986265   整理番号:17A1662661

時系列に基づく宇宙船遠隔測定データ予測アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Spacecraft Telemetry Data Prediction Algorithm Based on Time Series
著者 (2件):
資料名:
巻: 25  号:ページ: 188-191  発行年: 2017年 
JST資料番号: C3592A  ISSN: 1671-4598  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
抄録/ポイント:
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宇宙飛行体の遠隔測定データの予測において,時系列に基づく予測法は広い応用展望を持つ。時系列には明らかな特性があるのは記憶性であり、記憶性とは時系列におけるいずれの観測値の表現も過去の観測値に影響されることである。その基本的な考え方は観測データの特徴に基づき、できるだけ合理的な統計モデルを構築し、モデルの統計的特性を利用してデータの統計規則を解釈し、予報の目的を達成することである。パターン認識とパラメータ推定の方法を提案して,宇宙船の遠隔測定データに基づいて,宇宙探査機の遠隔測定データの時系列予測モデルを確立して,宇宙探査機の遠隔測定データの傾向を検出して,予測した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
著者キーワード (4件):
分類 (2件):
分類
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宇宙飛行体  ,  宇宙飛行体の運動・軌道 
タイトルに関連する用語 (4件):
タイトルに関連する用語
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