LRD:长期依赖性
“长程依赖性”(Long Range Dependence,常缩写为LRD)是指时间序列或随机过程中,数据之间在较长间隔内仍存在显著相关性的现象。这一概念广泛应用于网络流量分析、金融时间序列、地球物理学等多个综合性领域,用以描述系统内持久性的统计特征。使用缩写LRD便于学术交流与文献书写,是相关研究中常见的关键术语。
Long Range Dependence具体释义
Long Range Dependence的英文发音
例句
- As to the time variation, non-linearity and long range dependence in VBR video traffic trace, a novel method of feature based on multi-scale decomposition was proposed.
- 针对其时变、非线性以及长相关性等特点,提出一种多尺度分解的VBR视频业务的特征提取方法。
- Considering the long range dependence and self-similarity of internet time delay, a method is presented to analyse and predict the time delay by using wavelet network. The scheme uses feedback to learn the delay in the recent past and then predict the next delay at later times.
- 针对Internet时延具有长程相关性和自相似性,提出了利用小波网络分析方法对时延进行分析与预测,通过反馈来学习最近新测得的时延,来预测下一个时延。
- The recent measurements have shown the existence of long range dependence and self similarity in real network traffic.
- 近来发现,高速网络业务具有自相似及长相关特性。
- Recent measurement on WAN, LAN, VBR, and ISDN traffic shows that there exist intricately self similar or long range dependence characteristics in the traffic.
- 近期的研究表明,在WAN,LAN及VBR业务、ISDN中传输的业务等多种通信业务中普遍存在着自相似特性(或称为长相关)。
- With wavelet, Long Range Dependence(LRD) can be converted into Short Range Dependence and the network traffic can be predicted.
- 利用小波变换将自相似性业务的长相关性转化为短相关性,并对网络业务流量进行预测。
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