目的–本文的目的是提高浅层有源声纳检测性能水。 定义类似随机模型的多元椭圆轮廓（MEC）分布模型混响，有助于揭示目标签名的结构信息。 设计/方法/方法–有源声纳系统的开发范围更广传输带宽和更大的Kong径接收阵列，从而改善了信噪比匹配滤波和波束成形后的比率和混响功率比率。 但是，它改变了传统假定瑞利的混响引起的包络的统计分布分配。 MEC是一种广义的非高斯分布模型。 作者从理论上推导复合高斯，瑞利混合，威布尔，K分布都是特殊的例MEC。 众所周知，威布尔分布和钾分布具有比瑞利明显的重尾分配。 MEC是表征非瑞利重尾分布的合适模型混响。 结果–对测试数据的分析表明，混响包络明显偏离了瑞利分配。 在广泛的非高斯框架中，混响建模为MEC分布， 适用于表征非瑞利混响。 试验中收到的数据验证了MEC模型的有效性。 实际数据包络遵循K分布，这是MEC。 因此，MEC可用于开发新颖的信号处理算法，从而减轻或减轻考虑了重尾混响分布对目标检测的影响。 研究的局限性/意义–有限的海试数据是证明的主要局限性进一步进行模型验证。

建立了Weibull分布和Crow-AMSAA模型用来分析电缆故障数据以预测电缆故障率和指导维修更换；数学推导表明，两参数Weibull分布和Crow-AMSAA模型的表达式具有一致性，Crow-AMSAA模型是一种特殊形式的两参数weibull分布．对比weibull分布和Crow-AMSAA模型对某供电公司电缆8年故障数据的分析结果表明，Weibult分布可定性分析失效时间，可以得到故障的模式；Crow-AMSAA模型可定量分析累积故障次数和累积故障时间，可预测未来故障次数；当故障数据样本较小时，We

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武汉市户籍人口的ARIMA模型分析与预测，代欢，王传美，本文利用时间序列法建立武汉市户籍人口模型。选取1978-2013年武汉市户籍人口数据，通过Eviews软件进行模型的识别和参数的估计，确定ARM

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一篇讲述信用卡违约预测模型分析以及影响因素探究的论文，信用卡对于银行来说是高收益和高风险并存的业务，伴随信用卡业务发展的是各大银行都在利用网络和 移动端的数据来建立客户的信用评分系统。如何从客户所填的资料里对客户进行信用评估、如何鉴别所填资料的真假性及应该要求客户填什么类型的资料等对银行来说是至关重要的。本文基于2005年台湾信用卡客户数据，建立Lasso-Logistic及随机森林模型来探索影响客户信用的关键因素，包括个体特征及某些客观特征，通过比较模型的预测准确度以及F得分等指标来选择预测效果更优的模型对银行信用卡违约进行预测分析。信用卡违约预测模型的建立以及影响客户信用的关键因素的探索，对于银行选择客户和设计资料填写具有重要的指导价值，并且能够为信贷决策提供一定的理论支持，具有很强的理论和现实意义。

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