在随机信号分析中，可以用AR模型进行功率谱估计。在求解Yule-Walker方程中的AR系数可用Levinson递推算法简化计算，但它需要知道自相关序列。自相关序列实际上只能从随机序列x(n)的有限个观测数据估计得到。当时间序列较短时，的估计误差很大，这将对AR参数的计算引入较大的误差，导致谱估计性能下降，甚至出现谱线分裂与谱峰偏移等现象。如果利用观测到的数据直接计算AR模型的参数，则能克

    一、时间序列与ARMA模型    自回归滑动平均模型（ARMA模型，Auto-Regression and Moving Average Model）是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（AR模型）与滑动平均模型（MA模型）为基础“混合”而成，具有适用范围广、预测误差小的特点。    一般p阶自回归过程AR(p)是：        （1-1）其中{}为白噪声，为自回归模型的参数。若用滞后

    一、时间序列与ARMA模型    自回归滑动平均模型（ARMA模型，Auto-Regression and Moving Average Model）是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（AR模型）与滑动平均模型（MA模型）为基础“混合”而成，具有适用范围广、预测误差小的特点。    一般p阶自回归过程AR(p)是：        （1-1）其中{}为白噪声，为自回归模型的参数。若用滞后

以下描述部分主要是相对复赛赛题变化点，其他描述和条件均一致：通用性描述变化点：物理服务器： 物理服务器类型依然为3种：通用型（General）、计算加强型（High-Performance）和内存加强型（Large-Memory），但每种不同类型的服务器具有不同的价格，每启动一台新的服务器，都要开销相应的部署成本。虚拟机规格： 不同规格的虚拟机通常具有不同的租赁价格，假设都只需要考虑按月租赁的场景

以下描述部分主要是相对初赛赛题的变化点，其他描述和条件均一致：通用性描述变化点：物理服务器：为了满足不同虚拟机规格的需求，实际物理服务器规格也有多种，假设云平台共有三种类型的物理服务器，分别为：通用型（General）、计算加强型（High-Performance）和内存加强型（Large-Memory），每种类型的物理服务器其CPU数量及内存大小均不一样。资源维度：为了平衡各种资源的使用，需要同

1、比赛问题定义：背景：云平台为了满足不同租户的需求，提供了一种可随时自助获取、可弹性伸缩的云服务器，即弹性云服务器（Elastic CloudServer，ECS）。为容纳更多的租户请求、并尽可能提高资源利用率、降低成本，自动化、智能化的资源调度管理系统非常关键。本次赛题基本描述由于租户对ECS实例（虚拟机，VM）请求的行为具有一定规律，可以通过对历史ECS实例请求的分析，预测到未来一段时间的E

    所谓模板模板参数，意思是模板的参数又是一个模板，例如：template<typename T, template<typename U> class Container>class XCls{private:Container<U> c;public:...};其中，第一个模板参数是类型T，第二个参数是一个

    一、时间序列与ARMA模型    自回归滑动平均模型（ARMA模型，Auto-Regression and Moving Average Model）是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（AR模型）与滑动平均模型（MA模型）为基础“混合”而成，具有适用范围广、预测误差小的特点。    一般p阶自回归过程AR(p)是：        （1-1）其中{}为白噪声，为自回归模型的参数。若用滞后

1、比赛问题定义：背景：云平台为了满足不同租户的需求，提供了一种可随时自助获取、可弹性伸缩的云服务器，即弹性云服务器（Elastic CloudServer，ECS）。为容纳更多的租户请求、并尽可能提高资源利用率、降低成本，自动化、智能化的资源调度管理系统非常关键。本次赛题基本描述由于租户对ECS实例（虚拟机，VM）请求的行为具有一定规律，可以通过对历史ECS实例请求的分析，预测到未来一段时间的E