多维门限自回归序列的混合性

对多维门限自回归模型在给定阶数，门限及延迟参数的假定下，研究了模型所构成的Ｍａｒｋｏｖ链的常返性、遍历性及混合性。     

门限自回归模型参数估计的强收敛速度

对门限自回归模型在给定阶数、门限及延迟参数的假定下，继讨论了其参数估计的强相容性后，本文进一步得到了此估计的强收敛速度。     

门限自回归模型建模方法的改进

本文简述了门限自回归模型的建模步骤和原算法的缺点,详细推导了建模方法的改进途径和步骤。即将模型进行适当变换,用数据的一阶差分和部分原始数据来求变换后模型参数的最小二乘估计,再反回去求原模型参数。增加阶数时,系数阵及其逆阵和模型参数都采用了递推算法。通过实例计算表明,改进的方法比原方法可节省机时60％左右。     

非负门限自回归模型NTAR（1）

本文对一阶非负门限自回归模型ＮＴＡＲ（１）作了讨论，指出ＮＴＡＲ（１）模型有很强的实际背景，用马尔克夫理论证明了ＮＴＡＲ（１）模型的平稳性，几何遍历性，给出了矩的存在条件和参数估计。     

区段巷道收敛观测序列的门限自回归分析

本文概述了非线性时序分析的门限自回归模型的基本原理、建模和预报方法；建立了不同支护结构、不同收敛速率和大小的两个全煤区段运输巷道的收敛观测序列模型，并进行了有效的预报。     

非负门限自回归模型NTAR（1）

本文对一阶非负门限自回归模型ＮＴＡＲ（１）作了讨论，指出ＮＴＡＲ（１）模型有根强的实际背景，用马尔克夫理论证明了ＮＴＡＲ（１）模型的平稳性、几何遍历性，给出了矩的存在条件和参数估计。     

变参数自回归模型

对以往的灰色模型和自回归模型作了改进，给出了变参数自回归模型，并对其自激励型和自抑型系统内部作用变化进行了刻划。     

门限自回归模型在喀斯特泉流量模拟中的应用

本文以山西龙子祠泉为例，在阐明泉域过界、确定喀斯特含水系统的补给、径流、排泄 条件的基础上，利用频谱分析及灰色系统理论中的关联度分析方法，提取泉的各种信息，然后建 立了能客观地描述泉流量动态的门限自回归模型．     

开环门限自回归模型研究与预测

利用开环门限自回归分析方法,建立蒸汽用量的开环门限自回归模型TARSO（2;）（4,1）,（4,）,其拟合结果是令在人满意的。     

基于共轭梯度迭代算法受控AR模型的参数辨识

推导了单输入单输出系统的辅助模型,它有助于减少计算量和提高共轭梯度迭代算法（新算法）的收敛速度.相比于受控移动平均模型中所提出的交互式随机梯度算法,新算法用更少的迭代步骤就可求出模型的参数估计.另外,新算法能避免出现矩阵的逆矩阵形式.对新算法与双共轭梯度算法进行比较,并给出数值实例检验新算法的有效性.     

扰动项序列自回归模型参数的最小二乘估计

提出一种求解扰动项序列自相关系数及估计回归模型参数B的迭代方法．证明了该迭代方法关于残差平方和具有全局收敛性质．     

系统动力学延迟环节的参数估计

本文论述了延迟环节参数估计的原理,导出了利用实际系统数据去估计延迟环节参数的两大类方法.     

Burg法AR谱估计图像滤波分析与实现

首先分析现代谱估计的参数模型方法、AR谱估计模型方法和Burg法AR模型参数提取方法,然后用VisualStudioC#.NET编程实现Burg法AR谱估计图像滤波,最后提供滤波前后对照图并对结果进行讨论.     

一类延时积分方程的外推算法

通过使用中矩形积分公式离散延时积分方程,并对非整数结点采用插值逼近,得到了一个高精度数值新算法,其收敛阶可达O(h2).为达到更高精度,采用外推技术,可使收敛阶提高到O(h3).最后的数值算例很好的验证了理论结果.     

门限自回归模型中门限和延时的小波识别

文章对门限自回归模型进行了研究,运用小波分析方法构造了延时和门限的两种估计量,同时估计了门限的数目.文章中获得了这些估计量的收敛速度和统计量的渐近分布,并且门限的估计量具有最佳收敛速度.     

含时滞分布参数系统稳定性的李雅普诺夫泛函方法

本文利用李雅普诺夫泛函，研究了一类时滞分布参数系统的稳定性，首先对一般情形，给出了系统在李雅普诺夫稳定意义下的判别条件，进而，在特殊情况下，给出了系统Ｘ０（Ω）稳定的判别条件．     

基于时间门限值的低时延编码感知路由算法

针对大多数编码感知路由算法忽略了不同数据流到达编码节点的时间不一致问题.在已有编码感知路由算法的基础上,提出了基于等待门限值的编码感知路由算法.首先利用编码条件寻找编码节点,然后引入网络测试获得等待编码时间的门限值,最后根据实际值和门限值的关系决定是否等待.仿真结果表明:使用该方案的编码感知路由算法比仅仅考虑编码机会的路由算法在编码时延和吞吐量方面有更好的效果.     

门限自回归模型与非线性系统的极限环

本文根据武汉市某区人口死亡率和加拿大山猫数据建立了SETAR模型,并作出了相应系统的极限环。在此基础上指出,SETAR模型可描述一个确定极限环的某一邻域内的一“族”相轨线,此极限环是轨道稳定的。文中还根据现有结果分析指出,对于具有两个门限段的SETAR模型,门限值r表征观测时序{x_t}的均值特性;在一定情况下,延迟步数d可表征极限环的周期T的特性。利用这些特性,不仅可使建模中对r和d的寻优工作量大为减小,而且还从本质上揭示出SETAR模型参数的物理含义,便于分析研究。