线性自回归模型的自回归分析

将回归模型的回归分析推广到线性自回归模型的自回归分析,获得了线性自回归模型参数的估计公式、估计标准误公式、变量的点估计与区间估计公式、总体自回归系数的检验统计量。     

幂函数自回归模型的自回归分析

将回归模型的回归分析推广到幂函数自回归模型的自回归分析,获得了幂函数自回归模型参数的估计公式、估计标准误公式、变量的点估计与区间估计公式、总体自回归系数的检验统计量.     

自回归模型的自回归分析及其应用

将线性回归分析推广到7种自回归模型的自回归分析,获得自回归模型参数的估计公式、估计标准误公式、变量的区间估计公式、总体自回归系数的检验统计量.通过实例分析论证了自回归模型的应用.     

对数函数自回归模型的自回归分析

将回归模型的回归分析推广到对数函数自回归模型的自回归分析,获得了对数函数自回归模型参数的估计公式、估计标准误公式、变量的点估计与区间估计公式、总体自回归系数的检验统计量.     

S型曲线自回归模型的自回归分析

将回归模型的回归分析推广到S型曲线自回归模型的自回归分析,获得了S型曲线自回归模型参数的估计公式、估计标准误公式、变量的点估计与区间估计公式、总体自回归系数的检验统计量.     

多维门限GARCH模型的平稳遍历性

给出了多维双门限自回归GARCH模型；该模型是一维双门限自回归GARCH模型在多维情况的一种推广，并且讨论了多维双门限自回归GARCH模型存在严平稳遍历性的充分必要条件。     

基于遗传算法的双线性模型在大坝安全监测预报中的应用

文章提出了实用自相关系数图确定双线性模型的自回归项,应用了基于遗传算法的一套建模方法。通过实例表明,由于双线性模型实际拟合和预测过程中产生的残差信息进行反馈矫正,保证了模型高的拟合精度和稳健的预测性能,与门限自回归模型比较,双线性模型比门限自回归模型具有更好的预测精度。     

变参数目回归模型

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

基于阈值惩罚自回归模型的消费者信心指数的统计研究

介绍了阈值自回归模型,通过加入惩罚达到自回归定阶,并给出了相应算法,不仅能选出自回归参数,而且能估计阈值点.模拟研究发现,带有惩罚的阈值自回归模型的估计效果更好.实证选取了我国2011—2018年消费者信心指数的经济数据,通过阈值自回归模型和阈值惩罚自回归模型计算得到消费者信心指数的阈值点均为106,即消费者信心指数在106处存在变点,说明消费者趋于乐观状态.     

复合函数自回归模型参数估计预选条件法及其应用

目的:通过建立复合函数自回归模型分析南通市孕产妇死亡率;方法:复合函数自回归模型参数估计的预选条件法;结果:依据分析复合函数自回归模型建立的预选条件的过程,获得了在预选条件满足时复合函数自回归模型参数的预选条件法估计公式,通过实例应用预选条件法建立复合函数自回归模型,并与最小二乘法建立的复合函数自回归模型进行比较:预选条件法建立模型的残差平方和比最小二乘法小,模型更可靠;结论:孕产妇死亡率模型为用预选条件法建立的复合函数自回归模型.     

多维AR（p）与指数平滑组合预测算法的研究及应用

介绍了时间序列多维AR(p)模型和指数平滑模型的理论和方法，将这两种模型结合起来构成新的组合预测模型，并用于预测测井曲线．应用实例证明，多维AR(p)与指数平滑组合预测模型比单独用多维AR(p)预测模型有更高的预测精度．表明该组合预测模型是一种非常有效的预测新方法．     

基于(残差)Auto-Regressive模型利用MATLAB解决经济非平稳时间序列的预测分析

利用(残差)Auto—Regressive模型对我国1978年—2005年的GDP进行建模与预测,显示出该拟合模型优于ARIMA模型,并运行MATLAB软件,实现了建模仿真的全过程,显示了MATLAB的强大科学计算与可视化功能.     

对中国石油数据的实证分析

应用GARCH模型和自回归条件持续性模型对中国石油的交易数据进行分析,表明我国股市在一段时间内的交易规律,分析结果基本与实际相符。     

沪深两市股票指数的长记忆性

针对中国股票市场的长记忆性问题,讨论了分整自回归移动平均(Auto-regressivefractionalintegratedmovingaverage,ARFIMA(p,d,q))模型中的参数估计问题,重点集中在对分整参数d的估计。使用Hurst指数方法估计d,并分别用经典R/S方法、有偏修正R/S方法和无偏修正R/S方法进行估计,并结合上证指数和深证成指的收益率数据,给出了3种方法的估计结果。实证结果表明,中国股票市场已初步显示出了长记忆性。给出ARFIMA模型的最优阶数和全部参数估计值。得出了上证指数和深证成指收益率所适合的最优的ARFIMA模型。     

用Hopfield神经网络求解一类Markov链的客户关系管理模型

以客户关系管理(custom er re lationsh ip m anage-m en t,CRM)的数学模型为背景,研究了如何用Hop fie ld神经网络构建一类M arkov链表述的CRM的客户分类分析和评价的计算模型。从一种不同于现CRM的对客户关系评价的思路入手,用M arkov链建模。分析该类马氏链建立的CRM数学模型的特点(无限次交易),分析连续Hop fie ld神经网络计算的内在特点。从矩阵结构和求逆的角度,发现这两个不同概念模型的数学模型具有相同的特点。研究结果将该类马氏链的CRM模型计算同Hop fie ld神经网络计算关联起来。这表明可以用连续Hop fie ld神经网络计算该类M arkov链的CRM模型。     

软件人情感控制广义模型

借鉴大系统控制论中广义模型化方法,建立了软件人情感控制的广义模型. 提出了行为受理智和情感共同控制的观点. 从功能上将软件人情感控制模型划分为感觉模型、思维模型和行为模型,并给出了感觉模型、思维模型、行为模型三者之间的关系模型以及思维模型和行为模型两者之间的关系模型.     

基于支持向量机和Wiener模型的内模控制方法研究

针对工业过程的被控对象许多是非线性的问题,采用由一个线性模型和一个静态非线性模型组成的Wiener模型来代表过程对象的模型。对于Wiener模型中的非线性部分,提出利用支持向量机求取α阶逆模型,从而将非线性模型转化为线性模型,进而设计内模控制器。直流电机的控制和pH中和反应过程控制的仿真实例表明,本文所提方法建立的逆模型精度高、控制跟踪性好,并对扰动体现出较强的鲁棒性和较好的控制精度,是解决Wiener模型控制的一种可行的方法。     

基于图形语法的UML模型转换方法

模型驱动的软件开发生命周期的核心是模型转换过程.例如从初始的分析模型出发,并行的进行分析模型的迭代,以及分析模型到设计子模型的转换过程,并支持最终两种模型的合并.为了允许迭代的和并行的对各个精化模型进行修改,利用图形语法辅助模型的精化和合成,可以有效的实现转换过程的精确性和一致性.该项研究可以作为模型自动生成技术以及模型驱动体系结构(MDA)的基础性工作.     

军事仿真概念模型向组件模型的转换方法研究

作战过程涉及内容繁多,把静态的军事仿真概念模型转化为可重用性较高的仿真模型,对作战过程仿真具有重要意义.为此,提出了军事仿真概念模型向组件模型的转换方法.首先,对军事仿真概念模型和组件模型进行阐述并给出了形式化定义;其次,给出了军事仿真概念模型向组件模型的转换框架以及实现流程;最后,通过城市防空这个实例验证了军事仿真概念模型向组件模型转换方法的有效性.     

基于BIM技术的岩土工程信息模型数值计算功能实现方法

当前岩土工程信息模型更多地应用于可视化展示,一直没能深入到岩土工程的实际应用当中,很难直接进行岩土工程专业分析。究其主要原因,是缺乏将岩土建筑信息模型(building information modelling, BIM)转换成计算模型的渠道。通过数据转换,研究岩土工程模型计算功能实现方法,建立BIM模型与计算模型间的映射关系,来解决这一难题。考虑岩土BIM模型和有限元模型的特点,根据等效刚度法,研究计算驱动的岩土工程BIM模型的概化方法。针对岩土BIM模型的数值计算功能需求,聚焦计算网格剖分环节,基于开源TetGen程序,对BIM模型进行四面体剖分,发展面向数值计算的BIM模型网格剖分技术。进一步,建立四面体网格模型与计算模型的信息一一映射关系,实现BIM软件与岩土工程通用数值分析软件之间的数据转换和信息交换,打通了复杂岩土BIM模型向计算模型转换的关键环节。最后,通过两个工程实例验证所提出的岩土BIM模型计算功能实现方法的可行性与有效性。