时间序列引出的数学问题（三）

若Ｘ′＝（ｘ１,ｘ２,…,ｘｎ）,问在ｎｉ＝１ｘ２ｉ≤１条件下,ａ３＝ｎ－２ｉ＝１ｘｉｘｉ＋２,ａ５＝ｎ－１ｉ＝１ｘｉｘｉ＋１,当ｘ取遍ｎｉ＝１ｘ２ｉ≤１的点,（ａ３,ａ５）在平面上构成怎样的图形．该文对ｎ＝５给出解析解．     

时间序列中引出的数学问题

X′=(x1,x2,…，xn）是n维欧氏空间矢量，问在n↑∑↑i=1xi^2≤1条件下，α3=n-2↑∑↑i=1xixi 2,α5=n-1↑∑↑i=1xixi 1,当X取遍n↑∑↑xi^2≤1上的点，（α3，α5）在平面上构成怎样的图形？本文对n＝3，4的情况给出了结果，对n趋于无穷情况，作出了猜想。     

时间序列引出的数学问题（II）

Ｘ＇＝（ｘ１，ｘ２，…，ｘｎ），问在Σｉ＝１↑ｎｘｉ＾２≤１条件下，ａ３＝Σｉ＝１↑ｎ－２ｘｉｘｉ＋２，ａ５＝Σｉ＝１↑ｎ＝１ｘｉｘｉ＋１，当Ｘ取遍Σｉ＝１↑ｎｘｉ＾２≤上的点，（ａ３，ａ５）在平面上构成怎样的图形？该文对ｎ＝４给出解析解。     

时间序列分析方法的研究

时间序列分析方法是建立变形测量预测模型的主要方法．本文就变形测量中用AR模型建立变形预测模型的参数估计问题以及模型阶次问题进行了探讨，并指出在样本观测值有限的条件下，宜采用最小二乘法及动态数据(DDS)方法建立动态变形的预测模型．     

序列二次约束二次规划方法研究进展

序列二次约束二次规划(SQCQP)是求解非线性约束优化的一类新的重要方法.本文系统介绍了SQCQP方法的研究进展,并阐述了各类相应SQCQP算法的主要性质和特点.     

一类等式约束非线性优化问题的序列二次规划新方法

本文提出一类新的序列二次规划方法来求解等式约束的非线性优化问题,方法不使用罚函数,避开了罚因子的选取对数值结果的影响,也不采用滤子技巧,去除了滤子方法中的恢复过程。在两个温和条件的假设下,步长的选取不需要目标函数和约束违反度的充分下降,扩大了算法的适用范围,证明了算法的全局收敛性。使用Matlab软件,编写了算法的程序,进行了数值试验,并与著名的优化软件LANCELOT比较,结果表明算法强健有效。     

求解非线性最优化问题的序列线性方程组算法

序列二次规划（SQP）算法是目前公认的求解非线性约束优化问题的最有效的算洪之一。但是目前SQP算法存在两个重要问题：（1）每步需要求解一至两个二次规划子问题以得到达代方向,计算工作量大。难以应用于大规模问题;（2）迭代过程中产生的二次规划子问题可能无解,使运算过程中断。尽管可用其他措施重新定义迭代方向。但弛然增加算法的复杂性,增大计算工作量,理论证明也不完善。文中介绍的序列线性方程组方法就是针对SQP算法的缺点而提出的。理论分析和数值实验均表明,这种算法具有迭代时间少,收敛速度快等优点,可以用来求解大规模的非线性优化问题。     

关于多维时间序列AR(p)模型的最小二乘估计及若干平稳性的探讨

本文给出了多维时间序列AR(p)模型的最小二乘估计,并对若干平稳性进行了探讨。     

浅谈序列二次规划方法及其相容性问题的处理

讨论了序列二次规划方法解决约束优化问题的三类方法,Wilson方法,Wilson-Han方法和WHP方法,并针对SQP-信赖域子问题相容性提出了四种解决方案,从而在很大程度上避免了子问题相容性对算法带来的影响。     

时间序列平稳性检验

对于一个时间序列的分析首先要判断是否是平稳时间序列,即看它的均值和方差是否随时间的变化而变化,且自相关函数是否与时间间隔有关而与所处的时刻无关。通常,大多数时间序列是非平稳的。因此,首先要检验平稳性,然后再将非平稳时间序列转化成平稳时间序列。在时间序列分析中,为检验序列的平稳性,经常要用到一阶差分,二阶差分,有时为选择一个合适的时间序列模型还要对时间序列数据进行对数转换或平方根转换等。从时间序列数据和时间序列模型2方面来阐述时间序列平稳性的检验,共介绍4种检验法。在实际中可以将这些方法与实际背景相结合来判断时间序列的平稳性。     

序列二次规划(SQP)算法在三维下限分析中的应用

采用有限元法和非线性规划的序列二次规划(SQP)算法，解决了三维可静应力场的构造问题．基于刚塑性假设，采用极限分析下限原理，求解了矩形表面基础的承载力问题．算例分析表明，SQP算法在三维下限法中的应用是可行的．     

约束优化问题稳定序列二次规划方法研究综述

稳定序列二次规划(sSQP)方法由于在求解病态或退化约束优化问题获得理论与数值的突破性进展而备受关注,重要成果频繁问世.本文对近期国际上若干重要sSQP方法及其思想进行概述,包括罚函数型sSQP方法,滤子型sSQP方法和非精确恢复(IR)型sSQP方法等,并对约束优化问题sSQP方法的进一步研究进行探索性思考.     

简约Hesse序列二次规划方法研究进展

简约Ｈｅｓｓｅ序列二次规划方法是８０年代未兴起的大型过程系统非线性规划求解技术，系统地介绍了这一技术的研究现状及序列二次规划方法的基本原理，详细讨论了以不同变量分解技术为核心伯各种简约Ｈｅｓｓｅ序列二次规划方法的特点。     

序列二次规划在机床主轴优化设计中的应用

本文用序列二次规划的算法编制了 FORTRAN —77源程序,对机床主轴进行优化设计经过二次迭代.便收敛.与数学规划相比获得同样精度的解,迭代次数少,机时少,效率高.     

时间序列分析系统设计

设计了时间序列分析系统,并介绍了该系统的组成模块及其功能,可以广泛用于经济、社会、信息等领域。     

金融时间序列的趋势路径的提取

传统的金融时间序列认为趋势项是确定性的函数 ,本文对此提出一种新的模型 ,并且设计了分段最小二乘方法和两个算法提取出趋势路径 .并将此方法应用于上证指数开市以来至今的数据 ,拟合效果较好     

捷联惯组稳定性测试数据时间序列建模分析

随着时间的推移,部分捷联惯组参数的稳定性会发生比较明显的变化。为解决此问题,提出了捷联惯组测试数据的小样本等时间间隔二次修正插值法,以此来构建大样本容量时间序列。在此基础上,通过ARMA时间序列建模的方法来研究捷联惯组误差系数的变化情况,并验证其在捷联惯组测试数据建模分析中应用的有效性。     

多变量时间序列的主成分分析及估计

研究了多变量时序分析中的主成分分析方法，由此对高维多变量时间序列进行了降维处理。本方法是将原来的时序变量变换为低维的主成分变量，然后将低维主成分变量作为新的时序变量进行建模。在此基础上研究了多变量时间序列主成分估计的偏差及其与最小二乘估计的关系     

一类线性互补问题的神经网络求解

本文提出了一种求解一类线性互补问题的神经网络模型，并从理论上予以了严格证明。最后给出了一个应用实例。     

非线性时间序列ARMA模型的优化估计法

提供了一种ARMA模型参数的优化估计法—阻尼最小二乘法,它结合了Newton法和最速下降法的优点,既保证了迭代计算的收敛性,又加快了收敛的速度.当初值的精度较差时,更宜采用阻尼最小二乘法.而且本文给出实例的MATLAB程序,并利用t统计量检验出:阻尼最小二乘法要比最小二乘法的参数估计值更为显著,拟合模型更优.