时间序列分析技术在GDP增长预测中的应用

综合运用了判别时间序列平稳性的方法，建立了1952-2004年中国GDP的时间序列模型。为了消除虚假回归，利用单位根方法检验了时间序列的单整阶数；在判别差分序列的平稳性之后，利用AIC和SC准则判别了时间序列模型的自回归阶数(AR(p))和移动平均阶数(MA(q))；然后用OLS法对时间序列模型的回归参数进行了估计，对估计模型进行了白噪声检验，并对通过检验的回归结果进行了分析。     

基于波谱数据库先验信息的地表参数同化反演方法

我国典型地物波谱数据库的构建为地表参数反演提供了先验信息,而时间序列遥感观测数据则能够提供反演目标参数的动态变化信息．文中将描述植被冠层反射的遥感辐射传输模型与描述作物生长变化的过程模型结合,提出了综合利用时间序列遥感观测数据和波谱库所提供的参数先验信息对农作物生长过程中的关键结构参数叶面积指数（LAI）进行反演的方法．时间序列遥感观测数据能为目标参数LAI的反演提供更多信息,而作物生长模型的引入则能够对反演过程中LAI的变化趋势进行约束．实验结果表明,利用地物波谱库中提供的参数先验信息结合时间序列遥感观测数据,采用变分数据同化算法可以明显提高具有时间变化特征的地表目标参数反演精度．     

时间序列AR模型参数的积分求解法

基于对时间序列实质的分析，提出了旨在减少序列的随机误差影响以及提高拟合精度的ＡＲ模型参数的积分求解法．重点讨论了ＡＲ（１）模型及ＡＲ（ｐ）模型参数的积分求解法，并与最小二乘法在计算机上进行了仿真比较．结果表明，采用积分求解法所得的ＡＲ模型参数的估计精度比最小二乘法的高．     

基于分形理论的地震信号空间序列分析

当把地震勘探信号各道间对应于同一时刻的数据序列看作是反映一定范围内地层及其地质参数的复杂函数时，便构成了地震勘探信号的空间序列．建立了地震信号空间序列的分形模型，将根据一维时间序列重建动力学系统的理论和时间序列关联维计算的G．P算法拓展到对地震信号空间序列的研究之中，提出了地震信号空间序列关联维的分析方法．仿真结果表明，利用分形分析结果的地震勘探信号空间序列分数维图，可将信噪比较低的地震勘探信号从强干扰噪声中分辨出来．     

交通流的时间序列建模及预测

采用时间序列ARMA模型进行交通流量趋势预测，建模时利用现场测得的交通流非平稳时间序列进行差分变换及标准化处理，从而转化成标准正态平稳时间序列；模型参数估计采用极大似然估计法，并根据AIC准则为模型定阶；最后通过实测数据进行验证．结果表明该ARMA模型能够较好地拟合交通流时间序列并可获得较高的中短期预测精度，因而可用于动态交通信号控制．     

中国投资加速数模型的实证分析

通过对我国1984～2000年投资和GDP时间序列数据进行单位根检验，证明了我国投资和GDP时间序列均为2阶单整，具有协整关系．然后对古典的投资加速数模型和弹性加速数模型进行了检验．发现我国投资行为符合古典加速数模型，弹性加速数模型对我国不适用．     

时间序列预测模型及其应用

预测预报是时间序列分析的应用之一，人们根据大量的观测数据对系统进行分析，主要原因是为了能够预测出系统在未来的特性，以便对系统的特性进行处理或控制．文章给出了自回归-滑动评价混合模型（ARMA模型）、平稳序列模型、差分序列模型（ARIMA模型）三种时间序列预测模型，并给出了具体的例子．     

基于免疫算法的时间序列预测模型

在自然科学和社会科学中,大量的决策问题需要利用时间序列模型进行预测,针对时间序列参数估计的不精确,往往会对预测结果造成影响的问题,提出一种基于免疫算法优化时间序列模型参数的方案,该方案利用免疫算法精确计算的优势,先利用最大似然参数估计方法将时间序列模型的待定参数表示成其样本观测值联合概率的似然函数,然后使用免疫算法求得该函数的极值,从而可以得到时间序列模型的待定参数,最后为了验证该模型预测的精确性,使用上证指数和深证指数的金融时间序列的数据作为测试样本数据集,我们将预测结果与标准的AR-MA时间序列模型和其他预测模型进行比较,以分析它的性能.     

时间序列在地下水位预测中的应用

本文利用时间序列建立了一个趋势回归模型、虚拟参数的季节模型和时间序列分析的统计预测模型.该模型能够很好地分离出时间序列中的趋势成分,且能够很好地刻画它在各个年度周期内部光滑的季节成分.该文将地下水位统计数据进行了消除趋势成分及消除季节影响的处理,再将新得到的数据进行平稳化、零均值化处理,并利用时间序列的自相关函数、偏自相关函数的性质,最终确认了适当的时间序列模型.以北京市1990~1994年共60个月份的地下水位统计数据为实例进行分析,确定此模型为ARMA(1,4)模型.通过对数据的计算,可预测出北京市1995年地下水位值.     

分布式降雨径流模型率定的多目标分析方法

利用多目标方法，对自主研制的具有物理基础的分布式降雨径流模型进行了参数的多目标分析和模型有效性探讨．通过对参数的敏感性分析，确定糙率系数和土壤饱和水力传导率为率定的主要参数，选择效率系数、模拟洪峰的相对误差和洪峰达到时间的绝对误差为目标函数．在模型率定过程中，首先利用多目标最优化方法获得模型参数的非劣解集，然后又利用离散型协调规划从非劣解集中选出满意的模型参数，最后通过对非劣解集模拟的过程线的范围及形状的分析，对模型的有效性进行了评价．研究结果表明，多目标模型率定方法综合考虑了水文过程的各种要素，获得的满意解优于传统的单目标优选结果，非劣解集的聚合程度及模拟的过程线的范围能够反映模型的有效件．     

具有浴盆形失效率的一种混合分布模型

浴盆形失效率模型常用来拟合可靠性数据,而在常见可靠性模型中具有浴盆形失效率的分布比较少,因此通过混合两个及以上的常用分布来得到浴盆形失效率模型有重要意义．对指数分布和线形失效率分布的混合分布模型进行了研究,在一些合理的条件下,通过数值例子证实了该混合分布具有实际意义上的浴盆形失效率。     

一类Sparre Andersen模型的破产问题

主要研究了一类索赔时间间隔为指数分布和Erlang(n)分布混合的Sparre Andersen的风险模型，并得到了此模型的罚金折现期望所满足的一个积分一微分方程．     

指数几何混合模型参数的嵌套EM算法

本文介绍了由指数分布和一个截尾分布混合得到的指数几何混合分布模型,简记为EG模型。它的概率密度函数为f（x;β,p）=β（1-p）e-2βx（2-pe-βx）（1-pe-βx）-2,通过直接积分得到该分布的矩为E（xr;β,p）=p-1（1-p）r!β-r[p-1L（p,r）-1]。首先说明了用EM算法在M步中不能求得参数β和p的极大似然估计的显式解,需要用数值解法,然后通过嵌套一个EM算法在另一个EM算法中,外层EM算法是基于混合模型的缺失数据讨论,内层EM算法是针对截尾观测数据的,得到了参数的极大似然估计量。     

一类指数混合分布族的结果

在统计分析中,多元t分布是一种重要的分布以及指数分布族也是一种重要的分布族。模仿从多元正态分布得到多元t分布的过程,把指数分布族pθ与gamma分布进行混合,得到一种新的分布族,称为指数混合分布族pθ,并讨论了参数函数在指数混合分布族pθ下的无偏性以及讨论指数分布族pθ和指数混合分布族pθ有相同的完全统计量和充分统计量。     

基于混合模型的多搜索引擎融合

为提高组合检索系统的性能，提出一种基于混合模型的多搜索引擎融合方法．该方法利用高斯、指数密度函数分别描述相关、非相关文档的相关分值分布，用基于混合模型的算法规范化处理相关分值，估计非相关文档的相关分值，并进行分值合并．这样做既考虑到相关、非相关文档在分值分布上的差异，又考虑了用户对成员搜索引擎的性能评价．实验结果表明，利用该方法的平均查准率要比成员搜索引擎平均提高37．8％，也明显高于Sum-CombSUM、Sum-CombMNZ和Standard-CombSUM3种常用的融合方法。     

一类延迟更新风险模型中的罚金函数

考虑了首次索赔时间的分布是第二次索赔时间的分布(重尾分布)与指数分布的复合分布的延迟更新风险模型,给出了罚金函数及破产概率所满足的更新方程.     

非凸段长分布隐含Markov模型的搜索算法

基于段长分布的隐含Markov模型(DDBHMM)可解决经典隐含Markov模型(HMM)的状态段长指数分布的问题,实现了基于凸性假设的搜索。为解决非齐次模型的搜索算法问题,提出采用混合Gauss分布来拟合非凸段长分布,用子状态拆分的方法来实现非凸段长分布DDBHMM识别算法。在音乐信号识别上的实验表明:该方法在召回率提高1.1%的情况下,使准确率提高约10%。该方法实现了非凸段长分布HMM的识别算法,并且对于其他非凸段长信号具有推广价值。     

Marshall－Olkin二元指数分布

指数分布是应用非常广泛的寿命分布模型。文章对Marshall－Olkin二元指数分布模型讨论了它的边际分布,得到边际分布都服从一元指数分布;研究了该二元指数分布模型的应用和性质,得到由该分布构造的统计结构不能被计数测度控制,也不能被二维Lebesgue测度控制。     

两部件并联可修系统的一个模型

研究修理工可对外服务的两部件并联可修系统，利用向量Ｍａｒｋｏｖ过程方法，求出了系统的可靠性指标并进行了效益分析。     

Sparre Anderson模型下的Lundberg基本方程

定义了Sparrc Anderson模型下的Lundberg基本方程，并分析了经典模型以及Edang（2）风险模型下的Lundberg基本方程的性质．同时，研究了Sparre Anderson模型下索赔间隔服从复合指数分布时Lundberg基本方程根在复平面上的分布情况，并考虑了索赔额服从联合指数分布、混合指数分布时的Lundberg指数．