基于自相关的自回归模型的区间估计

当自回归模型的随机误差项之间存在相关关系时,用普通最小二乘估计自回归模型中的参数将对参数估计式的统计特征、参数显著性检验及预测分析产生不利影响.因此,应采取适当的方法消除自相关的影响.研究了自回归模型消除自相关后的预测区间估计,针对常见的自回归模型,分别求出其相应的预测区间估计公式.     

自相关条件下自回归模型建立的预选条件

利用广义差分法消除自相关影响,依据克莱姆法则分析基于自相关的自回归模型建立的预选条件,获得了自相关条件下线性自回归模型与8种非线性自回归模型建立的预选条件.     

关于自回归预测方法的注记

已知时间序列资料,建立自回归模型进行预测时,为了提高预测的准确性,采取的途径之一是固定自回归模型为线性模型,对数据列进行变换,提高数据列的光滑程度.证明了利用反双曲正弦函数变换能提高数据列的光滑程度,给出了改善的自回归预测方法,并且举例加以论证。     

韶关市PM_(2.5)影响因素分析和预测研究

随着人们生活水平的不断提高,环境问题已成为备受关注的热点话题,其中最为突出的就是PM_(2.5)造成的雾霾天气.因此对环境中PM_(2.5)产生的影响因素进行分析和浓度的预测研究显得非常必要.从韶关市环境气象官方网站和天气网收集了2014-10-01至2015-05-31的相关数据,并对原始数据进行相关性分析、主成分分析和独立成分分析,建立多元回归模型,研究分析了PM_(2.5)与其他影响因素之间的关系.结合时间序列改进简单的回归模型,得到向量自回归平均模型.经过比较检验,认为向量自回归平均模型是最为理想的预测模型.     

全国人口时间序列模型预测研究

对1949—2010年全国人口时间序列数据进行了分析,并建立自回归移动平均模型(ARIMA).通过对数据的平稳性检验、模型识别与参数估计、模型检验等综合分析,确立了ARIMA(2,1,1)模型.仿真结果显示,该模型可以用来做短期预测.     

一类带有交错扩散项的捕食-食饵模型的分歧分析

应用局部分歧定理分析带有交错扩散项和HollingⅡ型响应函数的Leslie-Gower捕食-食饵模型在半平凡解上发生的分歧解支,得到非常数平衡解的存在性.     

具有相依利率的离散时间风险模型破产概率的上界

研究具有相依利息率的离散时间风险模型的破产概率,在模型中假定利率为一阶自回归结构,并且考虑风险投资.利用递归更新方法和鞅方法分别给出了破产概率的上界估计,并且讨论了相应的最小上界问题.     

多目标水资源规划与仿真

针对我国人多水少、水资源时空分布不均、污染严重和水生态恶化等问题,结合水资源开发利用控制、用水效率控制和水功能区限制纳污以及万元工业增加值用水量呈现下降趋势,建立了多目标规划模型和自回归分析模型.以北京市和新疆维吾尔自治区为例进行数值仿真,通过Lingo软件对目标函数进行最优分析.结果表明,多目标规划模型和自回归分析模型能够合理地规划工业用水量和农业用水量,具有贴合实际,可行性高,适用范围广等优点,亦可应用于其它资源的分配.     

自回归模型参数的贝叶斯估计

本文中我们讨论了误差为T分市的自回归模型,在参数满足Jeffreys型先验分布条件下,得出了多数的贝叶斯估计,并证明了参数估计相容性.     

带随机参数的GARCH模型

引入随机环境对非线性时间序列GARcH模型干扰,将GARcH模型的常数参数拓广为参数是一马尔可夫链函数的MsGARCH模型.并讨论了该模型的极限行为,给出了该模型以几何速率收敛的充分条件.这种拓广能更好的拟合现实世界中的诸多实际问题.同时,推广了自回归条件异方差模型,增强了模型的适应性,能够更好的拟合金融市场中价格行为波动的现象.     

一类新的交通流跟驰模型的倍周期分岔与混沌

为了分析交通流混沌的转化机理,建立了一类新的交通流跟驰模型,并分析了模型的动力学行为.数值模拟结果表明,在这一新的跟驰模型产生的交通流中存在倍周期分岔和混沌.而且系统在经过倍周期分岔进入混沌的过程中,存在跳跃现象,特别是在某些参数下,存在跳跃现象的倍周期分岔还具有一定的周期性,是首次得到的结果.     

基于有限时滞的Volterra捕食系统的分支解

较深入地研究了具有有限时滞的极限增长Lotka-Volterra捕食系统分支解的性态.以时滞τ为参数,利用中心流形定理和规范形理论分析了在0τ处出现Hopf分支周期解的方向及稳定性,并提供了计算其方向和稳定性的计算公式.     

面向多媒体取证的电网频率建模

电网频率建模旨在对其随机波动特性建立数学模型，形成特征描述、统计分析以及轨迹预测能力，是基于电网频率判据的数字取证中一项重要的研究子课题。该文首先揭示了现有自回归模型的不足，并基于该模型对实际观测得到的电网频率参考信号数据集进行统计分析，分别用差分整合移动平均自回归（autoregressive integrated moving average,ARIMA）模型和两种基于马尔科夫链的模型进行建模，进而求解模型各项参数。对比实验表明： ARMA (2,4)模型在理论上对华中电网频率具备最优的描述性能，而马尔科夫链模型因考虑到实际场景下频率分辨率的局限性，更适用于模拟从待测文件中提取的电网频率。     

四阶时延耦合振子系统的分岔研究

以滞量为参数,研究一个四阶时延耦合振子的分岔问题.给出计算分岔参数的简单公式,利用这组公式,可以给出等变与通有Hopf分岔的存在性.     

多变量滑动平均模型参数估计两段最小二乘法

提出了多变量滑动平均(MA)模型参数估计的两段最小二乘法。第一段将多变量MA模型用高阶多变量自回归(AR)模型近似代替,用多变量递推最小二乘法(MRLS)估计高阶AR模型参数。第二段用最小二乘法解不相容矩阵代数方程组得MA参数估值。同多变量递推增广最小二乘法相比,可提高精度,仿真例子说明了其有效性。     

基于模拟退火算法的子集AR模型辨识方法及其应用

该文提出一种子集ＡＲ模型辨识算法，该方法采用模拟退火随机搜索算法，对模型的回归项子集进行优化辨识，克服“组合爆炸”问题，简化计算。文中还讨论了基于该算法的人口死亡率建模和预报问题。     

ARMA模型的超定递推辅助变量定阶方法

本文提出了自回归滑动平均(ARMA)模型的超定递推辅助变量定阶方法.该方法具有好的计算性能和好的统计性质,相对于 AIC 信息准则和递推辅助变量定阶方法是一种更加灵敏的过参数指示器,能够准确明显地确定 ARMA 模型的阶数.方法的可行性用模拟计算和实验数据处理进行了验证,同时,还将该方法与递推辅助变量定阶方法进行了比较.结果表明:超定递推辅助变量定阶方法是一种行之有效的、高性能的定阶方法。     

电流变传动器的现代双谱分析

电流变流体是一种新型的智能软物质,它是2 1世纪人们普遍关注的材料.电流变传动器在工程中有重要应用前景.首先介绍电流变传动器的工作原理.当白噪声干扰电流变传动器时,利用采样数据,建立时间序列的自回归模型.然后根据Laplace变换与Z变换的关系,可以得到系统的无阻尼自然频率和阻尼比.双谱分析是一种新的信号处理的有效技术,它可以定量描写信号间的非线性耦合,可以抑制噪声、保留了信号的相位信息.这里应用AR双谱研究电流变的传动器的动力学特性.电流变的传动器的自动检控制系统是用NI虚拟仪器构成的