一种确定自相关参数估计值的谅

在消除回归模型误差项的自相关现象的处理中，提出了一种确定自相关参数估计值的新方法。     

用于AR参数估计的一种神经网络新方法

提出一种用于估计ＡＲ参数的神经网络新方法和相应的递归预测误差算法，其优点是网络结构简单、估计结果准确．使用作者所提出的方法在估计ＡＲ功率谱时具有频率偏移小、无谱线分裂等优点。仿真模拟结果表明，文中所提出的神经网络方法和相应的算法是有效的。     

关于模型中未知参数估计值的讨论

对未知参数估计的方差、解释变量的误删（误加）、多重共线性等问题进行了研究，给出两个重要的结论且进行了严格的理论证明。     

融合空间自相关的空间数据预测模型

空间数据具有空间自相关的特性,使多元线性回归模型不适合于空间数据预测;空间自相关模型由于考虑了空间信息,可以用于空间预测,但时间耗费较大。为此,在研究多元线性回归模型的基础上,把空间信息加入到输入变量中,再把新的输入变量输入到多元线性回归模型估计模型参数,最后进行空间数据预测。实验结果表明,该方法能取得与空间自相关模型几乎相同的预测效果,且计算代价更小。     

一种确定自回归滑动平均模型最小阶次的新方法

针对经典Akaike信息准则(AIC)在模型定阶时缺少阶次范围下界而引起的模态遗漏问题,根据稳态图和AIC准则,提出了一种自回归滑动平均模型在模态参数辨识中的定阶方法.该方法先利用稳态图能够鉴别真假模态的特点,进行各阶模态频率的估计和均值的求取,进而根据模态稳定性判定准则计算出阶次范围下界,最后利用AIC准则确定最优的模型阶次.仿真结果表明,与经典AIC准则相比,所提出的方法定阶后进行模态参数的辨识,不仅识别出了经典AIC准则遗漏的第3阶模态参数(误差为0.18%),而且使第1、2阶模态参数的精度分别提高了2.31%和6.31%.对悬臂梁的模态实验结果表明:该方法不仅辨识出了经典AIC准则遗漏的第1阶模态参数,使其误差仅为0.62%,而且也大大提高了其他各阶模态参数的精度.     

自相关线性回归模型的若干问题

在普通线性回归模型的理论、方法的基础上，对讨论更一般的线性回归模型－－自相关的线性回归模型。     

一种基于现代谱估计的相关雷达杂波模拟方法

目的 研究相关高斯雷达杂波的模拟。方法 用基于现代谱估计方法,提出了一种修正的Ｌｅｖｉｓｏｎ算法,并对典型相关功率谱特性的高斯杂波及其ＡＲ模型的阶数进行了计算机仿真和估算。结果与结论 给出了杂波序列及其概率密度统计特性和相关功率谱特性。模拟结果证明了该方法的正确性和实用性。     

自回归过程逆自相关函数的估计

这篇文章使用Kanto公式[8]给出了自回归过程逆自相关函数的一种直接估计方法。并且证明了这种估计的强相容性和渐近正态性     

一种非线性移动自回归预测模型

应用非线性回归分析中的S型增长模型及移动平均线理论,对按时间次序排列的单一数据序列,给出了一种非线性移动的自回归预测模型,将其应用于股价指数的历史数据中,对该预测模型的合理性和准确性作了初步验证,得到的结果相当理想,本模型具有一定的实际应用价值。     

油田产量预报的一种方法

本文提出一种含延迟的自回归模型。这种模型将传统的自回归模型作为其一种特殊情况,以期扩大最佳预报模型的选择范围,从而提高预报的精度。作者利用这种模型对某油田产油量数据进行了预报,并与自回归模型的预报结果作了比较,说明了本文方法的良好效果。     

随机误差序列自相关贝叶斯诊断及单位根检验

在多元线性回归模型Y＝Xβ U中，通常假定随机误差向量U的各分量相互独立、方差相同，而且均服从正态分布．但是，在利用时间序列数据和横截面数据的模型中，前一期的误差往往与后一期的误差相关，误差项并不满足独立性要求，可以证明，此时OLS估计不再是最佳线性无偏估计．根据Bayes定理，通过自相关系数的条件后验分布来研究自相关系数的统计推断问题，包括点估计、区间估计、自相关的统计诊断和单位根的统计检验．     

Weibull参数的估算方法

本文讨论了Weibull双参数和三参数分布中估算形状参数的若干方法,同时冶出了使用简便、估算精度较高的新方法。     

多工序过程自相关数据的统计监测

结合状态空间模型和统计过程控制方法,建立了多工序生产过程中的自相关数据控制图,给出了平均运行长度的计算公式,并采用Matlab软件模拟实际生产过程所产生的自相关数据.同时,通过生产实例,演示了此方法的应用步骤.结果表明,所建立的自相关数据控制图在受控状态下的报警率很低,而在失控状态下的报警率较高.     

基于BP神经网络预测的自相关过程MMSE控制

自相关过程的质量控制，常采用基于MMSE控制器的SPC／APC整合方法进行监测．而MMSE的设计，依赖于自相关过程预测的精度．对自相关过程采用BP神经网络进行预测，APC过程采用MMSE控制器进行过程调整，最后采用SPC进行过程监测．仿真实验表明：该方法能够有效去除自相关的影响，是一种有效的自相关过程监测方法，有实际应用价值．     

一个非线性模型的参数辨识

给出了一个非线性模型的参数辨识方法和过程。     

三参数威布尔分布的参数估计

利用下降迭代法原理，给出了三参数威布尔分布的参数估计的一种新方法。本方法与其他方法如图参数估计法相比，具有方法简便，程序简单，便于使用计算机Excel工具以及拟合精度高等优点。     

基于分组数据的若干分布族的参数估计

介绍了一种对基于分组数据的若干分布族进行参数估计的方法．所得估计具有良好的收敛性,同时模拟结果也表明这种方法的可行性．     

一种新的自相关函数载波频率估计算法

针对非协作信号,提出一种新的自相关函数载波频率估计算法.在分析自相关函数特性的基础上,构造代价函数,通过频率搜索的方法估计载波频率,而不是直接求相位角.仿真结果表明,与现有自相关函数载波估计算法相比,该算法不仅在估计精度上有很大提高,而且对载波频率没有限定,只要满足采样定理即可.另外,该算法在理论上是完备的,所以不存在失效的风险.     

基于遗传算法和抽样反分析法的结构参数辨识

提出基于遗传算法的多层建筑结构参数辩识方法，并与抽样反分析法进行比较，进而在辩识的基础上进行结构响应预测。结果表明，对单自由度或辩识精度要求不太高的结构参数辩识，宜采用抽样反分析法；对自由度多或辩识精度要求高的参数辩识，粗采用遗传算法。遗传算法的辩识精度较高，预测较准确。