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。     

用超定递推辅助变量算法估计振动系统模态参数

本文通过建立白噪声激励的结构振动系统的自回归滑动平均(ARMA)模型,用超定递推辅助变量(ORIV)法估计系统的模态参数。通过模拟计算将ORIV法与递推辅助变量(PIV)法进行了比较。由标准板和四分之一悬臂梁机翼模型随机振动实验数据作了方法可行性验证,将其结果与Box-Jenkins等方法的处理结果进行了比较,结果吻合较好。     

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。     

带有误差线性协变量的半参数变系数部分线性模型的协变量选择

考虑了一些协变量不被观察到,但辅助变量可用时的半参数变系数部分线性模型. 提出了基于SCAD惩罚的参数分量的变量选择方法,且估计既有渐近正态性又有先知性. 模拟研究说明了所提出变量选择方法的有限样本性质.     

带有误差线性协变量的半参数变系数部分线性模型的协变量选择

考虑了一些协变量不被观察到，但辅助变量可用时的半参数变系数部分线性模型 提出了基于SCAD惩罚的参数分量的变量选择方法，且估计既有渐近正态性又有先知性 模拟研究说明了所提出变量选择方法的有限样本性质     

光纤陀螺随机漂移的建模与实时滤波方法

光纤陀螺的随机漂移具有非平稳和非零均值的特点,传统时间序列分析法必须对原始数据进行预处理后再进行建模,无法满足在线建模的要求。针对这一问题,采用差分自回归移动平均模型和递推最小二乘法相结合的方法对光纤陀螺的随机漂移构建动态模型,再通过基于该模型的无迹卡尔曼滤波算法对随机漂移实时滤波,并与自适应卡尔曼滤波进行实验对比。实验结果表明,该方法具有较高的滤波精度,能更有效地抑制光纤陀螺的随机漂移。     

飞机颤振模态参数的辅助变量方差辨识及渐近分析

针对飞机颤振随机模型中输入输出观测数据带有观测噪声的问题,为得到较准确的飞机颤振模态参数,将辅助变量辨识方法与方差匹配方法相结合,形成一种新的辨识策略--辅助变量方差辨识方法. 在飞机颤振随机模型中,通过引入辅助变量来构造方差函数,导出最小化优化目标准则函数的求解过程,并详细地给出对应的偏 导式. 根据渐近分析理论,推导参数估计值的渐近方差矩阵表达形式. 利用此渐近方差矩阵不仅可以衡量辨识方法的有效性,而且可以设计最优激励信号. 将提出的方法用于飞行仿真转台电流环被控对象的传递函数辨识和飞机颤振模态参数辨识,验证了该方法的有效性.     

混沌和超混沌系统控制的辅助系统设计方法

提出了一种控制混沌系统或超混沌系统的辅助系统设计方法.对于任意的混沌系统或超混沌系统,可以构造它们的辅助系统,并且能够设计一种迭代控制器.该控制器能够稳定吸引子内部的不稳定周期轨道.Rossler超混沌系统和广义Henon映射的仿真结果均验证了该方法的有效性.     

北斗卫星导航产业发展态势的多维度预测方法

针对北斗市场发展过程中不同维度市场产值的预测需求,从整体产值、产业链、上市公司市值等3个不同维度构建了北斗市场产值预测模型。从整体市场产值预测需求出发,研究对比了不同预测模型的产值预测方法及精度,得到不同数据情况下的模型选择参考;基于产业链的产值发展数据,采用不同的经济预测模型,实现单一产业链或整体产值的统计预测;基于上市公司市场产值的预测方法,对特定上市公司、整体北斗市场等不同维度和层次的市场产值进行跟踪和预测。最后,通过实验验证分析了不同模型和方法的精度和可行性,分析在不同数据基础和预测需求条件下的适用方法,为满足不同维度的北斗市场产值预测提供数据和决策支持。