水文序列周期的小波变换检测方法探讨

将小波变换引入随机水文过程的研究领域,根据水文现象的物理成因,通过对水文序列进行小波变换,借以测定水文序列隐含的近似周期,并利用检测验最终确定水文序列隐含的近似周期,计算结果表明,用小波变换确定水文序列隐含的近似周期,准确性较高,是一个较好的确定水文序列近似周期的方法。     

方差分析在检验股票价格周期中的应用

应用方差分析方法，借助股票周期分析程序，对深沪两市所有股票的价格时间序列进行分析，找出了某些股票的价格变化周期．实例计算和分析表明，用方差分析方法寻找股票价格周期是有效的，能够为股票投资决策提供帮助．     

基于混沌不稳定周期方法的风速时间序列预测

结合相空间重构理论,针对具有混沌特性的风速时间序列提出一种基于不稳定周期的预测方法.采用互信息法计算给定时间序列的延迟时间参数,根据时间序列运行轨迹的重合度,构造不稳定周期优化函数.通过对该函数的优化计算,得到嵌入维数参数及最佳不稳定周期值.根据所得延迟时间和嵌入维数等参数对风速时间序列进行相空间重构.利用前一不稳定周期轨迹附近的数值实现对未来风速时间序列的预测分析.仿真实验结果表明,该方法能够有效提高风速时间序列的预测性能,并可实现风速序列的多步预测分析.与持续法等传统预测方法相比,当预测步长增加时,该方法具有更稳定的预测性能.     

基于时间序列与人工神经网络的房地产周期识别

房地产市场的发展存在明显的周期特性,对房地产周期进行识别有助于政府及其他市场参与者进行科学决策。利用时间序列分析对1992—2003年的北京房地产市场周期发展阶段进行判别研究,并将该判别结果作为训练样本,利用局部改进的标准BP人工神经网络构建了房地产周期识别模型。识别研究表明:2004年北京房地产市场处于收缩阶段,国家宏观政策对房地产市场的理性发展起到了积极的作用。     

时间序列与证券价格周期

利用时间序列的隐周期理论,对证券价格的周期波动建立数学模型,并结合深、沪证券市场的指数数据进行分析,得到了指数波动的隐周期.结果表明,中国证券指数存在波动周期.     

一种新的时间序列周期检测算法

提出了一种SJ周期检测算法,利用计算机虚拟了3个序列来评价SJ算法的可行性和需要改进的地方。将SJ算法应用到铁路客流量数据上,检测到客流量数据存在4、7和26的周期规律。     

二元周期序列的计数

以组合计数理论为基础，推导出特殊序列（自互反序列和自互补序列）计数公式和排除等价序列（互反、互补序列）后的本原周期序列计数公式，使搜寻可用序列的基序列数目约缩为原来的１／４，进一步，应用Ｓｔｉｒｌｉｎｇ浙近公式求出当周期较大时各种特殊序列数目的的比例关系，所导出的公式不仅完善了公用控制的设计理论，而且使长周期可用序列的搜寻工作量减少到近１／４。     

无限长序列的周期与广度的关系

码字广度的研究对于刻画码字的复杂性以及码字的分类具有重要意义.定义了有限域GF(pm)和环Zpm上(p是大于2的素数,m≥1)上无限长序列的广度,证明了如果序列x=(x0,x1,…)的广度有限width(x)=w0,则x的最小周期为2p「logpw」;反之,当x的最小周期为2pi+1时,若广度w有限,则w满足piw≤pi+1(从而pi+1=p「logpw」).     

水文时间序列趋势分析方法初探

本文全面介绍了水文序列趋势性变化的常用分析方法,用陆水流域某站的年径流资料系列对各种方法的计算过程进行了说明,并对有关问题进行了讨论。     

环境影响下水文时间序列分析及预测

本文采用水文时间序列模型ｘｔ＝Ｔｔ＋Ｐｔ＋Ｒｔ模拟实测水文过程．分析结果表明，人类活动 对趋势项Ｔｔ影响很大．而周期项Ｐｔ和随机项Ｒｔ则几乎没什么影响．在此基础上，根据Ｔｔ的变化 规律，作者对环境影响下的水文过程进行预测．     

基于启发式分割算法的水文变异分析研究

 通过构建理想样本探讨了启发式分割算法在水文变异诊断中的可行性,比较了其与传统变异检验方法在检验性能上的差异,同时结合珠江三角洲河网三水站1900-2004年年最大洪峰流量序列检验其实际应用效果。研究表明该方法能较好排除虚假变异点干扰,较准确识别变异点数目及其发生时间,检验性能优于传统方法,适用于水文变异分析,特别是对复杂非线性非平稳水文序列,实际应用效果较好。通过变异分析发现三水站年最大洪峰流量序列在1993年发生跳跃变异,且为均值向上跳跃,表明区域防洪形势将更加趋于严峻。     

面向周期性工业时序数据的流式清洗系统

为了高效清洗具有时序性、周期性等特点的工业数据,首先利用分布式组件设计了一套流式清洗系统,系统以Mosquitto作为采集数据的汇集中心,以Flume为连接组件,以Kafka为缓冲组件,对接数据清洗组件,使系统具有高吞吐、大缓冲等优势。然后基于速度约束模型,设计了一种周期性数据清洗算法,综合工业数据的时序性、周期性、物理意义等特性,在原有速度约束算法基础上增加周期性检测和数据切片机制,以解决速度约束算法处理周期性数据的失真问题,提高可用度。最后文中以盾构掘进数据集为样本,验证了系统和算法的有效性,以及改进算法的适用性。     

我国太阳辐射量时间序列分析

用方差技术分析了我国近３０年来地面太阳辐射量的变化．经Ｆα＝０．０５统计检验表明：在我国，太阳散射辐射量从１９７２年起在３８％的地区明显增加，从１９７４年开始３４％的地区显著地减少，还有２８％的地区差异不明显；太阳直接辐射量从１９６８年起在７６％的地区显著地减少；太阳总辐射量从１９７３年起开始减少，几乎在各地都呈这一趋势．此外，还用太阳辐射量倾向率的形式归纳出我国东北、华北、西北、长江中下游、长江中上游、华南和西南区各自的季节变化特征．     

马铃薯高产栽培的最优平衡不完全区组试验设计与分析

为了研究品种及栽培方式对马铃薯产量的影响及显著程度,引入最优平衡不完全区组试验设计。结合一次马铃薯高产栽培试验,在SAS环境下,完成最优平衡不完全区组试验设计,得到试验数据,利用方差分析法对试验结果进行了数据分析。结果表明:品种和栽培方式对马铃薯产量有显著影响,品种栽培互作对马铃薯产量无显著影响,试验筛选出了适合该地区土壤和气候条件的品种及栽培方式。该研究方法可以拓展应用于马铃薯以外的其它作物高产技术领域的试验设计和分析。     

基于谱分析下的时间序列的平稳性检验

将时间序列分为S个子序列片断,用周期图方法估计时间序列的谱密度,在此基础上用3σ原理和两因素方差分析比较各子序列的异同,用以分别检验时间序列的均值函数和协方差函数的平稳性.较其它方法避免了复杂的计算,同时给出了检验统计量和判别准则,克服了人为主观因素的影响.     

非正弦周期电压作用下的RL串联电路

分析和研究了非正弦周期电压作用下的舭串联电路（线性、非时变的魁串联电路）,得NT暂态响应分量和稳态响应分量．     

辨识数据序列中周期成分的迭代法

回转机械的振动、噪声与误差运动等采样信号中常隐含有周期分量。快速傅立叶变换FFT和周期图法的计算精度受采样长度和采样数的限制,只能辨识与采样间隔有关的基频及其倍频的分量。若采样长度与回转速度不吻合,将会出现伪周期,使主值函数项中提取周期成分后的信号失实。本文提出了一种迭代法,消除了采样间隔对频率辨识的影响。     

富氏级数法解无限长链式周期结构的动力响应

借助富里埃级数理论,讨论了具有无限个子结构的链式周期结构的动力分析问题,对具有周期性约束条件的自伴微分方程的解答,给出了按本征函数展开的表达式。     

海洋时间序列的谱分析方法

本文简要阐述了海洋时间序列中两类（标量与矢量）随机过程各种谱的定义、概念、性质等，并对国内目前应用尚不广泛的旋转谱与二阶谱作了较详细的叙述，且重点介绍用ＦＦＴ进行各种谱估计的方法。