基于时间序列分析的独居老人活动量研究

为解决独居老人日常生活的监护问题, 提出一种基于时间序列分析与模糊模式识别的独居老人活动量研究方法。该方法将独居老人的日常活动量作为对独居老人生活状况监测的有效指标, 并利用时间序列分析对活动量时间序列建立预测模型, 利用模糊模式识别法鉴别活动量监测值与活动量预测值之间的差距, 当两者之间的差距超过正常范围时, 将预警信息反映给老人的监护人, 以便监护人对老人的生活状态是否异常予以关注。实验结果表明, 该方法对老人异常状态的识别准确率为96. 97%。从而为老人生活状况的研究提供了一种新的方法和途径。     

非线性时间序列定性相空间推理方法研究

提出一种基于定性仿真的非线性时间序列重构相空间的方法,定性相空间推理是其关键一步。通过时间序列定性状态的抽象来裁减其状态空间,规约行为轨迹,重构其定性相空间图。用3变量Lorenz系统产生的数据流对算法进行验证,结果表明能够保留原始相空间图的几何形状和拓扑关系,捕捉到相空间图中存在的行为轨迹的特征。     

ARFIMA approximation and forecasting of the limiting aggregate structure of long‐memory process

This article studies Man and Tiao's (2006) low‐order autoregressive fractionally integrated moving‐average (ARFIMA) approximation to Tsai and Chan's (2005b) limiting aggregate structure of the long‐memory process. In matching the autocorrelations, we demonstrate that the approximation works well, especially for larger d values. In computing autocorrelations over long lags for larger d value, using the exact formula one might encounter numerical problems. The use of the ARFIMA(0, d, d?₁) model provides a useful alternative to compute the autocorrelations as a really close approximation. In forecasting future aggregates, we demonstrate the close performance of using the ARFIMA(0, d, d?₁) model and the exact aggregate structure. In practice, this provides a justification for the use of a low‐order ARFIMA model in predicting future aggregates of long‐memory process. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.     

φ混合序列乘积和的强大数定律

建立了φ混合序列的矩不等式,利用这个不等式得到了φ混合序列的三级数定理及乘积和的强大数定律。     

基于AT89S51单片机的智能时钟控制系统

本文给出了一种以AT89S51单片机为核心的智能时钟控制系统的设计。介绍了该系统的控制模式，控制系统的硬件电路构成，系统软件设计及实际应用情况。     

二重级数收敛性研究

研究了二重级数和累次级数收敛问题,提出了二重级数与累次级数收敛的判别法并给出了证明,在此基础上研究了二者之间的关系,丰富了级数基本理论.     

51单片机系统的应用

自避障小车系统不仅可以作为高等学校的单片机教学教具,也可以应用在无人生产线、自动巡逻汽车电子等相关领域。该系统采用红外反射式传感器和51单片机系统作为控制核心并结合外部电路组成,当高于车身的障碍物置于小车前方时,小车能自动转向,躲避障碍物。     

一类无穷级数和的计算方法

雅可比椭圆函数具有双周期性质,可以展开为傅里叶级数,也可以展开为幂级数,对比变量的展开系数,得到了一类无穷求和的解析表达式。Einstein级数具有模变换性质,可以得到无穷求和的恒等式,取模参数为特殊值,就得到了另一类无穷求和的值。     

实有理函数展为Taylor级数的一般方法

在求实函数的f(x)=(Ax+B/(x2+px+q)k)(p、q、A、B∈R,k∈N,p2-4q＜O)Taylor级数展开法的基础上,给出实有理函数展开为Taylor级数的一个普适方法。     

金沙江流域月径流时间序列的混沌分析

在介绍重构相空间技术的主要定量指标(关联维数D2和柯尔莫奇诺夫熵)的基础上,以长江上游金沙江流域小黄瓜园站和蔡家村站的月径流时间序列为例详细说明了求取时间序列中的混沌特征数的方法;并且采用主分量分析(PCA分布)方法进一步验证了两个站的径流序列具有混沌特性.得到金沙江流域径流序列的预测年限不应超过7～9个月,为金沙江流域径流预测提供了科学的依据.