亚伯拉罕·棣莫弗的概率思想与正态概率曲线

目的系统地探讨和分析正态概率曲线的发现过程及棣莫弗(Abraham De Moivre,1667- 1754)概率思想的创新点。方法历史分析和文献考证。结果棣莫弗在前人的基础上,经过10 余年的努力最终导出了正态概率曲线的数学表达式。结论正态分布是概率论中最重要的分布, 其发现揭示了棣莫弗概率思想的发展过程及其对概率论发展所做的奠基性工作。     

基于改进型BP算法的外债风险指标预测

利用人工神经网络进行时间序列预测是一种较新的方法,它具有不需建立复杂的数学模型以及非线性映射能力强等优点。采用动量法和学习率自适应调整的改进型BP算法对外债风险的各项指标进行了非线性时间序列的预测。仿真结果表明神经网络模型对外债风险的各项指标预测的结果是准确可靠的。     

多站径流随机模型与梯级水电站死水位的计算

本文应用单站多阶月自回归模型与空间分解模型相结合的方法,建立了红水河梯级电站的多站月径流模型.在此基础上,本文还应用动态规划法,以梯级电站的总保证出力为目标函数,计算了各梯级电站的最优死水位,並以实测系列对?这个随机模型所确定的水利参数进行了统计检验;並计算了这些参数的抽样误差.     

基于Bayes准则的广义判别预报模式及其应用

根据Ｂａｙｅｓ准则,提出一种时间序列与多元分析相结合的广义判别模式．该模式既保留了时间序列线性模式的优点,同时又吸收了多元分析线性模式的长处．从气象状况演变的物理机制来看,这种综合考虑系统状况的方法比单纯考虑前期状态演变或单纯考虑某一时次的状态更有意义．     

电梯轿厢无随行电缆非接触供电系统设计

电梯轿厢随行电缆有碍美观且需要定期维护,为了摆脱对随行电缆的依赖,设计了一种新颖的电梯轿厢无随行电缆非接触供电系统,采用高频松耦合变压器实现电能的非接触传输.电梯轿厢升降运动时利用蓄电池的储能供电,非接触供电系统处于关闭状态;在每个楼层平层静止时,系统收到电梯平层信号,系统启动供电并对蓄电池充电.这种供电方式可以提高供电效率,减少高频电磁污染.分析了松耦合变压器的等效电路模型,研究了工作气隙、工作频率、补偿电容等对供电效率的影响.根据系统要求设计了简单高效的大功率开关电源充电器,稳压效果好,可靠性高.     

泰勒级数与随机泰勒级数的增长性

研究了泰勒级数与随机泰勒级数的增长性与正规增长性,并得出了它们与系数之间的关系。     

一条强大数律的注记

本文主要结果为鞅差序列{X_i,J_i,i≥1}服从强大数律的充分条件为(1) sum from i=1 to ∞(E[|X_i|~p/a~p_i+|X_i|~p|J_(i-1)]<∞,0相似文献   

线性时间序列模型与双线性模型的识别研究

根据线性模型的特点，在推广的高阶矩概念的基础上，将高阶矩应用于系统的结构辨识问题中。介绍了用最小二乘原理估计高阶矩参数以及判定参数置信区间等内容。     

KPCA-LSSVM方法在视频时间序列预测中应用

为提高时间序列预测精度及降低预测过程中的计算复杂度,提出一种基于核主成分分析(KPCA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的预测方法.首先,将输入数据通过核方法映射至高维特征空间;然后,在特征空间上提取有效非线性主元;最终,通过LSSVM建立时间序列模型.为验证KPCA-LSSVM方法的有效性,将其应用于交通流及视频流预测中,在同等条件下,与单一的LSSVM及神经网络等预测方法进行比较.实验结果表明:基于KPCA-LSSVM建立的模型具有较好的推广性及较高的辨识精度.     

动态数据的ARMA模型预测加工质量

本文首先阐述了在长度计量中建立自回归滑动平均模型(Auto Regressive Moving Average Model)的理论,推导出预测的计算模型及误差估计,然后以一个生产实例,证明这个模型具有相当的置信度。