非线性自回归时序模型分析及工程应用

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出版社:东南大学出版社
出版日期:2011-10
ISBN:9787564128937
作者:陈茹雯
页数:118页

书籍目录

1 时间序列分析基础1.1 时间序列1.2 时间序列分析1.3 线性时序模型1.3.1 ARMA(n,m)模型1.3.2 AR(n)模型和MA(m)模型1.4 非线性时序模型1.4.1 BL模型1.4.2 TAR模型1.4.3 EXPAR模型1.4.4 SD—AR模型1.5 随机过程的数字特征1.5.1 均值和方差函数1.5.2 矩函数1.5.3 自协方差函数和自相关函数1.5.4 高阶自相关函数2 非线性自回归时序模型2.1 GNAR模型的结构原理2.2 GNAR模型线性项参数的稳健性2.3 GNAR模型与线性时序模型的关系2.3.1 GNAR模型与ARMA(2,1)模型的关系2.3.2 GNAR模型与具有直线趋势的ARMA(2,1)模型的关系2.3.3 GNAR模型与AR(3)模型的关系2.3.4 GNAR模型与具有直线趋势的AR(3)模型的关系2.4 GNAR模型与其他非线性时序模型的关系2.4.1 GNAR模型与BL模型的关系2.4.2 CNAR模型与EXPAR模型的关系2.4.3 GNAR模型与TAR模型的关系2.4.4 数值算例2.5 GNAR模型和混沌2.5.1 混沌的概念2.5.2 时间序列和混沌2.5.3 GNAR模型对混沌的跟踪2.6结论3 非线性自回归时序模型的定阶和参数估计3.1 GNAR模型的定阶3.1.1 定阶原则3.1.2 仿真算例3.1.3 实验定阶方法3.1.4 实例分析3.2 非线性时间序列模型的参数估计3.3 GNAR模型的参数估计4 非线性自回归时序模型的预报4.1 时间序列的预报4.1.1 预报的意义和原理4.1.2 ARMA(n,m)模型的预报方程4.1.3 AR(n)模型的预报方程4.2 组合模型的预报4.2.1 具有趋势性的非平稳时间序列4.2.2 组合模型的一般表达式4.2.3 应用实例4.3 GNAR模型的预测预报4.3.1 GNAR模型的预报方程4.3.2 GNAR模型与组合模型的对比实验4.3.3 经典时序数据的预测实验4.3.4 现代时序数据的预测实验5 非线性自回归时序模型在机器视觉领域的应用5.1 基于机器视觉的尺寸测量5.2 基于GNAR模型的直线边缘畸变校正5.2.1 图像畸变5.2.2 畸变校正原理5.2.3 直线边缘畸变校正实验5.3 工程应用5.4 结j论6 非线性自回归时序模型在系统辨识和故障诊断领域的应用6.1 基于GNAR模型的状态辨识和故障诊断理论6.1.1 基本概念6.1.2 方法和步骤6.1.3 特征量的生成6.1.4 判别函数6.2 车床工作状态分类6.3 轨道车辆转向架运行状态辨识6.3.1 转向架运行状态辨识的目的和意义6.3.2 轨道车辆动力学模型和参数6.3.3 转向架运行状态辨识6.4 高速离心空气压缩机故障识别6.5 结论参考文献

作者简介

《非线性自回归时序模型分析》由陈茹雯所著,主要内容包括:时间序列分析基础,非线性自回归时序模型,模型的定阶和参数估计理论和算法,模型在预测预报、机器视觉、系统辨识及故障诊断领域的研究。
《非线性自回归时序模型分析》与工程应用联系紧密,可以作为相关专业的教师、研究生和技术人员的参考书。

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