时间序列

时间序列混合智能辨识、建模与预测.pdf

  本书提出了时间序列混合智能辨识、建模与预测的理论和方法。内容分四篇共16章。第一篇阐述了时间序列分析的重要性,从文献计量学的角度对时间序列的最新国际研究进展进行了归纳总结,系统阐述了当前国内外主流时间序列辨识、建模与预测的计算策略和经典算法体系;第二篇介绍了铁路沿线风速混合智

时间序列分析发展简史.pdf

本书依据大量的原始文献和相关研究文献,尽可能地以概念、思想和方法形成与发展的时间顺序为主线,细致勾勒时间序列分析的起源、历史发展的脉络。同时本书也为时间序列分析课程的理论教学和学习提供文化背景与学术支撑,为现代教学科研探寻方向。

复杂时间序列预测技术研究:数据特征驱动分解集成方法论.pdf

本书致力于时序预测技术创新,试图构建一个具有广泛适用性与高预测精度的预测方法论。针对预测模型具有各自的数据针对性与优劣势,本书创新性提出了“数据特征驱动”思想,旨在充分考虑研究样本的数据特征,相应设计与之相匹配的预测方法。在此基础上,本书将新思想与复杂系统前沿分析技术“先分解后集

时间序列分析与预测.pdf

本书以介绍时间序列分析与预测技术为主,以大量案例为辅, 详细介绍ARIMA模型的机理与应用、季节性调整的原理与操作的方法、离群值的检测与处理、传递函数与动态回归等时间序列分析与预测的关键方法及其应用.本书运用中国宏观经济案例辅助时间序列知识进行讲解,部分章节以案例分析贯穿始终,一

非线性时间序列 : 非参数与参数方法 : [英文本] | Nonlinear Time Series : Nonparametric and Parametric Methods影印版.pdf

本书论述当代统计方法和非线性时间序列分析,着重阐述过去十年发展起来的非参数和半参数技术。主要内容包括相空间、频域及时域中的建模技术;为说明某些参数方法和非参数方法在时间序列数据分析中的一体性,本书给出某些参数化非线性模型的最新论述。

基于Bootstrap方法的时间序列变点检测.pdf

本书第1章主要介绍变点检验和在线监测的一些经典方法,并介绍本书着重讨论的厚尾时间序列模型和长记忆时间序列模型.第2,3章主要介绍检验和估计厚尾时间序列模型均值变点和持久性变点的一些方法.第4,5章介绍检验长记忆时间序列均值变点、时间趋势项变点、方差变点及长记忆参数变点的一些方法.

应用时间序列分析.pdf

本书分10章系统地介绍了时间序列分析的基本理论、基本思想、基本方法及其应用,各章均附有思考与练习,书后还附有例题用的数据。

统计建模技术Ⅰ:多元统计建模与时间序列建模.pdf

作为数据分析的有效工具,统计方法已广泛应用于社会科学和自然科学的各个领域.本书兼顾统计知识的全面性和统计课程的系统性,结合编者多年的教学实践经验和国内外优秀教材的成果,在内容上主要包括多元统计分析概述、主成分分析、聚类分析、判别分析、因子分析、时间序列模型引论、平稳时间序列模型、

时间序列分析辨识与适应性滤波.pdf

本书是控制理论、应用数学同生物控制相结合的工程应用参考书.书中应用了时间序列的分析方法,把适应性滤波与适应性控制结合在一起,着重讨论如何通过微型计算机对混在噪声中的有用信息进行实时地、有效地辨识与过滤,最终达到在未知参数和未知噪声的环境中实现适应性控制的目的.书中还对有关辨识算法