AR(P)模型相关论文
本文以上海市某代表站的年降水量、汛期雨量和黄埔公园年最高潮位三个系列为研究对象，建立中长期水文预报模型，对上海市的水情进行预......
单位根检验是检验时间序列平稳性的一种重要方法。自从Dickey和Fuller与1979年提出ADF检验方法以后很多学者都对单位根的检验方法......
时间序列的分析方法在许多工程领域得到了很多成功的应用，通过对实际的汽轮机组平稳过程振动数据的相关分析，对汽轮机组振动数据平稳......
本文提出运用Gibbs抽样的MCMC方法,解决时间序列AR(p)模型贝叶斯分析过程中所遇到的复杂的数值计算问题,借数据仿真分析来说明运用......
本文根据仿真模型的现代建模理论与方法,采用AR（p）模型参数法,用模型参数的递推算法,对舰船运动状态的四个指标进行估计、预报和修正......
定义零算子和单位算子,并定义Back算子多项式的加法运算和乘法运算规则,加法类似于普通的加法运算,乘法为算子的复合运算,于是Back......
利用粒子群优化算法对模型AR（ P）参数进行优化，提高了模型的预测精度。采用AIC准则判断出模型的最佳阶数。该估算方法优于传统的基于......
在中长期水文预报中，AR（P）模型和其他预报方法一样，都可以对未来一段时间（预见期）内的水文要素进行确定值预报，水文过程是随机过程，随着随......
自回归AR（p）预测模型是无线传感网络（WSN）中一种减少数据传输次数和降低能量消耗的方法。针对AR（p）模型在建模过程中忽略了不同时期的历......
给出AR(p)模型的递推预报公式t(τ)=Σpj=1φjt(τ-j)的解的显示表示,即表示为p个观察值xt, xt-1,...,xt-p+1和模型参数φ1,φ2,........
首先介绍了平稳自回归模型-AR(p)模型,然后将该模型应用到高层建筑沉降预测实例中,通过沉降实测数据与预测数据进行对比分析,其结......
石油化工生产中常用精馏塔的控制是一种滞后时间长、滞后常数不定的典型不确定滞后对象.这种对象控制困难,系统精度要求高,要对其......
基于一个时间序列的观察值和其估计值,给出了一个AR(p)模型的诊断定理,并证实了对发展变化较为健康的经济时序数据,比如我国的国内......
为解决多品种小批量生产方式存在过程输出自相关和机器设置的频繁调整通常导致过程均值偏离目标值两个问题。提出以改进的稳态自回......
针对目前通用的均值估计法和AR（P）模型直接预测法对捷联陀螺漂移误差系数预测精度不高的情况，对AR（P）模型直接预测法进行了改进，建立了基......
利用AR（p）模型对我国总人口进行了动态预测，通过实证分析，对模型进行了检验，短期预测误差较小，应用效果比较符合实际。......
时间序列模型是水文预报常用的工具，人们对大量的水文数据进行分析，目的就是为了能够得出水文数据的规律性，进而预测水文系统在未来时......
针对自回归AR（ p）模型在进行非平稳瓦斯浓度时间序列预测分析时存在精确度不高的问题，文章采用卡尔曼滤波算法动态地估算出模型参数值......
为研究AR(p)模型参数变点的在线监测问题,在有效得分向量的基础上,给出参数变点的Range监测统计量,并得到原假设和备择假设下监测......
在数据缺失条件下，探讨贝叶斯推断法在AR（p）模型参数估计中的应用。根据Bayesian理论与Markovchain Monte Carlo（简称MCMC）法，在WinBUGS......
针对AR（p）模型参数变点的在线监测问题,首先给出参数的最小二乘估计;其次构造参数变点的残差CUSUM监测统计量,并得到原假设和备择假......
大地电磁测深资料数据采集过程中,由于温度、湿度等对仪器的影响或GPS搜星不正常,采集到的数据有时会出现时间序列跳帧或缺失现象.......
首先是对投入产出模型、差分模型和经济计量模型对于状态空间模型的同构变换研究；其次是对AD模型对于ECM模型以及线性规划模型对于......
对溶解氧序列的检验结果为平稳序列及非白噪声序列,结合水质标准,建立AR预测模型,预测水质所处状态,从而指导工农业生产及水质治理......
函数系数自回归模型FAR（p,d）是一类具有适应性的模型.利用函数系数自回归模型对上海股市日收益率进行非参数建模,然后用广义似然比非......
广西某公路隧道边墙初期支护变形监测，是一组动态数据。不同时刻的变形数据，相互影响，彼此关联，并不独立。基于平稳自回归模型（AR模型），充......
介绍水文时间序列AR(P)模型的建立及其在中长期水文预报中的应用,并对确定模型阶数P的方法进行了总结和分析,力求进一步提高中长期......
FPSO船体姿态运动（纵摇和横摇）会对FPSO与穿梭油轮的靠泊、FPSO上直升机的起降、海上的补给等作业可能造成严重的影响。如能实现在一......
在分析数据建模的数据质量时,提出了一种基于AR(p)模型的数据处理方法.该方法能处理不同的误差干扰,进行有效的数据预测,防止数据......
在舰空导弹武器系统的实战中,能够实时预报舰船的运动状态非常必要.给出了利用多维AR(p)模型对舰船运动参数进行预报及修正的方法.......
变形监测数据由于受多种因素的影响,观测值的精度会有所不同,观测值中也会出现异常值。选择观测值残差平方的倒数作为观测值的权矩......
在搜集西江控制站梧州水文站枯水期来水量资料系列的基础上，运用周期波叠加法结合AR（p）模型对该站枯水期来水量进行长期预测，预测结果......
对时间序列AR（p））模型的参数估计YULE-WALKER法、最小二乘法、最大似然法三种估计方法进行分析和比较，从模型推导出最小二乘估计、最大......
本文提出一种对铜锍品位进行预测的新方法,以采集的现场数据为基础,采用系统辨识动态地建立了AR(p)模型与三次指数平滑模型.AR(p)......
在数据缺失条件下,探讨贝叶斯推断法在AR（p）模型参数不确定性研究中的应用。根据Bayesian理论与Markov chain Monte Carlo（简称MCMC）法......
监测序列经小波分解后,得到低频分量和高频分量。对低频分量采用自回归AR(P)模型预测,对高频分量采用支持向量回归机SVR模型预测,......
针对单一模型在大坝效应量监测数据序列拟合和预测方面存在的不足,采用Verhulst模型拟合监测数据序列中的趋势性成分,采用周期外延......
基于自回归模型参数变点的在线监测问题,为缩短监视变点的平均运行长度,引进窗宽参数调整监测起始时刻,提高检验势.用最小二乘法构......
在光测设备实时数据处理过程中,往往容易碰到由于数学模型建立不准确或滤波参数取值不合适,导致数据滤波预测效果不理想的情况。为......
通过实证数据仿真分析来说明运用Win BUGS软件建模的分析过程。结果表明,以MCMC为基础的Win BUGS软件简化了贝叶斯AR(p)模型的实际......
本文选取2000-2015年陕西省人口与住房销售数据,运用相关性分析确定人口结构对住房需求结构影响的关键因素,建立AR(p)模型研究人口......
从分析水文序列自身演变规律的角度出发，分别引入灰色系统理论、频谱分析法和自回归模型来分离趋势项、周期项和随机项，建立了GSAAR......
高填方路基存在施工期稳定控制和工后沉降控制问题。解决这两个问题的关键在于及时准确地预测出高填方路基的沉降量。通过对路基沉......
证券市场变幻莫测,作者试图找出证券投资风险这一时变波动序列的运行规律,从而对投资者的证券投资做出有效的指导。本文着重从定量......
介绍了时间序列多维AR(p)模型和指数平滑模型的理论和方法,将这两种模型结合起来构成新的组合预测模型,并用于预测测井曲线.应用实......
针对海上编队防空目标威胁评估过程中样本数据量较少且易缺失、已有评估方法过多依赖专家经验以及难以进行时间序列上动态评估的问......
基于多尺度分析理论,运用Mallat算法和Daubechies小波,把时间序列分解为比原始序列更单一的细节和概貌部分,并利用AR(P)模型能反映......
