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时间序列均值和方差函数的确定方法 被引量：20
1
作者 傅惠民 刘成瑞 马小兵 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2004年第2期164-169,共6页
发现并提出一个重要定理 :时间序列的方差与该序列的差分绝对值序列的趋势项具有相同的函数形式。在此基础上 ,建立一种确定该差分绝对值序列趋势项的方法 ,该方法首先采用样本周期图和多点平均对趋势项中的周期项和非周期项进行分离 ,... 发现并提出一个重要定理 :时间序列的方差与该序列的差分绝对值序列的趋势项具有相同的函数形式。在此基础上 ,建立一种确定该差分绝对值序列趋势项的方法 ,该方法首先采用样本周期图和多点平均对趋势项中的周期项和非周期项进行分离 ,分别求得其函数表达式 ,然后再综合得到整个趋势项函数 ,进而求得原时间序列的方差函数形式 ,其中待定参数可根据相关系数平稳序列理论求得。该方法也可用于确定时间序列的均值函数 (趋势项 ) 展开更多
关键词 时间序列 均值函数 方差函数 相关系数平稳序列 样本周期图
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非等间距相关系数平稳序列分析方法 被引量：7
2
作者 马小兵 傅惠民 《航空动力学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期470-476,共7页
工程实际中由于数据缺损或受测试条件所限,常常得到非等间距的时间序列。而传统的时序分析方法只适用于等间距采样的数据,目前工程上对这类问题通常采用插值等近似处理方法,这往往导致较大误差。本文提出非等间距相关系数平稳序列的概念... 工程实际中由于数据缺损或受测试条件所限,常常得到非等间距的时间序列。而传统的时序分析方法只适用于等间距采样的数据,目前工程上对这类问题通常采用插值等近似处理方法,这往往导致较大误差。本文提出非等间距相关系数平稳序列的概念,建立了非等间距相关系数平稳序列自回归模型,给出了非等间距相关系数AR(p)序列的精确极大似然估计和条件极大似然估计,能够高精度地确定非等间距序列的均值函数、方差函数和相关系数函数。 展开更多
关键词 非等间距相关系数 相关系数平稳序列 非平稳随机过程 极大似然估计 数据处理
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非等间距相关系数AR(p)序列预测方法 被引量：3
3
作者 马小兵 傅惠民 《航空动力学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期713-716,共4页
针对非等间距时间序列预测中存在误差较大的问题,本文建立了非等间距相关系数AR(p)序列预测方法,详细讨论了非等间距相关系数AR(1)序列和AR(2)序列的预测公式和误差估计。大量计算表明,本文方法与通过插值将非等间距序列变换为等间距序... 针对非等间距时间序列预测中存在误差较大的问题,本文建立了非等间距相关系数AR(p)序列预测方法,详细讨论了非等间距相关系数AR(1)序列和AR(2)序列的预测公式和误差估计。大量计算表明,本文方法与通过插值将非等间距序列变换为等间距序列进行预测的传统方法相比,具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 非等间距相关系数 误差估计 时间序列预测方法 预测精度 非平衡随机过程
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异方差回归与自回归模型 被引量：3
4
作者 傅惠民 刘成瑞 马小兵 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2004年第4期355-361,共7页
建立时间序列异方差回归和预测模型 ,将现行的误差项方差相同、均值为零的回归分析推广到误差项方差变化且均值不为零的情况 ,解决了实际中常见的异方差以及由于自变量不能充分解释因变量而引起的误差项均值不为零的问题。针对误差项相... 建立时间序列异方差回归和预测模型 ,将现行的误差项方差相同、均值为零的回归分析推广到误差项方差变化且均值不为零的情况 ,解决了实际中常见的异方差以及由于自变量不能充分解释因变量而引起的误差项均值不为零的问题。针对误差项相关且均值、方差都变化的情况 ,文中还进一步建立异方差回归—自回归模型 ,将误差项为传统平稳序列 (均值和方差为常数 )的回归—自回归模型推广到误差项为相关系数平稳序列 (均值和方差变化 )的情况 ,给出回归—CCAR(p)模型和回归—CCARMA(p ,q)模型的参数估计方法 ,提出异方差回归—自回归预测模型。该模型能充分发挥回归和自回归各自的优点 ,对时间序列进行高精度的分析和预测 ,可广泛用于自动控制、结构响应分析、故障诊断以及经济和商业预测等。 展开更多
关键词 异方差回归分析 异方差回归-自回归模型 时间序列 相关系数平稳序列 预测
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相关系数平稳序列的估计与识别 被引量：4
5
作者 刘成瑞 傅惠民 《航空动力学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第5期577-582,共6页
本文提出了通过观测序列确定不可直接测得的相关系数平稳序列模型参数的方法,详细讨论了相关系数AR(p),MA(q)和ARMA(p,q)序列状态方程的参数估计,为非平稳序列的滤波、预测和平滑提供了依据。文中还给出了观测系统参数的识别方法,与传... 本文提出了通过观测序列确定不可直接测得的相关系数平稳序列模型参数的方法,详细讨论了相关系数AR(p),MA(q)和ARMA(p,q)序列状态方程的参数估计,为非平稳序列的滤波、预测和平滑提供了依据。文中还给出了观测系统参数的识别方法,与传统方法相比,本文方法考虑了测量噪声的均值和方差随时间变化情况,具有更高的识别精度。 展开更多
关键词 相关系数平稳序列 参数估计 极大似然估计 系统辨识 噪声测量 滤波
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基于MCMC模拟的相关系数平稳序列模型及其应用 被引量：3
6
作者 李卫国 熊炳忠 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第14期3648-3651,3655,共5页
提出了基于MCMC方法来估计相关系数平稳序列模型的参数;给出基于贝叶斯分布的相关系数平稳序列模型参数的算法;在无信息先验分布下,模拟证明了用此方法估计相关系数平稳序列模型参数的优良效果。最后对实际的广西电网-月负荷数据,分别... 提出了基于MCMC方法来估计相关系数平稳序列模型的参数;给出基于贝叶斯分布的相关系数平稳序列模型参数的算法;在无信息先验分布下,模拟证明了用此方法估计相关系数平稳序列模型参数的优良效果。最后对实际的广西电网-月负荷数据,分别用基于相关系数平稳序列模型的MCMC方法和极大似然估计法以及基于经典的ARMA模型建模,结果表明采用MCMC方法得到的模型给出的预测是最好的。 展开更多
关键词 相关系数平稳序列 MCMC模拟 贝叶斯估计 Gibbs抽样算法 电网负荷
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相关系数平稳序列自适应算法 被引量：3
7
作者 刘成瑞 傅惠民 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2003年第6期661-665,共5页
相关系数平稳序列的均值和方差都随时间变化 ,是一类工程中常见的随机序列 ,传统的平稳序列只是它的一个特例。文中在已建立的相关系数平稳序列分析方法的基础上 ,进一步提出相关系数平稳序列自适应算法。该方法属于一种快速算法 ,它通... 相关系数平稳序列的均值和方差都随时间变化 ,是一类工程中常见的随机序列 ,传统的平稳序列只是它的一个特例。文中在已建立的相关系数平稳序列分析方法的基础上 ,进一步提出相关系数平稳序列自适应算法。该方法属于一种快速算法 ,它通过将非线性方程组转化为线性方程组进行求解 ,实现了对相关系数平稳序列数据的实时处理 ,对其模型参数的实时修正 ,并且具有相当高的精度。 展开更多
关键词 相关系数平稳序列 自适应算法 实时处理 信号分析 滤波 预测 随机序列
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相关系数平稳序列数据融合方法 被引量：2
8
作者 刘成瑞 傅惠民 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2004年第1期63-66,共4页
相关系数平稳序列是从非平稳序列中分离出来的一类工程实际中常见且便于研究的随机序列 ,传统的平稳序列只是它的一个特例。文中建立了多传感器对同一相关系数平稳序列进行测量时的数据融合方法 ,其中包括相关系数平稳序列的集中式融合... 相关系数平稳序列是从非平稳序列中分离出来的一类工程实际中常见且便于研究的随机序列 ,传统的平稳序列只是它的一个特例。文中建立了多传感器对同一相关系数平稳序列进行测量时的数据融合方法 ,其中包括相关系数平稳序列的集中式融合和分布式融合两种方法。大量模拟实验表明 ,通过多传感器的数据融合 。 展开更多
关键词 相关系数平稳序列 数据融合 滤波 传感器 信号处理
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基于相关系数AR模型的陀螺随机漂移分析方法
9
作者 刘成瑞 徐春 王治华 《空间控制技术与应用》 2011年第4期31-35,共5页
陀螺漂移序列的均值和方差随时间不断变化,不属于传统的相关函数平稳序列,因此采用传统的平稳序列分析方法对其处理必然导致较大的误差.通过对大量陀螺漂移数据分析发现,大多数陀螺漂移序列的相关系数并不随时间的平移而变化,是时间间... 陀螺漂移序列的均值和方差随时间不断变化,不属于传统的相关函数平稳序列,因此采用传统的平稳序列分析方法对其处理必然导致较大的误差.通过对大量陀螺漂移数据分析发现,大多数陀螺漂移序列的相关系数并不随时间的平移而变化,是时间间隔的单变量函数,因此,它们属于相关系数平稳序列.在此基础上,建立了基于相关系数AR模型的陀螺漂移分析方法.该方法首先对陀螺漂移数据是否属于相关系数平稳序列进行判别,然后采用相关系数AR模型建模并给出模型参数的估计方法,最后可根据得到的相关系数AR模型对陀螺漂移进行估计和补偿.由于相关系数平稳序列能够对陀螺漂移序列的本质特征进行描述,因此较传统方法具有更高的建模精度和补偿精度. 展开更多
关键词 陀螺漂移 相关系数平稳序列 相关系数AR模型 建模
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基于MCMC的多维相关系数平稳序列 被引量：1
10
作者 张利军 邸敬楼 赵岩 《工程地球物理学报》 2009年第6期792-797,共6页
在相关系数平稳过程的基础上,提出了基于MCMC(Markov Chain Monte Carlo)方法来估计多维相关系数平稳序列模型的参数;给出基于贝叶斯估计的多维相关系数平稳序列模型参数的算法;在无先验信息条件下,模拟验证了用此方法估计二维相关系数... 在相关系数平稳过程的基础上,提出了基于MCMC(Markov Chain Monte Carlo)方法来估计多维相关系数平稳序列模型的参数;给出基于贝叶斯估计的多维相关系数平稳序列模型参数的算法;在无先验信息条件下,模拟验证了用此方法估计二维相关系数平稳序列模型参数的有效性。 展开更多
关键词 多维相关系数平稳序列 BAYES估计 MCMC GIBBS抽样
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