非線性自回歸時序模型分析及工程應(yīng)用

內(nèi)容概要

　　《非線性自回歸時序模型分析》首先回顧了國內(nèi)外非線性時序模型分析及其工程應(yīng)用的基本理論和發(fā)展狀況，然后根據(jù)函數(shù)逼近理論中的Weierstrass定理，對GNAR模型結(jié)構(gòu)進行了推導(dǎo)，探討了模型定階和參數(shù)估計的理論和算法，最后將研究成果應(yīng)用于時間序列數(shù)據(jù)的預(yù)測預(yù)報、圖像處理、系統(tǒng)狀態(tài)辨識和故障診斷等領(lǐng)域，獲得了較為理想的結(jié)果。但是，非線性時間序列的分析和處理比平穩(wěn)序列復(fù)雜得多，在模型選擇、參數(shù)估計和模型適用性檢驗等方面尚無統(tǒng)一、規(guī)范的方法和評價指標；在高維數(shù)據(jù)空間，非線性時間序列的量化分布關(guān)系正是我們著力探討的問題。因此，GNAR模型仍存在大量的問題有待探討研究，只有從理論上明確了GNAR模型的意義，才能使其在工程中得到更為廣泛和有效的應(yīng)用。

書籍目錄

1　時間序列分析基礎(chǔ)1．1 時間序列1．2 時間序列分析1．3 線性時序模型1．3．1 ARMA（n，m）模型1．3．2 AR（n）模型和MA（m）模型1．4 非線性時序模型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 隨機過程的數(shù)字特征1．5．1 均值和方差函數(shù)1．5．2 矩函數(shù)1．5．3 自協(xié)方差函數(shù)和自相關(guān)函數(shù)1．5．4 高階自相關(guān)函數(shù)2　非線性自回歸時序模型2．1 GNAR模型的結(jié)構(gòu)原理2．2 GNAR模型線性項參數(shù)的穩(wěn)健性2．3 GNAR模型與線性時序模型的關(guān)系2．3．1 GNAR模型與ARMA（2，1）模型的關(guān)系2．3．2 GNAR模型與具有直線趨勢的ARMA（2，1）模型的關(guān)系2．3．3 GNAR模型與AR（3）模型的關(guān)系2．3．4 GNAR模型與具有直線趨勢的AR（3）模型的關(guān)系2．4 GNAR模型與其他非線性時序模型的關(guān)系2．4．1 GNAR模型與BL模型的關(guān)系2．4．2 CNAR模型與EXPAR模型的關(guān)系2．4．3 GNAR模型與TAR模型的關(guān)系2．4．4 數(shù)值算例2．5 GNAR模型和混沌2．5．1 混沌的概念2．5．2 時間序列和混沌2．5．3 GNAR模型對混沌的跟蹤2．6結(jié)論3　非線性自回歸時序模型的定階和參數(shù)估計3．1 GNAR模型的定階3．1．1 定階原則3．1．2 仿真算例3．1．3 實驗定階方法3．1．4 實例分析3．2 非線性時間序列模型的參數(shù)估計3．3 GNAR模型的參數(shù)估計4　非線性自回歸時序模型的預(yù)報4．1 時間序列的預(yù)報4．1．1 預(yù)報的意義和原理4．1．2 ARMA（n，m）模型的預(yù)報方程4．1．3 AR（n）模型的預(yù)報方程4．2 組合模型的預(yù)報4．2．1 具有趨勢性的非平穩(wěn)時間序列4．2．2 組合模型的一般表達式4．2．3 應(yīng)用實例4．3 GNAR模型的預(yù)測預(yù)報4．3．1 GNAR模型的預(yù)報方程4．3．2 GNAR模型與組合模型的對比實驗4．3．3 經(jīng)典時序數(shù)據(jù)的預(yù)測實驗4．3．4 現(xiàn)代時序數(shù)據(jù)的預(yù)測實驗5　非線性自回歸時序模型在機器視覺領(lǐng)域的應(yīng)用5．1 基于機器視覺的尺寸測量5．2 基于GNAR模型的直線邊緣畸變校正5．2．1 圖像畸變5．2．2 畸變校正原理5．2．3 直線邊緣畸變校正實驗5．3 工程應(yīng)用5．4 結(jié)j論6　非線性自回歸時序模型在系統(tǒng)辨識和故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用6．1 基于GNAR模型的狀態(tài)辨識和故障診斷理論6．1．1 基本概念6．1．2 方法和步驟6．1．3 特征量的生成6．1．4 判別函數(shù)6．2 車床工作狀態(tài)分類6．3 軌道車輛轉(zhuǎn)向架運行狀態(tài)辨識6．3．1 轉(zhuǎn)向架運行狀態(tài)辨識的目的和意義6．3．2 軌道車輛動力學(xué)模型和參數(shù)6．3．3 轉(zhuǎn)向架運行狀態(tài)辨識6．4 高速離心空氣壓縮機故障識別6．5 結(jié)論參考文獻

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