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<正> 时间序列非线性门限模型,是1977年由英国曼彻斯特大学理工学院数学系汤家豪博士首次提出来的.这一模型的基本思想是利用逐段线性化手段来处理非线性系统.由于门限的控制作用,保证了递推的稳定性,并对于非线性随机系统引入了极限环概念.更有实用价值的是,门限模型可以有效地描述非线性振动现象,可以解释自然界各种类型的稳定循环,且能反映出类似跳共振的突变.本文着重介绍门限模型的形式、建立模型的方法和应用实例.对于有关的理论,读者如有兴趣,可以参阅文献[2]. 相似文献
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第二讲 数字时间序列初析(Ⅱ) 3.数字时间序列的结构初析 数字时间序列的结构分析有助于了解序列在不同时刻之间的相依关系与内部结构。包括相关性分析、平稳性分析、线性性分析、周期性分析等内容。通过这些分析,可判断序列是动态还是静态,是平稳还是有趋势或周期,也可判别序列是否线性是否正态,以便针对数据结构特点,选用合适办法,对数据作进一步的加工处理。 3.1相关性分析 相关分析主要用来确定数字时间序列x1,x2,…,xN自身内在线性相关程度,并给出相应的定量测度。由于线性相关简单、直观,估计方法和统计检验都得到了充分发展,因而应… 相似文献
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本文介绍了门限自回归模型及调控模拟分析在建立北京市工业经济宏观监测预警系统中的成功应用，并对用Ｋ－Ｌ信息量判别指标分类的局限性进行了分析讨论，最后对宏观经济周期规律进行了频谱分析。 相似文献
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组合预测思想在证卷投资等决策问题中的应用──（非线性复杂系统的综合技术Ⅳ）项静恬（中科院应用教学研究所）１．５组合预测思想在证券投资等决策问题中的应用组合预测的最优加权组合思想完全适用于决策论中最优混合策略的制定，本节以组合证卷投资的风险决策为例进行... 相似文献
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§1.2营业日(日历)调整 在月份的经济序列中,序列值的变化常常在一定程度上与特定月份中的工作日与非工作日的变化有关.这种现象最早出现在商业,称之为营业日变化,为了更一般地使用这一概念,我们称之为日历性变化. 日历性变化反映了数据在不同月份中的变化,但它与季节性变化的区别在于,后者与月份中工作日的天数变化无关.为了使季节调整更加精确,有必要对序列进行日历性分析和日历调整。分离出的序列中的日历因子用D表示. 假定序列包含有日历因子D,即O= CSID或O=C+S+I+D.为了计算日历因子,必需首先估计出C和S,然后用线性回归方法从ID… 相似文献
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模型综合的最优加权法（非线性复杂系统的综合技术Ⅱ）项静恬（中科院应用数学研究所）１．３最优加权法１．１中已经提到，最优加权法的基本原理就是依据某种最优准则构造目标函数Ｑ，在给定的约束条件（记作Ｓ·ｔ·）下极小化Ｑ以求得组合预测的加权系数，本节将讨论最... 相似文献
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2-2.正态分布重要性质 正态分布有许多独有的重要性质,仅介绍常用到的几个 Ⅰ.独立性和相关性等价 如果一个正态分布向量的各分量之间不相关,即cov(x(i),x(j))=0,i≠j,i,j= 1,2,…,s, var x(i)=σi2,这时协方差阵R=(), x的概率密度可写成量x(i)的边缘概率密度,此式表明,对于正态随机向量,其各分量两两相互独立的充分必要条件是它们两两不相关.同样可以证明,两个有联合正态密度的随机向量相互独立的充分必要条件是它们不相关。 Ⅱ.正态分布的条件密度保持正态性不变 我们先对二维正态分布情形证明这个性质的正确性 设(x(1),x(2))服从二维正… 相似文献
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