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RBF-AR模型在非线性时间序列预测中的应用
RBF网络 RBF-AR模型 时间序列预测
2010/9/2
研究了RBF-AR模型在非线性时间序列中的建模和预测问题,并把它与其它一些新近提出的模型或方法加以了比较.一种结构化非线性参数优化方法用来辨识此模型.数值实验和比较研究表明采用结构化非线性参数优化方法的RBF-AR模型在预测精度上要大大优于其它一些模型或方法.
提出基于二进正交小波变换和残差GM(1,1)-AR方法的非平稳时间序列预测方案.首先利用Mallat算法对非平稳时间序列进行分解和重构,分离出非平稳时间序列中的低频信息和高频信息;然后对高频信息构建自回归模型,对低频信息则用灰色残差模型进行拟合;最后将各模型的预测结果进行叠加,从而得到原始序列的预测值.该方法不仅能充分拟合低频信息,而且可避免对高频信息的过拟合.实验结果表明,这种方法比传统的非平稳...
AR 建模预测可信度的非线性判据
AR (q) 建模 非线性 重构 关联维度
2009/9/28
经济系统中包含着复杂的非线性结构。本文应用Grassberger2p rocaccia 方法, 通过时间序列的
相空间重构和关联积分的计算, 检测时间序列中的非线性结构, 给出经济系统中A R (q) 建模预测可信
度的另一种非线性判据。
DIVERGENCE RATE OF STATE OF AR SYSTEMS WITH UNSTABLE UNIT ROOTS
Unstability AR system martingale diffe
2007/8/7
The order of weighted sum of noise sequence for stochasticsystem is estimated by using limit theory in probability. Then thedivergence rates of state of unstable AR system driven by noise ofmartingale...
正态AR(1)模型参数极大似然估计的精确解
时间序列 正态ＡＲ（１）模型 极大似然估
2007/8/7
本文对正态ＡＲ（１）模型，当Ｒ０已知，且时，证明了极大似然估计存在，但不唯一，这与Ｒ０，Ｒ１两个参数整体求极大似然估计的结果有本质上的不同，同时还研究了极大似然估计（）的数学特性与解析表达式．
AR(1)-MA(0)模型的参数矩估计及其优良性质
双重时序模型 矩估计 强相合性 渐近正态
2007/8/7
本文对双重时序模型ＡＲ（１）－ＭＡ（０）的参数Θ＝（α，δ２，σ２）Ｔ提出了一种矩估计并证明了以下３条性质：当ｎ→∞时，及...
关于双重时序AR-MA模型的相关结构及与ARMA模型的比较
双重时间序列 ＡＲ－ＭＡ模型 相关结构
2007/8/7
本文在文［４］的基础上讨论了双重时序ＡＲ（１）－ＭＡ（ｑ）模型的相关结构，在不假定白噪声序列为正态的情况下，证明了安鸿志［２］关于模型的相关结构的猜想是正确的，具体地构造了ＡＲ（１）－ＭＡ（３）模型的相关结构，并与ＡＲＭＡ模型进行了初步的比较，给出了一些抛砖引玉的讨论．
This paper provides the theoretical fundamentals of L_1 deconvolution for the stationary time series{ y_n}which satisfies a non-minimum phase AR(p) model. An algorithm of the L_1 deconvolution and its...
AR(1)序列的样本均值分布的随机加权逼近
2007/8/7
随机加权方法是郑忠国近期提出的逼近统计量分布的新方法.目前,已有许多文章讨论了此方法对一些统计量分布的逼近问题.但这些结果仅限于对独立随机样本的研究.本文将此方法应用于相依随机序列——AR(1)序列的样本均值,并得到了和独立情形同样好的结果.
