非线性时间序列相关论文
由于对网页数据的爬取存在一定的完整性问题，导致爬取质量和效率较低，为此提出基于Python爬虫技术的网页数据抓取方法。首先，以网页数......
实际生活中,我们通常会遇到整数值时间序列,如购物商场的售出商品数量、每月保险理赔的次数、股票市场每日的交易次数等.由此整数......
报道了自组织反馈光纤环形激光器中施加相位调制后产生的强度混沌现象。对自组织反馈光纤环形激光器进行稍大于阈值的泵浦,通过压......
本文研究内容包括系统逼近，分析金融时间序列的非线性特征并进行预测。为了提高系统逼近性能，重点研究核学习机器算法，提出了改进......
非线性时间序列预测是近年发展起来的一个备受关注的研究领域，无论在数学、物理学、生命科学、信息科学，还是在经济学、地球科学、天......
非线性时间序列广泛存在于工程问题及科学研究中，准确的预测结果可以为科学决策提供理论及实际支持。近年来，递归神经网络成为时间序......
随着大量的桥梁、大坝等重要基础设施以及高层、超高层等大型建筑结构的兴建,其服役期间的安全也成为土木工程施工人员和科研人员......
复杂网络经过多年研究逐渐发展成熟,形成完整的理论体系,并且与众多领域相结合得到广泛应用。随着多种非线性时间序列到复杂网络转......
近几十年来,我国的建筑结构和基础设施建设发展迅速,各种新建筑物拔地而起,但老旧建筑物在随着使用年限的推移,其性能却不断在下降......
该文主要研究了非线性经济系统时序的分形混沌特性,及分形混沌理论在非线性经济系统时序分析中的应用,为对非线性经济系统进行科学......
二十世纪以来,随着工业生产和科学技术的发展,机械设备的可靠性、可用性、可维修性与安全性的问题日益突出,从而促进了人们对机械......
时间序列作为一种典型的数据类别,已广泛存在于各种实际应用场景中。当前,对时间序列的研究分析已得到了广泛的关注。其中,变化点......
随着信息技术和网络通信的发展，信息安全成为一个信息时代的新课题日益被人们所关注，每个人所特有的声纹，可以作为鉴别身份的一种重要......
电力负荷预测对电力系统的经济、安全运行有着重要的意义。随着电力行业逐渐走向市场，人们对负荷预测的精度越来越关注。负荷预测领......
强震地面运动特性一直是工程地震学和地震工程学研究的重要课题。目前,地震工程界采用两个迄今并未得到证明的假定,即:各态遍历性......
本文通过时间延迟方法重构各站点降水动力空间,利用非线性分析方法-动力学自相关因子指数Q分析我国夏季风区旱涝的区域气候特征,得......
该文研究了混沌学习算法神经网络的预测性能和基于混沌吸引子的相空间预测模型.在我们组以前的工作中,将一非线性反馈项加入到BP网......
该论文主要研究改进的径向基函数神经网络在非线性金融时间序列中的应用,以及支持向量机在非线性时间序列中的应用.主要内容是对金......
该文也是试图用非线性动力学方法对清江滑坡监测数据进行分析.首先根据很少的监测数据反演出滑坡体的非线性动力学模型,然后采用数......
80年代以来，有关非线性时间序列模型的研究，由于它所具有广泛的实际应用背景，受到普遍重视，目前已成为时间序列分析理论发展的一个重要......
条件变异系数经常被用于理解统计数据的局部变异程度．本文的目的是在包括非线性时间序列模型作为特殊情形的一般设置中，提出了估计条......
当今,温度变化是气候学研究的主要课题之一,以概率统计学作为理论基础来建立随机数据序列,并对其建立数学模型,即由时间序列来辨识......
非线性时间序列广泛存在于经济学领域.自回归条件异方差(ARCH)模型是非线性时间序列的一种典型的代表,它能很好的描述经济数据中的......
二十一世纪科学的发展有一个共同的主题—复杂性探索。混沌理论和复杂网络理论是刻画复杂性的两个主要工具。本文我们主要基于复杂......
针对转子系统中出现的非线性信号 ,提出了一种基于吸引子的自适应预测方法。实验结果表明 ,和其他预测方法相比 ,该方法具有更高的......
多变量非线性时间序列的模式分类是在工业过程领域广泛存在的问题,结合流形学习和支持向量分类机的特点,提出了解决该类问题的一个......
是歌曲中最让人印象深刻的片段,通常是重复度最高的副歌的一部分.提出一种新的歌曲摘要提取算法.该算法首先在特征提取阶段引入状......
介绍将小波神经网络理论应用于非线性时间序列的拟合与预报，主要应用于太阳黑子，洛川数据等进行拟合、预报，并将拟合、预报的结果分别......
探讨了基于相空间重构的局部线性映射算法在非线性时间序列降噪技术中的应用,并给出了算法中主要参数的选取方法.实验结果表明,该......
时间序列数据的聚类是对面板数据或多维时间序列根据序列相似度进行分组.聚在同一组的时间序列具有相近的模型参数,尤其是当序列较......
有效语音信号的提取在说话人识别中起着重要的作用,是声纹识别的主要研究内容之一。由于语音信号的非平稳性和不可预知因素的影响,......
根据引滦入津工程黎河段前毛庄断面水质监测数据,采用BP神经网络与非线性时间序列相结合的方法,建立BP网络非线性时间序列水质模型......
替代数据检验法是检验时间序列中是否存在确定性非线性成分的重要统计方法.通过研究差分和数据平滑运算对替代数据检验方法的影响,......
分析了混沌时间序列相空间重构中常用的C-C方法所存在的四点不足,提出了改进的C-C-2方法.该方法改进了时间序列关联积分的计算方法......
以实测日径流资料为基础 ,首先判断时间序列的非线性性 ,而后利用神经网络理论非线性方法对实测的日径流非线性时间序列进行分析研......
提出了一种基于相重构和主流形识别的非线性时间序列降噪方法.带噪的时间序列在高维的相空间中其本质特征隐含在一个低维的主流形......
目的应用非线性时间序列分析方法,研究健康老年与青年志愿者的步行稳定性,为更全面评估人体的动态平衡、预测跌倒风险提供重要依据......
综述了水文随机模拟的发展现状,分析了现有各种随机模拟模型的研究情况,对不同的水文随机模型进行了详细的阐述,并对其优缺点进行......
我第一次听到华罗庚的名字大约是在9岁那年。有一天,小学老师陈烒照先生向我们介绍了一位大数学家,告诉我们这位大数学家因为家穷......
建立了多维非线性时间序列投影寻踪学习网络结构及算法，证明了投影寻踪学习网络可以以任意精度逼近多维非线性时间序列，解决了基于投......
根据动态神经网络具有通过学习能以任意精度逼近非线性函数的特性,建立了用于船舶运动极短期预报的对角回归网络(DRNN)模型及算法,......
综合局部投影算法及小波变换两者的优点,提出了基于局部投影和小波降噪的弱冲击信号的提取方法.实验结果表明,局部投影算法可以将......
将未知非线性系统的输出作为时间序列并进行空间重构,针对得到的离散线性时变系统,提出了基于未知输入观测器的预测新方法.以实时......
许多关于心脏运动的研究表明,心脏运动中的确存在着混沌现象。以非线性时间序列最大Lyapunov指数的计算为主线,分别使用相空间重构......
替代数据方法是由零假设和检验统计量两部分组成.其中检验统计量是度量时间序列某些特性的数字量,它可以检验零假设在置信度范围内......
