数据建模及预报

数据建模及预报
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作者: ,
2003-01
版次: 1
ISBN: 9787810079082
定价: 13.00
装帧: 平装
开本: 其他
纸张: 胶版纸
页数: 161页
字数: 260千字
  • 《数据建模及预报》介绍了数据的分类与描述,讲述了自回归滑动平均模型的特性、建模与预报,并结合应用对陀螺漂移控制和GPS/SINS组合导航系统的数据处理进行了较详细的描述,对基于神经网络的信号处理和小波分析基本原理作了介绍。 第1章数据的分类和描述
    1.1确定性数据的分类
    1.2随机数据的分类
    1.3随机数据的基本特性
    1.4随机数据的联合特性

    第2章自回归滑动平均(ARMA)模型
    2.1线性回归模型
    2.2一阶自回归模型
    2.3自回归滑动平均模型ARMA(2,1)
    2.4ARMA(n,n-1)模型和建模方案(策略)

    第3章ARMA模型的特性
    3.1格林函数和稳定性
    3.2逆函数和可逆性
    3.3自协方差函数
    3.4偏自相关函数和自频谱

    第4章建模
    4.1建模的系统方法
    4.2关于自回归部分的阶数增量问题
    4.3估计
    4.4模型的适用性的检验
    4.5建模步骤及举例

    第5章预报
    5.1预报可以看作为正交投影
    5.2以条件期望作预报
    5.3预报的校正
    5.4指数平滑

    第6章随机漂移的控制
    6.1问题的提出
    6.2顺馈控制系统设计
    6.3反馈控制系统设计
    6.4顺馈一反馈联合控制系统

    第7章GPS/SINS组合导航系统中的数据处理
    7.1概述
    7.2GPS全球定位系统
    7.3GPS误差信号的分析与建模
    7.4捷联式惯性导航系统原理及误差分析
    7.5GPS/SINS组合导航数据处理

    第8章基于神经网络的信号检测与估计
    8.1大脑神经元
    8.2大脑的人工神经网络模型
    8.3基本神经网络模型
    8.4神经网络信号检测
    8.5神经网络滤波
    8.6神经网络谱估计

    第9章小波分析基本原理
    9.1引言
    9.2小波变换
    9.3数字信号的二进小波变换
    附录
    参考文献
  • 内容简介:
    《数据建模及预报》介绍了数据的分类与描述,讲述了自回归滑动平均模型的特性、建模与预报,并结合应用对陀螺漂移控制和GPS/SINS组合导航系统的数据处理进行了较详细的描述,对基于神经网络的信号处理和小波分析基本原理作了介绍。
  • 目录:
    第1章数据的分类和描述
    1.1确定性数据的分类
    1.2随机数据的分类
    1.3随机数据的基本特性
    1.4随机数据的联合特性

    第2章自回归滑动平均(ARMA)模型
    2.1线性回归模型
    2.2一阶自回归模型
    2.3自回归滑动平均模型ARMA(2,1)
    2.4ARMA(n,n-1)模型和建模方案(策略)

    第3章ARMA模型的特性
    3.1格林函数和稳定性
    3.2逆函数和可逆性
    3.3自协方差函数
    3.4偏自相关函数和自频谱

    第4章建模
    4.1建模的系统方法
    4.2关于自回归部分的阶数增量问题
    4.3估计
    4.4模型的适用性的检验
    4.5建模步骤及举例

    第5章预报
    5.1预报可以看作为正交投影
    5.2以条件期望作预报
    5.3预报的校正
    5.4指数平滑

    第6章随机漂移的控制
    6.1问题的提出
    6.2顺馈控制系统设计
    6.3反馈控制系统设计
    6.4顺馈一反馈联合控制系统

    第7章GPS/SINS组合导航系统中的数据处理
    7.1概述
    7.2GPS全球定位系统
    7.3GPS误差信号的分析与建模
    7.4捷联式惯性导航系统原理及误差分析
    7.5GPS/SINS组合导航数据处理

    第8章基于神经网络的信号检测与估计
    8.1大脑神经元
    8.2大脑的人工神经网络模型
    8.3基本神经网络模型
    8.4神经网络信号检测
    8.5神经网络滤波
    8.6神经网络谱估计

    第9章小波分析基本原理
    9.1引言
    9.2小波变换
    9.3数字信号的二进小波变换
    附录
    参考文献
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