A DISTANCE MEASURE FOR CLASSIFYING ARIMA MODELS

Abstract. In a number of practical problems where clustering or choosing from a set of dynamic structures is needed, the introduction of a distance between the data is an early step in the application of multivariate statistical methods. In this paper a parametric approach is proposed in order to introduce a well-defined metric on the class of autoregressive integrated moving-average (ARIMA) invertible models as the Euclidean distance between their autoregressive expansions. Two case studies for clustering economic time series and for assessing the consistency of seasonal adjustment procedures are discussed. Finally, some related proposals are surveyed and some suggestions for further research are made.     

基于复化梯形公式的GM(1,1) 模型背景值的优化

背景值是影响灰色理论建模精度的重要因素之一。根据灰色系统理论建模机理以及数据累加生成具有非齐次灰指数规律,构建动态序列模型;基于积分几何意义的视角,利用函数逼近的思想,结合复化梯形公式,提出一种新的GM(1,1)模型背景值优化方法。算例结果表明,利用优化的背景值计算公式所建立的GM(1,1)模型在预测精度上有显著的提高。     

动态贝叶斯最小二乘支持向量机

为了对涡扇发动机的运行参数变化进行实时高精度预测,提出一种基于动态贝叶斯最小二乘支持向量机(LS-SVM)的时间序列预测算法。该算法将贝叶斯证据框架理论用于推断LS-SVM的初始模型参数;然后,利用样本增减迭代学习算法实现LS-SVM的参数动态调整。对某型涡扇发动机的摩擦力矩时间序列进行动态预测,并与动态LS-SVM模型的预测结果进行比较。结果显示,动态贝叶斯LS-SVM具有较好的预测精度。     

THE ESTIMATION AND PREDICTION OF SUBSET BILINEAR TIME SERIES MODELS WITH APPLICATIONS

Abstract. In this paper we define subset bilinear time series models, and then describe an algorithm for the estimation of these models. It is also pointed out that for this class of non-linear time series models, it is possible to obtain optimal several step predictors. The estimation technique of these models is illustrated with respect to three time series, and the optimal several steps ahead forecasts of these time series models are calculated. A comparison of these forecasts is made with the forecasts obtained by the best linear autoregressive and threshold autoregressive models. The residuals obtained from the models are tested for independence and Gaussianity using higher order moments.     

王集磷矿石不加温浮选试验

王集磷矿石采用GD系列捕收剂，在不加温的情况下可以获得与加温到55～60℃时相近的浮选指标。其经济效益和节能十分可观。     

时间序列数据挖掘中特征表示与相似性度量研究综述

分别分析了时间序列特征表示和相似性度量在数据挖掘中的作用和意义,对目前已有的主要方法进行了综述,分析各自存在的优缺点;同时,探讨了将来值得关注的问题,为进一步研究时间序列数据的特征表示和相似性度量提供了方向。     

Lanaset染料染色性能的研究

实验结果证明了硫酸铵替代Albegal SET的可能性，其染色牢度和匀染性都达到了Lanaset染色体系要求的标准,并具有更高的上染率。与中性染料相比，条染复精梳制成率提高3.6％．纺纱制成率提高4.0％。     

回归神经网络预测模型归一化方法分析

该文运用几种常见数据归一化方法分别对自回归神经网络动态预测模型的预测性能进行分析,结果说明不同数据归一化处理对模型的性能影响非常明显,运用最大运算法进行归一化处理要优于其它几种常见归一化方法。     

极限理论在数学分析中的地位与作用及求极限的方法

极限的思想是近代数学的一种重要思想,数学分析就是以极限概念为基础、极限理论(包括级数)为主要工具来研究函数的一门学科。所谓极限的思想,是指用极限概念分析问题和解决问题的一种数学思想。用极限思想解决问题的一般步骤可概括为:对于被考察的未知量,先设法构思一个与它有关的变量,确认这变量通过无限过程的结果就是所求的未知量;最后用极限计算来得到这结果。     

凝析气藏生产气油比混沌时间序列预测方法

混沌时间序列预测方法在油气田勘探开发过程中发挥着重要的作用。地下储层通常具有较强的非均质性,流体的流动也受到多种未知因素的影响,这也与各种混沌现象极为相似。根据相空间重构理论,应用遗传算法求取最小嵌入维数m及时间延迟τ,构建了混沌时间序列模型,并对牙哈凝析气藏两口井的生产气油比进行了模拟及预测,拟合误差小于6%。研究结果表明,该预测模型有较高的精度。