土石坝安全监测数据的模型研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 一、绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 大坝安全概述 | 第9页 |
| 1.2 大坝安全监测 | 第9-10页 |
| 1.3 监测数据模型分析的发展 | 第10-12页 |
| 1.3.1 监测数据模型分析的意义和内容 | 第10-11页 |
| 1.3.2 监测数据模型分析发展概述 | 第11-12页 |
| 1.4 监测数据模型分析方法概述 | 第12-15页 |
| 1.5 本文研究内容 | 第15-17页 |
| 二、主成分分析 | 第17-26页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 基本概念 | 第17-18页 |
| 2.3 基本原理 | 第18-19页 |
| 2.4 基本算法和步骤 | 第19页 |
| 2.5 实例分析 | 第19-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 三、时间序列的ARIMA模型分析 | 第26-39页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 时间序列的基本概念 | 第26-28页 |
| 3.2.1 时间序列的数字特征 | 第26-27页 |
| 3.2.2 时间序列的平稳性 | 第27-28页 |
| 3.3 时间序列的ARMA模型体系 | 第28-30页 |
| 3.4 时间序列的ARIMA模型 | 第30-31页 |
| 3.5 建模步骤 | 第31-34页 |
| 3.5.1 平稳性判断 | 第31页 |
| 3.5.2 模型识别 | 第31-33页 |
| 3.5.3 模型定阶 | 第33页 |
| 3.5.4 参数估计 | 第33页 |
| 3.5.5 模型检验 | 第33-34页 |
| 3.6 实例分析 | 第34-38页 |
| 3.7 本章小结 | 第38-39页 |
| 四、时间序列的协整分析 | 第39-49页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 单位根检验 | 第39-41页 |
| 4.2.1 DF检验 | 第39-40页 |
| 4.2.2 ADF检验 | 第40-41页 |
| 4.3 协整理论 | 第41-44页 |
| 4.3.1 单整 | 第41页 |
| 4.3.2 伪回归问题 | 第41-42页 |
| 4.3.3 协整的含义 | 第42页 |
| 4.3.4 协整检验 | 第42-44页 |
| 4.4 向量误差修正模型 | 第44-45页 |
| 4.5 实例分析 | 第45-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 五、结论与展望 | 第49-50页 |
| 5.1 结论 | 第49页 |
| 5.2 展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 作者简介 | 第54页 |
