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含时变矩阵的状态空间模型估计与预测

第一章 引言第1-12页
   ·研究意义第9页
   ·国内外研究现状第9-10页
   ·本文研究综述第10-12页
第二章 线性高斯状态空间模型及其Kalman滤子和平滑第12-27页
   ·线性高斯状态空间模型第12-16页
     ·模型及假设第12页
     ·常见模型的状态空间结构第12-16页
   ·Kalman滤子及平滑第16-20页
     ·Kalman滤子及滤子方程第16-18页
     ·平滑第18-20页
   ·精确初始化Kalman滤子及平滑第20-23页
     ·初始假设及扩散第20-21页
     ·精确初始化Kalman滤子及平滑第21-22页
     ·精确初始化Kalman滤子的迭代规律第22-23页
   ·扩大的Kalman滤子及平滑第23-27页
     ·初始状态假设第23页
     ·初始扩散的两种处理及相应扩大的Kalman滤子第23-25页
     ·扩大的Kalman滤子迭代的中断与补救第25-26页
     ·扩大的Kalman平滑第26-27页
第三章 含时变矩阵的线性高斯状态空间模型估计及预测第27-44页
   ·含时变矩阵的线性高斯状态空间模型及其Kalman滤子和平滑第27页
     ·模型及其假设第27页
     ·Kalman滤子和平滑第27页
   ·含时变矩阵的线性高斯状态空间模型估计及检验第27-35页
     ·模型识别的概念第28页
     ·基于Kalman滤子表示的极大似然函数第28-31页
     ·极大似然估计与EM算法第31-33页
     ·基于Kalman滤子及平滑的模型诊断第33-35页
   ·初始扩散情形下含外生解释变量系数随时间变化回归模型的估计与预测第35-44页
     ·基于精确初始化Kalman滤子的估计与预测第35-40页
     ·基于扩大的Kalman滤子的模型估计与预测第40-44页
第四章 非高斯、非线性状态空间模型及其估计与预测第44-61页
   ·非高斯、非线性状态空间模型第44-45页
   ·含时变矩阵的非高斯模型的线性化及基于线性化模型的估计与预测第45-49页
   ·非线性状态空间模型的线性化及基于线性化模型的估计与预测第49-52页
   ·基于重要抽样的非高斯、非线性模型估计与预测的经典推断第52-58页
     ·条件均值表示及其估计量的计算第52-54页
     ·对偶变量的选取与初始扩散的处理第54-55页
     ·参数估计与预测第55-58页
   ·基于重要抽样的非高斯、非线性状态空间模型估计与预测的Bayes推断第58-61页
     ·基于后验分析的条件均值表示及其估计量的计算第58-61页
第五章 SVM模型的估计与预测第61-64页
   ·SVM模型及其实用背景第61页
   ·SVM模型的线性化及其估计与预测第61-64页
研究趋势第64-65页
参考文献第65-67页
致谢第67页

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