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自回归模型估计理论及其在变形监测数据处理中的应用

摘要第1-8页
Abstract第8-13页
第一章 绪论第13-21页
   ·本文的研究背景及意义第13-16页
   ·时间序列研究现状第16-19页
   ·本文的研究内容和结构安排第19-20页
   ·本章小结第20-21页
第二章 一维平稳自回归模型估计理论第21-51页
   ·平稳时间序列模型第21-22页
   ·数据的检验和预处理第22-25页
     ·数据的检验第22-24页
     ·数据的预处理第24-25页
   ·模型的初步识别第25-28页
   ·模型的定阶第28-32页
     ·自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)定阶法第28-29页
     ·F检验定阶法第29-30页
     ·Akaike信息准则定阶法第30-32页
   ·模型的参数估计第32-39页
     ·矩估计法第33页
     ·最小二乘估计法第33-34页
     ·岭估计法第34-36页
     ·总体最小二乘法第36-39页
   ·模型的适用性检验第39-41页
   ·模型的预测第41-45页
     ·最小均方误差预测第41-42页
     ·数学期望预测法第42-44页
     ·适时修正预测第44页
     ·指数加权平滑预测第44-45页
   ·应用实例第45-49页
     ·最小二乘估计法(LS)解算第46-48页
     ·总体最小二乘法(TLS)解算第48-49页
     ·结果分析第49页
   ·本章小结第49-51页
第三章 多维AR(p)模型的建模与预报第51-79页
   ·多维时间序列第51-56页
     ·平稳多维时间序列及其统计特性第51-53页
     ·多维AR(p)模型第53-54页
     ·多维AR(p)模型的平稳性条件第54-56页
   ·多维AR(p)模型的参数估计第56-66页
     ·多维AR(p)模型参数的最小二乘估计及其改进第56-59页
     ·多维AR(p)模型参数的Yule-Walker估计第59-60页
     ·多维AR(p)模型参数的Levinson算法估计第60-63页
     ·多维AR(p)模型参数估计的卡尔曼滤波算法第63-66页
   ·多维AR(p)模型的定阶第66-69页
     ·最小最终预报误差准则(FPE准则)第66-67页
     ·多维AR(p)模型的F检验定阶法第67-68页
     ·多维AR(p)模型的快速F检验定阶法第68-69页
   ·多维AR(p)模型的预测第69-71页
     ·多维AR(p)模型的最小方差预测第69-70页
     ·多维AR(p)模型预测的精度分析第70-71页
   ·应用实例第71-78页
   ·本章小结第78-79页
第四章 模糊AR(p)模型的建模与预报第79-92页
   ·模糊时间序列第79-82页
     ·模糊理论相关知识第79-80页
     ·模糊时间序列第80-81页
     ·模糊AR(p)模型第81-82页
   ·模糊AR(p)模型的参数估计第82-84页
     ·线性规划法第82-83页
     ·模糊最小二乘估计法第83-84页
   ·模糊AR(p)模型的定阶第84-87页
     ·模糊AR(p)模型的F检验定阶法第84-86页
     ·模糊AR(p)模型的快速F检验定阶法第86-87页
   ·模糊AR(p)模型的预测第87-88页
   ·应用实例第88-91页
     ·模糊AR(p)模型建模与预测应用第88-90页
     ·结果分析第90-91页
   ·本章小结第91-92页
第五章 AR(p)模型在变形监测数据处理中的应用第92-107页
   ·链子崖危岩体概况第92-93页
   ·一维AR模型应用实例分析第93-95页
     ·最小二乘法解算第93-94页
     ·总体最小二乘法解算第94-95页
   ·模糊AR模型应用实例分析第95-96页
   ·多维AR模型应用实例分析第96-102页
   ·结果分析第102-105页
   ·本章小结第105-107页
第六章 总结与展望第107-110页
   ·论文的主要工作和研究成果第107-108页
   ·结论与建议第108-110页
参考文献第110-119页
攻读博士学位期间发表论文及参加科研情况第119-120页
致谢第120页

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