基于半参数回归模型理论的钟差建模研究
| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 1 绪论 | 第12-16页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·国内外现状与动态 | 第12-13页 |
| ·本文的研究意义和主要研究内容 | 第13-16页 |
| ·本文的研究意义 | 第13-14页 |
| ·本文主要研究内容 | 第14-16页 |
| 2 半参数回归模型的补偿最小二乘估计 | 第16-32页 |
| ·半参数回归模型介绍 | 第16页 |
| ·半参数模型补偿最小二乘法估计 | 第16-18页 |
| ·正则矩阵 R 和平滑因子α的确定方法 | 第18-24页 |
| ·正则矩阵 R 的确定 | 第18-20页 |
| ·平滑因子α的确定方法 | 第20-24页 |
| ·正则矩阵 R 正定时半参数模型的统计性质 | 第24-27页 |
| ·半参数模型估计量有偏 | 第24-25页 |
| ·估计量的均方误差 | 第25-26页 |
| ·半参数模型的精度评定 | 第26-27页 |
| ·模拟算例分析 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 3 半参数模型的数据平滑研究 | 第32-48页 |
| ·Vondrak平滑 | 第32-34页 |
| ·Vondrak平滑法的基本原理 | 第32-34页 |
| ·Vondrak平滑因子的选取 | 第34页 |
| ·基于自然样条的补偿最小二乘估计 | 第34-37页 |
| ·光滑自然样条内插 | 第34-36页 |
| ·非参数自然样条补偿最小二乘法 | 第36-37页 |
| ·半参数自然样条补偿最小二乘法 | 第37页 |
| ·分析比较 | 第37-46页 |
| ·理论分析 | 第37-39页 |
| ·算例分析 | 第39-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 4 钟差建模与预报模型 | 第48-76页 |
| ·钟差时间序列 | 第48-51页 |
| ·观测误差 | 第48-49页 |
| ·钟差时间序列特征 | 第49-50页 |
| ·钟差建模与预报的意义 | 第50-51页 |
| ·常用的预报模型 | 第51-63页 |
| ·多项式模型 | 第51页 |
| ·灰色模型 | 第51-55页 |
| ·谱分析模型 | 第55-56页 |
| ·自回归模型 | 第56-57页 |
| ·Kalman滤波模型 | 第57-59页 |
| ·基于预报残差的自适应Kalman滤波 | 第59-63页 |
| ·半参数建模与预报模型 | 第63-72页 |
| ·标准半参数线性模型 | 第64-70页 |
| ·半参数补偿Kalman滤波预报模型 | 第70-71页 |
| ·半参数模型用于钟差建模与预报方法总结 | 第71-72页 |
| ·钟差模型的比较 | 第72-74页 |
| ·本章小结 | 第74-76页 |
| 5 结论和展望 | 第76-78页 |
| ·本文的主要工作 | 第76页 |
| ·进一步工作展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 作者简介及在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第82-83页 |
