MATLAB时间序列建模应用，对于新手很有帮助 希望大家喜欢
上传时间： 2017-06-29
上传用户：aniston
运用数学工具，包括峰度、偏度、返回映射、小波变换分析时间序列
上传时间： 2019-09-05
上传用户：zhurongfu
混沌时间序列分析的不错入门教程，书中对于推理和算法实现都进行了详述。
上传时间： 2020-03-07
上传用户：晨阳沐土
wolf方法计算时间序列的最大李雅普诺夫指数
上传时间： 2020-11-28
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这是一本写用时间序列处理动态数据的书，
上传时间： 2022-06-08
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时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。分析时间序列的方法构成数据分析的一个重要领域，即时间序列分析。时间序列根据所研究的依据不同，可有不同的分类。1.按所研究的对象的多少分，有一元时间序列和多元时间序列。2.按时间的连续性可将时间序列分为离散时间序列和连续时间序列两种。3.按序列的统计特性分，有平稳时间序列和非平稳时间序列。如果一个时间序列的概率分布与时间t无关，则称该序列为严格的（狭义的）平稳时间序列。如果序列的一、二阶矩存在，而且对任意时刻t满足：（1）均值为常数（2）协方差为时间间隔r的函数。则称该序列为宽平稳时间序列，也叫广义平稳时间序列。我们以后所研究的时间序列主要是宽平稳时间序列。4.按时间序列的分布规律来分，有高斯型时间序列和非高斯型时间序列。
上传时间： 2022-06-24
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由于日趋严重的环境问题以及风能利用的成本低廉和技术成熟等原因，风力发电成为电力系统中相对增长最快的新能源发电技术，发展风电成为改善电力系统经济运行极为重要的措施。近几年，风力发电机组单机容量和风电场建设规模都日益扩大，但风力的随机性和间歇性会对电力系统稳定运行产生一定的影响。因此对于含有风电场的电力系统，需要建立正确的风电场数学模型和进行风电场的短期风速预测。 首先，运用时间序列和神经网络相结合的预测方法，对风电场的风速序列进行短期预测。该方法用时间序列模型来选择神经网络的输入变量，而神经网络分别运用了BP和GRNN神经网络进行比较，发现使用时间序列结合GRNN网络预测效果比较令人满意，其对风电场和电力系统的稳定性运行具有重要的意义。 其次，建立了风速、风电机组和风电场的数学模型。风电机组的数学模型主要包括风力机模型、传动机构模型和异步发电机模型，仿真分析了风电机组对于风速的响应。在风电场模型研究中，考虑了尾流效应因素，风电场中各台风机位置处的风速并不相同，因此研究了风能分布的Jensen模型和Lissaman模型，并进行了案例计算分析，结果表明了风能分布模型在大规模风电场模型分析中的重要性。本文还提出了风电场等值模型的建立，降低了仿真研究的复杂性，使得分析大规模风电场并网运行成为可能。 最后，实现了包含风电场的电力系统潮流计算，采用牛顿—拉夫逊法极坐标形式的方法，为研究风电场稳定性运行提供了前提条件。同时提出了基于电力系统暂态稳定性分析的风电场穿透功率极限计算方法，并揭示了频率波动对风电场稳定运行的影响。
上传时间： 2013-07-31
上传用户：zhengxueliang
为了提高使用精度，研究了某型号MEMS陀螺仪的随机漂移模型。采用游程检验法分析了 该陀螺仪随机漂移数据的平稳性，并根据该漂移为均值非平稳、方差平稳的随机过程的结论， 采用梯度径向基（RBF）神经网络对漂移数据进行了建模。实验结果表明：相比经典RBF网络模 型而言，这种方法建立的模型能更好地描述MEMS陀螺仪的漂移特；相对于季节时间序列模型而 言，其补偿效果提高了大约15％。
标签： 精度
上传时间： 2016-04-01
上传用户：weixiao99
数学建模32种常规方法1..第一章 线性规划.pdf10.第十章 数据的统计描述和分析.pdf11.第十一章 方差分析.pdf12.第十二章 回归分析.pdf13.第十三章 微分方程建模.pdf14.第十四章 稳定状态模型.pdf15.第十五章 常微分方程的解法.pdf16.第十六章 差分方程模型.pdf17.第十七章 马氏链模型.pdf18.第十八章 变分法模型.pdf19.第十九章 神经网络模型.pdf2.第二章 整数规划.pdf20.第二十章 偏微分方程的数值解.pdf21.第二十一章 目标规划.pdf22.第二十二章 模糊数学模型.pdf23.第二十三章 现代优化算法.pdf24.第二十四章 时间序列模型.pdf25.第二十五章 存贮论.pdf26.第二十六章 经济与金融中的优化问题.pdf27.第二十七章 生产与服务运作管理中的优化问题.pdf28.第二十八章 灰色系统理论及其应用.pdf29.第二十九章 多元分析.pdf3.第三章 非线性规划.pdf30.第三十章 偏最小二乘回归.pdf31、支持向量机(数学建模).pdf32、作业计划(数学建模).pdf4.第四章 动态规划.pdf5.第五章 图与网络.pdf6.第六章 排队论.pdf7.第七章 对策论.pdf8.第八章 层次分析法.pdf9.第九章 插值与拟合.pdf前言.pdf灰色预测公式的理论缺陷及改进.pdf
标签： 数学建模
上传时间： 2021-10-20
上传用户：kingwide
灰色预测模型称为CM模型，G为grey的第一个字母，M为model的第一个字母。GM（1，1）表示一阶的，一个变量的微分方程型预测模型。GM（1，1）是一阶单序列的线性动态模型，主要用于时间序列预测。 一、GM（1，1）建模 设有数列 共有 个观察值 对 作累加生成，得到新的数列 ，其元素 （5-1） 有： 对数列 ，可建立预测模型的白化形式方程， （5-2） 式中： ——为待估计参数。分别称为发展灰数和内生控制灰数。设 为待估计参数向量 则 按最小二乘法求解， 有： （5-3） 式中： （5-4） （5-5） 将（5-3）式求得的 代入（5-2）式，并解微分方程，有 （1，1）预测模型为： （5-6）
上传时间： 2015-03-04
上传用户：thesk123
