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文檔簡介
1、武漢理工大學碩士學位論文非平穩(wěn)時間序列的建模方法研究姓名:林卉申請學位級別:碩士專業(yè):應用數(shù)學指導教師:童恒慶20050501武漢理j一人學碩士學位論文AbstraetTimeseriesanalysisisoneofimportantbranchinprobabilityandstatisticsRecentlythetheoryandapplicationoftimeseriesisdevelopedquicklyAccording
2、totheeharacteristicofstatistics,timeseriesisdividedintotwoclasses0neisstationarytimeseries,theotherisnonstationarytimeseriesIndailytimeweusuallyobservetimeserieswhichisalmostnonstationaryespeciallyinthephenomenaofsociety
3、andeconomicThenonstationarytimeseriespresentsobvioilstendencyandperiodicityTheresearchoftllemodelingofnonstationarytimeseriesisveryimportantinpracticeThestudynarratesmainlyaboutthemethodofthemodelingofnonstationarytimese
4、riesFirstlysometraditionalresearchmethodsofthemodelingofnonstationarytimeseriesareintroducedinthestudyForexample,ARIMAmodel,seasonmodelX一11modeLgreymodelandsoonTheemphasisofthestudyistheresearchofthestatespacemodelingofn
5、onstationarytimeseries,itincludesthefivepoints:(i)Inmodelingphase,accordingtothemethodofKitagawaonthestatespacemodelingofnonstationarytimeseriestimeseriesisdecomposedintofouritemswhicharetrenditem,cycleitem,seasonitemand
6、randomitemThenthestudyestablishesthestatespacemodelingoffonritemsseparaflywhichconstitutethetotalstatespacemodelingofnonstationarytimeseries(ii)Intheestimateofstatevector,thestudyintroducestheacademicgistoftheKalmanfilte
7、ringandusesthearithmeticof也eKallllanfilteringandopdmalfixedintervalsmoothing(iii)ThestudyintroducestheimprovedEMalgorithm,anditprovestheconvergentproperty(iv)In血eestimateoftheparameterthestudyusesthearithmeticoftheKalman
8、filteringoptimalfixedintervalsmoothingandimprovedEMalgorithm(v)ThestudyusestheARIMAmodelandstatespacemodeltoforecastthetotalvalueofthethreeindustryinourcountryItcomparestheimpactofthetwomodelAndittestities也atthearithmeti
9、coftheKalmanfilteringandoptimalfixedintervalsmoothingisbetterthantheKalmanfilteringAndtheKalmanfilteringandthearithmeticoftheKalmanfilteringandoptimalfixedintervalsmoothingarcsteadyinarithmeticKeywords:nonStationarytimes
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