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摘要:
传统的基于相关性分析方法进行建模的局限性和"危险性"主要表现在:估计的样本自相关是非常坏的估计,经常会有大的方差,彼此之间是高度相关的,可能给出原来序列结构一个完全失真的图像,不能较准确和全面地反映系统特性.提出了基于动态数据系统的时间序列建模方法,将时间序列看作是随机系统对不相关的或相互独立的"白噪声"输入响应的一种实现方式.对平稳时间序列,以自回归滑动平均模型为基本模型,并以额值为1递增拟合,用F检验判断拟合的改善程度,最后用残差分析判断模型的适用性.对非平稳序列,需先分离出确定性趋势,对剩余平稳随机部分建模分析.用该方法对隧道位移监测数据建模分析,预测与实测吻合较好,表明该方法具有适用性好、精度高且便于编制程序实现等优点.
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关键词云
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文献信息
篇名 动态数据系统的时间序列建模策略
来源期刊 重庆大学学报(自然科学版) 学科 交通运输
关键词 时间序列 动态数据系统 建模策略 最小二乘估计 线性回归
年,卷(期) 2008,(5) 所属期刊栏目 资源及环境、土木工程
研究方向 页码范围 558-562
页数 5页 分类号 U458.1
字数 4562字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 尹光志 重庆大学资源及环境科学学院 166 4228 38.0 56.0
5 钟焘 重庆大学资源及环境科学学院 2 50 2.0 2.0
9 李德泉 2 50 2.0 2.0
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研究主题发展历程
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时间序列
动态数据系统
建模策略
最小二乘估计
线性回归
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
重庆大学学报
月刊
1000-582X
50-1044/N
大16开
重庆市沙坪坝正街174号
78-16
1960
chi
出版文献量(篇)
6349
总下载数(次)
8
总被引数(次)
85737
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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