《数据建模及预报》求取 ⇩

目录1

第1章　数据的分类和描述1

1.1　确定性数据的分类1

1.2　随机数据的分类4

1.3　随机数据的基本特性6

1.4　随机数据的联合特性13

第2章　自回归滑动平均（ARMA）模型18

2.1　线性回归模型18

2.2　一阶自回归模型22

2.3 自回归滑动平均模型ARMA（2,1）27

2.4　ARMA（n,n-1）模型和建模方案（策略）32

3.1　格林函数和稳定性36

第3章　ARMA模型的特性36

3.2　逆函数和可逆性45

3.3　自协方差函数49

3.4　偏自相关函数和自频谱57

第4章　建模60

4.1　建模的系统方法60

4.2　关于自回归部分的阶数增量问题65

4.3　估计66

4.4　模型的适用性的检验72

4.5　建模步骤及举例74

第5章　预报80

5.1　预报可以看作为正交投影80

5.2　以条件期望作预报82

5.4　指数平滑90

5.3　预报的校正90

6.1　问题的提出96

第6章　随机漂移的控制96

6.2　顺馈控制系统设计97

6.3　反馈控制系统设计99

6.4　顺馈—反馈联合控制系统101

第7章　GPS/SINS组合导航系统中的数据处理103

7.1　概述103

7.2　GPS全球定位系统103

7.3　GPS误差信号的分析与建模106

7.4　捷联式惯性导航系统原理及误差分析110

7.5　GPS/SINS组合导航数据处理114

8.1　大脑神经元122

第8章　基于神经网络的信号检测与估计122

8.2　大脑的人工神经网络模型124

8.3　基本神经网络模型130

8.4　神经网络信号检测140

8.5　神经网络滤波144

8.6　神经网络谱估计148

第9章　小波分析基本原理150

9.1　引言150

9.2　小波变换151

9.3　数字信号的二进小波变换155

附录158

参考文献161