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广义多元时变序列分析方法

METHOD FOR GENERALIZED MULTIVARIATE TIME-VARYING SERIES ANALYSIS

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【作者】 傅惠民王治华

【Author】 FU HuiMin WANG ZhiHua (Research Center of Small Sample Technology,Beijing University of Aeronautics and Astronautics,Beijing 100083,China)

【机构】 北京航空航天大学小样本技术研究中心北京航空航天大学小样本技术研究中心 北京100083北京100083

【摘要】 提出一种广义多元时变AR(autoregression)模型,并建立广义多元时变AR模型参数函数估计方法。该方法首先求得时间序列的均值函数,将广义多元时变AR模型转换为零均值多元时变AR模型,并通过谱分析和多点平均方法得到时变参数的函数形式,再分别采用最小二乘和极大似然法确定其中的待定参数。从而将一个复杂的时变问题转变为相对简单的时不变问题进行处理。该方法可广泛应用于气象、通信、自动控制、结构响应分析、故障诊断、经济分析等领域。

【Abstract】 A generalized multivariate time-varying AR(autoregression) model and a method for determining its parametric functions are presented. First,determine the mean of the time series,and then change the generalized multivariate time-varying AR model into multivariate time-varying AR model.The function forms of time-varying parameters are determined by the sample periodogram and multiple-point average.The parametric functions are obtained by least square algorithm and maximum likelihood method.Thus a complicated time-varying problem is changed into a simple time-invariant problem for further processing.The proposed method can be used in meteorology,communication,automatic control,structure response analysis,fault diagnosis,economic analysis and other fields.

【基金】 国家自然科学基金重点项目(70531010)资助~~
  • 【文献出处】 机械强度 ,Journal of Mechanical Strength , 编辑部邮箱 ,2006年05期
  • 【分类号】TP301
  • 【被引频次】2
  • 【下载频次】131
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