导读:本文包含了时间序列理论论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:矩阵型截面数据时间序列,AR模型,Kronecker积,梯度下降
时间序列理论论文文献综述
华楠[1]（2019）在《矩阵型截面数据时间序列广义AR（p）模型理论研究及应用》一文中研究指出在经济、工业、生物、医药等多个领域中都存在由多个多维时间序列构成的截面数据为矩阵的时间序列,简称矩阵型截面数据时间序列。但是,现有的时间序列模型却只能够刻画一维或者多维的场景,无法从整体上研究多个变量的多个属性。因此,本文重点研究矩阵型截面数据时间序列,并对矩阵型截面数据时间序列广义AR(p)模型进行更深入的探讨。本文首先引述了矩阵型截面数据时间序列的定义,介绍了其均值、协方差、平稳性和白噪声等基本概念。之后又引述了本文所重点研究的矩阵型截面数据时间序列广义AR(p)模型。通过将矩阵按列向量化的技巧,可以将其转化成向量自回归模型,因此可以借助向量自回归模型来对此进行研究。接着,通过向量自回归模型与矩阵型截面数据时间序列广义AR(p)模型之间的转换,得到该模型的似然比检验、AIC、HQ和SC等指标。此后,在最小化残差的矩阵范数,以对模型的系数矩阵进行估计的过程中,本文得到了该模型系数矩阵所需满足的方程组,之后又提出用梯度下降算法对系数矩阵进行数值求解。最后,在一定的假设前提下,根据矩阵型截面白噪声的定义,得到矩阵型截面白噪声检验与一维时间序列白噪声检验的相似之处。在实证方面,本文采用了中国工商银行和中国农业银行的相关数据,首先利用向量自回归模型的定阶方式对矩阵型截面数据时间序列广义AR(p)模型定阶,之后通过梯度下降算法估计出该模型的系数矩阵,并建立相应的模型。通过与已有的系数矩阵估计方法建立的模型对比,可以发现以梯度下降算法估计系数矩阵的模型的残差平方和更小。(本文来源于《华东师范大学》期刊2019-05-01）
李民梁,张玉强[2]（2018）在《基于协整理论的财政收入与经济增长关系研究——来自四川省时间序列数据》一文中研究指出财政收入与经济增长关系一直是理论界讨论的热点。为了推动财政收入与经济增长协调发展,在协整理论的指导下对四川省1997-2016年财政收入与GDP数据进行定量分析,结果表明财政收入与GDP具有协整关系,可以形成长期均衡,即使存在短期波动,内部修正机制也会将其调整为均衡状态;财政收入与GDP二者相辅相成,相互促进;经济发展为财政收入扩张提供源动力,偏离经济水平的财政收入对于自身持续发展和国民经济增长都是不利的。为促进财政收入规模与经济水平相匹配,应该进一步扩大经济总量,加强财政监管,优化支出结构,提高财政资金利用效率。(本文来源于《决策咨询》期刊2018年06期）
陆遥,李东生,高杨[3]（2018）在《基于时间序列加权与模糊理论的无人机作战态势评估方法》一文中研究指出针对战场态势评估中静态评估方法舍弃当前时刻之前的信息,评估结果过于片面的问题,提出基于时间序列加权和模糊理论的无人机作战态势评估方法。该方法首先对选取的战场态势评估要素进行建模,并建立模糊集形式下的评判标准;然后以基于BUM函数的时间序列赋权方法对提取的多时刻战场态势数据进行加权,计算出威胁指数和优势指数,进而通过模糊综合评判得出态势分析结果。实例分析表明,该方法能够有效处理多时刻的动态态势信息,弥补了传统静态评估方法的局限性,融合时间序列中多个时刻的目标关联态势信息,使评估结果更加科学合理。(本文来源于《探测与控制学报》期刊2018年06期）
姜卫平,王锴华,李昭,周晓慧,马一方[4]（2018）在《GNSS坐标时间序列分析理论与方法及展望》一文中研究指出长期累积的全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)基准站坐标时间序列为大地测量学及地球动力学研究提供了基础数据。通过完善GNSS数据处理模型及策略,研究造成非线性运动的机制并进行有效建模,可以获得测站准确的位置和速度,不仅有助于合理解释板块构造运动,建立和维持动态地球参考框架,而且能更好地研究冰后回弹及海平面变化,反演冰雪质量变迁等地球动力学过程。首先从基准站坐标的精确获取、时间序列模型构建、时间序列信号分析等方面描述了GNSS坐标时间序列分析的理论与处理方法;其次,探讨了坐标时间序列噪声模型构建技术,给出了严密叁维噪声模型构建方法;然后,疏理了坐标时间序列中非线性变化成因机制的研究进展;最后,总结了基于GNSS坐标时间序列的应用领域,并展望了其未来的发展方向。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2018年12期）
刘鉴霆[5]（2018）在《基于灰色系统与时间序列理论的连续梁桥健康监测数据预测研究》一文中研究指出伴随着交通的不断发展,桥梁数量的不断增多,桥梁的使用时间越来越长。随之而来的是桥梁的安全问题也随之增多,怎样使用桥梁健康监测系统进行实时监测,及时获取桥梁的结构信息,及时发现安全问题,采取有效的措施尤为重要,也是现在桥梁维护工作中急需讨论的问题。截止到目前为止,国内外的健康监测主要用于斜拉桥等大型桥梁工程当中,使用在中小型预应力混凝土梁桥的健康监测系统少之又少,而且现有的桥梁结构预测方法都不能准确、真实的对其进行预测,这应该引起我们的高度重视。本文以某座在役预应力混凝土连续梁桥作为工程背景,首先详细的介绍了混凝土连续梁桥的健康监测系统,包括安全监测系统,传感器系统,监测结果显示系统,而且证明了系统运营的稳定性。其次介绍了灰色理论系统,利用灰色理论系统对变量进行相关性分析,根据所求灰色关联度的不同来判断温度对位移和应变的影响大小,而灰色关联度的实现采用了 MATLAB软件进行编程。对规范化后的数据画出曲线图形,进行定性的分析,并与实际进行比较。分别对实桥的混凝土温度-位移/温度-应变进行相关性分析得出第23孔与第24孔混凝土位移对温度的灰色关联度分别为0.8354和0.7963,第23孔与第24孔混凝土应变对温度的灰色关联度分别为0.8945和0.9299。最后利用时间序列的理论方法,针对海量数据出现的异常值先对其进行数据平稳化处理,达到去除噪点的目的。选用ARMA时间序列模型对桥梁的混凝土裂缝与应变做出预测。由于数据量较大为保证预测的准确性,采用了五阶模型,绘制出6个测点的五阶预测曲线与预测误差自相关函数曲线,计算得出五阶预测方程式。根据预测函数方程预测出8月份某一时间点的数据值,观察实际值与预测值的规律,由于存在误差较大,所以对预测函数表达式进行模型修正,引入一个修正系数得到一组新的预测函数式,再根据新的预测函数式进行预测再与实际值对比,使得修正后的函数式与实际值更加接近,验证了修正模型的可靠性。本文研究为在役预应力混凝土连续梁桥的健康监测与数据预测提供了意见,并对健康监测系统中的结构预测问题提供了一种实用的方法,可以指导桥梁运营养护的时间节点,具有实用的工程价值。(本文来源于《沈阳建筑大学》期刊2018-12-01）
刘朝利[6]（2018）在《熵理论在径流时间序列突变中的应用研究》一文中研究指出随着全球气候的不断变化,流域水文水情都在发生明显变化,径流量的降低导致水文资料一致性的不平衡。文章基于熵理论进行河川径流时间序列突变分析,在突变检测中引入非线性时间序列分析方法近似熵,通过对序列不同阶段复杂性的分析,得出时间序列的动力学结构变化和差异体现,同时反应出序列演化的复杂程度。(本文来源于《黑龙江水利科技》期刊2018年09期）
王明刚[7]（2018）在《时间序列复杂网络分析理论及应用》一文中研究指出非线性时间序列分析在数学、物理、工程、金融、经济学、生命科学和医学等领域的研究中发挥着重要作用,具有重要的研究价值.近年来,随着复杂网络理论的兴起,将时间序列映射成复杂网络,进而借助网络的拓扑结构揭示和描述时间序列的特征得到了快速的发展,成为非线性分析领域中的热门研究方向之一.当前,虽然已有多种将时间序列映射成复杂网络的算法,且在众多领域中得到了成功应用,但整体而言,该领域的研究尚处于发展阶段,尤其是对包括简便、高效的时间序列复杂网络分析算法的设计,对映射得到的复杂网络拓扑结构的理论分析等尚缺乏研究.因此,本论文致力于以下叁方面的研究:1.构造更具普适性的时间序列复杂网络分析算法;2.对映射得到的复杂网络拓扑结构的理论结果进行推导;3.应用得到的理论结果,提出度量时间序列长程相关性、度量系统风险、时间序列预测等新的算法框架.具体包含以下研究内容:在第一章,我们引入穿越参数ρ,提出了有限穿越水平可视图[LPHVG(ρ)]的构建方法,推导出了由随机时间序列映射得到的有限穿越水平可视图拓扑性质的精确结果,该结果推广了文献[46]的结果,我们得到由随机时间序列映射得到的复杂网络的度分布均服从指数分布,具有统一的形式,同时推导给出了平均度、集聚系数、平均路径长度等拓扑指标的表达式.数值仿真结果验证了理论结果的正确性.接着,我们利用所得到的理论结果对不同类型的时间序列进行了区分,实证结果验证了该方法的有效性.最后,我们基于有限穿越水平可视图设计了一种度量时间序列全局演化特征的方法.在第二章,我们引入了有限穿越水平可视图序列模态和模态收益的概念,基于序列模态内部结构提出了一种精确计算有限穿越水平可视图序列模态收益的框架.在这种框架下我们分别推导出了随机序列、混沌Logistic序列、具有相关性和噪声干扰的随机过程映射得到的有限穿越水平可视图序列模态收益.理论结果和数值仿真均表明有限穿越水平可视图序列模态收益包含的时间序列的信息和区分噪声的鲁棒性均高于传统的水平可视图序列模态收益,具有更加广泛的应用价值.最后,我们实证发现序列模态-I的模态收益包含了充分的信息可以有效的区分随机序列、周期序列和混沌序列.在第叁章,我们在LPHVG(ρ)的基础上提出了有向有限穿越水平可视图算法[DLPHVG(ρ)],利用平均场理论推导出了由随机时间序列映射得到的有向有限穿越水平可视图的出(入)度分布的精确表达式,数值仿真验证了理论结果的正确性.然后,基于得到的理论结果,设计了一种度量时间序列可逆性的方法,实证结果表明了方法的有效性.在第四章,我们将有限穿越水平可视图算法进行了推广,提出了一种针对多元时间序列的有限穿越水平可视图算法-面板有限穿越水平可视图算法[ILPHVG(ρ)],我们给出了该算法的定义,利用平均场理论推导出了无穷维随机矩阵映射得到的面板有限穿越水平可视图度分布的精确表达式,数值仿真验证了理论结果的正确性,分析了有限尺度对结果的影响.然后,基于我们的理论结果,我们利用耦合混沌系统进行了实证分析.最后,我们基于面板有限穿越水平可视图设计了一种度量系统风险的方法,并利用全球原油进口价值数据进行了实证分析.在第五章,我们结合相空间重构技术和粗粒化方法,提出了一种新的时间序列复杂网络分析算法一相空间粗粒化算法,该算法可以将时间序列映射成有向加权网络.映射得到的有向加权网络可以包含原始时间序列的本质特征,如周期序列映射得到规则网络,随机序列映射得到随机网络,混沌序列映射得到无标度网络等.数值仿真结果表明,相空间粗粒化算法可以对不同类型的时间序列进行区分、识别和描述.最后,我们利用该算法对国际汽油现货价格进行了实证分析.在第六章,我们基于时间序列复杂网络分析技术和人工智能算法提出了一种新的时间序列预测模型一DFN-AI模型.在该模型中,我们首先将时间序列映射成复杂网络,利用网络的拓扑结构提取时间序列波动的有效信息,利用提取的有效信息对原始数据进行重构,结合不同的人工智能算法(BP、RBF、ELM),分别构建了DFN-BP、DFN-RBF和DFN-ELM模型。为验证模型的有效性,我们分别选取了WTI原油价格的日数据、周数据和月数据进行实证分析,结果表明DFN-AI模型无论在水平精度还是在方向精度上均优于单纯的AI模型,可以有效的提高AI模型的预测精度,同时DFN-AI预测模型面对随机样本、不同频率的样本数据或者具有结构性变化的样本数据具有较好的鲁棒性.(本文来源于《南京师范大学》期刊2018-09-20）
何宇凡[8]（2018）在《基于叁支决策理论的时间序列聚类算法研究》一文中研究指出叁支决策是不确定性问题求解的重要理论。将叁支决策应用于机器学习领域中不确定问题求解,是叁支决策的重要研究方向之一。时间序列聚类是当前机器学习领域的热点问题,其主要的研究方向分为时间序列相似性距离计算和基于时序距离的聚类结果优化,本文结合叁支决策思想对时间序列聚类中的不确定性问题进行了不同层次的算法优化,以达到提高时间序列聚类效果的目的。本文具体研究内容包括以下工作。第一,由于经典DTW(Dynamic Time Warping)算法存在高能低效的问题,影响了时间序列聚类的时间效率。本文引入叁支决策,提出了一种基于分层递进叁支决策的时序相似性算法。其主要思路是基于叁支决策理论,建立DTW叁支决策理论模型,基于误识别率最优化方法对模型中的决策阈值给出求解思路,并运用一种启发式的模拟退火算法对阈值进行求解。最后经过对比实验分析,验证了本节提出的算法相比于采用两支决策的FTW(Fast Similarity Search under the Time Warping)算法更加有效,愈加证明了叁支决策应用于二支决策的拓展研究是普适有效的。第二,集成聚类是为解决单一型聚类的不足,而提出的一种新型聚类技术。能够有效提高聚类结果质量,然而集成过程中基础聚类优劣的不确定性,影响了最后结果的准确性。本研究在经典集成聚类方法的基础上,引入叁支决策技术提出了一种基于叁支决策理论的集成聚类新方法。其主要思路是基于叁支决策建立基础聚类可靠度的叁支决策模型,进而构建叁支决策局部加权共联矩阵。然后通过凝聚层次聚类的思想解得最终的集成聚类结果。最后通过公开数据集进行实验,验证了本节提出的算法在聚类问题中的优势。第叁,基于上述研究成果,本文提出了一种基于叁支决策时间序列度量方式和叁支决策集成聚类方法的新型时间序列集成聚类方法。最后采用公开数据集设计实验,从叁个角度,与其它算法比较,实验结果证明本文提出的算法能够有效的减少低质量聚类对最终集成聚类结果的影响,在多个数据集合上都表现出较大的优势。(本文来源于《南昌大学》期刊2018-06-30）
吴疑[9]（2018）在《基于能值理论、时间序列DEA模型的长沙市新陈代谢研究》一文中研究指出伴随着世界城市化进程的推进,城市系统正日益成为全球化世界中人类居住、商业活动和经济增长引擎的中心。大量人口涌入城市,城市的人类活动将更加频繁,随之带来的环境污染问题、人地关系问题、资源枯竭问题将继续深刻地影响着城市化的推进。近几十年来,随着我国城镇化与工业化的快速推进,区域经济得到了迅速发展,与此同时,给区域环境与可持续发展带来了巨大的冲击。在以“共抓大保护、不搞大开发”为导向推动长江经济带发展的大背景下,走生态优先绿色发展之路是湖南省当前和今后的重要发展任务。而长沙市作为省会城市及长株潭城市群的核心城市,是湖南省乃至中部地区的一个重要经济增长极,社会经济快速发展,同时也伴随着环境污染的日益恶化与城市可持续发展能力的弱化。因此选择长沙市作为研究区,一方面能够丰富城市新陈代谢的理论研究和案例分析,这也为长沙市进行“两型社会”的先行先试提供理论依据和实证参考意见,同时还为湖南省内其他区域的城市可持续发展、绿色发展带来示范和借鉴意义。本文提出了一种整合了能值理论,主成分分析法以及时间序列DEA模型来评价城市新陈代谢的方法,该方法通过能值理论,将社会经济系统与生态系统联系起来,同时,基于时间序列DEA模型充分考虑了每年技术变化的因素,在评价城市新陈代谢时更能考虑到技术变动因素对代谢效率的影响,弥补了传统DEA模型的测算效率的不足。本文主要研究内容是对长沙市城市新陈代谢情况进行较为全面的研究,通过研究长沙市生态系统的能值流确定相关能值指标,并建立能值评价体系,并通过能值分析来评价长沙市新陈代谢的格局、特征以及演变情况。同时还基于时间序列DEA模型对长沙市2000年至2014年的新陈代谢效率进行测算,并对其新陈代谢结果进行评价。结果表明,2009年后期到2010年前期间总体效率指数有短暂的回落,之后2011-2014年便呈现较为平稳的上升趋势并基本得以保持,而且这四个年份的资源利用是非常有效率的。这是因为在金融危机过后,2009年长沙开始进行产业结构优化,随着产业结构调整的深入和国家的财政力量的投入,以及长沙市发挥自身在“两型社会试验区”的政策优势,长沙开始加快了城镇化建设,尤其加强了城市基础设施建设,重点加强了在物流运输、主城区改造、城市综合体建设投入。从总体来看,总体效率指数在2003-2004年间呈下降趋势,在2004年跌至谷底,在这一时期,主要考虑到当时国内受到SARS疾病、自然灾害、通货膨胀、煤电油供应持续紧张导致的,拖累了经济的发展。长沙市新陈代谢目前存在主要的问题是城市资源利用不合理、生态环境负荷较重;城市可持续发展水平有待提升。对此长沙需要从如下四个方面进行改进:1.加快产业升级,促进产业结构调整;2.加大环境治理力度,将环境保护纳入到城市规划当中;3.各部门齐抓共管,合力提升城市环境管理水平;4.完善环境相关法律法规,增强环境监督约束机制。(本文来源于《湖南大学》期刊2018-05-01）
章磊[10]（2018）在《多维区间值向量自回归时间序列模型理论研究和实证分析》一文中研究指出经典时间序列模型在很多领域发挥着重要的作用,作为经典时间序列模型的拓广与实际应用的需要,区间值时间序列模型应运而生。在本文中,我们主要研究的是多维区间值向量自回归时间序列模型。在第一章中,主要介绍了集值随机变量、区间值线性回归模型和区间值时间序列模型的发展与现状,并阐述本文主要研究内容。在第二章中,首先给出一维区间值随机变量的期望以及方差,接着定义了多维区间值随机向量交叉协方差,并且研究了其相关性质。在第叁章中,我们利用多维区间值随机向量的期望和交叉协方差定义了多维区间值平稳时间序列,并且证明其交叉协方差的一些简单性质。然后,通过多维区间值平稳时间序列定义广义多维区间值白噪声。最后,给出了均值估计和交叉协方差矩阵估计,并且证明均值估计的无偏性,还证明了交叉协方差矩阵估计的渐近无偏性。在第四章中,主要建立了多维区间值向量自回归模型(IVAR)。首先考虑了IVAR(1)模型,研究其平稳条件和矩方程。然后将IVAR(2)模型和IVAR(p)模型转变为IVAR(1)模型,从而研究一般模型的平稳条件和矩方程。第二,通过区间值观测数据的中心和半径进行信息准则定阶。第叁,给出最小二乘估计和Yule―Walker估计,证明参数估计的无偏性、相合性和渐近正态性。第四,利用聚类的思想,给出了K-NN预测方法。最后,对IVAR(1)模型进行随机模拟,从而验证了所提两种参数估计方法的有效性。在第五章中,利用第四章中的IVAR模型对股市中主板市场与创业板市场的两只股票价格进行实证分析。分别比较了最小二乘估计和Yule-Walker估计得到的预测价格与用K-NN方法得到的预测价格,验证了参数估计方法的有效性。(本文来源于《北京工业大学》期刊2018-05-01）
时间序列理论论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
财政收入与经济增长关系一直是理论界讨论的热点。为了推动财政收入与经济增长协调发展,在协整理论的指导下对四川省1997-2016年财政收入与GDP数据进行定量分析,结果表明财政收入与GDP具有协整关系,可以形成长期均衡,即使存在短期波动,内部修正机制也会将其调整为均衡状态;财政收入与GDP二者相辅相成,相互促进;经济发展为财政收入扩张提供源动力,偏离经济水平的财政收入对于自身持续发展和国民经济增长都是不利的。为促进财政收入规模与经济水平相匹配,应该进一步扩大经济总量,加强财政监管,优化支出结构,提高财政资金利用效率。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
时间序列理论论文参考文献
[1].华楠.矩阵型截面数据时间序列广义AR（p）模型理论研究及应用[D].华东师范大学.2019
[2].李民梁,张玉强.基于协整理论的财政收入与经济增长关系研究——来自四川省时间序列数据[J].决策咨询.2018
[3].陆遥,李东生,高杨.基于时间序列加权与模糊理论的无人机作战态势评估方法[J].探测与控制学报.2018
[4].姜卫平,王锴华,李昭,周晓慧,马一方.GNSS坐标时间序列分析理论与方法及展望[J].武汉大学学报(信息科学版).2018
[5].刘鉴霆.基于灰色系统与时间序列理论的连续梁桥健康监测数据预测研究[D].沈阳建筑大学.2018
[6].刘朝利.熵理论在径流时间序列突变中的应用研究[J].黑龙江水利科技.2018
[7].王明刚.时间序列复杂网络分析理论及应用[D].南京师范大学.2018
[8].何宇凡.基于叁支决策理论的时间序列聚类算法研究[D].南昌大学.2018
[9].吴疑.基于能值理论、时间序列DEA模型的长沙市新陈代谢研究[D].湖南大学.2018
[10].章磊.多维区间值向量自回归时间序列模型理论研究和实证分析[D].北京工业大学.2018
标签：矩阵型截面数据时间序列; AR模型; Kronecker积; 梯度下降;