基于Matlab的时间序列分析和动态数据建模

介绍了Matab语言的特点，结合火控精度测定数据实例着重讨论了其在时间分析和动态数据建模方面的优越性以及应用。在实际工作中使用Matlab可以大大提高试验的效率。

动态数据建模中时间序列采样间隔的研究

动态数据建模认为,平稳连续随机过程是白噪声激励相应的线性时不变连续时间系统的输出,为便于计算机处理,需要确定对连续随机过程进行采样的采样间隔,通常人们采用仙农采样定理来对待.文中阐述了对动态数据建模中时间序列采样的问题,用多项式插值的采样理论进行了研究,指出在动态数据建模中,若要使从连续时间随机过程到离散时间序列的统计特性得到保持,采样频率应大于系统最大极点自然频率的6倍.

基于动态数据建模的机载火控系统精度测定

现代时间序列分析方法是解决最优滤波问题的不同于Wiener滤波和Kalman滤波的方法,其基本分析方法是ARMA新息模型。而构造ARMA新息模型可归结为求MA参数。介绍了基于动态数据建模确定观测信(?)模型参数的方法,并利用某型机载火控雷达的实测数据进行系统精度测定,结果显示出快速收敛性。

基于状态寻优的工业系统动态数据驱动建模

针对应用动态数据进行系统建模的过程中,系统的初始状态无法获取的问题,提出一种基于状态寻优的工业系统动态数据驱动建模方法。上述方法选取系统运行过程历史数据中的纯动态数据作为建模数据,将建模数据末端的系统的输入值作为系统输入的稳态分量,将系统输出的稳态分量、动态数据起点的系统初始状态及模型参数均作为寻优变量的维度,应用教学优化算法进行寻优,从而建立系统的模型。对某工业系统进行建模仿真,结果表明上述方法的有效性。

多维AR序列的最小二乘建模方法

以测量数据处理中广泛应用的最小二乘原理为基础 ,详细阐述了多维AR序列参数估计的最小二乘算法、阶数确定的F检验法 ,并对清江隔河岩大坝 1998年 5月、6月间洪水前夕平差后的GPS观测数据进行了建模和预报 。

应用系统建模法对南海某舰面温度的建模及预报

在系统建模理论的基础上,运用改进的动态数据建模法,对南海某舰面温度数据进行了建模,并通过模型的适用性检验发现,ARMA(6,5)模型是最合适的,根据建立的模型利用条件期望法进行预报,结果与原始数据接近得很好。所有的建模和分析过程均在MATLAB上实现。

光纤陀螺随机误差的DDS建模方法研究

光纤陀螺漂移具有弱非线性和弱时变的特点。为了更准确的描述这种特性,介绍了非平稳时间序列的DDS建模方法,并对光纤陀螺随机误差进行建模。通过对建模结果的脉冲响应分析,表明DDS建模法可以准确对光纤陀螺随机误差进行建模,并分离出随机误差中的随机斜坡项,可以实现对光纤陀螺随机误差更精确的补偿。

基于时间序列模型的机载火控系统精度检测

根据机载火控系统和雷达观测的数据 ,利用时间序列及模型的有关理论 ,用MATLAB进行了仿真和火控精度测定。

一种基于数据并行的过程神经网络训练算法

针对过程神经网络时空聚合运算机制复杂、学习周期长的问题,提出了一种基于数据并行的过程神经网络训练算法。该方法基于梯度下降的批处理训练方式,应用MPI并行模式进行算法设计,在局域网内实现多台计算机的机群并行计算。文中给出了基于数据并行的过程神经网络训练算法和实现机制,对不同规模的训练函数样本集和进程数进行了对比实验,并对加速比、并行效率等算法性质进行了分析。实验结果表明,根据网络和样本规模适当选取并行粒度,算法可较大提高过程神经网络的训练效率。

基于时间序列的火控系统精度分析

对于火控系统动态精度试验所获得的数据,以往的精度检测方法只是说明火控系统在整体误差上是满足射击精度要求的,不能说明火控系统一直工作在很"稳定"的状态,本文在时间序列的基础上对数据进行动态数据建模,运用matlab建立模型进行系统辨识与残差分析后,对火控系统精度进行了鉴定,实验证明这种方法有效可行。

Matlab在心电信号时间序列分析中的应用

结合Matlab软件强大的数据分析与处理功能,对心电信号进行时间序列分析和动态数据建模仿真.实验结果表明,使用Matlab软件可以显著提高数据处理的效率,增强分析结果的可靠性.

数据驱动的高速列车轴承多模态运行监控与故障诊断

高速列车多个轴承动态运行于相似环境造成轴承温度具有空间和时间相关性,可利用轴温相关关系的非期望变化进行轴承故障诊断;但传统的单一模态建模与监控方法未考虑在不同区间运行的列车其轴承温度具有各异的动态特征,难以建模上述关系,易造成误诊断.针对上述问题,本文研究综合利用高速列车轴温监测系统采集的同一列车多轴轴温数据,以及列车控制系统和轴承故障报警系统中的列车运行轨迹数据,提出数据驱动的列车轴承多模态运行监控与故障诊断方法.首先,针对列车通讯异常和传感器故障造成的缺失点和离群点问题,提出线性插值和动态主元搜索相结合的列车轴温数据预处理方法;接下来,依据不同运行区间内轴承温度变化相似性的聚类结果识别出同一列车的不同运行模态,并结合其与故障报警地理信息所提取的运行区间之间的相关性,提出基于列车运行轨迹的运行模态识别方法;在此基础上,提出多模态动态内在典型相关分析(multi-modal dynamic inner canonical correlation analysis, M-DiCCA)列车轴承多模态建模与运行监控方法;其后,提出基于动态时间规整的轴承故障原因诊断方法;最后,采用实际列车运行的轴温数据进行实验验证,结果表明了所提方法的有效性.

Convergys推出新版Product Control Manager

关系管理领域的厂商Convergys近日推出BSS／OSS解决方案系列中的新成员——Product Control Manager2．0。新版Product Control Manager包含一系列创新功能，能够更好地支持产品变更管理和动态数据建模，并能与外部系统实时集成。

Determinants of Female Employment Rate in the European Union

The aim of this paper is to provide a clear insight about the determinants of female employment rate in the European Union where we have used panel data analyses of 27 countries members of the European Union from 1995 till 2009. Applying dynamic modeling, i.e, generalized method of moments （GMM） econometrics findings have driven us to system estimated model where the following institutional variables have been tested： maternity leave, child care facilities, college education, fertility rate, GDP growth, female unemployment rate and part-time employment. We expect these variables to have a positive impact on the female employment rate except for the female unemployment rate and maternity leave