基于MA(q)模型的动态电源管理预测策略

基于MA(q)模型提出了一种新颖的PIF(predictive-issue-feedback)预测策略,该策略由MA(q)预测模块、CI控制模块、PF反馈模块三部分组成。实验结果表明,PIF策略具有稳定性,而且与其他预测性策略相比,该策略能够进一步降低系统的平均功耗。

MA(q)模型的经验欧式似然估计的强相合性

构造了一类MA(q)模型的经验欧式似然比统计量,利用拉格朗日乘子法,得到了参数的经验欧式似然估计,并在一定条件下进一步讨论参数估计的强相合性.

MA(q)模型参数的新息估计

本文提出MA(q)模型参数估计的新息估计方法,用此可以求得模型参数的估计,又证明参数估计中相合与渐近正态的。

ABC算法在MA(q)模型参数估计中的应用

本文利用近似贝叶斯计算给出了MA(q)模型的参数估计。在近似贝叶斯计算中,提高算法的抽样效率在于选取低维的包含参数信息尽可能多的统计量。在白噪声方差已知的情况下,本文采用前q阶样本自相关函数作为统计量。通过数值模拟进行比较,选用样本自相关函数远好于样本自协方差函数,大大提升了抽样的效率。在白噪声方差未知的情况下,采用前q阶样本自相关函数与样本方差作为统计量,分两步对参数进行近似贝叶斯估计。从数值模拟的效果来看,该方法大大提高了估计的精确度。

利率模型为MA(q)时的生存年金精算现值模型

改进了在传统保险精算学中假设利率为一个固定常数的情况下研究生存年金问题 ,讨论了随机利率下的生存年金的精算现值问题 ,分别给出了各年利息力在相互独立。

汽轮机组非平稳运行过程振动数据的时间序列分析

时间序列的分析方法已经在许多工程领域得到广泛而成功的应用。文中通过对实际电厂运行汽轮机组非平稳过程中轴系振动数据的相关分析 ,对汽轮机组振动数据非平稳时间序列的MA(q)模型的识别和建模进行初步的探讨。为验证MA(q)模型对于汽轮机组非平稳过程中的振动数据分析的有效性 ,分别采用MA(2 )、AR(2 0 )和 3阶多项式回归分析的方法 ,利用现场实测数据进行对比预测实验。实验结果表明利用MA(2 )模型的预测效果明显优于采用AR(p)模型预测方法和传统的多项式回归预测方法的预测结果 ,从而验证采用MA(q)模型对于汽轮机组非平稳运行过程中振动信号分析研究的有效性。