简介：将等级路面的不平度视为一零均值的噪声序列通过一个AR模型产生的随机序列,通过求解Yule-Walker方程得出AR模型参数,进而得到路面不平度.经数值算例构造出4个等级的路面不平度,验证了用AR模型构造路面不平度方法的可行性与可靠性.

简介：介绍昆山劳动就业现状，AR模型参数提取算法。阐述了利用AR模型预测就业人数的方法并从实验角度给出就业预测状况，为当地劳动就业部门提供参考。

简介：阐述了雷达相关杂波的模拟方法及其AR谱模型的特性，提出了具有约束条件的修正LEVINSON算法及其AR模型阶数估计方法，同时给出了常用的高斯谱特性的模型阶数估计结果和仿真结果，并与同等条件下的BURG算法的估计结果进行了比较，得到了一些有价值的结论。由于修正LEVIN—SON算法是直接利用给定相关功率谱模型所得到的自相关函数进行AR谱估计的，避免了随机相位因子波动的影响，因此比BURG算法更逼近理想功率谱特性的估计结果。计算机仿真结果也证明，用AR模型来描述常用雷达相关杂波的功率谱特性是正确的；在合理的模型阶数下，AR模型谱的精度满足雷达相关杂波模拟的要求。

简介：从介绍功率谱的估计原理入手分析了经典谱估计和现代谱估计两类估计方法的原理，根据现代谱估计中的线性预测自回归模型法（AR模型法）估计功率谱的原理，讨论了Levinsion算法计算AR模型参数、估计功率谱并利用Matlab工具进行了实例计算和分析。

简介：针对WSN流量预测,基于AR模型提出一种WSN流量双卡尔曼并行递推预测算法,该算法使用两个Kalman滤波器,交替进行AR模型参数的递推辨识与时变数据中真实值的最优估计,根据序列数据的最新信息实时修正AR模型参数进行动态预测。同时针对大步长的流量预测,引入滚动修正思想,克服动态预测算法存在间隔时间过长的缺点,降低多步预测误差。实验研究表明,利用研究的双卡尔曼并行递推算法使用AR模型进行多步预测,从原理设计和实现算法上,实现了WSN流量的准确预测。

简介：针对自回归(AR)模型,分别采用间隔模式和迭代模式,对国际地球自转和参考系服务(IERS)的EOP08C04数据序列作预报计算,并统计预报精度,对比分析两种预报模式的适用情况。结果表明,AR模型两种预报模式各有特点,具体表现为:在数据利用率以及计算速度方面,间隔模式数据利用率低,计算速度快,而迭代模式数据利用率高,但计算速度较慢。对于参数预报适用方面,间隔模式较适合于PMX、PMY短期预报;迭代模式则较适合PMX、PMY中长期预报,并且在UT1-UTC所有跨度的预报上均表现出精度优势。

简介：本文系统地分析了平稳AR(1)时间序列模型的条件似然函数,并根据似然函数的统计结构构造了模型参数的共轭先验分布,研究了截断正态-逆Gamma共轭先验下模型的贝叶斯推断理论,包括参数的后验分布函数、二次损失函数下的贝叶斯估计及一步超前预报分析,最后采用一个仿真时间序列研究了先验分布参数对后验分布的影响。

简介：利用时间序列分析方法对某型航空发动机滑油监控系统中需重点监控的金属元素含量建立了AR模型。并根据该模型对其含量变化趋势进行了预测分析。某部队通过对不同实测数据的检验证明，可根据该模型的预测结果预报金属含量是否招标。

简介：摘要模型解题法现在在各科教学中应用广泛。物理教学中，利用好模型能是许多问题迎刃而解。

简介：摘要：进入21世纪以来，我国加快了城市化进程，给人民生活带来了便利。同时，近年来由于工程施工引起的地表沉降灾害也层出不穷。随着变形监测技术的不断发展，现在已有很多的沉降监测预测模型。本文以厦门第二西通道A3标基坑沉降监测工程为例，介绍了时间序列模型的基本原理，采用AR(p)模型进行沉降分析，分析模型的精度与适用度，可以为工程施工阶段的变形监测提供较为可靠和准确的信息，为后期设计与维护提供参考。

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简介：融合时间序列与神经网络算法,得到AR-ANN模型。结合多维时间序列在捕捉线性关系的优势,以及神经网络在预测非线性关系的优势,AR-ANN模型对上证指数有较好的预测效果。另建立结构向量自回归模型（SVAR）,反应了指数受其他经济内生变量的一个随机冲击后的变化状况,通过脉冲响应函数对预测做出预警。

简介：提出了双轮辙路面不平度激励的时域AR及ARMA模型，并对所建立的模型进行了计算机数值仿真研究。

简介：

简介：正交模型-正交模态法（CMCM）是一种参数修改的新方法,它具有不依赖于灵敏度分析、不需要进行迭代的特点.但是在有限元存在整体建模误差时,该方法会出现无法完成修正计算的情况,本文针对此问题进行了改进.改进后的方法可以既可以处理存在局部建模误差的情况,也可以处理存在整体建模误差的情况.本文通过梁式结构的数值算例,比较了原修正方法（CMCM）、改进后的修正方法（ICMCM）以及商业软件模型修正FEMtools的修正效果.结果表明：改进的正交模型-正交模态方法可以使分析频率更好地逼近实验值,物理参数的修改也更加准确.

简介：物理学的研究对象遍及整个物质世界，大至天体，小至基本粒子，无奇不有，无所不在．面对复杂具体的物体，研究它们形形色色的运动，如果不采取突出主要矛盾，忽略次要因素的科学思维方法，人们便不能摆脱浩如烟海、纷乱繁杂的现象的纠缠，理出清晰的物理慨念和物理规律，物理学理论大厦便无法建起．物理学中的各种模型便是这种科学方法的具体应用．

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简介：风场模拟中广泛应用的AR模型主要有标量过程的AR模型和向量过程的AR模型．通过取数学期望的方法，可以得到标量过程AR模型模拟空间相关性风场所采用的参数，但该参数并未考虑时滞的情况．向量过程AR模型建立在联合平稳的假设之上，可以很好地综合考虑各点的空间相关性，且回归系数矩阵包含时滞的影响，可以考虑较长时间范围内各点风速时程的时间相关性，从理论来说，要相对完善一些．本文算例表明，向量过程AR模型所模拟的风场精确度总体上要高于标量过程AR模型所模拟的风场，但也存在所模拟风场各点的自相关函数偏差大和总体运算时间多等缺点．

简介：针对频率统计方法存在不连续的置信区间以及在小样本情况下检验势比较低的问题。把非对称Laplace分布表示成正态分布和指数分布的线性组合,推导了不同先验分布情况下参数的最大后验密度置信区间,并构造了分位回归单位根检验的贝叶斯因子,实现了对非平稳时间序列的局部单位根检验。仿真分析表明贝叶斯分位回归方法是一种稳健全面的单位根检验方法。对我国居民消费价格指数的实证研究发现,我国居民消费价格指数表现出局部的持续性,在分布的下尾部不受普通冲击的影响,但在分布的上尾部受普通冲击的影响。

简介：