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上传时间: 2021-11-03
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上传时间: 2021-11-06
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这是一本写用时间序列处理动态数据的书,
上传时间: 2022-06-08
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时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。分析时间序列的方法构成数据分析的一个重要领域,即时间序列分析。时间序列根据所研究的依据不同,可有不同的分类。1.按所研究的对象的多少分,有一元时间序列和多元时间序列。2.按时间的连续性可将时间序列分为离散时间序列和连续时间序列两种。3.按序列的统计特性分,有平稳时间序列和非平稳时间序列。如果一个时间序列的概率分布与时间t无关,则称该序列为严格的(狭义的)平稳时间序列。如果序列的一、二阶矩存在,而且对任意时刻t满足:(1)均值为常数(2)协方差为时间间隔r的函数。则称该序列为宽平稳时间序列,也叫广义平稳时间序列。我们以后所研究的时间序列主要是宽平稳时间序列。4.按时间序列的分布规律来分,有高斯型时间序列和非高斯型时间序列。
上传时间: 2022-06-24
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摘要:重构相空间是非线性分析的基础 ,利用联积分导出的 C2C方法是估计相空间重构参数延迟时间和延迟时间窗的有效方。由于混沌系统的初值敏感性和实际序列长度有限并带噪 ,使得 C2C方法估计出的和具有波动性。为了降低估值偏差 ,借鉴谱估计中平均法的思想 ,提出一种不同于已有文献利用整段序列估算和,而采用对序列分段估值后取平均的方法 ,并重点讨论了带噪序列的和 估值及序列长度对估值的影响。数值仿真证明这种平均处理方法对和的估值具有较好的有效性和可靠性。关键词:非线性时间序列 关联积分 重构参数 平均
上传时间: 2017-07-05
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混沌序列发生器,一种随机序列的预测!时间序列的分析和预测!
上传时间: 2016-02-18
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开发与利用新能源是我国21世纪的重要能源战略。风能是一种“取之不尽,用之不竭”、环境友好的可持续性能源,已受到了越来越广泛的重视,并成为发展最快的新型能源。但是风电具有间歇性和随机性的固有缺点,随着大量的风力发电接入电网,势必会对电力系统的安全、稳定运行以及保证电能质量带来严峻挑战,从而限制风力发电的发展规模。风电场短期风速和发电功率预测是解决该问题的有效途径之一。中国的风电场大都是集中的、大容量的风电场,而且处于电网建设相对比较薄弱的地区,因此,中国更需要进行风电场短期风速和发电功率预测的研究,而发电功率的预测主要源自风速的预测。在此背景下,选择风电场短期风速预测方法作为主要研究内容,主要包括以下几个方面: 首先运用统计学方法来分析风速的时间序列特性及其预测方法和应用特点,说明现实中的风速序列具有很强的非平稳性。然后运用具有“数字显微镜”之美誉的小波变换来分析历史纪录的风速数据,通过运用二进正交小波变换Mallat算法对香港和河西走廊地区风速序列进行分解和重构,分离出风速序列中的低频信息和高频信息。对Mallat算法分解后的信号,运用最小二乘支持向量机分别进行向前一步预测,然后再把各预测结果合成,得到预测值。建立了基于小波变换和最小二乘支持向量机的短期风速预测方法。应用Matlab对该算法进行了仿真,仿真试验表明,小波变换是非平稳风速序列时频分析的有效工具,对风速序列的高频和低频信息起到很好的分离作用;最小二乘支持向量机的应用提高了预测的准确性。应用香港地区与河西走廊地区小时平均风速历史数据,验证了方法的有效性。
上传时间: 2013-04-24
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由于日趋严重的环境问题以及风能利用的成本低廉和技术成熟等原因,风力发电成为电力系统中相对增长最快的新能源发电技术,发展风电成为改善电力系统经济运行极为重要的措施。近几年,风力发电机组单机容量和风电场建设规模都日益扩大,但风力的随机性和间歇性会对电力系统稳定运行产生一定的影响。因此对于含有风电场的电力系统,需要建立正确的风电场数学模型和进行风电场的短期风速预测。 首先,运用时间序列和神经网络相结合的预测方法,对风电场的风速序列进行短期预测。该方法用时间序列模型来选择神经网络的输入变量,而神经网络分别运用了BP和GRNN神经网络进行比较,发现使用时间序列结合GRNN网络预测效果比较令人满意,其对风电场和电力系统的稳定性运行具有重要的意义。 其次,建立了风速、风电机组和风电场的数学模型。风电机组的数学模型主要包括风力机模型、传动机构模型和异步发电机模型,仿真分析了风电机组对于风速的响应。在风电场模型研究中,考虑了尾流效应因素,风电场中各台风机位置处的风速并不相同,因此研究了风能分布的Jensen模型和Lissaman模型,并进行了案例计算分析,结果表明了风能分布模型在大规模风电场模型分析中的重要性。本文还提出了风电场等值模型的建立,降低了仿真研究的复杂性,使得分析大规模风电场并网运行成为可能。 最后,实现了包含风电场的电力系统潮流计算,采用牛顿—拉夫逊法极坐标形式的方法,为研究风电场稳定性运行提供了前提条件。同时提出了基于电力系统暂态稳定性分析的风电场穿透功率极限计算方法,并揭示了频率波动对风电场稳定运行的影响。
上传时间: 2013-07-31
上传用户:zhengxueliang
激光光谱探测是激光侦查、激光告警、污染物检测等领域中采用的重要技术。通过对来袭激光的光谱特征进行识别,可以为光电对抗提供依据。本文在分析和研究现有激光光谱探测技术的基础上,提出了通过非扫描M-Z干涉法来获取激光信号的相干图,并对该图进行快速傅立叶变换,从而实时获得激光光谱的技术。 在研究中,由M-Z干涉具形成的激光干涉条纹经CCD相机转换后以时间序列依次输出电信号,该时间序列的快速傅立叶变换用FPGA实现。论文依据告警系统响应时间和信噪比的要求,确定了探测器阵列的结构类型和有关参数;设计了CCD相机和FPGA的接口电路;编写了数据传输和存储模块。 在快速傅立叶变换的实现上,首先确定了采用基2按时间抽取的方法作为实现算法;应用型号为XC3S400的FPGA芯片,依靠ISE8.1软件开发平台,用硬件语言编写了精度为10位,序列长度为512点的快速傅里叶变换程序,并将所有程序成功下载到FPGA的配置芯片中。 此外,论文还设计了显示、电压转换、FPGA配置电路。最后,对设计的快速傅里叶变换模块进行了测试,将FPGA运算结果与理论计算结果进行了比较,结果表明FPGA计算结果达到应有的精度,运行速度可以满足激光光谱的实时探测要求。
上传时间: 2013-08-04
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·摘要: 陀螺仪漂移数据经过处理后将是一组高度相关的平稳随机时间序列.在对陀螺仪漂移数据建立时间序列AR模型的基础上,考虑到精度与实时性的要求,采用卡尔曼滤波算法对捷联陀螺模拟漂移数据进行了处理,并运用基于TI公司的TMS320C32型DSP对算法进行了实验.通过实时考察实验系统算法程序的运行情况可以看出,卡尔曼滤波算法能有效地提高陀螺精度,并且对于实时性要求高而计算量大的卡尔曼滤波算法
上传时间: 2013-06-22
上传用户:koulian