时间序列分析在粮食产量预测中的应用

在预测粮食产量中可以应用时间序列分析.叙述了时间序列模型的辨识、预测及建模过程,利用Matlab系统辨识工具箱对时间序列进行数据预处理,相关分析,ARMA模型参数估计,并对2010年的粮食产量进行了预测.     

时间序列L步预测、误差估计及修正

讨论了步长为l的时间序列的预测及其误差估计,并在新的信息加入时,给出了原有预测的修正公式.     

时间序列分析在粮食产量预测中的应用

出于对实际应用的考虑,在利用Box-Jenkins建模方法处理时间序列数据时,给出了一种新的基于先验信息的Bayes估值方法.由于此估值方法涉及到复杂的后验概率计算问题,所以本文给出了运用Gibbs抽样及SIR抽样算法来对后验概率进行计算的具体算法.其次,应用以上理论,对1949年至2009年的粮食产量数据进行分析,并...     

A→B 对x的模糊 α-真的新的充要条件

讨论了无穷个模糊α—真的模糊推理性质，给出并证明两个模糊α—真的充分必要条件。     

整合线性代数体系提高教学效率

为适应信息时代人才的培养目标,结合线性代数的教学目标和信息时代大学生的特点,本文提出了整合线性代数教材内容体系,减少繁琐的证明,代之以例子说明,突出实际应用,在教材中引入Matlab和Mathsmatics等软件包,将学生从繁琐的计算中解放出来,使他们集中精力掌握线性代数的概念理解和线性代数的实际应用,扩大现代教育技术的应用,激发大学生学习的热情和积极性,提高教学效率。     

Guass-Markov模型的广义抗差岭估计

对可能影响测量平差精度与稳定性的各种因素进行了分析,提出了一种新估计——广义抗差岭估计,理论分析和模拟计算结果均表明新估计不仅能同时抵抗设计阵病态性和观测值粗差的影响,而且能有效的消除高杠杆点的干扰,是一种性能良好的估计.     

新型抗差Kalman滤波及其在GPS动态导航中的应用

目前,抗差Kalman滤波一般采用独立等价权形式,观测值相关时等价权的确定是一个难题.从抗差估计的原始定义出发,首先直接对观测残差进行限制,然后利用观测残差与状态预报值残差的关系对状态预报值残差进行限制,这样可同时消除观测模型误差和状态模型误差的影响.此外,本方法无需考虑观测值是独立的还是相关的.最后给出了算例,结果表明,该方法是切实可行的.     

关于序半群左整除序关系的链(英文)

介绍了左△-序半群和完全左同余的概念,给出了左整除序关系的链的性质.最后,证明了带有左整除序关系的链的零半群是左△-序半群.