导读:本文包含了调和序列论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:时间序列,ARIMA,预测,调和方法
调和序列论文文献综述
伍仕屹[1]（2016）在《短时间序列集的一种预测调和方法》一文中研究指出由于互联网以及大数据产业的高速发展,各行业产生了大量的短时间序列数据。因此,对这些数据进行分析进而预测其未来趋势成为了重要的生产和管理的手段。短时间序列以单个序列的观测数量少为特征,是时间序列分析的一个难点。如果预测对象是短时间序列数据集,就可以利用其总量的预测值去调节各分量的预测值。文章提出了一种时间序列的预测调和方法,并通过此方法去调节ARIMA模型对一个短时间序列数据集的建模预测结果,与ARIMA的预测结果相比,调和后的预测精度得到了提高。(本文来源于《贵州科学》期刊2016年03期）
程亚娟[2]（2015）在《Q_(2m)中极小二维球面调和序列的几何》一文中研究指出本文我们研究了超二次曲面Q2m中极小二维球面调和序列的几何.从极小二维球面S2到超二次曲面Qm中线性满的全实常高斯曲率的共形极小浸入出发,则有n为偶数,且在相差一个刚动意义下只存在两种情形.我们对其作基本折射变换后,得到(定理3.2.1,定理3.3.1).在这两种情形下,我们计算了对这个极小浸入进行连续基本折射变换之后相应的一些几何量如高斯曲率,凯莱角及第二基本形式模长的平方等,得到两个定理(定理3.2.2,定理3.3.2),并给出了相应的例子(3.4节例1、例2).(本文来源于《南京师范大学》期刊2015-12-20）
王红[3]（2015）在《带有调和项短时序列的混合谱估计》一文中研究指出带有调和项与有色噪声(加性噪声)的混合谱的模型在电力、气象、海洋、经济等方面有广泛应用。由于受时间、人力物力等因素的影响,我们可能得到较短的混合谱时间序列。经典的谱估计方法周期图法、Welch法,谱估计精度较低,谱密度函数已不能很好体现出短时序列混合谱调和项波动的特性,反映在经济上可能会造成波动周期的误判。近几年处理短时序列的MCMC方法主要针对混合谱中加性噪声线性模型的参数估计,对短时序列中调和项的参数估计并未给出明确说明,且方法的实现还需要模型参数分布的先验信息,验证模型也较简单,未用于实证分析。本文利用混合谱具有的波动特性和时序特征,将混合谱过程看作调和项与自回归模型AR模型的迭加。由于两部分迭加的相互影响,本文又采用了交替迭代估计,即在零噪声假设下先进行调和项估计,然后在原数据上减掉已估计出的调和项模拟数据,对剩余数据进行噪声项的估计；将估计出的噪声项模拟数据从原数据中减掉,对剩余数据进行调和项的估计,反复迭代直到参数估计值稳定为止。其中,对调和项的估计提出一种改进的方法,将MUSIC算法的频率识别代替扩展Prony法中频率的识别,然后利用Prony算法对周期振幅进行估计。改进的方法结合了MUSIC算法中高精度频率测量、不过度依赖数据长度的优越性的特点,同时弥补Prony法在噪声较强时对调和项估计准确度不高的缺陷。而加性噪声的估计则采用了适用于AR模型的最大熵法。在混合谱数值实验模拟中,通过观察混合谱主要参数的均方误差随样本容量变化(以1000样本容量为基础,以50为步长,逐渐减小样本容量直至50)得出,均方误差随样本容量波动不大,且在样本容量约为200后变化率较小。在样本容量为200时,比较改进方法与其他谱估计方法在同等阶数判别下频率识别度,比较结果得出改进方法具有明显的优势,说明本文提出的改进方法在处理短时序列混合谱方面是有效、可靠的。利用改进方法对近期上证指数日成交线进行了混合谱模型的整体数据处理和分段数据处理。分段数据处理是以200个数据作为一组,对12组数据进行了分析。通过短时序列的分析结果得出12组数据大致具有相同的四个显着周期频率0.007813 Hz、0.02344 Hz、0.0625 Hz、0.08594 Hz,与上证指数的未分段数据分析得到的周期相一致,与以往经济周期分析也较为一致。由于估计方法误差及分段数据所处时期的不同经济策略等影响因素,上证指数的混合谱分析分段数据的加性噪声估计会存在一些差异。(本文来源于《中国海洋大学》期刊2015-05-17）
王康康,李芳[4]（2012）在《任意随机序列随机条件概率调和平均的一类强偏差定理》一文中研究指出主要研究任意随机序列随机条件概率调和平均的a.s.收敛的强偏差定理.在证明中采用了一种把网微分法与条件矩母函数相结合应用于强极限定理研究的新途径.作为推论,得到任意随机序列随机条件概率的一个公平比的强极限定理,并将已有的结果加以推广.(本文来源于《江苏科技大学学报(自然科学版)》期刊2012年05期）
乔金静,韩云芷[5]（2011）在《从属的双调和映射序列{f_n}的收敛性研究》一文中研究指出研究从属的双调和映射序列{fn}的收敛性.首先,讨论满足fn<fn+1的双调和映射序列{fn}的收敛性,应用{(fn)z(0)}的收敛性给出了从属序列的收敛性的充分和必要条件.其次,证明了满足fn+1<fn的双调和映射序列{fn}是收敛的,极限函数是常数当且仅当limn→∞αn=α=0.(本文来源于《保定学院学报》期刊2011年03期）
叶俊民,谢茜,姜丽,李嵩嵩,许磊[6]（2011）在《一种调和序列生成及其在故障定位中的应用》一文中研究指出为了提高软件的可靠性,在软件运行发生故障时,快速、准确地定位故障点成为非常有意义的研究课题。与以往方法不同,在将故障运行序列和最邻近运行序列进行差异对比前,为了避免选取第一条最近成功路径时引起的"盲区"使得后期搜索空间加大,引入了生物学基因序列比对原理,对最邻近运行序列不是通过编辑距离比较进行选取,而是通过一条调和序列进行处理。实验表明,方法的故障定位效果较好。(本文来源于《计算机科学》期刊2011年03期）
黎镇琦,黄探霄[7]（2010）在《CP~n中具有循环调和序列的平坦极小环面》一文中研究指出研究具有循环调和序列的平坦极小浸入ψ:T2→CPn。证明了存在T2的一个有限覆盖p:T2→T2和一个全迷向的平坦极小浸入φ:T2→CPn使得ψ。p=A。φ,其中A:CPn→CPn:[v]→[vA]是线性全纯同胚。(本文来源于《南昌大学学报(理科版)》期刊2010年03期）
谢茜[8]（2010）在《基于生物调和序列的软件故障定位方法研究》一文中研究指出在软件运行发生失效后,如何进行有效的故障定位是当今软件故障诊断领域的研究热点。虽然目前软件故障定位技术已有一定经验可以借鉴,但究竟如何做到将多种方法综合,以实现高效率的、快速的、自动化的故障定位仍然是故障诊断的关键问题。本文在总结国内外软件故障定位研究的基础上,特别是基于模型的故障定位技术,分析了目前研究中存在的问题,并选择了其中运用失效运行序列和一条成功运行序列进行故障定位时,可能导致寻找不到错误点的问题作为关键点开展工作。在软件故障诊断、软件运行序列和生物序列比对等技术的支持下,结合“近邻模型”思想,引入生物学中相关原理,研究了一种基于生物调和序列的软件故障定位方法。实验验证了该方法的正确性与有效性。本文的工作主要包括以下两个方面：①针对目前故障定位技术中运用失效路径和一条成功路径进行故障定位时,可能导致寻找不到错误点的问题,首先分析了软件运行序列的特征,研究了程序运行序列与生物序列中有关概念的对应关系,将程序运行序列比对转化为生物序列比对问题；在此基础上提出了一种多运行序列的调和序列生成算法,算法考虑了多条最接近运行序列对故障定位的影响,通过借鉴生物序列比对中的原理,将多条最接近成功运行序列的共同特征进行提取,获得一条调和序列,并详细描述了该算法。②在前面生成的调和序列的基础上,研究了基于生物调和序列的软件故障定位方法研究：根据“近邻模型”思想,运用该调和序列与失效的运行序列进行差异比较,从而获得稳定序列段集,再从失效序列中除去稳定序列段集中的相关内容,来求解失效运行序列中的可疑序列段,从而寻找包含故障点的“基本块”,来实现故障定位；并利用该算法进行了故障定位试验,试验表明,本文的方法在进行程序的故障定位时排除了更多不产生故障的部分,缩小了源代码审查,提高了故障定位的效率。(本文来源于《华中师范大学》期刊2010-05-01）
黄探霄[9]（2010）在《CP~n中具有循环调和序列的平坦极小环面》一文中研究指出本文研究具有循环调和序列的平坦极小浸入Ψ：T2→CPn.证明了存在T2的一个有限覆盖p：T2→T2和一个全迷向的平坦极小浸入φ：T2→CPn使得Ψ(?)p=A(?)φ,其中A：CPn→CPn：[v](?)[vA]是线性全纯同胚.全文共分叁部分.第一节为引言,介绍本文所研究的问题的历史背景,所用的主要方法和本文的主要结果.第二节证明了(?)P∈T2,可选取p点的局部复坐标z和Ψ的调和丛序列L0,L1,…,Ln的局部单位标架e0,e1,…,en,使(2.3)中的λj为正的实值函数,且∑j=0nρj=0(引理2.4),为第叁节的定理证明作准备.第叁节分两步证明了本文的主要定理(定理3.2).(本文来源于《南昌大学》期刊2010-03-30）
解妮[10]（2007）在《时间序列调和模型对旅游周期的预测》一文中研究指出本文运用时间序列分析法对北京海外旅游人数进行周期估计,首先运用线性滤波器剔除数据的趋势项,其次对调和模型进行参数估计,最后将所计算的周期与其他方法所计算的周期进行比较。文中运用的方法对于一般的经济数据具有通用性。(本文来源于《科教文汇(中旬刊)》期刊2007年03期）
调和序列论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文我们研究了超二次曲面Q2m中极小二维球面调和序列的几何.从极小二维球面S2到超二次曲面Qm中线性满的全实常高斯曲率的共形极小浸入出发,则有n为偶数,且在相差一个刚动意义下只存在两种情形.我们对其作基本折射变换后,得到(定理3.2.1,定理3.3.1).在这两种情形下,我们计算了对这个极小浸入进行连续基本折射变换之后相应的一些几何量如高斯曲率,凯莱角及第二基本形式模长的平方等,得到两个定理(定理3.2.2,定理3.3.2),并给出了相应的例子(3.4节例1、例2).
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
调和序列论文参考文献
[1].伍仕屹.短时间序列集的一种预测调和方法[J].贵州科学.2016
[2].程亚娟.Q_(2m)中极小二维球面调和序列的几何[D].南京师范大学.2015
[3].王红.带有调和项短时序列的混合谱估计[D].中国海洋大学.2015
[4].王康康,李芳.任意随机序列随机条件概率调和平均的一类强偏差定理[J].江苏科技大学学报(自然科学版).2012
[5].乔金静,韩云芷.从属的双调和映射序列{f_n}的收敛性研究[J].保定学院学报.2011
[6].叶俊民,谢茜,姜丽,李嵩嵩,许磊.一种调和序列生成及其在故障定位中的应用[J].计算机科学.2011
[7].黎镇琦,黄探霄.CP~n中具有循环调和序列的平坦极小环面[J].南昌大学学报(理科版).2010
[8].谢茜.基于生物调和序列的软件故障定位方法研究[D].华中师范大学.2010
[9].黄探霄.CP~n中具有循环调和序列的平坦极小环面[D].南昌大学.2010
[10].解妮.时间序列调和模型对旅游周期的预测[J].科教文汇(中旬刊).2007