文档介绍：摘要时间序列系统建模方法研究社会、科学、经济、技术等领域中广泛存在着大量的时间序列数据,有待进一步的分析和处理。人们希望通过对这些时间序列的分析,从中发现和提示某一现象的发展变化规律,或从动态的角度描述某一现象和其它现象之间的内在数量关系及其变化规律,从而尽可能多的从中提取出所需要的准确信息,将这些知识和信息用于预测,以掌握和控制未来的行为。时间序列不同于一般的统计数据,数据之间具有严格的先后顺序,往往存在着某种前后相承的关系,丽非相互独立。时间序列只有输出观测,不能用一般的回归方法进行建模和辨识,因此这类问题的分析和研究需要一些特殊的方法。本文基于样本数据的模型辨识方法,通过对时间序列的特点分析,将时间序列分解为时间序列的趋势项、周期项、随机项三部分,并采用典型时间序列模型组合的形式构造时间序列模型。针对时间序列的变化过程中可能存在的突发事件莆干预事件允奔湫蛄械挠跋欤谀P椭幸胩厥獾暮幢硎臼奔湫蛄兄懈稍な件的影响。在本论文中将从样本数据中找到时间序列的变化规律,找到最符合时间序列变化规律的模型组合。要找到变化规律,需要解决三个问题:首先是找到能正确描述时间序列特点的模型结构;其次需要对每个模型中的参数进行估计;再次,如果时间序列中存在离群点,需要使用特殊的函数来表示干预事件的影响。论文中使用遗传算法与粒子群优化算法相结合的方法来解决上述的问题。首先由遗传算法确定模型的结构,然后由粒子群算法来确定每个模型中的参数值。经过多次迭代之后,得到与实际数据拟合最好的模型。论文中采用镅允迪直疚乃芯康幕谝糯惴ê土W尤核惴ㄊ迪质奔湫列建模的问题。将论文中提出的建模方法应用于几种不同问题形式进行了仿真结果分析,得出了无论是对已知模型结构的参数辨识问题还是对未知模型的结构与参数辨识问题,都会取得比较满意结果的结论。检验了本文提出算法的可行性,证明其具有实际的应用价值。关键谰:遗传算法粒子群算法时间序列元模型东北大学硕士学位论文摘要
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学位论文作者签名:/企独创性声明学位论文版权使用授权书签字目期:。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外,不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果,也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定:即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交缱髡吆偷际ν馔辖涣鳎朐谙路角┟环裨蚴游2煌狻导师签名流。学位论文作者签名签字日期
第一章绪论系统建模及模型辨识系统辨识方法的发展及应用数学建模是指对现实世界的特定对象,为了某特定目的,做出—些重要的简化和假设,运用适当的数学工具得到一个数学结构,用它来解释特定现象的现实性态,预测对象的未来状况,提供处理对象的优化决策和控制,设计满足某种需要的产品等。数学建模是联系数学与实际题的桥梁,是数学在各个领域广泛应用的媒介,在科学技术与经济管理等发展中的主要作用越来越受到数学界和工程界的普遍重视,它已成为科技工作者必备的主要能力和处理科学技术领域中各种实际问题的重要工具,并在自然科学、工程技术科学与社会科学的各个领域中得到广泛应用。例如经济、管理、工农业、甚至社会学等都提出了各自的建模需要。建立数学模型有两种方法:即解析法和系统辨识法。不同的学科领域,对应着不同的数学模型,从某种意义上讲,不同学科的发展过程就是建立它的数学模型的过程。年,琇.”.定义系统辨识为:在输入输出数据的基础上,从一类模型中确定一个与所测系统等价的模型。年,明确指出:系统辨识有鲆K兀词淙胧涑鍪荩P屠嗪妥荚颉O低潮媸兜娜挝窬褪歉菔淙搿⑹出的数据信息寻找确定函数或确定系统,使得到的函数或系统与实际系统有很好的拟合效果。但是,实际上我们不可能找到一个与实际系统完全等价的模型。从实用的角度来看,系统辨识就是扶一组模型中选择一个模型,按照某种准则,使之能最好地拟合由系统的输入输出观测数据体现出的实际系统的动态或静态特性。要建立实际对象的高精度数学模型是极为困难的,尤其是根据对象的机理,通常很难推出满足计算机控制的实用数学模型,甚至无法得到其基本的数学模型结构。利用现有对象知识和辨识技术建立系统模型则是一种简便而实用的方法,本论文中针对时问序列的样本数据,基于遗传算法和粒子群优化算法实现样本数据的模型辨识问题。通过对样本数据的分析,辨识出时间序列的变化规律,并将得到的辨识模型用