時(shí)間序列分析是概率統(tǒng)計(jì)學(xué)科中應(yīng)用性很強(qiáng)的一個(gè)分支，具有非常特殊的、自成體系的一套理論和分析方法，在金融、經(jīng)濟(jì)、氣象、水文、信號(hào)處理、工程技術(shù)等眾多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。本書以時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)特征和建模步驟為主線，系統(tǒng)介紹時(shí)間序列的基本理論、建模和預(yù)測(cè)方法以及實(shí)踐應(yīng)用，目的是使讀者掌握時(shí)間序列分析的基本理論、建模和預(yù)測(cè)的方法
本書基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)ESN研究時(shí)間序列分類和預(yù)測(cè)問題：第一，分析了面向時(shí)間序列分析的ESN；第二，研究了基于DE和ESN的時(shí)間序列分類方法；第三，研究了基于BSA優(yōu)化ESN的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法；第四，研究了基于組合ESN的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法；第五，設(shè)計(jì)了基于小波ESN的旅游需求預(yù)測(cè)模型；第六，構(gòu)建了基于雙儲(chǔ)備池ESN的電力
現(xiàn)代非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法是統(tǒng)計(jì)學(xué)方法論的一個(gè)重要組成部分，本書主要介紹若干經(jīng)典的現(xiàn)代非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，包括非參數(shù)密度估計(jì)、非參數(shù)回歸方法、分位數(shù)回歸和非參數(shù)似然方法(經(jīng)驗(yàn)似然)。密度估計(jì)方面介紹一元和多元核密度估計(jì)；非參數(shù)回歸方面介紹局部多項(xiàng)式估計(jì)的構(gòu)造、理論性質(zhì)和應(yīng)用，樣條函數(shù)的基本理論、樣條估計(jì)理論；分位數(shù)回歸方面介紹分位
本書共6章，在傳統(tǒng)離散元方法基礎(chǔ)上，提出了多尺度離散元模擬方法，針對(duì)微觀尺度的顆粒單元接觸問題，提出了可以定量考慮顆粒表面粗糙度的隨機(jī)法向接觸模型；針對(duì)細(xì)觀尺度的顆粒集合特性表征問題，建立了基于主成分分析方法的顆粒集合評(píng)價(jià)方法；針對(duì)宏觀尺度的大規(guī)模計(jì)算問題，發(fā)展了基于精確縮尺的粗�；x散元方法，從不同尺度對(duì)現(xiàn)有離散元方
本書系統(tǒng)地介紹了定義在離散格(包括Zd和Bethe樹等)圖上的取值于有限集合的隨機(jī)場(chǎng)的相變、信息度量，以及網(wǎng)絡(luò)演化博弈論。全書共10章，分為三個(gè)部分。第一部分包括第1章至第3章，給出了隨機(jī)場(chǎng)的一般定義，重點(diǎn)介紹馬爾可夫場(chǎng)和Gibbs場(chǎng)，以及它們的等價(jià)關(guān)系，討論了Z2和樹(包括開樹和閉樹)上Ising模型的相變問題。第二
《非線性系統(tǒng)的行波解》以時(shí)滯連續(xù)與離散反應(yīng)擴(kuò)散方程、積分-差分方程和隨機(jī)種群模型為研究對(duì)象,歸納總結(jié)了作者多年研究行波解的成果,系統(tǒng)講述了作者利用打靶法、單調(diào)迭代、不動(dòng)點(diǎn)定理、滑行方法等研究時(shí)滯反應(yīng)擴(kuò)散方程和積分-差分方程的行波解的存在唯一性,利用擠壓技術(shù)和譜分析方法研究行波解的漸近穩(wěn)定性,以及利用單調(diào)動(dòng)力系統(tǒng)和大偏差
本書主要講述混合、正負(fù)相協(xié)、拓廣負(fù)相依、寬相依和負(fù)超可加相依等相依結(jié)構(gòu)下的不等式研究，特別是非參數(shù)和半?yún)?shù)模型的統(tǒng)計(jì)理論和方法，如若干相依序列的定義和不等式、密度函數(shù)和分布函數(shù)估計(jì)的相合性與漸近正態(tài)性、非參數(shù)回歸函數(shù)小波估計(jì)的強(qiáng)相合和Berry-Esseen界、半?yún)?shù)回歸模型小波估計(jì)的弱收斂速度和Berry-Essee
本書介紹近些年來關(guān)于馬爾可夫鏈的統(tǒng)計(jì)推斷的一些研究新結(jié)果:可逆馬爾可夫鏈和不可逆平穩(wěn)D-馬爾可夫鏈統(tǒng)計(jì)計(jì)算理論，使用的方法是我們建立的馬爾可夫鏈反演法。第1章介紹本書需要的一些預(yù)備知識(shí)。第2章介紹馬爾可夫鏈的擊中分布和禁忌速率，主要是擊中分布的微分性質(zhì)、矩性質(zhì)及對(duì)稱函數(shù)性質(zhì)有關(guān)的約束方程，以及馬爾可夫鏈反演法。第3章和
"本書突出教材要符合應(yīng)用型本科教育的定位和人才培養(yǎng)目標(biāo)，既要考慮到應(yīng)用型本科教育既要符合高等教育法關(guān)于本科教育學(xué)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)定，又要充分體現(xiàn)應(yīng)用性的特點(diǎn)，強(qiáng)調(diào)以應(yīng)用為主線來構(gòu)建教材的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容，做到基本理論適度，實(shí)際應(yīng)用性突出。 本書以運(yùn)籌系統(tǒng)規(guī)劃為主線，圍繞規(guī)劃論、決策論、排隊(duì)論、庫(kù)存論、圖論、博弈論六大模塊展開。在
本書共10章，具體內(nèi)容包括：緒論、預(yù)備數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、非線性方程求解、線性方程組的直接解法、線性方程組的迭代解法、插值法、曲線擬合和函數(shù)逼近、數(shù)值積分與微分、常微分方程的數(shù)值解法、矩陣特征值計(jì)算介紹.《BR》本書針對(duì)理工科研究生的需求和特點(diǎn),寫法上強(qiáng)調(diào)各類數(shù)值問題的底層邏輯;特別注重用生活中的常識(shí)對(duì)相關(guān)數(shù)學(xué)思想進(jìn)行解釋說明;
測(cè)量是人類認(rèn)識(shí)與探索自然的一種必不可少的重要手段，也是人類打開未來知識(shí)寶庫(kù)的金鑰匙。本書從測(cè)量、測(cè)試與計(jì)量等基本概念入手，考慮到參數(shù)測(cè)量結(jié)果的處理及測(cè)試系統(tǒng)的分析評(píng)價(jià)這兩個(gè)不同的應(yīng)用需求，并針對(duì)靜態(tài)測(cè)量和動(dòng)態(tài)測(cè)量以及等精度測(cè)量和不等精度測(cè)量的特點(diǎn)，在相應(yīng)章節(jié)對(duì)相關(guān)知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行詳細(xì)介紹，貫穿經(jīng)典誤差理論和現(xiàn)代誤差理論的主線
全書主要內(nèi)容包括ANSYS2022概述、幾何建模、建模實(shí)例、網(wǎng)格劃分、施加載荷、求解、后處理、靜力分析、模態(tài)分析、諧響應(yīng)分析、瞬態(tài)動(dòng)力學(xué)分析、譜分析、結(jié)構(gòu)屈曲分析、非線性分析、接觸問題分析等。本書從實(shí)際應(yīng)用出發(fā),結(jié)合作者使用該軟件的經(jīng)驗(yàn),實(shí)例部分采用GUI方式一步步地對(duì)操作過程和步驟進(jìn)行了講解。還提供命令流文件電子資料
本書以時(shí)間序列模型為基礎(chǔ)，以經(jīng)濟(jì)學(xué)和管理學(xué)中的案例為載體，采用理論講解與數(shù)據(jù)分析案例實(shí)踐相結(jié)合的方式編寫而成。全書共9章，包括時(shí)間序列分析基礎(chǔ)、線性時(shí)間序列模型、單位根時(shí)間序列模型、非線性時(shí)間序列模型、協(xié)整時(shí)間序列模型、波動(dòng)率模型、時(shí)間序列的機(jī)器學(xué)習(xí)方法、時(shí)間序列的深度學(xué)習(xí)方法和課程綜合案例等內(nèi)容。本書配有PPT課件、
全局優(yōu)化問題一直是最優(yōu)化領(lǐng)域的老大難問題,備受多方關(guān)注。本書作為該領(lǐng)域的一部專著,首先介紹了非凸全局優(yōu)化問題的研究進(jìn)展,然后從分支方法、定界理論、算法設(shè)計(jì)及相關(guān)技術(shù)等方面詳細(xì)論述了非凸全局優(yōu)化問題的分支定界算法。全書主要內(nèi)容如下:全局優(yōu)化方法的研究現(xiàn)狀,分支定界算法的理論基礎(chǔ)、分支方法、定界技巧及相關(guān)概念,二次規(guī)劃、線
本書結(jié)合作者近年來的研究工作,系統(tǒng)介紹非線性分布參數(shù)系統(tǒng)的智能建模方法及其在實(shí)際工程領(lǐng)域的應(yīng)用,重點(diǎn)闡述分布參數(shù)系統(tǒng)建模的基礎(chǔ)知識(shí)及方法。在此基礎(chǔ)上,針對(duì)工業(yè)系統(tǒng)廣泛存在的不確定性、強(qiáng)非線性、時(shí)變、大尺度特征等問題,提出了基于流形學(xué)習(xí)的非線性時(shí)空模型、基于數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)機(jī)的非線性時(shí)空模型、基于有限高斯混合模型的時(shí)空多模型、基
作者根據(jù)多年來學(xué)習(xí)和講授隨機(jī)過程的經(jīng)驗(yàn),以及在研究工作中長(zhǎng)期積累的自己的理解、體會(huì)和心得,寫下了本書。本書主要講述現(xiàn)代隨機(jī)過程的基礎(chǔ)知識(shí),包括隨機(jī)過程的總體概念和術(shù)語,可選性與循序可測(cè)性,經(jīng)典Wiener空間,Brown運(yùn)動(dòng),離散時(shí)間鞅與連續(xù)時(shí)間鞅,Markov過程與半群,強(qiáng)馬氏性與擴(kuò)展馬氏性,Ito隨機(jī)積分,一般半鞅
演化算法是一類基于群體智能的自然啟發(fā)式搜索優(yōu)化策略，具有結(jié)構(gòu)靈活、易于理解、適用廣泛的特點(diǎn)。本書是作者多年研究成果的總結(jié)，介紹基于復(fù)雜適應(yīng)度函數(shù)的進(jìn)化算法、化學(xué)反應(yīng)優(yōu)化算法、人工內(nèi)分泌系統(tǒng)模型、反向差分進(jìn)化算法等高級(jí)計(jì)算智能方法，以及算法在目標(biāo)的識(shí)別和跟蹤、車輛路徑問題等復(fù)雜實(shí)際場(chǎng)景中的應(yīng)用。
本書是在教育部制定的教學(xué)大綱基礎(chǔ)上，參照同濟(jì)大學(xué)“概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)”課程及教材建設(shè)的經(jīng)驗(yàn)和成果，按照全國(guó)碩士研究生入學(xué)統(tǒng)一考試數(shù)學(xué)一的考試大綱要求，根據(jù)作者十多年的教學(xué)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)編寫而成．全書共分八章，包括隨機(jī)事件與概率、隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律及中心極限定理、統(tǒng)計(jì)量和抽樣分布
本書介紹非線性復(fù)雜系統(tǒng)中數(shù)據(jù)處理的投影尋蹤降維技術(shù)，給出投影尋蹤在分類、評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)等方面的統(tǒng)計(jì)模型，包括Friedman-Tukey投影尋蹤模型、投影尋蹤Spearman相關(guān)系數(shù)模型、投影尋蹤信息熵模型、聚類分析修正的投影尋蹤模型、解不確定型決策問題的投影尋蹤模型、投影尋蹤回歸及自回歸模型。這些模型能充分提取數(shù)據(jù)信息、
概率論是高等院校數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的基礎(chǔ)課程之一。全書共七章，主要包括：隨機(jī)事件及其概率、隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)值特征、多維隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量的數(shù)值特征、大數(shù)定律與中心極限定理。除第1章外每章配有習(xí)題，書末附有部分習(xí)題參考答案或提示，便于讀者學(xué)習(xí)和檢查所學(xué)知識(shí)。本書著眼于理論聯(lián)系實(shí)際，通過精選例題并結(jié)
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