非线性时间序列在线预测建模与仿真 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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伍雪冬 著

图书标签:

• 时间序列
• 非线性系统
• 在线预测
• 建模
• 仿真
• 机器学习
• 数据挖掘
• 信号处理
• 控制理论
• 预测模型

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118106541

版次：1

商品编码：11969952

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-11-01

用纸：胶版纸

页数：153

字数：178000

正文语种：中文

内容简介

　　从时间序列预测算法的实时性和预测精度出发，而且考虑实际观测数据存在随机缺失和随机延时的事实，《非线性时间序列在线预测建模与仿真》较为系统地介绍了非线性滤波方法在线训练下基于智能信息处理技术的时间序列预测建模和仿真新方法。全书共分7章，内容包括基于多层感知神经网络的时间序列在线预测、基于径向基函数神经网络的时间序列在线预测、基于小二乘支持向量机模型的时间序列在线预测、基于单乘法神经元模型的时间序列在线预测、观测信号随机缺失下的时间序列在线预测和观测信号随机延时下的时间序列在线预测等。
　　《非线性时间序列在线预测建模与仿真》取材新颖、内容丰富、深入浅出、理论联系实际，论述严谨。对所有的思想和方法，都用真实数据集或模拟数据集进行了仿真比较。可以在时间序列预测理论研究与工程应用上给读者带来启发与帮助。
　　《非线性时间序列在线预测建模与仿真》主要读者为高等院校自动化、计算机应用、电子工程和信息工程等专业研究生和高年级本科学生，也可供相关领域的工程技术人员和科学研究工作者参考使用。

目录

第1章 绪论
1．1 引言
1．2 时间序列预测研究历史及意义
1．3 时间序列预测应用前景
1．4 时间序列预测研究方法概况
1．4．1 传统时间序列预测方法
1．4．2 人工神经网络方法
1．4．3 支持向量机方法
1．4．4 其他方法
1．5 时间序列在线预测方法研究现状
1．5．1 重新建模方法
1．5．2 动态神经网络方法
1．5．3 在线支持向量回归方法
1．5．4 核自适应滤波方法
1．6 非线性滤波算法在线训练下基于智能计算技术的
时间序列预测方法
1．7 本书的主要内容与结构安排
参考文献

第2章 非线性滤波理论
2．1 最小方差估计
2．2 卡尔曼滤波
2．3 扩展卡尔曼滤波
2．3．1 滤波更新
2．3．2 预测更新
2．3．3 扩展卡尔曼滤波算法总结
2．3．4 迭代滤波
2．4 Unscented卡尔曼滤波
2．4．1 Unscented变换
2．4．2 Unscented变换采样策略
2．4．3 观测更新
2．4．4 预测更新
2．4．5 Unscented卡尔曼滤波总结
2．5 高斯粒子滤波
2．5．1 理想蒙特卡罗仿真
2．5．2 贝叶斯重要采样
2．5．3 观测更新
2．5．4 预测更新
2．5．5 高斯粒子滤波总结
2．6 小结
参考文献

第3章 基于前馈型神经网络的时间序列在线预测
3．1 人工神经网络
3．1．1 神经元
3．1．2 神经网络联接形式
3．1．3 神经网络学习方法
3．2 多层感知神经网络
3．2．1 多层感知神经网络结构
3．2．2 多层感知神经网络学习模型
3．2．3 实验结果和分析
3．2．4 结论
3．3 径向基函数神经网络
3．3．1 径向基函数神经网络结构
3．3．2 径向基函数神经网络学习模型
3．3．3 实验结果和分析
3．4 小结
参考文献

第4章 基于最小二乘支持向量机模型的时间序列在线预测
4．1 支持向量机理论基础
4．1．1 机器学习问题
4．1．2 统计学理论基础
4．1．3 支持向量机
4．1．4 参数选择
4．2 最小二乘支持向量机
4．3 迭代非线性滤波方法
4．3．1 迭代扩展卡尔曼滤波
4．3．2 迭代Unscented扩展卡尔曼滤波
4．4 基于二乘支持向量机的时间序列在线预测模型
4．5 发动机系统可靠性预测实验仿真
4．5．1 实验数据
4．5．2 数据处理和性能指标定义
4．5．3 模型参数设置
4．5．4 实验结果
4．6 小结
参考文献

第5章 基于单乘法神经元模型的时间序列在线预测
5．1 单乘法神经元模型
5．2 基于单乘法神经元模型的风速一步预测
5．2．1 预测模型
5．2．2 实验结果和分析
5．3 基于单乘法神经元模型的能源消耗数据预测
5．3．1 实验数据和数据处理
5．3．2 实验结果
5．4 时间序列在线多步预测
5．4．1 时间序列在线多步预测模型一
5．4．2 时间序列在线多步预测模型二
5．4．3 结论
5．5 小结
参考文献

第6章 观测数据随机缺失下的时间序列在线预测
6．1 观测数据随机缺失
6．2 观测数据随机缺失下的扩展卡尔曼滤波算法
6．3 观测数据随机缺失下的Unscented卡尔曼滤波算法
6．4 观测数据随机缺失下的高斯粒子滤波算法
6．5 观测数据随机缺失下基于多层感知神经网络的时间序列一步预测
6．5．1 多层感知神经网络预测模型
6．5．2 实验仿真
6．6 观测数据随机缺失下基于径向基函数神经网络的时间序列一步预测
6．6．1 径向基函数神经网络预测模型
6．6．2 实验仿真
6．7 基于多层感知神经网络的观测数据随机缺失下的时间序列多步预测
6．7．1 多层感知神经网络预测模型
6．7．2 实验仿真
6．8 小结
参考文献

第7章 观测数据随机延时下的时间序列在线预测
7．1 观测数据延时的滤波处理方法
7．1．1 重复滤波法
7．1．2 状态扩维法
7．2 观测数据一步随机延时下的扩展卡尔曼滤波算法
7．3 观测数据一步随机延时下的Unscented卡尔曼滤波算法
7．4 观测数据随机延时下基于径向基函数神经网络的时间序列多步预测
7．4．1 径向基函数神经网络预测模型
7．4．2 实验仿真
7．5 小结
参考文献

前言/序言

图书简介：高级机器学习算法在复杂系统动态预测中的应用 书名：高级机器学习算法在复杂系统动态预测中的应用 作者：[此处留空，或填写虚构作者名] 出版社：[此处留空，或填写虚构出版社名] --- 导言：迈向更深层次的预测科学 在当今高度互联且快速演变的数字世界中，精确预测复杂系统的未来行为已成为科学研究、工程设计乃至商业决策的核心挑战。传统的线性或半线性模型在捕捉系统内在的非平稳性、高维度交互作用以及涌现现象时显得力不从心。本书旨在填补理论与实践之间的鸿沟，系统性地探讨一系列高级机器学习算法（Advanced Machine Learning Algorithms）如何在处理具有高度非线性和内在随机性的复杂动态系统（Complex Dynamic Systems）的预测任务中发挥关键作用。 本书不侧重于单一领域（如金融或气象）的特定模型构建，而是将目光聚焦于那些能够揭示系统底层结构和潜在机制的通用预测范式和算法框架。我们的目标是为读者提供一套扎实的理论基础和一套可操作的实践指南，用以应对从宏观经济波动到微观粒子运动等一系列跨学科的预测难题。 第一部分：复杂系统建模的基础与挑战 本部分首先确立复杂系统预测的理论框架，强调从数据中提取有效信息所面临的根本性挑战。 第一章：从确定性到随机性：复杂系统的本质刻画 本章深入剖析复杂系统的核心特征：非线性反馈回路、多尺度相互作用、相变点（Bifurcation Points）的敏感性以及内在的混沌特性。我们将回顾经典动力学系统理论（如洛伦兹系统、Rössler系统）如何预示高维、不可积的系统行为，并讨论如何将这些理论洞察转化为可计算的机器学习输入特征。重点讨论系统状态空间的重构（State-Space Reconstruction）方法，特别是不同类型的嵌入维度选择标准，以确保模型能够捕获系统的吸引子结构。 第二章：数据驱动模型的局限性与超越 本章对比了传统统计模型（如ARIMA、GARCH系列）与现代数据驱动模型的优劣。我们详细分析了这些传统模型在处理非平稳性（Non-stationarity）和长程依赖性（Long-Range Dependence）时的理论瓶颈。在此基础上，引出对结构化稀疏性（Structured Sparsity）和低秩表示（Low-Rank Representation）的需求，为后续引入的复杂模型提供理论铺垫。讨论如何识别和处理数据中的异常点和结构性断裂（Structural Breaks）。 第二部分：深度学习的结构化应用与高级架构 本部分聚焦于最前沿的深度学习技术，探讨它们如何通过网络结构的设计，内生地模拟复杂系统的内在动力学。 第三章：图神经网络（GNNs）在关系依赖系统中的应用 对于许多复杂系统，如社交网络、交通流或分子结构，其核心在于节点间的交互关系。本章专门探讨图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs），特别是图卷积网络（GCNs）和图注意力网络（GATs），如何有效地对这种非欧几里得结构数据进行特征学习和前向预测。重点案例包括多智能体系统（Multi-Agent Systems）的协同行为预测，以及如何设计有效的信息聚合函数来平衡局部交互与全局结构的依赖。 第四章：深度回归与记忆机制的融合：RNNs的进阶 虽然循环神经网络（RNN）家族在序列建模中历史悠久，但本章关注其在处理超长序列依赖（Ultra-Long Dependencies）和多模态输入时的最新发展。我们将详细解析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制，并深入探讨Transformer架构（特别是其自注意力机制）如何通过并行计算和全局上下文捕获能力，革新对复杂序列依赖性的建模。讨论因果注意力掩码在时间序列预测中的严格必要性。 第五章：编码器-解码器框架与隐变量模型 本章探讨如何使用深度自编码器（Deep Autoencoders）和变分自编码器（VAEs）来学习复杂系统难以直接观测的低维隐状态表示（Low-Dimensional Latent State Representation）。通过这种方式，可以将高维、噪声过载的观测数据映射到一个更简洁、更具物理意义的流形上，从而提高预测的稳定性和可解释性。重点分析如何将预测任务嵌入到隐变量的演化轨迹中。 第三部分：模型可解释性、鲁棒性与不确定性量化 先进的预测模型往往伴随着“黑箱”的指责。本部分致力于提升模型的透明度、可靠性以及对预测结果的置信度评估。 第六章：模型可解释性技术（XAI）在动力学系统中的应用 本章探讨一系列事后（Post-hoc）和内在（Intrinsic）的可解释性方法。我们将讨论如何利用特征重要性评分（如Permutation Importance）、局部解释技术（如LIME和SHAP值）来确定哪些系统输入或哪些历史时间步对当前预测贡献最大。更进一步，探讨如何通过注意力权重可视化来反推出模型学习到的潜在因果关系或反馈机制。 第七章：贝叶斯深度学习与预测不确定性评估 在关键决策场景中，知道“预测结果是什么”和知道“预测结果有多可靠”同等重要。本章系统介绍贝叶斯神经网络（BNNs）的原理，并讨论如何利用蒙特卡洛丢弃法（Monte Carlo Dropout）等实用技术来量化模型预测的认知不确定性（Epistemic Uncertainty）和数据不确定性（Aleatoric Uncertainty）。读者将学习如何生成具有可靠置信区间的预测结果，而非单一的点估计。 第八章：持续学习与模型适应性 复杂系统具有内在的演化性，模型必须能够“学习如何学习”并适应环境漂移。本章探讨在线学习范式（Online Learning Paradigm）和终身学习（Lifelong Learning）技术。重点讨论如何设计具有灾难性遗忘抑制机制的架构，使得模型能够在接收新数据流时，快速迭代并保持对历史知识的掌握，从而实现对系统长期动态的鲁棒追踪。 结语：面向未来的预测范式 本书的最终目标是培养读者一种系统思维：将预测视为一个持续的、迭代的、需要严格验证的过程。通过深入理解这些高级算法的内在机制，读者将能够构建出不仅准确，而且透明、鲁棒且能够量化风险的预测工具，从而为应对下一代复杂性挑战做好准备。 --- 本书特色： 理论深度与工程实践紧密结合，提供大量伪代码和概念实现框架。 跨越传统学科界限，着重于算法的通用性和可移植性。 强化学术严谨性，关注不确定性和可解释性这两个现代建模的核心议题。

评分☆☆☆☆☆

从这本书的书名来看，它似乎触及了一个在当前数据科学领域中非常热门且具有挑战性的方向——非线性时间序列的在线预测。传统的线性模型在处理许多现实世界的数据时，往往显得力不从心，因为真实世界的数据充满了各种非线性的相互作用和复杂的动态变化。而“在线预测”更是将时间序列分析的应用场景推向了实时性的前沿，这对于需要快速响应和决策的应用场景，如高频交易、物联网设备状态监控、故障诊断等，具有不可替代的价值。这本书的出现，恰好填补了我在这一领域知识上的空白，因为它直接指向了如何构建能够适应动态变化、实时更新的预测模型。我非常好奇作者将如何处理数据中的非线性特征，例如如何捕捉周期性、趋势性以及更复杂的混沌行为，并且如何在数据流动的过程中，实现模型的持续学习和预测精度的保持。这本书的出现，让我看到了解决更具挑战性的实际问题的希望。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实令人眼前一亮，沉静的蓝色调搭配烫金的书名，既显专业又不失格调。书脊上的字体清晰，即便是在书架上也能轻易辨认。拿到手中，纸张的质感也相当不错，厚实且不易反光，这对长时间阅读来说至关重要。封面上的“非线性时间序列在线预测建模与仿真”几个字，给人的感觉就充满了探索未知和挑战极限的意味。我一直对时间序列分析很感兴趣，但往往限于一些基础的模型，这本书名暗示着它将带领读者进入一个更深邃、更复杂的领域，这一点非常吸引我。想象一下，如何在动态变化、充满不确定性的时间序列数据中，构建出能够实时捕捉趋势、精准预测未来的模型，这本身就是一项令人兴奋的挑战。书中提到的“在线预测”更是抓住了我关注的重点，很多时候，我们需要的不是事后诸葛亮式的分析，而是能够随着新数据的不断涌入而实时更新、不断优化的预测系统。这种实时性对于金融市场、气象预报、交通流量控制等诸多领域都具有极其重要的实际意义。我已经迫不及待地想翻开它，看看作者是如何一步步揭示这些奥秘的，并期待它能够为我开启新的视野，解决我工作中遇到的实际问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论深度和广度给我留下了深刻的第一印象。目录部分就显得相当详尽，涵盖了从基础概念到前沿技术的方方面面，让人能够清晰地了解本书的知识脉络。例如，它似乎不只是简单地介绍几种算法，而是会深入探讨非线性系统本身的特性，比如混沌、分形等概念在时间序列分析中的应用，这对于理解数据背后的生成机制至关重要。我还注意到书中提到了多种建模方法，这可能意味着它会比较不同方法的优劣，并给出在何种情况下选择何种方法的指导。对于我这种需要将理论应用于实践的人来说，这种“知其所以然”的解释比单纯罗列公式要重要得多。此外，“仿真”这个词的出现，也预示着书中不仅仅停留在理论层面，还会涉及模型的验证和评估，甚至可能包含代码实现或伪代码的展示，这对于读者来说是极其友好的，能够帮助我们更好地理解和掌握所学知识。这本书的出现，仿佛为我打开了一扇通往高级时间序列分析的大门，让我看到了解决更复杂问题的可能性。

评分☆☆☆☆☆

我非常欣赏这本书在实践操作层面的重视程度。单从书名中的“建模与仿真”来看，就足以说明作者并非只满足于理论的探讨，而是希望读者能够亲手实践，甚至能够看到模型的实际运行效果。在如今这个数据驱动的时代，仅仅理解理论是远远不够的，掌握如何将理论转化为实际可用的模型，并通过仿真来验证其性能，才是衡量一本书价值的重要标准。我特别期待书中能够提供一些具有代表性的案例研究，能够结合真实的非线性时间序列数据，展示如何从数据预处理、特征工程，到模型选择、参数调优，再到最终的预测和效果评估，整个完整的建模流程。如果书中还能够提供相关的开源代码或仿真平台的使用指导，那就更完美了。这不仅能极大地降低学习的门槛，还能让读者在实践中加深对理论的理解，从而更快地掌握这项技能。这本书的价值，或许就体现在它能够帮助我们从“纸上谈兵”走向“真刀真枪”的实践。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名本身就透露出一种严谨而专业的学术气息，同时又蕴含着强大的应用潜力。作为一名长期与数据打交道的研究者，我深知非线性时间序列的复杂性以及在线预测模型在实际应用中的重要性和难度。能够一本集中探讨这两个关键点，并结合“建模与仿真”的视角，实属不易。我期待书中能够深入剖析各种非线性特征提取和建模方法，例如利用小波变换、经验模态分解等技术来处理复杂信号，或者探讨深度学习在捕捉非线性动态中的优势，如循环神经网络（RNN）及其变种（LSTM, GRU）的应用。同时，“在线预测”的提法，也让我对书中关于模型实时更新、在线学习算法的探讨抱有浓厚兴趣，这涉及到如何在数据不断涌入的情况下，高效地更新模型参数，保持预测的及时性和准确性。最后，书名中“仿真”二字的出现，预示着书中会包含对所建模型的性能评估和验证，这对于检验模型效果、指导模型改进具有至关重要的作用。总而言之，这本书的内容对我而言，具有极大的理论价值和实践指导意义。

评分☆☆☆☆☆

很好，可以帮助我理解非线性时间序列模型

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

很好，可以帮助我理解非线性时间序列模型

评分☆☆☆☆☆

很好，可以帮助我理解非线性时间序列模型