非綫性時間序列在綫預測建模與仿真 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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☆☆☆☆☆

伍雪鼕 著

圖書標籤:

• 時間序列
• 非綫性係統
• 在綫預測
• 建模
• 仿真
• 機器學習
• 數據挖掘
• 信號處理
• 控製理論
• 預測模型

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118106541

版次：1

商品編碼：11969952

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-11-01

用紙：膠版紙

頁數：153

字數：178000

正文語種：中文

內容簡介

　　從時間序列預測算法的實時性和預測精度齣發，而且考慮實際觀測數據存在隨機缺失和隨機延時的事實，《非綫性時間序列在綫預測建模與仿真》較為係統地介紹瞭非綫性濾波方法在綫訓練下基於智能信息處理技術的時間序列預測建模和仿真新方法。全書共分7章，內容包括基於多層感知神經網絡的時間序列在綫預測、基於徑嚮基函數神經網絡的時間序列在綫預測、基於小二乘支持嚮量機模型的時間序列在綫預測、基於單乘法神經元模型的時間序列在綫預測、觀測信號隨機缺失下的時間序列在綫預測和觀測信號隨機延時下的時間序列在綫預測等。
　　《非綫性時間序列在綫預測建模與仿真》取材新穎、內容豐富、深入淺齣、理論聯係實際，論述嚴謹。對所有的思想和方法，都用真實數據集或模擬數據集進行瞭仿真比較。可以在時間序列預測理論研究與工程應用上給讀者帶來啓發與幫助。
　　《非綫性時間序列在綫預測建模與仿真》主要讀者為高等院校自動化、計算機應用、電子工程和信息工程等專業研究生和高年級本科學生，也可供相關領域的工程技術人員和科學研究工作者參考使用。

目錄

第1章 緒論
1．1 引言
1．2 時間序列預測研究曆史及意義
1．3 時間序列預測應用前景
1．4 時間序列預測研究方法概況
1．4．1 傳統時間序列預測方法
1．4．2 人工神經網絡方法
1．4．3 支持嚮量機方法
1．4．4 其他方法
1．5 時間序列在綫預測方法研究現狀
1．5．1 重新建模方法
1．5．2 動態神經網絡方法
1．5．3 在綫支持嚮量迴歸方法
1．5．4 核自適應濾波方法
1．6 非綫性濾波算法在綫訓練下基於智能計算技術的
時間序列預測方法
1．7 本書的主要內容與結構安排
參考文獻

第2章 非綫性濾波理論
2．1 最小方差估計
2．2 卡爾曼濾波
2．3 擴展卡爾曼濾波
2．3．1 濾波更新
2．3．2 預測更新
2．3．3 擴展卡爾曼濾波算法總結
2．3．4 迭代濾波
2．4 Unscented卡爾曼濾波
2．4．1 Unscented變換
2．4．2 Unscented變換采樣策略
2．4．3 觀測更新
2．4．4 預測更新
2．4．5 Unscented卡爾曼濾波總結
2．5 高斯粒子濾波
2．5．1 理想濛特卡羅仿真
2．5．2 貝葉斯重要采樣
2．5．3 觀測更新
2．5．4 預測更新
2．5．5 高斯粒子濾波總結
2．6 小結
參考文獻

第3章 基於前饋型神經網絡的時間序列在綫預測
3．1 人工神經網絡
3．1．1 神經元
3．1．2 神經網絡聯接形式
3．1．3 神經網絡學習方法
3．2 多層感知神經網絡
3．2．1 多層感知神經網絡結構
3．2．2 多層感知神經網絡學習模型
3．2．3 實驗結果和分析
3．2．4 結論
3．3 徑嚮基函數神經網絡
3．3．1 徑嚮基函數神經網絡結構
3．3．2 徑嚮基函數神經網絡學習模型
3．3．3 實驗結果和分析
3．4 小結
參考文獻

第4章 基於最小二乘支持嚮量機模型的時間序列在綫預測
4．1 支持嚮量機理論基礎
4．1．1 機器學習問題
4．1．2 統計學理論基礎
4．1．3 支持嚮量機
4．1．4 參數選擇
4．2 最小二乘支持嚮量機
4．3 迭代非綫性濾波方法
4．3．1 迭代擴展卡爾曼濾波
4．3．2 迭代Unscented擴展卡爾曼濾波
4．4 基於二乘支持嚮量機的時間序列在綫預測模型
4．5 發動機係統可靠性預測實驗仿真
4．5．1 實驗數據
4．5．2 數據處理和性能指標定義
4．5．3 模型參數設置
4．5．4 實驗結果
4．6 小結
參考文獻

第5章 基於單乘法神經元模型的時間序列在綫預測
5．1 單乘法神經元模型
5．2 基於單乘法神經元模型的風速一步預測
5．2．1 預測模型
5．2．2 實驗結果和分析
5．3 基於單乘法神經元模型的能源消耗數據預測
5．3．1 實驗數據和數據處理
5．3．2 實驗結果
5．4 時間序列在綫多步預測
5．4．1 時間序列在綫多步預測模型一
5．4．2 時間序列在綫多步預測模型二
5．4．3 結論
5．5 小結
參考文獻

第6章 觀測數據隨機缺失下的時間序列在綫預測
6．1 觀測數據隨機缺失
6．2 觀測數據隨機缺失下的擴展卡爾曼濾波算法
6．3 觀測數據隨機缺失下的Unscented卡爾曼濾波算法
6．4 觀測數據隨機缺失下的高斯粒子濾波算法
6．5 觀測數據隨機缺失下基於多層感知神經網絡的時間序列一步預測
6．5．1 多層感知神經網絡預測模型
6．5．2 實驗仿真
6．6 觀測數據隨機缺失下基於徑嚮基函數神經網絡的時間序列一步預測
6．6．1 徑嚮基函數神經網絡預測模型
6．6．2 實驗仿真
6．7 基於多層感知神經網絡的觀測數據隨機缺失下的時間序列多步預測
6．7．1 多層感知神經網絡預測模型
6．7．2 實驗仿真
6．8 小結
參考文獻

第7章 觀測數據隨機延時下的時間序列在綫預測
7．1 觀測數據延時的濾波處理方法
7．1．1 重復濾波法
7．1．2 狀態擴維法
7．2 觀測數據一步隨機延時下的擴展卡爾曼濾波算法
7．3 觀測數據一步隨機延時下的Unscented卡爾曼濾波算法
7．4 觀測數據隨機延時下基於徑嚮基函數神經網絡的時間序列多步預測
7．4．1 徑嚮基函數神經網絡預測模型
7．4．2 實驗仿真
7．5 小結
參考文獻

前言/序言

圖書簡介：高級機器學習算法在復雜係統動態預測中的應用 書名：高級機器學習算法在復雜係統動態預測中的應用 作者：[此處留空，或填寫虛構作者名] 齣版社：[此處留空，或填寫虛構齣版社名] --- 導言：邁嚮更深層次的預測科學 在當今高度互聯且快速演變的數字世界中，精確預測復雜係統的未來行為已成為科學研究、工程設計乃至商業決策的核心挑戰。傳統的綫性或半綫性模型在捕捉係統內在的非平穩性、高維度交互作用以及湧現現象時顯得力不從心。本書旨在填補理論與實踐之間的鴻溝，係統性地探討一係列高級機器學習算法（Advanced Machine Learning Algorithms）如何在處理具有高度非綫性和內在隨機性的復雜動態係統（Complex Dynamic Systems）的預測任務中發揮關鍵作用。 本書不側重於單一領域（如金融或氣象）的特定模型構建，而是將目光聚焦於那些能夠揭示係統底層結構和潛在機製的通用預測範式和算法框架。我們的目標是為讀者提供一套紮實的理論基礎和一套可操作的實踐指南，用以應對從宏觀經濟波動到微觀粒子運動等一係列跨學科的預測難題。 第一部分：復雜係統建模的基礎與挑戰 本部分首先確立復雜係統預測的理論框架，強調從數據中提取有效信息所麵臨的根本性挑戰。 第一章：從確定性到隨機性：復雜係統的本質刻畫 本章深入剖析復雜係統的核心特徵：非綫性反饋迴路、多尺度相互作用、相變點（Bifurcation Points）的敏感性以及內在的混沌特性。我們將迴顧經典動力學係統理論（如洛倫茲係統、Rössler係統）如何預示高維、不可積的係統行為，並討論如何將這些理論洞察轉化為可計算的機器學習輸入特徵。重點討論係統狀態空間的重構（State-Space Reconstruction）方法，特彆是不同類型的嵌入維度選擇標準，以確保模型能夠捕獲係統的吸引子結構。 第二章：數據驅動模型的局限性與超越 本章對比瞭傳統統計模型（如ARIMA、GARCH係列）與現代數據驅動模型的優劣。我們詳細分析瞭這些傳統模型在處理非平穩性（Non-stationarity）和長程依賴性（Long-Range Dependence）時的理論瓶頸。在此基礎上，引齣對結構化稀疏性（Structured Sparsity）和低秩錶示（Low-Rank Representation）的需求，為後續引入的復雜模型提供理論鋪墊。討論如何識彆和處理數據中的異常點和結構性斷裂（Structural Breaks）。 第二部分：深度學習的結構化應用與高級架構 本部分聚焦於最前沿的深度學習技術，探討它們如何通過網絡結構的設計，內生地模擬復雜係統的內在動力學。 第三章：圖神經網絡（GNNs）在關係依賴係統中的應用 對於許多復雜係統，如社交網絡、交通流或分子結構，其核心在於節點間的交互關係。本章專門探討圖神經網絡（Graph Neural Networks, GNNs），特彆是圖捲積網絡（GCNs）和圖注意力網絡（GATs），如何有效地對這種非歐幾裏得結構數據進行特徵學習和前嚮預測。重點案例包括多智能體係統（Multi-Agent Systems）的協同行為預測，以及如何設計有效的信息聚閤函數來平衡局部交互與全局結構的依賴。 第四章：深度迴歸與記憶機製的融閤：RNNs的進階 雖然循環神經網絡（RNN）傢族在序列建模中曆史悠久，但本章關注其在處理超長序列依賴（Ultra-Long Dependencies）和多模態輸入時的最新發展。我們將詳細解析長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部機製，並深入探討Transformer架構（特彆是其自注意力機製）如何通過並行計算和全局上下文捕獲能力，革新對復雜序列依賴性的建模。討論因果注意力掩碼在時間序列預測中的嚴格必要性。 第五章：編碼器-解碼器框架與隱變量模型 本章探討如何使用深度自編碼器（Deep Autoencoders）和變分自編碼器（VAEs）來學習復雜係統難以直接觀測的低維隱狀態錶示（Low-Dimensional Latent State Representation）。通過這種方式，可以將高維、噪聲過載的觀測數據映射到一個更簡潔、更具物理意義的流形上，從而提高預測的穩定性和可解釋性。重點分析如何將預測任務嵌入到隱變量的演化軌跡中。 第三部分：模型可解釋性、魯棒性與不確定性量化 先進的預測模型往往伴隨著“黑箱”的指責。本部分緻力於提升模型的透明度、可靠性以及對預測結果的置信度評估。 第六章：模型可解釋性技術（XAI）在動力學係統中的應用 本章探討一係列事後（Post-hoc）和內在（Intrinsic）的可解釋性方法。我們將討論如何利用特徵重要性評分（如Permutation Importance）、局部解釋技術（如LIME和SHAP值）來確定哪些係統輸入或哪些曆史時間步對當前預測貢獻最大。更進一步，探討如何通過注意力權重可視化來反推齣模型學習到的潛在因果關係或反饋機製。 第七章：貝葉斯深度學習與預測不確定性評估 在關鍵決策場景中，知道“預測結果是什麼”和知道“預測結果有多可靠”同等重要。本章係統介紹貝葉斯神經網絡（BNNs）的原理，並討論如何利用濛特卡洛丟棄法（Monte Carlo Dropout）等實用技術來量化模型預測的認知不確定性（Epistemic Uncertainty）和數據不確定性（Aleatoric Uncertainty）。讀者將學習如何生成具有可靠置信區間的預測結果，而非單一的點估計。 第八章：持續學習與模型適應性 復雜係統具有內在的演化性，模型必須能夠“學習如何學習”並適應環境漂移。本章探討在綫學習範式（Online Learning Paradigm）和終身學習（Lifelong Learning）技術。重點討論如何設計具有災難性遺忘抑製機製的架構，使得模型能夠在接收新數據流時，快速迭代並保持對曆史知識的掌握，從而實現對係統長期動態的魯棒追蹤。 結語：麵嚮未來的預測範式 本書的最終目標是培養讀者一種係統思維：將預測視為一個持續的、迭代的、需要嚴格驗證的過程。通過深入理解這些高級算法的內在機製，讀者將能夠構建齣不僅準確，而且透明、魯棒且能夠量化風險的預測工具，從而為應對下一代復雜性挑戰做好準備。 --- 本書特色： 理論深度與工程實踐緊密結閤，提供大量僞代碼和概念實現框架。 跨越傳統學科界限，著重於算法的通用性和可移植性。 強化學術嚴謹性，關注不確定性和可解釋性這兩個現代建模的核心議題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的理論深度和廣度給我留下瞭深刻的第一印象。目錄部分就顯得相當詳盡，涵蓋瞭從基礎概念到前沿技術的方方麵麵，讓人能夠清晰地瞭解本書的知識脈絡。例如，它似乎不隻是簡單地介紹幾種算法，而是會深入探討非綫性係統本身的特性，比如混沌、分形等概念在時間序列分析中的應用，這對於理解數據背後的生成機製至關重要。我還注意到書中提到瞭多種建模方法，這可能意味著它會比較不同方法的優劣，並給齣在何種情況下選擇何種方法的指導。對於我這種需要將理論應用於實踐的人來說，這種“知其所以然”的解釋比單純羅列公式要重要得多。此外，“仿真”這個詞的齣現，也預示著書中不僅僅停留在理論層麵，還會涉及模型的驗證和評估，甚至可能包含代碼實現或僞代碼的展示，這對於讀者來說是極其友好的，能夠幫助我們更好地理解和掌握所學知識。這本書的齣現，仿佛為我打開瞭一扇通往高級時間序列分析的大門，讓我看到瞭解決更復雜問題的可能性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名本身就透露齣一種嚴謹而專業的學術氣息，同時又蘊含著強大的應用潛力。作為一名長期與數據打交道的研究者，我深知非綫性時間序列的復雜性以及在綫預測模型在實際應用中的重要性和難度。能夠一本集中探討這兩個關鍵點，並結閤“建模與仿真”的視角，實屬不易。我期待書中能夠深入剖析各種非綫性特徵提取和建模方法，例如利用小波變換、經驗模態分解等技術來處理復雜信號，或者探討深度學習在捕捉非綫性動態中的優勢，如循環神經網絡（RNN）及其變種（LSTM, GRU）的應用。同時，“在綫預測”的提法，也讓我對書中關於模型實時更新、在綫學習算法的探討抱有濃厚興趣，這涉及到如何在數據不斷湧入的情況下，高效地更新模型參數，保持預測的及時性和準確性。最後，書名中“仿真”二字的齣現，預示著書中會包含對所建模型的性能評估和驗證，這對於檢驗模型效果、指導模型改進具有至關重要的作用。總而言之，這本書的內容對我而言，具有極大的理論價值和實踐指導意義。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計著實令人眼前一亮，沉靜的藍色調搭配燙金的書名，既顯專業又不失格調。書脊上的字體清晰，即便是在書架上也能輕易辨認。拿到手中，紙張的質感也相當不錯，厚實且不易反光，這對長時間閱讀來說至關重要。封麵上的“非綫性時間序列在綫預測建模與仿真”幾個字，給人的感覺就充滿瞭探索未知和挑戰極限的意味。我一直對時間序列分析很感興趣，但往往限於一些基礎的模型，這本書名暗示著它將帶領讀者進入一個更深邃、更復雜的領域，這一點非常吸引我。想象一下，如何在動態變化、充滿不確定性的時間序列數據中，構建齣能夠實時捕捉趨勢、精準預測未來的模型，這本身就是一項令人興奮的挑戰。書中提到的“在綫預測”更是抓住瞭我關注的重點，很多時候，我們需要的不是事後諸葛亮式的分析，而是能夠隨著新數據的不斷湧入而實時更新、不斷優化的預測係統。這種實時性對於金融市場、氣象預報、交通流量控製等諸多領域都具有極其重要的實際意義。我已經迫不及待地想翻開它，看看作者是如何一步步揭示這些奧秘的，並期待它能夠為我開啓新的視野，解決我工作中遇到的實際問題。

評分☆☆☆☆☆

我非常欣賞這本書在實踐操作層麵的重視程度。單從書名中的“建模與仿真”來看，就足以說明作者並非隻滿足於理論的探討，而是希望讀者能夠親手實踐，甚至能夠看到模型的實際運行效果。在如今這個數據驅動的時代，僅僅理解理論是遠遠不夠的，掌握如何將理論轉化為實際可用的模型，並通過仿真來驗證其性能，纔是衡量一本書價值的重要標準。我特彆期待書中能夠提供一些具有代錶性的案例研究，能夠結閤真實的非綫性時間序列數據，展示如何從數據預處理、特徵工程，到模型選擇、參數調優，再到最終的預測和效果評估，整個完整的建模流程。如果書中還能夠提供相關的開源代碼或仿真平颱的使用指導，那就更完美瞭。這不僅能極大地降低學習的門檻，還能讓讀者在實踐中加深對理論的理解，從而更快地掌握這項技能。這本書的價值，或許就體現在它能夠幫助我們從“紙上談兵”走嚮“真刀真槍”的實踐。

評分☆☆☆☆☆

從這本書的書名來看，它似乎觸及瞭一個在當前數據科學領域中非常熱門且具有挑戰性的方嚮——非綫性時間序列的在綫預測。傳統的綫性模型在處理許多現實世界的數據時，往往顯得力不從心，因為真實世界的數據充滿瞭各種非綫性的相互作用和復雜的動態變化。而“在綫預測”更是將時間序列分析的應用場景推嚮瞭實時性的前沿，這對於需要快速響應和決策的應用場景，如高頻交易、物聯網設備狀態監控、故障診斷等，具有不可替代的價值。這本書的齣現，恰好填補瞭我在這一領域知識上的空白，因為它直接指嚮瞭如何構建能夠適應動態變化、實時更新的預測模型。我非常好奇作者將如何處理數據中的非綫性特徵，例如如何捕捉周期性、趨勢性以及更復雜的混沌行為，並且如何在數據流動的過程中，實現模型的持續學習和預測精度的保持。這本書的齣現，讓我看到瞭解決更具挑戰性的實際問題的希望。

評分☆☆☆☆☆

很好，可以幫助我理解非綫性時間序列模型

評分☆☆☆☆☆

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很好，可以幫助我理解非綫性時間序列模型