n元集r-可重复圆排列数

首先给出n元集每个元至少出现 1次的r -可重复圆排列数er(n)的计数模型 ,进而定义带符号的可重复圆排列数s(r ,n) =(- 1) r-ner(n) ,讨论了er(n)与s(r ,n)的性质 ,从而造出s(r ,n)表 .利用s(r,n)表可以方便地求出多项式数列对应的常生成函数     

基于小波变换和时间序列法考虑随机分量的短期风速预测

为提高短期风速预测的准确性,本文结合小波变换和时间序列法,考虑随机分量进行短期风速预测.利用小波变换对风速时间序列分层,将高频变化的风速时间序列利用自回归滑动平均模型(ARMA)进行预测,低频变化的风速时间序列利用持续法进行预测,最后将预测结果叠加并通过随机阵列对结果进行修正.通过实例验证以及与时间序列方法进行对比,结果证明该方法的预测精度和预测稳定性都有所提高.     

小波去噪结合ARMA模型在电力设备故障率预测中的应用

针对电力设备故障率具有周期性、随机性和多变性等特点,提出小波相关性去噪算法与时间序列自回归滑动平均(ARMA)模型的电力设备故障率预测方法.将电力设备故障率数据进行小波相关性去噪,最大限度保留有效序列,把重构后的序列进行ARMA建模及预测,预测值与实际值进行比较.仿真结果表明,小波相关性去噪后的ARMA模型预测结果有较高的精度,实际故障率预测效果较好.     

n元集r—可重复圆排列数

首先给出n元集每个元至少出现1次的r－可重复圆排列数er^-(n)的计数模型，进而定义带符号的可重复圆排列数s(r,n)=(-1)^r-ner^-(n)，讨论了er^-(n)与s(r,n)的性质，从而造出s(r,n)表。利用s(r,n)表可以方便地求出多项式数列对应的常生成函数。     

SL(2,R)上球函数的求和定理

基于经典的Fourier级数求和法,利用逼近恒同核与函数做卷积和球函数的Fourier展开公式给出了SL(2,R)上球函数的一般求和定理.     

一类大集合p元低相关序列集的线性复杂度研究

构造具有大线性复杂度和大集合容量的p元低相关序列集对码分多址(CDMA)通信系统具有重要的意义。采用Klapper的方法,利用d-型函数,构造了一类具有大集合容量的p元低相关序列集S(r)。该序列集的集合容量为p2n,序列的周期为p n-1,相关函数的最大边峰值为4 p n2-1。利用Key的方法,证明了当p=3或p=5该序列集的最小和最大线性复杂度分别为2n2-2n和3n2-1×2n2-2n;而当p>5时,证明了其线性复杂度的最大和最小值分别大于3n4-1×2n4-2n和2n4-2n。该序列集能极大地提高CDMA通信系统的安全性。     

基于时间序列的上海银行间同业拆放利率(Shibor)

上海银行间同业拆放利率(Shibor)的推出对利率市场化进程具有强烈的推动作用,各报价银行的准确报价将对Shibor的有效运行起到决定性作用.本文基于时间序列的自回归移动平均模型(ARMA模型)对Shibor价格进行分析,研究结果表明:时间序列分析对Shibor价格具有一定的预测能力,特别是短期预测效果较好.因此,时间序列模型分析对Shibor报价具有指导意义.     

时间序列线性模型中隐蔽周期的估计

设随机序列Y={Y_n,n∈N},N={0,±1,±2,…}满足下列线性模型 Y_n=sum from j=1 to p(α_ie~(inλj))+X_n,n∈N其中α_j,λ_j,1≤j≤p为确定的常数,X={X_n,n∈N}为实平稳序列。这是时间序列分析的理论和应用中经常讨论的一种模型。它表明被观察到的Y_n是由决定性的周期变化项sum from j=1 to p(α_ie~(inλj))和随机干扰X_n迭加而成的。从统计分析的角度来考虑,首先需要解决的是如何根据观察到的Y的现实来估计α_j,λ_j,p及平稳序列X的统计特征。其中关于隐蔽周期λ_j,1≤j≤p的估计问题,[1]中已提出了δ-隔离周期图极大估计的方法,即取使周期图     

大豆期货价格预测实证研究

在期货市场中,无论是企业套期保值来规避风险,还是投资者进行投机来获得利润,对期货价格进行合理预测都是特别重要的。选取2014-05-05—2015-08-31的大豆期货合约数据,运用统计学及计量经济学方法进行实证分析。利用ARMA模型进行预测,得出原数据与预测数据的对比图,证明基于ARMA模型的短期价格预测机制具有一定的准确性,可以为投资者提供参考。     

以MDR1基因启动子为靶点的药物筛选模型的建立

通过构建以MDR1启动子为启动序列的荧光素酶报告基因载体,建立基于双荧光素酶报告基因系统的多药耐药抑制剂筛选模型。从HCT-8细胞中提取DNA并克隆含有MDR1基因启动子的序列。将该序列重组到荧光素酶报告基因载体pGL-3-Basic的启动区域中,从而构建报告基因载体pGL-MDR1。将pGL-MDR1和pRL-TK载体共转染到HCT-8和HCT-8/VCR细胞中,建立用于筛选多药耐药抑制剂的方法。通过调节不同载体的比例来优化转染效率。通过MDR1基因激活剂(热诱导)和抑制剂(EGCG)来验证该方法。通过直接测序法验证了pGL-MDR1含有MDR1基因启动子序列且没有出现碱基突变。在n(pGL-MDR1)∶n(pRL-TK)=5∶5时,转染效率最高并具有最高的荧光素酶活性。通过MDR1基因激活处理后表现为时间依赖性地激活MDR1基因的表达,而MDR1基因抑制剂的作用则相反。     

基于时间序列分析的股价预测

基于收盘深发展股票价格的实际数据资料,通过对实际样本数据的预处理,确认股票价格序列为平稳非白噪声序列的基础上,利用SAS/ETS软件,采用ARMA方法,建立时间序列预测模型。应用的结果表明：本预测模型考虑了各种随机因素的影响,与实际状况有较高的吻合度,对动态数据进行预测是可行的,对于经济统计预测有一定的实用价值。     

基于灰色时序组合模型的股价预测

基于Cramer分解定理,针对股票价格的随机性提出用灰色系统理论与时序分析相结合的方法描述股价变化。并通过对上证马钢股份数据进行预测分析证明了用GM（1,1）模型和ARMA模型共同描述股价变化的适用性,并用模型预算公式对预测值与实测值作了比较,说明该模型具有较高的预报精度和应用价值。     

汽车销售混合预测方法研究

市场分析和预测已成为企业重要的决策依据和手段。就汽车销量问题提出了一种ARMA模型与RBF神经网络相结合的混合预测方法。采用ARMA模型对汽车销量趋势进行初步线性预测,利用RBF神经网络对线性预测的残差建模,得到非线性预测,两部分预测输出和为总的预测值。该方法既体现了销售量数据间的线性关系, 又揭示了数据内部的非线性特征,克服了单一方法的局限性,提高了预测精度。仿真结构分析表明,该方法预测效果最佳。     

辛基十二烷基缩水甘油醚的合成

以固体氢氧化钠、格尔伯特二十醇和环氧氯丙烷为原料,采用四丁基溴化铵为相转移催化剂,合成了2辛基十二烷基缩水甘油醚。讨论了原料摩尔比、四丁基溴化铵的用量、反应温度、反应时间对反应产率的影响。最终确定最佳反应条件是：n（格尔伯特二十醇）∶ n（环氧氯丙烷）∶ n（固体氢氧化钠）=1.00∶ 1.15∶ 1.20;四丁基溴化铵用量为0.05（相对醇的摩尔比）;反应温度为50℃;反应时间为4h。在此条件下可得产率为79.8%的2辛基十二烷基缩水甘油醚,用盐酸-丙酮法测得其环氧值为0.232。最终产物结构通过红外光谱分析得到证实。     

ARMA模型在成都市人均GDP预测中的应用

从时间序列的基本概念出发，以成都市1978～2010年的人均GDP时间序列数据为基础，建立了ARMA模型，并对成都市未来三年的人均GDP进行短期预测．     

论环境公平视野下农村环境污染治理的对策

近年来,环境公平问题在农村社会凸显,严重威胁着农村社会的环境安全和农村环境污染的治理。城乡环境不公更成为农村环境污染治理的重要制约因素。农村居民在环境资源的分配使用、环境污染后果的承担等方面都明显处于不公平的境遇。因此应当结合环境公平理论的新要求以环境公平为基本理念构建新的农村环境污染治理政策,实现城乡环境经济的一体化发展。     

ARMA过程的小波特征

本文分析了由具有二阶矩的ARMA过程的小波特征,把时序模型与小波变换结合起来,得到一些新结果。     

时间序列平稳性分析的自动机制研究

平稳性分析是建立时间序列自回归滑动平均模型的一个预处理过程,已有的分析方法研究颇多,但尚缺乏一个自动判定平稳性的机制。文章在分析自相关函数的基础上,引入非线性转换理论进行改进,并采用聚类方法建立时间序列平稳性分析的自动机制,为大批量时间序列的平稳性自动判定提供了一条新途径。文中采用了一组模拟数据和一组金融数据来进行实证分析,实验表明,平稳性分析的自动机制能得到较好的结果。     

一般综合阻尼系统的时序模型

本文研究在一般情况下同时计及粘性阻尼和结构阻尼的系统模态分析和时模型。阐明系统在状态空间中的性质,推导出位移传递函数的表达式。应用拉氏换和Z变换间关系,得到系统的ARMA时间序列模型,从而提供了用频域法和序法来识别该系统模态参数的途径。     

基于ARMA的中国资金流量核算数据的质量判断——以资本形成总额为例

中国资金流量核算数据是我国宏观经济政策的制定基础,统计数据的质量好坏直接影响决策的有效性和指导性。在简述我国资金流量核算数据质量及对统计数据进行甄选的基础上,本文利用ARMA模型拟合时间序列,用其预测值与真实值间的误差大小判断数据质量。结果证明,建立的模型有很高的预测精度,在95%置信度下认为2003年数据受突发事件的影响与经济总体略有偏移,但仍可接受质量可靠的结论,认为2004年数据与经济运行的情况吻合,数据质量在统计上真实可信。