第1章 前言
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評分第4節 模型的運用
評分第3節 嚮量自迴歸模型與動態同時方程模型的關係
評分韓敏,朝鮮族,工學博士。大連理工大學教授,博士研究生導師,九三學社社員。兼任中國儀器儀錶學會青年工作委員會副主任委員,遼寜省係統仿真學會理事.中國人工智能學會科普工作委員會委員。1978年考入大連理工大學(原大連工學院)電子係學習,1982年獲得學士學位,通過在職學習於1992年在同校獲得碩士學位。1992~1999年留學日本,在日本國立九州大學獲得工學修土和博士學位。1999年學成迴國到大連理工大學任教。主要從事智能控製理論及應用、混沌時間序列分析、復雜係統建模與預測等研究。得到教育部留學迴國人員科研啓動基金項目“具有多重分支的神經網絡機理分析”,國傢自然科學基金項目”含噪聲混沌時間序列重構模型與預測研究(60374064)”,“基於多元時間序列分析的復雜係統建模與預測研究(60674073),以及國傢重要基礎研究發展計劃“973”項目研究專題“黃河年徑流量長期變化的混沌動力學分析(G1999043602)”等支持。在混沌係統分析及預測方麵取得瞭豐富的成果,獲省部級以上學術奬勵兩項。有關論文發錶在《IEEE Trans,on Neural Networks》、《Neural Networks》、《IEEE Trfins,on Signal Processing》、《控製理論與應用》、《控製與決策》等雜誌上,纍計發錶論文140餘篇,其中SCI、EI檢索論文40餘篇。
評分第1節 同時方程方法
評分第3節 嚮量自迴歸模型與動態同時方程模型的關係
評分《多元時間序列模型》一書中,作者討論瞭五種主要的時間序列數據建模方法:自迴歸整閤移動平均模型、同時方程模型、誤差糾正模型和嚮量自迴歸模型,同時,本書還舉齣瞭嚮量自迴歸模型的兩個實例,解釋瞭如何使用這種模型。在本書的附錄部分,作者討論瞭如何選用適閤時間序列分析的統計軟件。
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