导读:本文包含了自回归算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:梯度迭代,参数估计,分解技术,系统辨识
自回归算法论文文献综述
沙良彬,籍艳,万立娟[1]（2019）在《输出误差自回归系统的分解梯度迭代算法研究》一文中研究指出针对输出误差自回归系统(output error autoregressive system,OEAR)辨识参数误差大,收敛速度慢的问题,本文将递阶辨识原理与梯度迭代算法(gradientbased iterative algorithm,GI)运用到输出误差自回归系统的辨识过程中,针对该系统的算法进行推导,提出了基于分解的输出误差自回归系统的梯度迭代算法。将输出误差自回归系统分解成2个子系统,通过梯度迭代算法分别对2个子系统进行辨识,最后用Matlab仿真实例进行仿真。仿真结果表明,在输入信号的作用下,系统能够更快速的收敛到比原有算法误差更小的范围内,验证了该算法的有效性。(本文来源于《青岛大学学报(工程技术版)》期刊2019年03期）
田增山,蒋朋纯,周牧[2]（2019）在《基于卡尔曼自回归的LTE天线端口数检测算法》一文中研究指出在长期演进(long term evolution,LTE)系统中,传统天线端口数检测使用盲检测的方式分别对1,2和4端口数进行解码,直至物理广播信道系统消息成功通过循环冗余码校验,该方法会产生大量的计算冗余和时延。针对这一问题,提出一种改进的卡尔曼自回归天线端口数检测算法,该算法通过提取不同天线端口对应的小区参考信号得到信道状态信息,并将信道状态的相位信息进行卡尔曼自回归拟合,将自回归拟合后的相位与接收信号相位作差得到的平均值与预设判决门限进行比较,以得到天线端口数判决结果。理论分析与仿真结果表明,改进算法相较于传统盲检测算法节省的时间开销可达49%。在相同信噪比下,相较于其他优化后的门限判决算法,改进算法最多提高约10%的检测成功率且具有更优的抗频偏性能。(本文来源于《重庆邮电大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
杨星,李斌,曾悦,米君龙[3]（2019）在《非对称非线性平滑转换的广义自回归条件异方差算法的碳价格均值回归检验》一文中研究指出本文利用非对称非线性平滑转换的广义自回归条件异方差(ANST–GARCH)算法对欧盟碳排放权价格均值回归特征进行了检验,研究表明:1)在欧盟碳交易市场3个阶段的发展进程中,第Ⅰ阶段欧盟排放权配额(EUA)价格序列变动服从均值回避,第Ⅱ, Ⅲ阶段均具有非对称均值回归特征; 2)经过风险调整后的欧盟碳配额价格序列仍然具有非对称性均值回归特征,负的均值回归速度和幅度明显大于正的均值回归速度和振幅; 3)均值回归与投资者对信息的过度反应有关,与时变理性预期无关.具体而言,第Ⅰ阶段拒绝过度反应假设,接受时变理性预期假设;第Ⅱ,Ⅲ阶段接受过度反应假设,拒绝时变理性预期假设.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2019年04期）
唐俊苗,俞海珍,史旭华,童楚东[4]（2019）在《基于潜变量自回归算法的化工过程动态监测方法》一文中研究指出从建立潜变量自回归(AR)模型的角度出发,提出了一种基于潜变量自回归(LVAR)算法的化工过程动态建模与监测方法,旨在提取动态潜变量的同时给出各潜变量的AR模型。LVAR算法在最小化潜变量的AR模型残差的约束下,通过同时搜寻投影变换向量与AR系数向量,实现了对动态潜变量的特征提取及其AR模型的建立。此外,LVAR算法通过先提取动态潜变量后提取静态成分信息的方式,有效地区分了采样数据中的自相关性与交叉相关性。在对比实验中,通过比较分析LVAR方法与其他叁种典型的动态过程监测方法在经典化工过程对象上的故障监测结果,验证了LVAR方法在动态过程监测上的优越性与可靠性。(本文来源于《化工学报》期刊2019年03期）
姚宏亮,艾刘可,王浩,李俊照[5]（2018）在《一种结构成熟度的时序自回归股市预测算法》一文中研究指出由于现有的时序预测方法仅利用局部的组合特征,信息融合低,预测效果不佳。文章基于艾略特波浪理论中的W形态,通过结构建模,提出一种结构成熟度信息的时序自回归股市预测算法。首先提取股市中的W形态,通过量价波动对W形态均线走势影响分析,引入W形态结点成熟度,并且给出了价格的波动对均线走势影响的证明,利用贝叶斯网络表示W形态中结点成熟度之间的结构关系,实现对波段信息的有效融合;然后利用非对称信息熵计算结点间的关系强度,生成基于AR的结构成熟度模型;最后利用该模型进行股市态势预测。在实际数据上进行了算法比较分析,实验结果表明算法具有更高预测精度。(本文来源于《合肥工业大学学报(自然科学版)》期刊2018年11期）
唐伦,杨希希,施颖洁,陈前斌[6]（2019）在《无线虚拟网络中基于自回归滑动平均预测的在线自适应虚拟资源分配算法》一文中研究指出该文针对无线虚拟化网络中业务的不确定和信息反馈的时延而引起虚拟资源分配不合理,提出一种基于自回归滑动平均(ARMA)预测的在线自适应虚拟资源分配算法。首先,该算法以保障虚拟网络队列上溢概率为目标对时频资源和缓存资源进行联合分配,并建立虚拟网络总成本最小化的理论分析模型。其次,考虑到虚拟网络对不同资源差异化的应用需求,设计了一种多时间尺度的资源动态调度机制,在长周期上基于ARMA模型的预测信息实现缓存资源的预留策略,在短周期上基于利用大偏差原理推导的队列上溢概率对虚拟网络优先级排序,并根据确定的优先级动态调度时频资源,从而满足各虚拟网络的业务需求。仿真结果表明,该算法可有效降低比特丢失率,同时提升物理资源的利用率。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2019年01期）
黄雄波,胡永健[7]（2018）在《利用自回归模型的平稳时序数据快速辨识算法》一文中研究指出由于自回归模型的参数估计可归结为求解一个线性方程组的问题,所以其在平稳时序数据的辨识过程中具有广泛的应用场合。提出了一种基于自回归模型的快速辨识算法,以递推的方式对平稳时序数据自相关函数矩阵的秩的下界值进行估计,再以该估计值作为自回归模型的起始阶数对系统进行依次的递阶辨识。最后,基于F检验对相邻阶次的拟合误差的变化趋势进行显着性检验,并以检验结果作为算法的结束条件。新算法在保证较高辨识精度的条件下,其计算效能及辨识精度的稳定性均优于现有的自回归模型辨识算法,实验结果验证了新算法的有效性和先进性。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2018年09期）
姚宏亮,艾刘可,王浩,李俊照[8]（2018）在《均线滞后的时序自回归股市态势预测算法》一文中研究指出针对艾略特波浪理论中的W形态,给出一种均线滞后性的量化方法,并提出融合均线滞后特征的时序自回归股市态势预测算法(DSMA).算法首先基于波浪理论提取W形态,给出W形态结点的量化表示形式;然后引入均线滞后性,并计算均线滞后程度;最后,利用贝叶斯网络表示融入均线滞后性的W形态结构关系,将各结点的局部关系代入AR模型中实现对股市态势的预测.在实际数据上进行了算法比较分析,实验结果表明算法具有更高预测精度.(本文来源于《郑州大学学报(理学版)》期刊2018年03期）
高海英,朱望纯,高志昊,薛文忠[9]（2018）在《基于自回归算法的测控网络时钟同步设计》一文中研究指出为了提高测控网络的时钟同步精度,在现有IEEE 1588协议的网络时钟基础上,提出基于自回归算法的时钟同步设计。通过建立自回归时钟漂移模型,利用一阶卡尔曼滤波器对主从时钟的时钟偏差和漂移进行估计,根据估计值对时钟进行补偿和修正,并在测控网络失去最高主时钟信号的情况下,预测时钟漂移量以维持主从时钟同步。试验结果表明,该设计能有效降低时间戳获取精度对时钟同步的影响,使同步精度达到10 ns,并提高了系统在离线状态下的同步可靠性。(本文来源于《现代电子技术》期刊2018年13期）
杨淳沨,吴国成,伍家松,姜龙玉,孔佑勇[10]（2018）在《基于gAIC和滑动窗的自回归模型参数估计算法》一文中研究指出为了提高自回归模型参数估计的准确性,提出了一种基于通用赤池信息准则和滑动窗的自回归模型参数估计算法.首先,使用通用赤池信息准则估计自回归模型的模型阶数,初步得到自回归模型中选项的候选向量集;然后,针对该候选向量集中的各候选项,采用滑动窗法获得其相应的权重值;最后,根据各候选项的权重值,利用自适应的最佳参数搜索算法进一步剔除候选向量集中的干扰候选项,得到自回归模型的最终模型选项及相应的模型系数值.实验结果表明,对于不同长度的信号,不同组合实验方案下所提算法获得的正确率最高,接近于90%.(本文来源于《东南大学学报(自然科学版)》期刊2018年03期）
自回归算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在长期演进(long term evolution,LTE)系统中,传统天线端口数检测使用盲检测的方式分别对1,2和4端口数进行解码,直至物理广播信道系统消息成功通过循环冗余码校验,该方法会产生大量的计算冗余和时延。针对这一问题,提出一种改进的卡尔曼自回归天线端口数检测算法,该算法通过提取不同天线端口对应的小区参考信号得到信道状态信息,并将信道状态的相位信息进行卡尔曼自回归拟合,将自回归拟合后的相位与接收信号相位作差得到的平均值与预设判决门限进行比较,以得到天线端口数判决结果。理论分析与仿真结果表明,改进算法相较于传统盲检测算法节省的时间开销可达49%。在相同信噪比下,相较于其他优化后的门限判决算法,改进算法最多提高约10%的检测成功率且具有更优的抗频偏性能。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
自回归算法论文参考文献
[1].沙良彬,籍艳,万立娟.输出误差自回归系统的分解梯度迭代算法研究[J].青岛大学学报(工程技术版).2019
[2].田增山,蒋朋纯,周牧.基于卡尔曼自回归的LTE天线端口数检测算法[J].重庆邮电大学学报(自然科学版).2019
[3].杨星,李斌,曾悦,米君龙.非对称非线性平滑转换的广义自回归条件异方差算法的碳价格均值回归检验[J].控制理论与应用.2019
[4].唐俊苗,俞海珍,史旭华,童楚东.基于潜变量自回归算法的化工过程动态监测方法[J].化工学报.2019
[5].姚宏亮,艾刘可,王浩,李俊照.一种结构成熟度的时序自回归股市预测算法[J].合肥工业大学学报(自然科学版).2018
[6].唐伦,杨希希,施颖洁,陈前斌.无线虚拟网络中基于自回归滑动平均预测的在线自适应虚拟资源分配算法[J].电子与信息学报.2019
[7].黄雄波,胡永健.利用自回归模型的平稳时序数据快速辨识算法[J].计算机应用研究.2018
[8].姚宏亮,艾刘可,王浩,李俊照.均线滞后的时序自回归股市态势预测算法[J].郑州大学学报(理学版).2018
[9].高海英,朱望纯,高志昊,薛文忠.基于自回归算法的测控网络时钟同步设计[J].现代电子技术.2018
[10].杨淳沨,吴国成,伍家松,姜龙玉,孔佑勇.基于gAIC和滑动窗的自回归模型参数估计算法[J].东南大学学报(自然科学版).2018