Box-Jenkins煤气炉数据
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发布时间：2022-05-10 06:53
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时间：2023-11-18 00:09
基于T-S模糊模型的非线性系统建模
http://cache.baidu.com/c?m=9d78d513d9931ce54fece4690d60c067690cd73f658c8c5468d5e35fe2654c31347192bf30561a13d2b56b1601b83a28fdf14665467037c3eddff83dcacde43f2ef83044060bf24b05a51bb8bd4432c050872aecb868e7ad863584d9d6c798140dc509433cc2e78a291d098f2ab5033194f8de1450084cfcb66339b502243e9f5411eb18e4a2723351c6a79b4b4cb46b847611e0ae35bb3514b117b31f6c2759&p=9d759a46819809f534be9b7e5a&user=
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Box-Jenkins煤气炉数据是什么?
著名的 Box-Jenkins 煤气炉数据已被许多文献采用，常用作检验辨识算法的标准试验数据。这组数据由 296 对输入输出测量值组成，是一个单输入单输出的非线性动态系统。煤气炉数据：X是输入气率，Y是％出口气体二氧化碳 x y -0.109 53.8 0.000 53.6 0.178 53.5 0.339 53.5 0.373 53.4 ...
自适应控制-系统辨识的概念
接下来，我们来看看几种常见的模型类型：ARX模型：基于输入和输出的历史数据建立关系。ARMAX模型：结合了ARX和数学模型的复杂性。ARARX模型：进一步扩展，考虑系统的动态特性。ARARMAX模型：结合了阶跃响应和自回归模型。OE模型：输出误差模型，用于线性系统辨识。Box-Jenkins模型：经典的时间序列分析模型。一...
Box-Jenkins方法主要试图解决哪两个问题?
【答案】：Box-Jenkins方法是一种精度较高的短期预测方法，它是以时间序列的自相关分析为基础的，利用相应的数学模型对所研究的时间序列进行近似描述，所解决的第一个问题就是对时间序列进行模式识别、建模。Box-Jenkins方法所要解决的第二个问题是在此基础上，可以利用所得到的数学模型对序列进行预测。
Box-Jenkins方法的前提条件是什么?
【答案】：Box-Jenkins方法的前提条件是需要测定时间序列是否具有随机性、平稳性和季节性。
Box-Jenkins方法预测有几个阶段?请说出内容。
在确定了模型阶数后，就要对模型的参数进行估计。得到模型之后，应该对模型的适应性进行检验。第三步，模型的预测与模型的评价。Box-Jenkins方法通常采用线性最小方差预测法。一般地，评价和分析模型的方法是对时间序列进行历史模拟。此外，还可以做事后预测，通过比较预测值和实际值来评价预测的精确程度。
chapter15.1-2 时间序列1--时间序列分解
v=2mM8BUqWAZ4 [2] https://zhuanlan.zhihu.com/p/21877990 [3] https://www.jianshu.com/p/e6d286132690 [4] https://nwfsc-timeseries.github.io/atsa-labs/sec-boxjenkins-stationarity.html [6] Kabacoff, Robert. R 语言实战 . Ren min you dian chu ban she, 2016.
