| 单词 | 现代时间序列分析 |
| 释义 | 【现代时间序列分析】 拼译：modern time series analysis 是现代控制理论与传统时间序列分析之间的一门新兴边缘学科。它研究单变量和多变量的、平稳和非平稳的、带时变参数和非时变参数的、带观测噪声和无观测噪声的、自回归滑动平均(ARMA)或受控的自回归滑动平均(CARMA)时间序列的建模、最优和次优、自适应和自校正滤波、平滑、去卷(Deconvolution)、预报和控制。从根本上突破了传统时间序列分析的局限性，具有广泛的应用价值。 传统时间序列分析是统计学的重要分支，经典著作见1970年G．E．P．Box和G．M．Jenkins及1981年M．B．Priestley的专著。它主要研究单变量ARMA时间序列的建模、预报和控制。基本的分析方法是频域上的谱分析方法。回忆现代控制理论的历史，20世纪50年代末美国R．E．Kalman创立了时域上的状态空间方法，并用它取代了经典自动调节理论和Wiener滤波理论的频域方法，标志着现代控制理论的诞生。现代时间序列分析由邓自立和郭一新创立于80年代，代表性著作为《现代时间序列分析及其应用——建模、滤波、去卷、预报和控制》。作者将现代控制理论与传统时间序列分析相结合、交叉，以时域上的状态空间模型和时间序列ARMA模型的相互转化为基本出发点，以ARMA新息模型为杠杆，用时域上的新息分析方法(即现代时间序列分析方法)取代了传统时间序列分析的频域上的谱分析方法，创立了介于传统时间序列分析与现代控制理论之间的新的边缘学科——现代时间序列分析。从频域分析方法到时域分析方法的变革过程中，先后产生了现代控制理论和现代时间序列分析。但现代时间序列方法是一种新的时域分析方法，它不同于Kalman的状态空间方法，它的特点是基于ARMA新息模型解决问题。传统时间序列分析有如下局限性：(1)模型类通常局限于单变量、平稳、带非时变参数的ARMA或CARMA模型。(2)分析方法是频域方法(谱分析、谱分解)。(3)建模方法用极大似然法或非线性最小二乘法。算法是非递推的，计算量大。(4)建模与预报和控制是单独进行的，因而是非自适应预报和控制。(5)没有考虑被噪声污染的时间序列的估计问题，即没有考虑滤波、去卷、平滑等问题。现代时间序列分析突破了上述局限性，具有如下特点：(1)它以带观测噪声的时间序列为研究对象。因此除了预报和控制外，滤波、平滑和去卷问题和在噪声环境下的建模问题是现代时间序列分析的新课题。(2)分析方法是时域方法(新息分析方法)。(3)建模方法用计算简单的递推最小二乘法(RLS)或递推增广最小二乘法(RELS)或自适应滤波方法。(4)它重点研究含未知模型参数和噪声统计的时间序列，因此自适应和自校正原理贯穿整个现代时间序列分析。(5)它重点研究多变量、非平稳、带时变参数、带观测噪声的ARMA或CARMA时间序列的滤波、去卷、平滑和控制问题。现代时间序列分析作为介于现代控制理论与传统时间序列分析这两个学科之间的新的边缘学科，它兼有两者某些特点而又不同于每个学科。以现代控制理论观点分析，现代时间序列分析是关于离散时间动态系统的辨识、滤波、预报和控制的理论，但它具有传统时间序列分析的特点，主要研究用ARMA或CARMA模型描写的时间序列。以传统时间序列分析观点分析，现代时间序列分析仍以ARMA或CARMA时间序列为研究对象，但它具有现代控制理论的特点，主要研究带有观测噪声的ARMA或CARMA时间序列的建模、滤波、平滑、去卷、预报和控制。时域方法与频域方法是对立统一的。例如，用现代时间分析方法在1982年由邓自立首先提出的多变量自校正滤波器和平滑器和在1985年首先由邓自立提出的最优白噪声去卷滤波器和平滑器，后来曾分别在1984年被英国T．J．Moir和M．J．Grimble和在1986年被T．J．Moir独立地用频域方法(谱分解)得到。近年来，邓自立及其研究生在现代时间序列分析领域已取得丰硕成果，在国内外发表论文100多篇，出版了两部专著。所做的开拓性工作有：(1)提出了多变量CARMA模型结构辨识新方法，提出了时变参数系统辨识新方法。(2)提出了多变量自校正递推预报器并应用于油田产量预报。(3)提出了自校正Kalman滤波理论，并将其应用于雷达跟踪系统，提出了自校正α-β-γ跟踪滤波器等，开辟了雷达跟踪系统新的研究方向——自校雷达跟踪系统。(4)提出了极大后验(MAP)噪声统计估计理论和相应的自适应Kalman滤波新方法。(5)提出了虚拟噪声补偿新技术和鲁棒自适应Kalman滤波新方法。(6)提出了ARMA信号自校正滤波、平滑、去卷理论。(7)提出了最优和自校正白噪声估计理论。(8)提出了基于白噪声估计的最优和自校正滤波、预报、去卷、平滑新理论。(9)提出了显式自校正和自适应控制理论。目前研究的热点为：(1)白噪声和ARMA信号的最优和自校正去卷理论。去卷(Deconvolution)也叫反卷积或反褶积，或输入估计。它研究通过线性系统被观测的白噪声或ARMA输入信号的估计问题，广泛用于通讯、信号处理、反射地震学等领域。(2)建立稳态最优和自校正滤波新理论，可统一处理滤波、预报、去卷和平滑问题，完全摆脱了Kalman滤波器的框架，提出了基于白噪声估计器和输出预报器的新的状态估计理论。现代时间序列分析已应用于油田产量预报，催裂化装置工艺参数预报，机器人自适应控制，油田地震勘探信号处理，舰艇组合导航系统，飞行器状态估计，合成氨自校正预报控制，动态船舶定位系统，输油管线泄漏诊断，自校正雷达跟踪系统，生理信号建模和疾病诊断等许多领域，具有广泛的应用价值和重要的理论意义，具有强大的生命力。【参考文献】：1 Kalman R E．A New Approach to Linear Filrering and Prediction Problems，Trans．ASME，J Basic Eng 1960，82D：34～452 Box G E P，Jenkins G M．Time Series Analysis，Forecasting and Control，San Fracisco：Holden Day，1970，1～4803 Priestley M B．Spectral Analysis and Time Series，New York：Academic Press，1981，1～8904 Deng Z L，Multivariate Self-Tuning Filter and Smoother，Proc．of 6th IFAC Symp．on Identification and System Parameter Estimation，Washington DC，1982，879～8835 Moir T J，Grimble M J．Optimal Self-Tuning Filtering，Prediction and Smoothing for Discrete Multivariable Processes，IEEE Trans Autom Contr．1984，AC－29(2)：128～1356 Deng Z L．White-Noise Filter and Smoother with Application to Seismic Data Deconvolution，Proc of the 7the IFAC／IFORS Symp，on Identification and System Parameter Estimation York，UK，1985，621～6247 Moir T J．Optimal Deconvolution Smoother，Proc IEE Pt D，1986，133(1)：13～188 邓自立．应用于地震数据去卷的自校正白噪声估值器，自动化学报，1986，12(2)：156～1619 张钟俊．一门新兴的边缘学科——现代时间序列分析，信息与控制，1988，17(4)：62～6310 邓自立，郭一新．现代时间序列分析及其应用——建模、滤波、去卷、预报和控制，北京：知识出版社，1989．1～49011 邓自立，张焕水，多变量自校正去卷滤波器，控制与决策，1993，(8)2(黑龙江大学邓自立教授撰；汤兵勇审) |
| 随便看 |
科学参考收录了7804条科技类词条，基本涵盖了常见科技类参考文献及英语词汇的翻译，是科学学习和研究的有利工具。