時間序列分析的案例
非線性時間序列分析及其應用
非線性時間序列分析及其應用
作者：王海燕，盧山 著
出版社：科學出版社
出版日期：2006-11-1
ISBN：7030180356
字數：230000
印次：1
版次：1
紙張：膠版紙
定價：30 元當當價：23.7 元節省：6.30 元鉆石vip價：23.70 元
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內容提要
本書以來自于確定性非線性系統的觀測或實驗時間序列為研究對象，在對問題的背景和意義進行分析的基礎上，根據目前國內外關于單變量非線性時間序列分析的相關文獻，總結了單變量非線性時間分析的基本流程，對單變量非線性時間序列分析的基本方法進行了詳細綜述。由于實際問題中常常可以獲得多變量時間序列，本書把單變量非線性時間序列分析方法推廣到多變量非線性時間序列的情形，著重研究了基于多變量時間序列的系統非線性性檢驗方法、多變量時間序列相空間重構方法和多變量非線性時間序列的預測方法等，最后把這些方法應用到證券市場的指數時間序列中。
本書自成體系，可作為系統工程、管理科學、金融工程、應用數學、生物醫學工程、信號處理等專業高年級本科生、研究生和從事相關領域研究的科技工作者的參考書。
展開 《非線性時間序列分析及其應用》
ISBN：7030180356
字數：230000
印次：1
版次：1
紙張：膠版紙
內容提要
本書以來自于確定性非線性系統的觀測或實驗時間序列為研究對象，在對問題的背景和意義進行分析的基礎上，根據目前國內外關于單變量非線性時間序列分析的相關文獻，總結了單變量非線性時間分析的基本流程，對單變量非線性時間序列分析的基本方法進行了詳細綜述。由于實際問題中常常可以獲得多變量時間序列，本書把單變量非線性時間序列分析方法推廣到多變量非線性時間序列的情形，著重研究了基于多變量時間序列的系統非線性性檢驗方法、多變量時間序列相空間重構方法和多變量非線性時間序列的預測方法等，最后把這些方法應用到證券市場的指數時間序列中。
本書自成體系，可作為系統工程、管理科學、金融工程、應用數學、生物醫學工程、信號處理等專業高年級本科生、研究生和從事相關領域研究的科技工作者的參考書。
展開 裂紋耦合雙轉子響應的非線性時間序列分析
摘 要:建立了裂紋耦合雙轉子系統的動力學方程,分析了含有裂紋、支承在擠壓油膜阻尼器上耦合雙轉子的復雜
運動。采用非線性時間序列方法,對不同裂紋時系統的響應進行分析,估算了其最大Lyapunov指數和關聯維數。
結果表明,裂紋使軸的剛度下降到一定程度后,其響應由擬周期到周期運動,最后失穩。關聯維數和Lyapunov指數
相結合能為判斷因裂紋變化引起的系統運動狀態改變提供一種輔助方法。
關 鍵 詞:耦合雙轉子系統;非線性時間序列分析;裂紋;關聯維數
裂紋耦合雙轉子響應的非線性時間序列分析.pdf
非線性時間序列分析
非線性時間序列分析
作者：[英]HolgerKantz，ThomasSchreiber 著
出版社：清華大學出版社
出版日期：
ISBN：7302039062
字數：
印次：
版次：
紙張：
定價：39 元當當價：27.4 元節省：11.60 元鉆石vip價：27.40 元
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內容提要
本書包括相空間嵌入、噪聲簡約、Laypunov指數、維數與非線性的統計測，課題涉及混沌控制、小波分析、模式動力學并通過實驗數據來描述和深討各方面的應用。
28基于MATLAB的針對LSTM的時間序列分析預測 ￥15.9
基于MATLAB的針對LSTM的時間序列分析預測，可進行多步預測，其中訓練結果，測試結果，迭代過程，預測結果如圖。模型已調試完畢，替換自己的數據可直接運行。需要直接拍下。
混沌時間序列分析及其應用
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混沌時間序列分析及其應用
ISBN：7307032643
紙張：
定價：15元 當當價：10.5元
折扣：70折 鉆石VIP價：10.50元
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【時序預測】Transformer模型在時間序列預測領域的應用
今天又是一篇Transformer梳理文章，這次應用場景是時間序列預測。Transformer的序列建模能力，讓其天然就比較適合時間序列這種也是序列類型的數據結構。但是，時間序列相比文本序列也有很多特點，例如時間序列具有自相關性或周期性、時間序列的預測經常涉及到周期非常長的序列預測任務等。這些都給Transformer在時間序列預測場景中的應用帶來了新的挑戰，也使業內出現了一批針對時間序列任務的Transformer改造。下面就給大家介紹7篇Transformer在時間序列預測中的應用。
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Autoformer
論文題目：Autoformer: Decomposition Transformers with Auto-Correlation for Long-Term Series Forecasting（NIPS 2021）
下載地址：https://arxiv.org/pdf/2106.13008.pdf
Autoformer是Transformer的升級版本，針對時間序列問題的特性對原始Transformer進行了一系列優化。模型的整體結構如下圖，核心是Series Decomposition Block模塊和對多頭注意力機制的升級Auto-Correlation Mechanism。這里推薦想詳細了解Autoformer細節的同學參考杰少的這篇文章：當前最強長時序預測模型--Autoformer詳解，整理的非常全面深入。下面給大家簡單介紹一下Auroformer的各個模塊。
第一個模塊是Series Decomposition Block，這個模塊主要目的是將時間序列分解成趨勢項和季節項。在最基礎的時間序列分析領域，一個時間序列可以被視為趨勢項、季節項、周期項和噪聲。
展開 使用支持向量回歸進行時間序列預測
時間序列預測是數據分析的一個關鍵方面，其應用范圍從金融市場到天氣預報。近年來，支持向量回歸 （SVR） 因其處理非線性關系和高維數據的能力而成為一種強大的時間序列預測工具。 在本項目中，我們將深入研究使用 SVR 進行時間序列預測，特別關注預測未來 10 個月的電力生產。
支持向量回歸
支持向量回歸 （SVR） 是 SVM 中的一種監督學習技術，旨在在高維特征空間中找到最適合訓練數據的超平面，并最大限度地減少回歸任務的預測誤差。SVR 是一種用于預測連續值的技術。在使用 SVR 進行時間序列預測時，它被視為回歸任務。
SVR 的工作原理是繪制最適合數據點的線條（在更簡單的情況下）或表面（在更復雜的情況下）。 回歸旨在根據一個或多個輸入特征預測連續目標變量。
在時間序列預測中，目標變量是時間序列的未來值（例如，未來日期的股票價格、未來時間步長的溫度）。SVR 作為一種回歸技術，學習一個模型，該模型將歷史時間序列數據（特征）映射到相應的未來值（目標變量）。
時間序列預測中 SVR 的輸出是一個連續值，表示時間序列的預測未來值。
支持向量回歸 （SVR） 的關鍵組成部分
超平面：在 SVR 中，超平面是最適合數據點的線（對于一維數據）、平面（對于二維數據）或超平面（對于多維數據），同時最大化邊距。margin 是超平面和支持向量之間的距離。它充當預測新數據點的決策邊界。
支持向量：支持向量是最接近超平面的數據點，它們決定了超平面的最佳序列。在 SVR 中，支持向量是落在預測函數（超平面）周圍一定邊距內的數據點。
內核函數： SVR 可以通過采用內核函數來處理特征之間的非線性關系。這些函數將輸入數據映射到更高維的空間，其中線性超平面可以有效地分離或近似數據。
展開 科技前線 | 揭秘工業物聯網時間序列數據管理
1.來自互聯設備和系統的數據，例如：
? 帶有時間標記的高速遙測數據，可發送溫度和壓力等傳感器讀數
? 當您打開與互聯的設備的隧道會話以遠程訪問和控制互聯的智能設備時傳輸的遠程訪問字節流
? 為遠程軟件內容或設備管理用例來回傳輸的文件或文件包
? 從銷售系統、ERP、MES 創建并通過平臺訪問的數據
2.平臺內產生的數據，例如：
? 應用程序和配置數據
? 數字映射模型數據、元數據等
讓我們更深入地研究一下時間序列數據：
時間序列數據是任何帶有時間標記的數據。它是在連續間隔時間點獲取的數據序列。在實施工業物聯網的情況下，捕獲時間序列數據對于分析歷史數據、監控當前數據以及預測系統和機器的未來行為至關重要。
圖 2：顯示典型時間序列數據的圖形表示。
展開 基于非線性時間序列的故障診斷技術
請問這個技術目前的現狀如何?
智能數據建模軟件DTEmpower 2025R3版本發布
R3版本主要更新：
一、新增趨勢分析功能
數據管理模塊新增時間序列分析板塊，可從中進入趨勢、突變分析功能。該功能內置曼肯德爾檢驗等分析方法，專門用于檢驗時間序列數據中的趨勢特征，適配于金融、氣象、工業時序分析等場景。
支持用戶根據數據特性自定義選擇時間變量、序列變量及顯著性水平，滿足不同分析精度需求；執行分析后，可在統計分析頁面一鍵查看包含趨勢分析圖、序列 / 時間變量匯總、假設、結果與結論的完整報告，高效完成時間序列數據的趨勢研判。
二、新增突變分析功能
數據管理模塊的時間序列分析板塊同步新增突變分析功能，集成曼 - 肯德爾檢驗（序貫）核心算法，區別于整體趨勢檢驗，可精準追蹤趨勢演變過程并識別突變點，廣泛適配氣候學、水文學、生態學等突變檢測場景。
支持自定義選擇時間變量、序列變量及顯著性水平，執行分析后可在統計分析頁面查看包含突變分析圖、UF-UB 統計量折線圖、序列 / 時間變量匯總、假設與結果的完整報告，精準定位時間序列數據的異常突變節點。
三、新增質量控制功能
數據管理模塊新增質量控制板塊，內置 I-MR 圖質量控制核心方法，由單值控制圖（I 圖）和移動極差控制圖（MR 圖）組成，適配連續變量的過程穩定性監控與異常識別。
支持自定義選擇目標變量、子組變量、標識變量，并配置對應的參數與判異規則，滿足不同生產 / 業務場景的質量管控需求；執行分析后可在統計分析頁面查看包含單值圖、單值判異規則違例信息及結論的質量控制報告，助力高效開展全流程質量管控。
四、時序預測新增LSTM模型
時序預測模塊新增長短時記憶網絡（LSTM）模型，專門針對傳統算法難以處理的長序列數據場景優化。
展開 
Offner系統的非序列場追跡分析
摘要
Offner系統通常由兩個同心圓球面反射鏡組成，放大倍數m = 1。光線應該在兩面鏡子之間來回反射。VirtualLab中，這種光學系統可以通過非順序擴展的方式更加方便地進行設置。在該示例中，完成一個Offner系統的建模并對其成像特性進行了研究。通過改變光源的橫向位置，結果顯示在某些情況下鏡面邊緣可能會將場截止，從而影響檢測器平面的成像質量。
1. 建模任務
2. 結果
3. 文件和技術信息
ZEMAX | 如何進行序列模式公差分析
ZEMAX | 如何進行序列模式公差分析
本文以單個透鏡為例介紹了如何進行公差分析。適合初學者閱讀。
簡介
公差分析是面向制造和裝配的產品設計中非常重要的一個環節。本文簡單地介紹了公差分析的基本流程，目的是為了讓初學者對公差分析有一定的了解。知識庫中也有針對特殊應用的公差分析的文章。聯系我們下載文章中的附件。
系統設置
本設計的目的是：設計一款批量生產的激光擴束器。光源為：氬離子激光，1/e2 時光束寬度為：2.5mm。目標：光束出射時 1/e2 的光束寬度為原來的3倍，波前差必須小于兩倍的光束全寬不超過1/20 RMS（即：整個光束直接控制在 5mm 以內）。
在附件 “Beam Expander.zmx” 中，打開 Layout 圖。本例由兩個平凸透鏡構成：
在觀察系統 OPD 圖，系統的設計性能遠遠超過了產品的要求。
由圖可知：坐標軸的最大刻度為 0.01 waves， PTV 光程差（peak-to-valley OPD）少于1/200。RMS 波前差為（可通過建立預設的波前評價函數得到）2.15*10-3 waves。請注意：本例中系統的孔徑類型（system aperture）中設置了高斯切趾(Gaussian apodization)，入瞳直徑為 5mm，切趾系數為2。因此光瞳邊緣的強度相對于峰值大約為1/e4=1.8%。
這就體現了正確設置系統參數的重要性了。1/e2 直徑為 5 mm 的激光照射的系統的結果（RMS OPD：~2*10-3waves）與均勻光照射的結果（RMS OPD ：3*10-3waves）肯定是不同的。因為當光源為高斯光時，球差在光瞳邊緣的效應相比于均勻光入射小很多。
接下來，我們來考慮制造誤差對系統的影響。
展開 Ansys Zemax | NSC 非序列矢高圖用戶分析
本文介紹如何使用 NSC 矢高圖用戶分析功能在非序列模式下測量和顯示對象的矢高。了解此功能的基礎知識，包括如何設置復雜 CAD 零件的文件以獲取特定面的矢高值。（聯系我們獲取文章附件）
介紹
OptocStudio 的序列模式具有表面矢高分析功能，該功能將表面從局部頂點的矢高或 z 位置變化顯示為表面上 x 和 y 位置的函數。非序列模式沒有提供相同功能的內置分析，但該軟件確實具有強大的應用程序編程接口（API），允許用戶編寫自己的自定義分析功能。本文將展示如何使用 API 構建的用戶分析來計算非序列對象的表面矢高。它還將討論用于創建自定義用戶分析的內部計算和一些技術。
NSC 矢高計算
NSC 矢高用戶分析執行幾個步驟來計算非序列模式下給定對象面的矢高值：
· 在內存中創建系統的臨時副本
· 除選定對象外的所有對象都設置為忽略
· 所選對象的材質被移除，以可能考慮對象的背面
· 系統中放置單個源光線
· · 默認情況下，源光線放置在 （0， 0， -50） 的 XYZ 處，指向 （0， 0， 1） 的 LMN，但這些值可以高級設置（屏幕右下角）中更改
· · 然后將矩形數組應用于對應于采樣和寬度的源
· 執行光線追跡并保存 ZRD 文件
· X_HITFACE 濾鏡字符串應用于光線追跡，以僅獲取所需面的 Z 值
· Z 中的偏移量應用于 ZRD 文件，以嘗試將頂點處的矢高歸零
· · 自動計算標準鏡頭、雙標志性澤尼克表面、偶數非球面透鏡、奇數非球面透鏡和環形透鏡的 Z 偏移
· · 可以手動更改 Z 偏移以考慮任何其他類型的曲面
計算結果是一維（線）/二維（假彩色）圖或文本輸出，可以在“設置”窗口中選擇。
展開 Ansys Zemax | 如何執行非序列公差分析
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本文以自由曲面光導管為例，介紹如何執行非序列公差分析。
介紹
公差是將誤差（制造、裝配、材料等）系統引入光學系統以確定其對系統性能的影響的過程。如果您不熟悉公差分析的概念，或者想了解更多有關該過程背后的理論的詳細信息，請先閱讀文章“ 如何進行序列模式公差分析”和軟件幫助手冊。
本文的目的是說明可用于非序列光學系統公差的工具。
公差操作數和設置
三個公差操作數允許在 NSC 系統中擾動任何感興趣的值：TNPS、TNPA 和 TNMA。它們分別用于公差非連續對象位置/傾斜度、參數和材料屬性。CNPS 和 CNPA 這兩個補償器操作數提供了一種全面的調整分配方法。這些允許將非序列的物體位置/傾斜度和參數分別分配為補償器。此外，TMCO公差操作數和CMCO補償器操作數允許將多配置數據用作公差和補償器。有關這一部分內容，請參閱軟件幫助手冊。
非序列公差采用用戶自定義的評價函數作為公差標準。支持使用保存一系列操作數的評價函數與用戶腳本。這是有利的，因為在優化過程中可能已經使用了評價函數，并且不需要額外的考慮來評估系統性能。有關非序列優化（包括優良函數構造）的更多信息，請閱讀文章“如何優化非序列光學系統”。
以下是一些關于非序列公差的注意事項：
補償器最小值/最大值邊界始終被忽略，因為評價函數和用戶腳本是唯一可用的標準。使用評價函數邊界操作數（NPGT、NPLT 等）來約束補償器值。
在非順序模式下優化期間支持 TOLR，但是，用戶腳本是唯一有效的條件;選擇評價函數作為標準將導致無限循環。確保腳本加載的 merit 函數本身不包含 TOLR 操作數。
在非序列系統（射線瞄準、單獨的字段/配置等）中沒有意義的容差設置將被禁用。
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