本書基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)ESN研究時(shí)間序列分類和預(yù)測(cè)問題：第一，分析了面向時(shí)間序列分析的ESN；第二，研究了基于DE和ESN的時(shí)間序列分類方法；第三，研究了基于BSA優(yōu)化ESN的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法；第四，研究了基于組合ESN的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法；第五，設(shè)計(jì)了基于小波ESN的旅游需求預(yù)測(cè)模型；第六，構(gòu)建了基于雙儲(chǔ)備池ESN的電力

時(shí)間序列分析是概率統(tǒng)計(jì)學(xué)科中應(yīng)用性很強(qiáng)的一個(gè)分支，具有非常特殊的、自成體系的一套理論和分析方法，在金融、經(jīng)濟(jì)、氣象、水文、信號(hào)處理、工程技術(shù)等眾多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。本書以時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)特征和建模步驟為主線，系統(tǒng)介紹時(shí)間序列的基本理論、建模和預(yù)測(cè)方法以及實(shí)踐應(yīng)用，目的是使讀者掌握時(shí)間序列分析的基本理論、建模和預(yù)測(cè)的方法

本書共11章,內(nèi)容包括隨機(jī)事件及其概率、隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)向量、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本知識(shí)、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析與回歸分析、Matlab軟件應(yīng)用、常見的概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)模型。各章配有一定數(shù)量的習(xí)題,書末附有習(xí)題選解與提示,并提供預(yù)備知識(shí)及6種附表以備查用。本書的編寫始終以

本書系統(tǒng)地介紹了定義在離散格(包括Zd和Bethe樹等)圖上的取值于有限集合的隨機(jī)場(chǎng)的相變、信息度量，以及網(wǎng)絡(luò)演化博弈論。全書共10章，分為三個(gè)部分。第一部分包括第1章至第3章，給出了隨機(jī)場(chǎng)的一般定義，重點(diǎn)介紹馬爾可夫場(chǎng)和Gibbs場(chǎng)，以及它們的等價(jià)關(guān)系，討論了Z2和樹(包括開樹和閉樹)上Ising模型的相變問題。第二

本書介紹近些年來關(guān)于馬爾可夫鏈的統(tǒng)計(jì)推斷的一些研究新結(jié)果:可逆馬爾可夫鏈和不可逆平穩(wěn)D-馬爾可夫鏈統(tǒng)計(jì)計(jì)算理論，使用的方法是我們建立的馬爾可夫鏈反演法。第1章介紹本書需要的一些預(yù)備知識(shí)。第2章介紹馬爾可夫鏈的擊中分布和禁忌速率，主要是擊中分布的微分性質(zhì)、矩性質(zhì)及對(duì)稱函數(shù)性質(zhì)有關(guān)的約束方程，以及馬爾可夫鏈反演法。第3章和

本書主要講述混合、正負(fù)相協(xié)、拓廣負(fù)相依、寬相依和負(fù)超可加相依等相依結(jié)構(gòu)下的不等式研究，特別是非參數(shù)和半?yún)��?shù)模型的統(tǒng)計(jì)理論和方法，如若干相依序列的定義和不等式、密度函數(shù)和分布函數(shù)估計(jì)的相合性與漸近正態(tài)性、非參數(shù)回歸函數(shù)小波估計(jì)的強(qiáng)相合和Berry-Esseen界、半?yún)��?shù)回歸模型小波估計(jì)的弱收斂速度和Berry-Essee

《非線性系統(tǒng)的行波解》以時(shí)滯連續(xù)與離散反應(yīng)擴(kuò)散方程、積分-差分方程和隨機(jī)種群模型為研究對(duì)象,歸納總結(jié)了作者多年研究行波解的成果,系統(tǒng)講述了作者利用打靶法、單調(diào)迭代、不動(dòng)點(diǎn)定理、滑行方法等研究時(shí)滯反應(yīng)擴(kuò)散方程和積分-差分方程的行波解的存在唯一性,利用擠壓技術(shù)和譜分析方法研究行波解的漸近穩(wěn)定性,以及利用單調(diào)動(dòng)力系統(tǒng)和大偏差

本書介紹非線性復(fù)雜系統(tǒng)中數(shù)據(jù)處理的投影尋蹤降維技術(shù)，給出投影尋蹤在分類、評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)等方面的統(tǒng)計(jì)模型，包括Friedman-Tukey投影尋蹤模型、投影尋蹤Spearman相關(guān)系數(shù)模型、投影尋蹤信息熵模型、聚類分析修正的投影尋蹤模型、解不確定型決策問題的投影尋蹤模型、投影尋蹤回歸及自回歸模型。這些模型能充分提取數(shù)據(jù)信息、

作者根據(jù)多年來學(xué)習(xí)和講授隨機(jī)過程的經(jīng)驗(yàn),以及在研究工作中長期積累的自己的理解、體會(huì)和心得,寫下了本書。本書主要講述現(xiàn)代隨機(jī)過程的基礎(chǔ)知識(shí),包括隨機(jī)過程的總體概念和術(shù)語,可選性與循序可測(cè)性,經(jīng)典Wiener空間,Brown運(yùn)動(dòng),離散時(shí)間鞅與連續(xù)時(shí)間鞅,Markov過程與半群,強(qiáng)馬氏性與擴(kuò)展馬氏性,Ito隨機(jī)積分,一般半鞅

本書是河南省“十四五”普通高等教育規(guī)劃教材重點(diǎn)立項(xiàng),是將傳統(tǒng)紙質(zhì)教材內(nèi)容與教學(xué)視頻等相關(guān)數(shù)字資源鏈接在一起的新形態(tài)立體化教材�！禕R》本書內(nèi)容由概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)兩部分組成。概率論部分包括概率論基礎(chǔ)、隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律和中心極限定理;數(shù)理統(tǒng)計(jì)部分包括數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)、參數(shù)估計(jì)