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应用数学学报 2006年第1期29卷 1-8页

作者：金阳安鸿志中国人民大学统计学院北京100872 中国科学院数学与系统科学研究院北京100080

本文研究平稳非线性自回归序列的高阶矩的存在性问题,此序列满足带条件异方差的非线性自回归模型。其主要结果是：在某些平稳条件下,只要新息序列具有有穷的r(r≥1)阶矩,该模型的平稳解也有有穷的r阶矩。

关键词：非线性自回归条件异方差高阶矩

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非线性自回归序列L_1估计的渐近分布

高校应用数学学报（A辑） 2007年第4期22卷 427-432页

作者：周杰刘三阳张正策西安电子科技大学应用数学系陕西西安710071 西安交通大学数学系陕西西安710065

由于时间序列数据中经常出现的厚尾特征使得通常的估计方法不再具有渐近的正态分布,在误差项二阶矩有限的条件下考虑了非线性自回归序列的L_1估计.采用局部线性近似的方法得到了具有凸样本路径的随机过程,在此基础上利用凸样本路径随机... 详细信息

由于时间序列数据中经常出现的厚尾特征使得通常的估计方法不再具有渐近的正态分布,在误差项二阶矩有限的条件下考虑了非线性自回归序列的L_1估计.采用局部线性近似的方法得到了具有凸样本路径的随机过程,在此基础上利用凸样本路径随机过程弱收敛的性质证明了非线性自回归序列L_1估计的渐近正态性及无偏性.

关键词：非线性自回归 L1估计弱收敛渐近正态

基于非线性自回归神经网络和随机森林算法的核电汽轮机组出力优化

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中国电机工程学报 2021年第2期41卷 409-415页

作者：李蔚吴恺逾陈坚红鲍旭东蔡超胡跃华盛德仁浙江大学能源工程学院浙江省杭州市310027 中核核电运行管理有限公司浙江省海盐县314300

针对国内某核电站夏季工况出力不足的问题,提出一种基于非线性自回归神经网络和随机森林算法优化核电汽轮机组出力的方法。非线性自回归神经网络能实现季节性时间序列的准确预测;随机森林算法对异常值不敏感、具有较强的泛化能力,被广... 详细信息

针对国内某核电站夏季工况出力不足的问题,提出一种基于非线性自回归神经网络和随机森林算法优化核电汽轮机组出力的方法。非线性自回归神经网络能实现季节性时间序列的准确预测;随机森林算法对异常值不敏感、具有较强的泛化能力,被广泛应用于分类和回归问题。文中应用非线性自回归神经网络建立海水温度时间序列预测模型,应用随机森林算法建立海水温度和电功率设定值对高压调节阀开度和热功率的影响关系的回归模型,将2个模型相结合,获得未来24h的电功率设定值优化曲线,机组运行人员可根据该优化曲线调整机组出力。通过该核电站的历史运行数据,验证了该方法的有效性,采用电功率设定值优化曲线设定机组出力,将在保证机组运行参数不超限的情况下,有效提升机组的夏季出力,提升机组经济性。

关键词：核电汽轮机组出力不足非线性自回归时间序列随机森林

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基于非线性自回归神经网络的GHI预测

太阳能学报 2019年第3期40卷 733-740页

作者：马燕峰蒋云涛郝毅赵书强新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学) 保定071003 国网北京市电力公司北京100031

针对水平面总辐照度(global horizontal irradiation,GHI)短期预测问题,提出一种基于非线性自回归神经网络的短期水平面太阳总辐照度预测模型。首先,提出一种并联结构训练样本,以保证训练样本内部的时间耦合性。其次,通过对9项气象参数... 详细信息

针对水平面总辐照度(global horizontal irradiation,GHI)短期预测问题,提出一种基于非线性自回归神经网络的短期水平面太阳总辐照度预测模型。首先,提出一种并联结构训练样本,以保证训练样本内部的时间耦合性。其次,通过对9项气象参数共511种组合作为输入的模型预测精度进行分析,确定模型最优输入组合。最后,利用4种典型气象条件下GHI时延神经网络预测模型,非线性自回归动态神经网络预测模型预测标准均方根误差均降低。

关键词：太阳辐照度预测神经网络动态非线性自回归训练样本结构

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非线性自回归序列的矩的存在性的注记

统计与决策 2010年第14期26卷 152-153页

作者：金阳中国人民大学统计学院北京100872

文章研究了如下的非线性自回归模型xt=φ(xt-1,…,xt-p)+εt在满足几何遍历条件|φ(xt,…,xp)|≤λmax{|x1|,…,|xp|}+c时矩的存在性问题。得到了:如果对于某个实数r≥1,E|εt|r<∞则E|xt|r<∞。此结果改进了已有文献r≥1中为整数的结果... 详细信息

文章研究了如下的非线性自回归模型xt=φ(xt-1,…,xt-p)+εt在满足几何遍历条件|φ(xt,…,xp)|≤λmax{|x1|,…,|xp|}+c时矩的存在性问题。得到了:如果对于某个实数r≥1,E|εt|r<∞则E|xt|r<∞。此结果改进了已有文献r≥1中为整数的结果,从而给出了模型矩的存在性的较为完整的论证。

关键词：非线性自回归几何遍历矩

一类指数速度迭代压缩的非线性自回归序列的矩的存在性

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应用数学学报 2011年第1期34卷 96-101页

作者：金阳中国人民大学应用统计科学研究中心中国人民大学统计学院北京100872

本文研究了如下的非线性自回归模型xt=ф（xt-1,…,xt-p）＋εt在满足几何遍历条件（i）｜фk（y0,y-1,…,y-p＋1-фk（y′0,y（-1）,…,y-p＋1））｜≤c_k｜y0-y′0｜;（ii）｜фk（y0,y（-1）,…,y（-p＋1））｜≤Mρ~k（｜y0｜＋…... 详细信息

本文研究了如下的非线性自回归模型xt=ф（xt-1,…,xt-p）＋εt在满足几何遍历条件（i）｜фk（y0,y-1,…,y-p＋1-фk（y′0,y（-1）,…,y-p＋1））｜≤c_k｜y0-y′0｜;（ii）｜фk（y0,y（-1）,…,y（-p＋1））｜≤Mρ~k（｜y0｜＋…＋｜y（-p＋1）｜）＋c时矩的存在性问题.得到了：如果对于某个实数r≥1,E｜εt｜~r〈∞,则E｜xt｜r〈∞.这一结果补充了已有文献中（i）,（ii）几何遍历条件下无相应的矩的存在性结果的空缺.

关键词：非线性自回归几何遍历矩

带厚尾新息的非线性自回归函数型条件异方差模型的尾概率

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中国科学（A辑） 2005年第5期35卷 481-492页

作者：潘家柱吴光旭北京大学数学学院北京100871

研究带厚尾新息的非线性自回归函数型条件异方差(NARFCH)模型的平稳分布的尾概率.结果表明,NARFCH序列的平稳分布的尾部紧密依赖于其条件方差.当新息序列呈厚尾分布时,NARFCH序列的平稳分布的尾部会比新息序列的尾部更厚或更薄,给出了... 详细信息

研究带厚尾新息的非线性自回归函数型条件异方差(NARFCH)模型的平稳分布的尾概率.结果表明,NARFCH序列的平稳分布的尾部紧密依赖于其条件方差.当新息序列呈厚尾分布时,NARFCH序列的平稳分布的尾部会比新息序列的尾部更厚或更薄,给出了具体的尾概率的增加或减少对条件方差的依赖公式,并给出了两个具体例子来说明主要结果的应用.

关键词：非线性自回归尾概率函数型异方差模型平稳分布新息序列条件异方差厚尾分布尾部

方差无穷非线性自回归序列的自加权L_1估计

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高校应用数学学报（A辑） 2008年第2期23卷 193-199页

作者：周杰刘三阳张正策西安电子科技大学应用数学系陕西西安710071 西安交通大学数学系陕西西安710065

对具有无穷方差的非线性自回归序列x_t=φ(x_(t-1),x_(t-2),…,x_(t-p),θ)+ε_t,E(ε_t^2)=∞,利用局部二次近似和连续函数空间C(R^q)上弱收敛随机过程最小点的渐近性质,证明了若存在δ≥1,使得E|ε_t|~δ<∞成立,则θ满足一定条件的... 详细信息

对具有无穷方差的非线性自回归序列x_t=φ(x_(t-1),x_(t-2),…,x_(t-p),θ)+ε_t,E(ε_t^2)=∞,利用局部二次近似和连续函数空间C(R^q)上弱收敛随机过程最小点的渐近性质,证明了若存在δ≥1,使得E|ε_t|~δ自加权L_1估计θ_(L_1)是渐近正态估计,Wald检验统计量也具有通常的x^2分布,为模型的统计推断提供了理论基础.

关键词：非线性自回归自加权L_1估计弱收敛渐近正态 Wald检验统计量