第一节 时间序列概述 一、时间序列的意义 二、时间序列的种类 三、时间序列编制原则 四、时间序列的建立 第二节 时间序列分析 一、时间序列分析概念 二、确定性与随机性时间序列分析 三、时间序列分析方法 四、时间序列的应用 第三节 时间序列及其特征识别 一、时间序列与随机过程 二、时间序列的识别判据 三、时间序列特征的识别 第四节 平稳时间序列模型 一、一阶自回归模型 二、一般自回归模型 三、移动平均模型 四、自回归移动平均模型

国内某厂镀锡板缺陷处夹杂物主要来自结晶器保护渣的卷入，但其成分与结晶器保护渣有明显差别。为了进一步研究这种成分差别的原因，建立了耦合热力学平衡和动力学扩散的结晶器卷渣类夹杂物的成分转变动力学模型，明确了卷渣类夹杂物的尺寸和密度对其成分转变的影响规律，并通过对结晶器和液相穴内的钢液流动和夹杂物运动的数值模拟研究了夹杂物在钢液中的停留时间。结果表明：结晶器保护渣卷入钢液后与钢液不断发生反应，成分会发生明显改变。卷渣类夹杂物转变为缺陷处夹杂物所需要的时间与夹杂物尺寸以及夹杂物密度有关，夹杂物的尺寸和密度越大，转变为缺陷处夹杂物成分所需的时间越长。卷渣类夹杂物转变为缺陷处夹杂物所需时间与夹杂物尺寸呈幂函数关系，与夹杂物密度呈二次函数关系。夹杂物在钢液中的平均停留时间随夹杂物直径的增大而减小，并且随着拉速的增大而减小。小尺寸夹杂物一旦被卷入钢液中，将有充足的时间转变为缺陷处的成分。大尺寸夹杂物在钢液中的平均停留时间小于成分转变时间，但最大停留时间远大于成分转变所需时间，表明部分大尺寸夹杂物依然具有充足的停留时间转变为缺陷处的成分

§9.1 时间序列的平稳性及其检验 一、问题的引出：非平稳变量与经典回归模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的图示判断 四、平稳性的单位根检验 五、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程 §9.2 随机时间序列分析模型 一、时间序列模型的基本概念及其适用性 二、随机时间序列模型的平稳性条件 三、随机时间序列模型的识别 四、随机时间序列模型的估计 五、随机时间序列模型的检验 §9.3 协整与误差修正模型 一、长期均衡关系与协整 二、协整检验 三、误差修正模型

第一节 时间序列分析概述 ◼ 一、时间序列的概念 ◼ 二、时间序列的种类 ◼ 三、时间序列的编制原则 第二节 时间序列分析的水平指标 第三节 时间序列分析的速度指标 第四节 时间序列的长期趋势分析 ◼ 一、时间序列的构成因素和分析模型 ◼ 二、长期趋势测定方法之时距扩大法 ◼ 三、长期趋势测定方法之移动平均法 ◼ 四、长期趋势测定方法之趋势模型法 ◼ 五、长期趋势测定方法之趋势外推预测 第五节 季节变动与循环波动分析 ◼ 一、季节变动分析 ◼ 二、循环波动分析

在经典计量经济学模型中,所利用的数据(样本观测值)的一个特征是 ,或者只利用时间序列数据(time series),或者只利用截面数据(cross section) 。我们经常遇到在同一时间包含不同截面成员信息的数据,或在若时间区 间观测到相关的一些截面成员的数据。例如许多欧洲国家的GDP时间序列数 据,或者是一段时间不同地区的失业状态数据。我们称这些数据为联合利用 时间序列/截面数据(Pooled time series, cross section)有的书中也称这类 数据为面板数据(panel data),指在时间序列上取多个截面,在这些截面上同 时选取样本观测值所构成的样本数据

实验一 时间序列的 SAS 基本操作 .1 实验二 时间序列的预处理 .6 实验三 平稳时间序列分析 .9 实验四 非平稳时间序列随机分析 .15 实验五 非平稳时间序列确定性分析 .29 实验一 时间序列的预处理 .38 实验二 平稳时间序列 .44 实验三 ARIMA 模型 .58 实验四 残差自回归模型（一） .71 实验五 残差自回归模型（二） .79 实验六 确定性模型 .86 实验七 季节模型 .95 实验八 协整分析 .106 实验分析：该程序的到了一个名为 sasuser.example1_1 的永久数据集。所谓

反应时间的概念 反应时间的研究简史 反应时间的测定方法 减法反应时 加法反应时 开窗实验 反应时间的速度与准确性的权衡 反应时间作为因变量的优越性 影响反应时间的因素 测量反应时间的注意事项

详细分析了单参数的Knothe时间函数、双参数的Sroka-Schober时间函数和Kowalski广义时间函数的优缺点及其相互关系,建立了应用Knothe时间函数进行地表动态移动变形预计的原理、无实测资料矿井时间参数的确定方法和开采单元划分的周期来压步距法.通过对不同工作面推进速度和不同时间影响系数条件下地表动态移动变形规律研究,获得了工作面稳定推进过程中回采速度、时间影响系数与地表最大动、静态变形关系的计算公式.经过1176东工作面观测资料的检验,证明了研究结果的有效性和实用性

由于时间序列数据具有高维度、动态性等特点,这就导致传统的数据挖掘技术很难有效的对其进行处理,为此,提出了一种基于多维时间序列形态特征的相似性动态聚类算法(similarity dynamical clustering algorithm based on multidimensionalshape features for time series,SDCTS).首先,提取多维时间序列的特征点以实现降维,然后,根据多维时间序列的斜率、长度和幅值变化的形态特征定义了一种新的时间序列相似性度量标准,进而提出无需人为给定聚类个数的多维时间序列动态聚类算法.实验结果表明,与其他算法相比,此算法对时间序列具有良好的聚类效果

本文研究了在不同保载时间下GH220合金周期持久断裂行为。采用了二种热处理工艺（等温弯晶工艺和标准直晶工艺）。结果表明,在750,800,850及900℃,保载时间为0—32min及∞持久条件下,二种晶界状态的GH220含金都不符合线性累积损伤规则sum（Δt/tr）+Ni/Nf=1。一般表现为明显地强化。实验表明,保载时间对GH220合金的周期持久断裂寿命有很大影响。随着保载时间的变化,断裂寿命出现一个最大值。当保载时间小于3min时有弱化的趋势。本文通过TEM,SEM及金相等手段,研究分析了保载时间严重影响GH220合金断裂寿命的微观机制并从位错组态、位错结构及滞弹性等角度解释保载时间影响GH220合金不同的周期持久强化程度