非線性時間序列的NURBS建模.pdf

1、在統(tǒng)計學，信號處理，經濟學，金融數學等領域，時間序列得到廣泛的研究和應用。近年本領域的熱點問題是：統(tǒng)計特征時間序列和非線性時間序列的分歧。事實上我們在確定模型之前應該先觀察數據。數據依賴于系統(tǒng)，可以是具有一定概率性也可以是確定的。目前為止，絕大多數研究都是基于統(tǒng)計過程的，如今，越來越多研究人員關注非線性時間序列。選擇的模型依賴于數據以及非線性時間序列分析的不變量，吸引子的不變量可以很好地描述和量化所依賴混沌系統(tǒng)行為。確定目標數據屬性，如

2、何對非線性時間序列建立模型成為一個關鍵問題，非線性時間序列建模的核心難點問題包括：⑴如何描述非線性；⑵如何達到更好的近似效果；⑶如何加入非線性固有特征；⑷平滑問題的解決；⑸受限計算能力下的最優(yōu)算法；⑹模型本身的靈活性。
　　 本文針對這些問題提出了一種新的模型。NURBS方法廣泛應用于幾何造型領域，然而NURBS本身并不存在時間元素，因此不能展示自身在逼近上的巨大優(yōu)勢。本文受基函數分段性質的啟發(fā)，給NURBS引入一個時間元素，這