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时间序列在隧道位移监测中的综合应用

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时间序列在隧道位移监测中的综合应用
论文目录
 
摘要第1-5 页
ABSTRACT第5-10 页
1 绪论第10-15 页
  · 引言第10-11 页
  · 时间序列研究现状及发展方向第11-14 页
    · 国外时间序列的发展和现状第11-12 页
    · 国内时间序列的发展和现状第12-13 页
    · 时间序列分析的最新研究进展第13-14 页
  · 本文研究内容及创新之处第14-15 页
    · 研究内容第14 页
    · 创新之处第14-15 页
2 新奥法监测与数据处理第15-24 页
  · 隧道设计施工两大理论及其发展过程第15-16 页
  · 新奥法在隧道工程中的应用第16-21 页
    · 新奥法基本概念第16-17 页
    · 新奥法中的监控量测第17-21 页
  · 位移量测数据处理和分析第21-24 页
    · 位移量测数据的意义、处理方法及收敛影响因素第21 页
    · 回归分析在量测数据分析中的应用第21-22 页
    · 时间序列分析在量测数据分析中的应用第22-24 页
3 时间序列基本理论第24-33 页
  · 时间序列基本概念第24-26 页
    · 随机过程第24-25 页
    · 白噪声第25 页
    · 滞后算子、差分算子和求和算子第25-26 页
  · 时间序列的基本模型第26-27 页
    · 自回归(AR)模型第26 页
    · 滑动平均(MA)模型第26 页
    · 自回归滑动平均(ARMA)模型第26-27 页
  · 时间序列的动态特性第27-33 页
    · 格林函数第27-28 页
    · 逆函数第28 页
    · 自相关函数第28-31 页
    · 偏相关函数第31-33 页
4 时间序列建模第33-57 页
  · 时间序列动态数据预处理第33-36 页
    · 平稳性检验第33-35 页
    · 零均值检验第35-36 页
  · 模式识别第36-37 页
    · AR 模型识别第36 页
    · MA 模型识别第36-37 页
    · ARMA 模型识别第37 页
  · 模型参数估计第37-46 页
    · AR 模型参数估计第37-39 页
    · MA 模型参数估计第39-41 页
    · ARMA 模型参数估计第41-46 页
  · 模型定阶第46-50 页
    · F 检验定阶准则第46-47 页
    · FPE 定阶准则第47-48 页
    · AIC 定阶准则第48-49 页
    · BIC 定阶准则第49-50 页
  · 模型的诊断检验第50-52 页
    · 模型平稳性检验第50-51 页
    · 残差正态性检验第51 页
    · 残差白噪声检验第51-52 页
  · 时间序列建模策略第52-57 页
    · Box-Jenkins 方法第52-53 页
    · Pandit-Wu 方法第53-57 页
5 模型的预测及修正第57-63 页
  · 预测方法回顾与简介第57-59 页
  · 最小均方误差预测第59-62 页
    · 预测原理第59-60 页
    · 条件期望性质第60 页
    · 预测概率置信区间第60 页
    · 预测应用第60-62 页
  · 预测方法优劣评价第62-63 页
6 时间序列实例分析第63-91 页
  · 大足南山隧道简介第63 页
    · 工程概况第63 页
    · 工程地质条件第63 页
  · 实测数据及其回归分析第63-69 页
    · 实测数据第63-66 页
    · 回归分析第66-69 页
  · 时间序列分析工具—MATLAB 和EVIEWS 简介第69-70 页
    · MATLAB 语言简介第69-70 页
    · EViews 软件简介第70 页
  · BOX-JENKINS 时间序列建模方法第70-81 页
    · 数据预处理第70-73 页
    · 模式识别第73-74 页
    · 参数估计第74 页
    · 模型定阶第74-76 页
    · 诊断检验第76-78 页
    · 预测第78-81 页
  · PANDIT-WU 时间序列建模方法第81-88 页
    · 数据预处理第81 页
    · 参数估计及其定阶第81-83 页
    · 诊断检验第83-85 页
    · 预测第85-88 页
  · 时间序列建模结果比较第88-91 页
    · Box-Jenkins 方法与Pandit-Wu 方法比较第88-89 页
    · 最优模型与传统模型比较第89-91 页
7 结论及展望第91-93 页
  · 结论第91 页
  · 展望第91-93 页
致谢第93-94 页
参考文献第94-99 页
附录第99-116页

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