利用狀態(tài)空間模型（SSM）能從觀測(cè)信息中推斷不可觀測(cè)變量的相關(guān)信息,其狀態(tài)估計(jì)和參數(shù)估計(jì)問題一直是人們研究的熱點(diǎn)。在生物學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)數(shù)據(jù)中,經(jīng)常出現(xiàn)觀測(cè)變量維度較高的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。在線性SSM中采用極大似然法和最大期望（EM）算法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)時(shí),由于Kalman濾波過程涉及高維矩陣的逆運(yùn)算,致使模型的計(jì)算負(fù)擔(dān)重且易數(shù)值不穩(wěn)定。此外,這兩種方法的狀態(tài)矩陣和觀測(cè)矩陣的估計(jì)結(jié)果往往是非稀疏的,很難將觀測(cè)變量與狀態(tài)變量間、狀態(tài)變量轉(zhuǎn)移間的重要關(guān)系提取出來(lái)。因此有必要在高維情況下,研究狀態(tài)矩陣和觀測(cè)矩陣的稀疏估計(jì)方法。本文主要進(jìn)行兩方面研究:（1）在高維SSM中,將EM算法和系數(shù)收縮法結(jié)合起來(lái)給出了矩陣的稀疏估計(jì),并應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)模型和動(dòng)態(tài)因子模型。首先,基于線性高斯SSM的一般形式,推導(dǎo)最大期望正則化（ERM）算法的具體步驟。對(duì)于Kalman濾波中高維矩陣的逆運(yùn)算問題,采用遞歸的方法進(jìn)行求解。對(duì)于矩陣中待估計(jì)參數(shù)較多的問題,在“偽回歸”中,根據(jù)待估計(jì)矩陣的維度,分別采用行估計(jì)法和矩陣估計(jì)法。其次,對(duì)兩種可識(shí)別形式分別進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證ERM方法的有效性。在所有懲罰函數(shù)中,Adaptive Elast... 

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【文章頁(yè)數(shù)】：75 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號(hào)對(duì)照表
縮略語(yǔ)對(duì)照表
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 高維SSM的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 股票網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀
    1.3 文章主要工作和內(nèi)容安排
        1.3.1 主要工作
        1.3.2 內(nèi)容安排
第二章 基本理論
    2.1 Kalman濾波、光滑及預(yù)測(cè)介紹
        2.1.1 預(yù)報(bào)器
        2.1.2 濾波器
        2.1.3 平滑器
    2.2 懲罰函數(shù)
第三章 高維SSM的稀疏估計(jì)
    3.1 兩種可識(shí)別形式及ERM算法推導(dǎo)
    3.2 矩陣逆的遞歸公式
    3.3 懲罰函數(shù)的權(quán)重選擇
    3.4 模擬實(shí)驗(yàn)
        3.4.1 狀態(tài)矩陣的稀疏估計(jì)
        3.4.2 觀測(cè)矩陣的稀疏估計(jì)
        3.4.3 運(yùn)行時(shí)間對(duì)比
    3.5 基于SSM構(gòu)建股票網(wǎng)絡(luò)
        3.5.1 構(gòu)建收益率網(wǎng)絡(luò)和波動(dòng)率網(wǎng)絡(luò)
        3.5.2 網(wǎng)絡(luò)中心度
        3.5.3 股票市場(chǎng)實(shí)證分析
    3.6 股票市場(chǎng)的高維DFM
    3.7 本章小結(jié)
第四章 微生物網(wǎng)絡(luò)模型
    4.1 多個(gè)體考慮外生變量的參數(shù)估計(jì)
    4.2 基于微生物豐度對(duì)女性聚類
    4.3 按類別對(duì)女性構(gòu)建MIN
    4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 內(nèi)容總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)介


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于多變量非穩(wěn)態(tài)時(shí)間序列模型的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給預(yù)測(cè)[J]. 李崇梅,王文軍,胡際蓮.  統(tǒng)計(jì)與決策. 2018(10)
[2]基于狀態(tài)空間模型預(yù)測(cè)算法的四旋翼無(wú)人機(jī)飛行控制[J]. 周杰,王彪,唐超穎.  信息與控制. 2018(02)
[3]基于兩輪最小生成樹的股票網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建[J]. 謝先招,韓華,章鵬,王海軍.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2017(11)
[4]上海證券市場(chǎng)A股股票網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜特性分析[J]. 宋宜飛,邵峰晶,孫仁誠(chéng).  青島大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(01)
[5]基于交通流參數(shù)相關(guān)的阻塞流短時(shí)預(yù)測(cè)卡爾曼濾波算法[J]. 董春嬌,邵春福,周雪梅,孟夢(mèng),諸葛承祥.  東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2014(02)
[6]基于時(shí)變參數(shù)狀態(tài)空間模型的能源消費(fèi)影響因素研究[J]. 董會(huì)忠,王志松,吳宗杰,孫秀梅.  統(tǒng)計(jì)與決策. 2013(23)
[7]非經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)建模方法論的特征分析與比較研究[J]. 金玉國(guó).  統(tǒng)計(jì)研究. 2011(01)
[8]股票指數(shù)的時(shí)間序列模型分析[J]. 孫宏義,陳平,朱梅,陳建麗.  數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2006(08)

博士論文
[1]基于有限混合狀態(tài)空間的金融隨機(jī)波動(dòng)模型及應(yīng)用研究[D]. 鄭挺國(guó).吉林大學(xué) 2009
[2]基于金融波動(dòng)模型的Copula函數(shù)建模與應(yīng)用研究[D]. 李偉.西南財(cái)經(jīng)大學(xué) 2008

碩士論文
[1]上證股票市場(chǎng)的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)特性研究[D]. 涂洋.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 2016
[2]武漢市房地產(chǎn)泡沫測(cè)度研究[D]. 錢進(jìn).華中科技大學(xué) 2016
[3]基于狀態(tài)空間模型的基金風(fēng)格漂移研究[D]. 黃毅東.西南財(cái)經(jīng)大學(xué) 2016



本文編號(hào)：3080560