非线性时间序列分析及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:科学出版社

作者:王海燕

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2006-11-09

价格:30.0

装帧:精装

isbn号码:9787030180353

丛书系列:

图书标签:

• 非线性
• 时间序列
• 科学
• 电气
• 数学
• time-series
• quant
• TimeSeries
• 时间序列分析
• 非线性动力学
• 混沌
• 预测
• 金融
• 信号处理
• 计量经济学
• 数据挖掘
• 机器学习
• 复杂系统

《非线性时间序列分析及其应用》 一、 导论：探寻时间序列数据的内在律动 在现实世界中，许多现象随时间演变，形成错综复杂的时间序列数据。这些数据往往蕴含着超越简单线性关系的内在结构和动态变化，如股票市场的波动、气候变化的模式、生物信号的节律，乃至社交网络的传播动力。本书《非线性时间序列分析及其应用》正是致力于揭示这些隐藏在表象之下的非线性规律，并探索其在各个领域的广泛应用。 传统的线性时间序列分析方法，如ARIMA模型，在处理具有周期性、趋势性等规律的数据时表现出色。然而，当数据表现出突变、混沌、分形特征，或者其动态演变依赖于先前状态的非线性函数时，线性模型便显得力不从心。《非线性时间序列分析及其应用》将带领读者深入探索那些能够更精确地捕捉和解释这些复杂时间序列行为的先进分析工具和理论框架。 本书并非仅仅罗列技术，更注重理论与实践的结合。我们将从基础的非线性动力学概念出发，逐步引入各种非线性时间序列模型，并详细阐述其构建原理、参数估计方法以及模型诊断的要点。同时，更重要的是，我们将通过大量的实际案例，展示这些强大的分析工具如何在金融、经济、气象、生物医学、工程技术等众多领域中发挥作用，帮助读者解决现实世界中的挑战。 二、 非线性时间序列的理论基石：混沌、分形与自相似性 理解非线性时间序列，首先需要建立在非线性动力学的基础之上。本书将深入浅出地介绍以下核心概念： 混沌理论 (Chaos Theory)： 揭示确定性系统中存在的内在不可预测性。我们将探讨混沌吸引子、分岔、倍周期等概念，以及如何通过Lyapunov指数等指标来量化系统的混沌程度。理解混沌系统对于识别和预测那些看似随机但实则由确定性方程驱动的时间序列至关重要。 分形几何 (Fractal Geometry)： 描述具有自相似性的几何结构，它们在不同尺度上展现出相似的模式。我们将介绍分形维数等概念，以及如何利用分形分析来量化时间序列的复杂性和“粗糙度”。分形特征在描述如海岸线、网络流量等自然和技术系统中广泛存在。 自相似性 (Self-similarity) 与标度律 (Scaling Laws)： 探讨时间序列在不同时间尺度上表现出的统计特性相似性。我们将深入研究重标度分析 (rescaling analysis)、功率谱分析 (power spectral analysis) 等方法，用于识别和量化时间序列的标度性质，这对于理解长程依赖性和非高斯分布特征至关重要。 三、 核心非线性时间序列模型：从理论到实践 本书将系统介绍一系列强大的非线性时间序列分析模型，并详细阐述其构建、估计和应用： 阈值模型 (Threshold Models)： 门控循环单元 (Gated Recurrent Unit, GRU) 和长短期记忆网络 (Long Short-Term Memory, LSTM)： 作为循环神经网络 (RNN) 的重要变体，GRU和LSTM在处理具有长期依赖性的序列数据方面表现卓越，尤其适用于捕捉时间序列中的非线性动态。我们将深入讲解其内部结构、门控机制，以及如何通过反向传播算法进行训练。 状态空间模型 (State-Space Models) 及其非线性扩展： 介绍经典的线性状态空间模型，并重点阐述非线性状态空间模型，如扩展卡尔曼滤波器 (Extended Kalman Filter, EKF) 和无迹卡尔曼滤波器 (Unscented Kalman Filter, UKF)，以及粒子滤波器 (Particle Filter) 等，它们能有效地处理非线性观测方程和状态转移方程。 自回归条件异方差模型 (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity, ARCH) 及其变体： ARCH/GARCH 模型： 揭示时间序列中方差随时间变化的非线性规律，即“波动率聚集”现象。我们将详细介绍ARCH和GARCH模型的构建原理、参数估计方法（如最大似然估计），以及其在金融市场风险管理中的重要应用。 EGARCH, TGARCH 等更复杂的 GARCH 变体： 探讨能捕捉不对称性（如杠杆效应）和更精细波动率动态的GARCH模型。 非线性自回归模型 (Nonlinear Autoregressive Models)： NLAR/NNAR 模型： 介绍利用神经网络（如多层感知机MLP）来直接建模时间序列的非线性自回归关系，实现对序列的预测。 支持向量回归 (Support Vector Regression, SVR)： 探讨如何利用支持向量机理论来处理非线性回归问题，并将其应用于时间序列预测。 状态依赖模型 (State-Dependent Models)： 隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Models, HMMs) 的非线性扩展： 讨论如何将HMMs应用于识别时间序列中的隐藏状态，并分析不同状态下的非线性动态。 集合模型 (Ensemble Models)： 介绍通过组合多个非线性模型的预测结果来提高整体预测精度的方法，如Bagging、Boosting和Stacking。 基于混沌分析的预测方法： 相空间重构 (Phase Space Reconstruction)： 介绍延迟嵌入 (delay embedding) 技术，如何从单变量时间序列中重构出系统的相空间，从而可视化和分析其动态。 最近邻方法 (Nearest Neighbor Methods)： 利用重构的相空间中的近邻点来预测序列的未来值。 Gram-Schmidt 方法等线性化技术： 探讨如何对非线性动力系统进行局部线性化，以利用线性预测技术。 四、 评估与验证：确保模型的可靠性 任何模型的有效性都离不开严谨的评估和验证。本书将深入探讨： 模型拟合优度检验： 介绍残差分析、信息准则（AIC, BIC）等用于评估模型拟合程度的方法。 预测性能评估： 重点讲解均方误差 (MSE)、均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差 (MAE)、平均绝对百分比误差 (MAPE) 等评估指标，并讨论其适用场景。 交叉验证 (Cross-validation) 和样本外预测 (Out-of-sample Prediction)： 强调如何在训练集和测试集之间合理划分数据，以避免模型过拟合，并评估其在未见过数据上的泛化能力。 模型选择准则： 介绍如何根据数据特性和分析目标来选择最合适的非线性时间序列模型。 五、 实际应用案例：将理论转化为洞见 理论学习固然重要，但更关键的是如何将其应用于解决实际问题。本书将通过详细的案例分析，展示非线性时间序列分析的强大力量： 金融市场预测与风险管理： 股票价格预测： 应用LSTM、GARCH等模型预测股票价格波动，并分析影响因素。 波动率建模： 利用ARCH/GARCH族模型刻画金融资产的波动率，进行风险评估和期权定价。 异常检测： 识别金融交易中的异常模式，以防范欺诈或市场操纵。 气候与环境科学： 气温、降雨量等气象要素预测： 应用非线性模型捕捉气候变化的复杂模式。 极端天气事件分析： 识别和预测极端天气事件的发生规律。 生态系统动态模拟： 分析生物种群数量、疾病传播等生态系统的时间序列数据。 生物医学工程： 脑电图 (EEG) 和心电图 (ECG) 信号分析： 应用非线性方法识别脑疾病、心脏病等生理信号的异常模式。 基因表达数据分析： 揭示基因调控网络中的非线性相互作用。 药物动力学研究： 模拟药物在体内的吸收、分布、代谢和排泄过程。 工程技术领域： 交通流量预测： 优化交通管理，缓解拥堵。 工业过程控制： 监控和预测生产过程中的关键参数，提高效率和产品质量。 通信网络信号分析： 识别和处理通信信号中的噪声和干扰。 六、 前沿展望与未来方向 随着计算能力的飞速发展和人工智能技术的不断进步，非线性时间序列分析的领域也在不断拓展。本书最后将展望该领域的未来发展趋势，包括： 深度学习与时间序列分析的深度融合： 探索Transformer、图神经网络 (GNN) 等更先进的深度学习模型在时间序列分析中的应用。 因果推断与时间序列： 如何在时间序列数据中发现和量化因果关系。 可解释AI (Explainable AI, XAI) 在时间序列模型中的应用： 提升非线性模型的可理解性，增强用户信任。 面向大数据和流式数据的实时分析技术。 《非线性时间序列分析及其应用》旨在为读者提供一个全面、深入的学习平台，帮助您掌握分析复杂时间序列数据的强大工具，并将其应用于解决现实世界中的各种挑战。无论您是统计学、金融学、工程学、生物学还是其他领域的专业人士，本书都将为您打开理解和驾驭时间序列数据中隐藏模式的大门。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

对于任何一位渴望深入理解复杂系统背后运作机制的研究者来说，数学工具的熟练掌握是必不可少的。《非线性时间序列分析及其应用》一书，恰好在这方面给予了我极大的帮助。虽然我对数学并非是完全陌生，但坦白说，有些非线性动力学中的概念，例如分形维度、吸引子等，初次接触时确实感到有些挑战。然而，作者在书中并没有选择回避这些“硬核”的数学内容，而是以一种非常友好的方式呈现出来。书中在介绍每一个数学概念时，都会结合直观的图示和生动的例子，将抽象的数学公式与我们能够理解的物理世界联系起来。例如，在讲解吸引子的时候，作者并没有仅仅罗列其数学定义，而是通过描绘不同动力学系统的相图，直观地展示了各种类型的吸引子，以及它们如何代表了系统的长期演化行为。这种“由易到难，由浅入深”的教学方式，极大地降低了学习门槛，让我能够在一个相对轻松的环境中，逐步掌握这些复杂的数学工具。同时，作者在讲解算法时，也注重于分析算法的理论基础和适用条件，而不是简单地给出“黑箱”式的操作指南。这使得我不仅能够学会如何运用这些算法，更重要的是，能够理解它们为何有效，以及在什么情况下它们可能会失效。这种深度和广度的结合，让我对非线性时间序列分析的理论框架有了更加扎实的理解，也为我未来的研究打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对数据背后隐藏的规律和模式充满好奇的研究者，我一直致力于探索能够揭示事物演变本质的工具和方法。这次有幸拜读了《非线性时间序列分析及其应用》，这本书简直打开了我认识世界的新视角。初读之下，便被其严谨的逻辑和丰富的案例深深吸引。书中对于“非线性”这一概念的阐述，不是简单的概念堆砌，而是娓娓道来，循序渐进地引导读者理解非线性系统与线性系统在本质上的区别，以及为何在现实世界中，许多现象都表现出非线性的特征。例如，在金融市场中，价格的波动并非是简单的线性叠加，而是受到多种因素复杂交织影响下的非线性涌现；在生物医学领域，疾病的发生发展过程，比如基因调控网络的动态变化，也充满了非线性动力学的痕迹。书中没有回避那些初学者可能会感到晦涩的数学理论，但通过精巧的图示和生动的比喻，将抽象的概念具象化，让即使是背景稍显不足的读者也能逐步跟上思路。尤其令人印象深刻的是，作者在讲解各种非线性模型时，都详细剖析了模型的原理、假设条件以及适用的场景。这使得我不再只是被动地接受模型，而是能够深入理解模型背后的逻辑，从而在实际应用中做出更明智的选择。这本书给我最大的启发在于，它让我意识到，很多时候我们对现实世界的理解之所以受限，是因为我们习惯于用线性的思维去套用那些本质上是非线性的现象。它鼓励我去拥抱复杂性，去寻找那些隐藏在数据表面之下的更深层的动力学机制。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对科学研究的严谨性要求极高的学者，我对一本优秀的书籍的标准非常高，它不仅需要知识的深度，更需要逻辑的清晰和表达的精准。《非线性时间序列分析及其应用》这本书，可以说在这些方面都达到了令人称赞的水平。我特别欣赏书中对于非线性系统“敏感性”和“混沌”等概念的阐述，作者通过详细的数学推导和生动的案例，将这些相对抽象的概念解释得淋漓尽致。例如，在解释“蝴蝶效应”时，书中并没有停留在口头上的比喻，而是深入到其背后的数学原理，比如Lyapunov指数的计算和意义，让我能够从更深层次上理解微小扰动如何可能导致系统行为的巨大差异。此外，书中对于各种非线性时间序列模型，无论是从理论基础还是从实际应用的角度，都做了详尽的介绍。无论是揭示系统长期演化趋势的吸引子模型，还是用于描述系统复杂边界的分形模型，作者都力求让读者能够理解其核心思想和内在机制。我注意到，书中在介绍模型时，总是会详细说明模型的适用条件、优缺点以及如何选择合适的模型参数。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，对于我们这些希望将理论知识融会贯通、并应用于实际研究的读者来说，是至关重要的。它帮助我建立起对非线性时间序列分析方法论的整体性认识，不再将模型仅仅视为工具，而是理解它们是如何反映和模拟现实世界中的复杂现象的。

评分☆☆☆☆☆

我对事物发展演变过程中的内在规律有着天然的敏感，而《非线性时间序列分析及其应用》一书，恰如其分地满足了我对这一领域探索的渴望。在阅读这本书之前，我总觉得许多自然和社会现象，比如金融市场的动荡，或者生态系统的变化，仅仅用线性的思维去理解是远远不够的。这本书的出现，为我提供了一个强有力的框架来系统地分析这些非线性行为。我尤其对书中关于“相空间”和“吸引子”的讲解印象深刻。作者并没有将这些概念描述得过于神秘，而是通过大量的图示和循序渐进的数学推导，让我能够理解如何将一个看似无规律的时间序列，转化为一个具有内在结构的“相空间”中的轨迹，而这个轨迹的长期演化趋势，则由“吸引子”来刻画。这就像是在纷繁复杂的世界中，找到了隐藏在背后的一套“运行规则”。书中对不同类型非线性模型的介绍，如Lorenz模型、Henon映射等，都不仅仅是展示模型的方程，更是深入分析了这些模型如何模拟出真实世界中的混沌和分形现象。我从书中学习到，原来我们看到的许多“随机”现象，往往是确定性系统在特定参数下的混沌行为。这本书为我打开了认识世界的新维度，让我能够更深入地理解事物之间的相互作用，以及它们是如何在看似无序中孕育出复杂而有序的模式。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，理论知识如果不能与实践紧密结合，便如同空中楼阁，难以发挥其真正的价值。而《非线性时间序列分析及其应用》这本书，在这方面做得尤为出色。它不仅仅停留在理论的层面，更将大量的篇幅用于探讨如何将这些复杂的非线性分析方法应用于解决实际问题。我尤其喜欢书中关于混沌时间序列预测的章节。在许多领域，我们都面临着对未来进行预测的挑战，例如天气预报、股票市场走势、甚至传染病的传播路径。传统的线性模型往往难以捕捉到这些系统中固有的混沌特性，导致预测精度不高，甚至出现严重的偏差。作者通过对Lyapunov指数、Kaplan-Yorke维度等概念的清晰讲解，以及对相空间重构、嵌入维数等关键步骤的详细介绍，为我提供了一套系统性的方法来处理混沌数据。更重要的是，书中提供了大量实际案例，从经济周期性波动到地震活动的预测，都展示了非线性方法在这些复杂系统中的强大威力。这些案例的分析过程，让我看到了理论知识是如何一步步转化为解决实际问题的可行方案的。我注意到，作者并没有简单地给出模型和代码，而是着重于解释每一个步骤的意义，以及模型选择的依据。这对于我们这些希望独立解决问题的研究者来说，简直是无价之宝。它教会我如何根据数据的特点，选择最合适的非线性模型，并如何对模型的输出结果进行合理的解释和验证。

评分☆☆☆☆☆

作为一名希望在复杂系统建模领域有所建树的研究者，我深知掌握一套先进的分析工具的重要性。《非线性时间序列分析及其应用》这本书，无疑为我在这方面提供了极大的助益。我一直对那些传统统计方法难以捕捉的系统动态变化感到着迷，例如股票价格的非周期性波动，或者基因表达网络的复杂调控。这本书系统地梳理了非线性时间序列分析的理论基础和前沿方法，为我提供了一个强大的理论武器库。我尤其赞赏书中对“非线性依赖性”的深入剖析，它让我明白，为什么很多时候简单的线性回归模型会失效，而需要更复杂的模型来捕捉变量之间的非线性关系。书中对各种非线性模型，从简单的门控循环单元（GRU）和长短期记忆网络（LSTM）到更复杂的递归神经网络（RNN）以及状态空间模型，都进行了详尽的介绍。更重要的是，作者在介绍模型时，不仅仅给出了模型的结构，还深入分析了模型背后的数学原理，以及它们是如何在不同场景下工作的。我从中学会了如何根据数据的特性，选择最适合的非线性模型，以及如何对模型的输出结果进行解读和验证。这本书让我认识到，非线性分析并非是“玄学”，而是一套严谨的科学方法，它能够帮助我们更深刻地理解和预测那些传统方法难以处理的复杂系统。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，科学的魅力在于不断地突破认知边界，《非线性时间序列分析及其应用》这本书，恰恰是在这一点上让我深受启发。在接触这本书之前，我对许多自然科学和社会科学领域中出现的复杂现象，比如股票市场的涨跌，或者生物种群的动态变化，总感到一种“知其然，不知其所以然”的困惑。这本书则为我提供了一套系统性的理论和方法，让我能够更深入地理解这些现象背后的非线性动力学过程。我尤其对书中关于“吸引子”和“分形”的阐述印象深刻。作者通过生动的案例和严谨的数学推导，将这些抽象的概念具象化，让我能够直观地理解它们在描述复杂系统演化中的作用。例如，在描述经济周期时，书中展示了如何通过吸引子来刻画经济波动的长期趋势，以及这些趋势是如何受到各种非线性因素的影响而呈现出复杂的变化。此外，书中对各种非线性时间序列分析方法的介绍，从早期的混沌理论到现代的机器学习方法，都为我提供了一个广阔的视野。我从中学习到了如何运用这些方法来分析和预测具有非线性特征的时间序列数据。这本书不仅提升了我对复杂系统认识的深度，更重要的是，它激发了我对进一步探索非线性世界的好奇心。

评分☆☆☆☆☆

我对数据的潜在结构和动态行为有着极大的探究欲，而《非线性时间序列分析及其应用》这本书，为我揭示了理解这些复杂性的关键。初读这本书，便被其对“非线性”概念的细致解读所吸引。作者并没有将非线性简单地定义为“不符合直线”，而是深入阐述了其在动力学系统中的本质，例如“对初始条件的敏感性”以及“长程依赖性”。这些概念在许多现实世界的问题中都扮演着至关重要的角色，比如天气预报中的混沌现象，或者经济周期中的非周期性波动。我特别喜欢书中对各种非线性模型，如阈值自回归模型（TAR）、平滑阈值自回归模型（GARCH）、以及一些基于神经网络的非线性模型（如RNN、LSTM、GRU）的详细讲解。这些模型不仅提供了解决特定问题的工具，更重要的是，它们本身就是对非线性系统行为的数学抽象。作者在介绍模型时，总是会给出清晰的数学推导，并配以直观的图示，使得抽象的概念变得易于理解。我从书中学习到了如何根据数据的特点，选择最合适的非线性模型，以及如何评估模型的性能。这本书让我意识到，许多看似随机的现象，实际上可能隐藏着确定的、但却是非线性的规律，而通过非线性时间序列分析，我们可以逐渐揭示这些规律，并从中获得更深刻的洞察。

评分☆☆☆☆☆

在科技日新月异的今天，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，是每一个研究者都必须面对的挑战。《非线性时间序列分析及其应用》这本书，为我提供了一种全新的、更强大的视角来审视和处理这些数据。我一直对那些用传统线性模型难以解释的现象感到好奇，比如金融市场中股票价格的非周期性波动，或者气候变化中极端事件的频繁出现。这本书深入浅出地介绍了非线性时间序列分析的核心概念和技术，让我对这些现象有了更深刻的理解。书中对“非线性”的阐述，不仅仅停留在理论层面，而是通过大量的实例，展示了非线性行为如何在现实世界中广泛存在。我尤其对书中关于“混沌理论”和“分形几何”的讲解印象深刻。作者通过形象的比喻和严谨的数学推导，让我能够理解这些概念是如何描述复杂系统的不确定性和自相似性的。更重要的是，书中详细介绍了多种非线性时间序列分析模型，例如状态空间模型、神经网络模型等，并分析了它们在不同应用场景下的优缺点。我从书中学习到了如何根据数据的特性，选择最合适的模型，以及如何对模型的输出结果进行解释和验证。这本书让我意识到，许多看似随机的现象，背后可能隐藏着确定的、但却是非线性的规律，而通过非线性分析，我们可以更有效地捕捉这些规律，并做出更准确的预测。

评分☆☆☆☆☆

在信息爆炸的时代，我们每天都在接触海量的数据，而如何从这些看似杂乱无章的数据中提取有价值的信息，是科学家和工程师们面临的共同挑战。《非线性时间序列分析及其应用》这本书，为我提供了一种全新的视角来审视和处理这些数据。我一直对那些难以用传统线性方法解释的现象感到着迷，比如股票市场的剧烈波动、气候变化的复杂模式，甚至脑电波信号的非规律性变化。这本书正是切准了这一痛点，系统地介绍了非线性时间序列分析的核心概念和技术。书中对“非线性”的定义以及其在现实世界中的表现形式的阐述，让我对许多看似“随机”的现象有了更深刻的理解。它让我明白，很多时候我们看到的“随机性”，并非真正的无序，而是隐藏在复杂系统内部非线性动力学过程的体现。书中对各种非线性模型的介绍，如ARIMA模型的非线性扩展、状态空间模型、以及一些专门针对混沌和分形特性的模型，都提供了详尽的原理阐释和应用场景分析。我尤其对书中关于“相空间重构”的介绍印象深刻，它为我们提供了一种将高维非线性系统“映射”到低维可观测空间的方法，从而便于我们对系统的内在结构和动力学特性进行分析。这本书让我意识到，很多传统的数据分析方法可能因为忽视了数据的非线性特性，而错失了捕捉关键信息的机会。它激励我去重新审视我手中的数据，并思考如何运用非线性分析的工具，挖掘出其中隐藏的更深刻的规律。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆