伪随机序列的毕业论文

伪随机序列的毕业论文

光纤耦合的论文资料我有不少，但是测量串扰方面的论文好像没有。我做的论文是光纤放大器，里面讲很多耦合的内容。要的话可以发一些给你。下面这论文有一些特性参数，但不一定适合你的论文。你导师应该给出一些论文给你参考吧，不懂的可以上Q问我，白天我一般都在线光子晶体光纤及其耦合分析 【英文题名】 Research on Photonic Crystal Fibers and Coupling 【作者中文名】 陈丽颖; 【导师】 孙军强; 【学位授予单位】 华中科技大学; 【学科专业名称】 光学工程 【学位年度】 2006 【论文级别】 硕士 【网络出版投稿人】 华中科技大学 【网络出版投稿时间】 2008-02-19 【关键词】 光子晶体光纤; 等效折射率模型; 有限元分析法; 耦合损耗; 【英文关键词】 photonic crystal fiber; effective-index model; finite-element mathematical model; coupling losses; 【中文摘要】 近年来出现了一种新型结构的光纤——光子晶体光纤。光子晶体光纤是一种将二维光子晶体结构引入光纤中而制成,从截面上来看,它是在石英介质上周期性地分布一些空气孔,纤芯由中心缺陷形成。它的导光机理与传统光纤的全内反射方式有很大不同,利用光子晶体中存在的光子禁带效应导光,落在频率禁带范围内的光就不能在光子晶体中传播。在单模传输、色散、损耗以及非线性效应方面表现出了许多不同于传统光纤的优良特性。目前,对光子晶体光纤的研究表明,它将有广阔的应用天地。 本文分别用等效折射率法和有限元分析法对光子晶体光纤的模场分布情况进行了理论分析,得到了光子晶体光纤的模场分布情况随其结构参数变化的趋势,并用有限元分析法得到类似结果映证了结果的正确性。 本文进一步对全内反射型光子晶体光纤与传统单模光纤的耦合损耗情况进行了分析,得到了光子晶体光纤的结构参数对于耦合损耗的主要来源——模场失配损耗的... 【英文摘要】 In recent years, remarkable properties of optical fibers with a detect core region and a periodicity surrounding silica/air photonic crystal (PC) cladding have been reported. It is a kind of two dimensional photonic. Different from total internal reflection (TIR) of traditional fiber, photonics crystal fiber (PCF) guides wave through photonic band gap (PBG) effect. Light can’t propagate in PCF if its frequency failed into the band gap. So PCF represents lots of much remarkable properties than traditio...

伪随机序列的产生与仿真实现的这个实现的功能分析，还是可以给你玩去帮助的

仿真技术在光纤通信实验教学中的应用论文

摘要：本文将Optisystem和Matlab联合仿真技术引入光纤通信实验教学，学生通过虚拟仿真技术，更清晰直观地进行实验，并且节省硬件设备投资，取得良好的教学效果。

关键词：仿真技术光纤通信实验技术应用

随着通信技术的迅猛发展，光纤通信作为通信专业的一门重要必修课程，在培养通信人才能力的角色中扮演着越来越重要的作用[1]。光纤通信是一门物理学和通信学的交叉学科，其中涉及很多物理学和通信学科的基础理论和基础知识，这给学生学习掌握好这门课程带来很大的挑战。

光纤通信作为一门工程学科，不仅仅教授理论内容，其实践内容也占有非常重要的地位。由于资金的限制，电信级的设备无法购入，因此光纤通信实验课基本以试验箱为主，再配合其他测试仪器完成实验教学，这种模式存在诸多问题，比如实验设备具有使用寿命、易老化；实验项目方法单一、缺乏灵活性；很难进行综合性开发、二次开发；难以深入了解其内部工作原理等。随着计算机仿真技术的发展，国内外高校越来越重视该技术在实验教学中的应用，目前各大高校已经陆续开始建设虚拟仿真实验室。本文将Optisystem和Matlab联合仿真技术引入光纤通信实验教学中，不仅克服了传统实验教学的弊端，还带来了实验开设的便利性、重复性、精准性等优势，取得了良好的教学效果。

1。Optisystem仿真系统

Optisystem是加拿大Optiwave公司推出的一款计算机仿真系统[2]，主要用于光纤通信系统的器件仿真、系统设计等。Optisystem提供了良好的可扩展性，可与Matlab进行联合仿真，只需要在仿真系统中添加一个Matlab组件即可，使用起来方便简单[3]。在使用Optisystem与Matlab协同仿真的时候，首先要了解Optisystem的信号输入Matlab工作空间的格式。

其数据格式如图1所示。

图1Matlab空间数据格式

由图1（a）可以看出，Optisystem的信号格式包括“TypeSignal”，字符类型，表示该信号的类型为光信号、电信号或二进制信号；“Sampled”，结构体，Optisystem的信号就包含在该字段当中。“Parameterized”，结构体，参数化字段，表示一些与时间平均有关的量，如平均功率、中心波长、偏振态等；“Noise”，结构体，表示噪声数据；“Channels”，表示该信号的波长，是指中心波长。

如果选择的是频率抽样信号，则Sampled的数据格式如图1（b）所示。如果选择的是时间抽样信号，则Sampled的数据格式如图1（c）所示。到底是时间信号还是频率信号，由具体问题决定。使用Matlab在时域对信号处理时，就选择时域抽样，否则，选择频域抽样。由图1（b）、图1（c）看出，Smapled包含两个字段，一个是Signal字段，该字段是信号在抽样点的值，另一个是Frequency或Time字段，该字段是抽样点的频点或时间点。

2。频域的Optisystem与Matlab联合仿真

为了进一步说明Optisystem与Matlab联合仿真技术在光纤通信实验教学中的应用，用以下例子做说明。本部分是频域的联合仿真，第3部分是时域的联合仿真。在本部分的例子中，我们使用Matlab代码，对连续波激光器的输出光谱进行右移1THz的操作。其搭建的Optisystem系统如图2所示。

图2光谱右移Optisystem系统

图2中，连续波激光器发出的激光，输入Matlab组件，使用Matlab组件对其进行频移操作。注意：需要把Matlab组件中的“Sampledsignaldomain”设置为“Frequency”，表示在频域采集信号。把Matlab组件中的“RunCommand”设置为Matlab脚本的名字。以下是编写的Matlab脚本代码，名字为frequench_shift。m

OutputPort1=InputPort1；

f=InputPort1。Sampled。Frequency；%输入光信号的频谱

OutputPort1。Sampled。Frequency=f+1e+12；%输出光谱频率右移1THz

使用光谱仪分别测试连续波激光器的输出光谱和经过Matlab组件处理过后的光谱，分别如图3（a）和（b）所示。

（a）（b）

图3（a）连续波激光器光谱；（b）Matlab组件输出光谱

通过比较图3（a）和（b）可以看出，连续波激光器的输出光谱中心频率位于193。1THz处，而Matlab组件的输出光谱位于194。1THz处，这说明光谱被Matlab组件右移了1THz。仅仅使用了三行Matlab代码即实现了频移操作，非常简洁方便有效。

3。时域的Optisystem与Matlab联合仿真

在时域的Optisystem与Matlab联合仿真中，以光信号的幅度调制为例。搭建的Optisystem系统如图4所示。

图4Matlab实现的光信号幅度调制

在图4中，连续波激光器输出的光信号和调制信号输入Matlab组件，Matlab组件完成对信号的光幅度调制。搭建Matlab组件时，需要设置两个输入端口，其中一个电端口，一个光端口。调制信号采用1Gbit/s的伪随机序列，使用NRZ模块产生1Gbit/s的NRZ格式的伪随机序列。把伪随机序列和连续波激光器输出的'光信号同时输入Matlab组件，用来产生幅度调制光信号。对于光信号的幅度调制，其数学表达式为：

Eout（t）=Ein（t）。[modulation（t）]1/2

其中Eout（t）是输出的光幅度调制信号，Ein（t）是输入的连续波光信号，modulation（t）是调制电信号。

Matlab脚本代码如下，名字为am。m

OutputPort1=InputPort1；

[is，cs]=size（InputPort1。Sampled）；

len=length（InputPort1。Sampled）；

forcounter=1：cs

OutputPort1。Sampled（1，counter）。Signal=。。。

InputPort1。Sampled（1，counter）。Signal。*。。。

sqrt（InputPort2。Sampled（1，counter）。Signal）；

end

（a）（b）

图5（a）伪随机序列时域波形；（b）光幅度调制时域波形

运行Optisystem系统，进行仿真，仿真结束，使用电域示波器（OscilloscopeVisualizer）观测1Gbit/s的伪随机序列NRZ码时域波形。使用光域示波器（OpticalTimeDomainVisualizer）观测Matlab组件的输出时域波形，如图5所示。

其中图5（a）是伪随机序列的时域波形，图5（b）是经过Matlab处理之后的光幅度调制时域波形。通过对比图5（a）和（b）可以知道，使用Matlab组件实现的幅度调制器，能够正常地把伪随机序列码调制到光波上，从而实现数字光信号的幅度调制。

4。结语

本文以Optisystem和Matlab联合仿真为例，介绍了仿真技术在光纤通信实验教学中的应用。通过频域联合仿真和时域联合仿真两个实例，分析了在Optisystem中如何使用Matlab组件进行联合仿真。使用联合仿真技术，可以大大拓展Optisystem的使用范围，学生通过使用仿真技术，不仅能够把课堂上学习的理论知识应用于实践，知其然也知其所以然，还能够巩固学习效果，提高能力，为培养应用型人才打下良好的基础。

参考文献：

[1]王秋光，张亚林，胡彩云，赵莹琦。 OptiSystem仿真在光纤通信实验教学中的应用[J]。实验室科学，2015（2）。

[2]韩力，李莉，卢杰。基于Optisystem的单模光纤WDM系统性能仿真[J]。大学物理实验，2015（10）。

[3]赵赞善，罗友宏，谢娇。 Optisystem中Matlab Component模块的扩展应用[J]。电信技术，2012（12）。

给你详细的，这样好明白的

毕业论文随机抽查

毕业后论文抽检检查的主要内容包括选题、逻辑、研究方法、写作安排、格式规范等，最重要的是检查你有没有学术不端！！！

拓展资料：

1、毕业后论文的抽检是怎样的？

毕业后论文抽检是指省级教育行政部门以随机抽样为主，重点抽样为辅，对各高校毕业生论文进行检查的一种措施。抽检论文覆盖全区所有普通高校以及本科专业，抽检比例原则上不低于2%。

2、毕业后论文抽检的内容是什么？

毕业后论文抽检检查的主要内容包括选题、逻辑、研究方法、写作安排、格式规范等。不同程度的主要检查内容不同。本科毕业论文的抽样检查主要考察学生的学术素养，而硕士论文和博士论文的抽样检查主要考察他们的创新能力和科研能力。论文抽查包括初评和复评两个环节。初步评估由三名专家进行。如果三位专家一致认为学生的论文没有问题，初评就会顺利通过。否则，该论文将继续参与重新评估，并由另外两名专家进行审查。如果重新评估仍然失败，将被视为有问题的论文。一旦有问题的文章被查实有抄袭、代写、篡改等学术不端行为，论文作者的学位将被取消，学位证书也将被取消。所以，为了顺利毕业，写论文的时候一定要认真写，保证原创性，否则，即使有幸通过了学校的检查，没能通过毕业后论文抽检也是白搭。

硕士毕业后论文抽检检查的方式如下：

在上一学年度以随机抽取方式复审授予学士学位的论文。所抽查的论文应包括本地区所有本科层次普通高校及其本科专业，原则上抽查所占比例不低于2%。通过硕士、博士抽样检查其创新科研能力，本科毕业论文抽检主要考查学生的学术素养。

论文抽查主要检查的内容包括论文选题、逻辑、研究方案和计划、开题报告、学术规范等。经核实，毕业论文确有抄袭、篡改、代写等学术不端行为的，将取消其学位授予，并取消学位证书。论文简介：

论文，古典文学中意为交谈辞章或交流思想，现多指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，

论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。

按照教育部颁布的文件，自2021年1月1日起，每年会对本科毕业论文实行随机抽查，重点抽查对象为本科毕业毕业论文，若抽查发现有抄袭、伪造、代写等学术不端行为，论文作者的学士学位将被取消。

抽检办法：

一般对于硕士论文的抽检，每个学校的要求都是不一样的，有的学校可能会在所有学生之中随机抽取20%左右的学生论文再次进行检测，这就是抽检。但是对于论文抽检的标准其实是没有特定的标准的，具体有什么标准还是得看自己的学校是怎么规定的，而且如果是自己的论文查重通过了，最终的论文抽检抽到了自己，没有通过的话，那么对自己也是有一定影响的。

硕士毕业学位论文抽检每年进行一次，抽检范围为上一学年度授予博士、硕士学位的论文，硕士学位论文的抽检比例为5%左右。每篇抽检的学位论文送3位同行专家进行评议，专家按照不同学位类型的要求对论文提出评议意见。学位论文抽检专家评议意见以适当方式公开。

如下：

本科毕业论文抽检每年进行一次，抽检对象为上一学年度授予学士学位的论文，抽检比例原则上应不低于2%。省级教育行政部门采取随机抽取的方式确定抽检名单，抽检论文要覆盖本地区所有本科层次普通高校及其全部本科专业。

本科毕业论文抽检重点对选题意义、写作安排、逻辑构建、专业能力以及学术规范等进行合格性考察。区别于博士硕士学位论文抽检重点考察研究生创新性和科研能力，本科毕业论文抽检重点考察本科生基本学术规范和基本学术素养。

论文抽检结果处理

省级教育行政部门采取随机匹配方式组织同行专家对抽检论文进行评议，提出评议意见。每篇论文送3位同行专家，3位专家中有2位以上（含2位）专家评议意见为“不合格”的毕业论文，将认定为“存在问题毕业论文”。

3位专家中有1位专家评议意见为“不合格”，将再送2位同行专家进行复评。2位复评专家中有1位以上（含1位）专家评议意见为“不合格”，将认定为“存在问题毕业论文”。

硕士毕业论文时间序列

硕士毕业论文初稿一般在3-4月份交。初稿还要修改，修改好要盲审，盲审完根据盲审意见再次修改定稿，5月份就要申请答辩了。因为每个专业的写作时间线都不一样，别着急，我们可以按照学校给的时间一步一步来。

朋友，建 你自己写得了。现在论文都是要钞票，价格又高。我前几个月的硕士论文在那写的在天下文库写的，质量不错，虽然过了，但是用了不少钱。自己写得了，实在不行，你可以去看下。☆ 论文的选题 撰写毕业论文，首先是选择课题。选题是完成毕业论文撰写成败的关键。因为，选择题是完成毕业论文撰写的第一步，它实际上就是确定“写什么”的问题，亦即确定科学研究的方向。 要坚持选择有科学价值和现实意义的课题。 [详细内容] ☆ 论文的格式 （一）论文标题。 （二）作者姓名。 （三）内容摘要。一般为中文摘要，如有英文要求则要附上英文摘要。摘要应该以研究目的、研究方法、研究结果和结论，围绕主题展开，明确介绍重点。一般用200-300字高度概括全篇论文的精华。 （四）关键词。又称主题词，从论文中选出用以表示全文主题内容信息的单词或术语。一般以3-8个词以显著的字体另起一行，排在摘要的左下方。 （五）正文：1、绪论；2、本论；3、结论。 （六）参考文献。在论文主体的后面列出参考文献，目的在于表明作者的科学态度和对前人劳动成果的尊重，并方便读者去查阅参考文献之前专门列出一项“致谢”。 ☆论文的撰写论文的正文一般包括三大部分：绪论、本论和结论。绪论是论文的开头部分。主要讲清研究的动机、写作的理由、目的和意义、提出问题、概述内容、明确中心论点等。一般要求语言简洁扼要，开门见山，引人注目。也可以简要交代确定选题的过程和有关背景材料，目的是为了使读者更好地了解全文的旨要...☆论文的指导在与指导教师第一次见面后，考生将根据指导教师的要求，对已有的写作思路进行丰富或修正并形成论文写作提纲。对于写作者来说，提纲质量的高低，直接关系到论文写作的成效。豪不夸张地说，写好了论文提纲，也就等于完成了论文写作任务的一半。

根据相关记载，可以得出时间序列预测确实可以支撑一篇硕士论文。可以通过相关文献、调查研究等来证明你的观点，并且结合实际的例子来做验证。

时间序列毕业论文的统计方法

时间序列（time series）是系统中某一变量的观测值按时间顺序（时间间隔相同）排列成一个数值序列，展示研究对象在一定时期内的变动过程，从中寻找和分析事物的变化特征、发展趋势和规律。它是系统中某一变量受其它各种因素影响的总结果。

研究时间序列主要目的可以进行预测，根据已有的时间序列数据预测未来的变化。时间序列预测关键：确定已有的时间序列的变化模式，并假定这种模式会延续到未来。

时间序列的基本特点

假设事物发展趋势会延伸到未来

预测所依据的数据具有不规则性

不考虑事物发展之间的因果关系

时间序列数据用于描述现象随时间发展变化的特征。

时间序列考虑因素

时间序列分析就其发展历史阶段和所使用的统计分析方法看分为传统的时间序列分析和现代时间序列分析，根据观察时间的不同，时间序列中的时间可以是可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式。

时间序列分析时的主要考虑的因素是：

l长期趋势(Long-term trend)

时间序列可能相当稳定或随时间呈现某种趋势。

时间序列趋势一般为线性的(linear)，二次方程式的 (quadratic)或指数函数(exponential function)。

l季节性变动(Seasonal variation)

按时间变动，呈现重复性行为的序列。

季节性变动通常和日期或气候有关。

季节性变动通常和年周期有关。

l周期性变动(Cyclical variation)

相对于季节性变动，时间序列可能经历“周期性变动”。

周期性变动通常是因为经济变动。

l随机影响(Random effects)

除此之外，还有偶然性因素对时间序列产生影响，致使时间序列呈现出某种随机波动。时间序列除去趋势、周期性和季节性后的偶然性波动，称为随机性（random），也称不规则波动（irregular variations）。

时间序列的主要成分

时间序列的成分可分为4种：

l趋势（T）、

l季节性或季节变动（S）、

l周期性或循环波动（C）、

l随机性或不规则波动（I）。

传统时间序列分析的一项主要内容就是把这些成分从时间序列中分离出来，并将它们之间的关系用一定的数学关系式予以表达，而后分别进行分析。

时间序列建模基本步骤

1)用观测、调查、统计、抽样等方法取得被观测系统时间序列动态数据。

2)根据动态数据作相关图，进行相关分析，求自相关函数。

相关图能显示出变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。

跳点是指与其他数据不一致的观测值。如果跳点是正确的观测值,在建模时应考虑进去,如果是反常现象，则应把跳点调整到期望值。

拐点则是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点。如果存在拐点，则在建模时必须用不同的模型去分段拟合该时间序列，例如采用门限回归模型。

3)辨识合适的随机模型,进行曲线拟合,即用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。

对于短的或简单的时间序列，可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。

对于平稳时间序列，可用通用ARMA模型（自回归滑动平均模型）及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合-ARMA模型等来进行拟合。

当观测值多于50个时一般都采用ARMA模型。对于非平稳时间序列则要先将观测到的时间序列进行差分运算，化为平稳时间序列，再用适当模型去拟合这个差分序列。

spss时间序列分析过程

第一步：定义日期标示量：

打开数据文件，单击"数据"，选择"定义日期和时间"，弹出"定义日期"对话框，

数据中的起始时间就是数据文件里面的单元格第一个时间，我的第一个是1997年8月，每行表示的是月度销售量，因此，需要从"定义日期"对话框的左侧"个案是"框中选择"年，月"，在左侧输入‘1997’，月框中输入‘8’，表示第一个个案的起始月是1997年8月，

最后点击确认，这样spss数据文件里面就会生成3个新的变量

如下图：

第二步：了解时间序列的变化趋势

了解时间序列的变化趋势做一个序列表就可以了，单击"分析"，里面选择"时间序列预测，选择"序列图"对话框，然后把'平均值'移到"变量"框里面，‘DATE_’移到"时间轴标签"框中，单击"确定"。结果如图

根据序列图的分析知道，序列的波动随着季节的波动越来越大，所以我们选择乘法模型；

第三步：分析

单击“分析”，选择时间序列预测，然后选择“季节性分解”，弹出“季节性分解”对话框，确认无误之后点击确定，如图：

多了四个变量：

lERR表示误差分析；

lSAS表示季节因素校正后序列；

lSAF表示季节因子；

lSTC表示长期趋势和循环变动序列。

我们可以把新出现的四个变量、平均值和DATE_做序列图。先把ERR、SAS、STC和平均值和DATE_做个序列图，效果如下：

再单独做个SAT和DATE＿的时间序列图

第四步：预测

1、 单击“分析”，选择“时间序列预测”，然后选择“创建传统模型”，之后就会弹出“时间序列建模”对话框。

2、 将“平均值”移至“因变量”框中，然后确定中间的“方法”，在下拉列表中选择“专家建模器”项，单击右侧的“条件”按钮，弹出“时间序列建模器：专家建模器条件”对话框。

3、 在“时间序列建模器：专家建模器条件”对话框的“模型”选项卡中，在“模型类型”框中选择“所有模型”项，并勾选“专家建模器考虑季节性模型”复选框，设置完，点“继续”按钮

4、 在“时间序列建模器”对话框中，切换至“保存”选项卡中，勾选“预测值”复选框，单击“导出模型条件”框中“XML文件”后面的“浏览”按钮，然后设置导出的模型文件和保存路径，然后单击“确定”按钮就可以了。

做完上面的步骤之后，在原始数据上面就又会多一列预测值出现。如图：

之前保存了预测的模型，我们现在就利用那个模型进行预测数据。

1、 单击“分析”，选择“时间序列预测”，然后选择“应用传统模型”，弹出“应用模型序列”对话框。具体的操作如下图：

最后一步切换至“保存”界面，勾选“预测值”之后单击确定就可以了。

从预测值直接看看不出来，可以把预测的数据和原始数据放到一起看下，也是直接做序列图就可以。

这样就完成了一次时间序列的模型，具体的预测数据可以看原始数据上面的出现的新的一列数据。

- End -

1、 时间序列 取自某一个随机过程，如果此随机过程的随机特征不随时间变化，则我们称过程是平稳的；假如该随机过程的随机特征随时间变化，则称过程是非平稳的。 2、 宽平稳时间序列的定义：设时间序列 ，对于任意的 , 和 ，满足： 则称 宽平稳。 3、Box-Jenkins方法是一种理论较为完善的统计预测方法。他们的工作为实际工作者提供了对时间序列进行分析、预测，以及对ARMA模型识别、估计和诊断的系统方法。使ARMA模型的建立有了一套完整、正规、结构化的建模方法，并且具有统计上的完善性和牢固的理论基础。 4、ARMA模型三种基本形式：自回归模型（AR：Auto-regressive），移动平均模型（MA：Moving-Average）和混合模型（ARMA：Auto-regressive Moving-Average）。 （1） 自回归模型AR(p)：如果时间序列 满足 其中 是独立同分布的随机变量序列，且满足： ， 则称时间序列 服从p阶自回归模型。或者记为 。 平稳条件：滞后算子多项式 的根均在单位圆外，即 的根大于1。 （2） 移动平均模型MA(q)：如果时间序列 满足 则称时间序列 服从q阶移动平均模型。或者记为 。 平稳条件：任何条件下都平稳。 （3） ARMA(p,q)模型：如果时间序列 满足 则称时间序列 服从(p,q)阶自回归移动平均模型。或者记为 。 特殊情况：q=0,模型即为AR(p)，p=0, 模型即为MA(q)。 二、时间序列的自相关分析 1、自相关分析法是进行时间序列分析的有效方法，它简单易行、较为直观，根据绘制的自相关分析图和偏自相关分析图，我们可以初步地识别平稳序列的模型类型和模型阶数。利用自相关分析法可以测定时间序列的随机性和平稳性，以及时间序列的季节性。 2、自相关函数的定义：滞后期为k的自协方差函数为： ，则 的自相关函数为： ，其中 。当序列平稳时，自相关函数可写为： 。 3、 样本自相关函数为： ，其中 ，它可以说明不同时期的数据之间的相关程度，其取值范围在-1到1之间，值越接近于1，说明时间序列的自相关程度越高。 4、 样本的偏自相关函数： 其中， 。 5、 时间序列的随机性，是指时间序列各项之间没有相关关系的特征。使用自相关分析图判断时间序列的随机性，一般给出如下准则： ①若时间序列的自相关函数基本上都落入置信区间，则该时间序列具有随机性； ②若较多自相关函数落在置信区间之外，则认为该时间序列不具有随机性。 6、 判断时间序列是否平稳，是一项很重要的工作。运用自相关分析图判定时间序列平稳性的准则是：①若时间序列的自相关函数 在k>3时都落入置信区间，且逐渐趋于零，则该时间序列具有平稳性；②若时间序列的自相关函数更多地落在置信区间外面，则该时间序列就不具有平稳性。 7、 ARMA模型的自相关分析 AR(p)模型的偏自相关函数 是以p步截尾的，自相关函数拖尾。MA(q)模型的自相关函数具有q步截尾性，偏自相关函数拖尾。这两个性质可以分别用来识别自回归模型和移动平均模型的阶数。ARMA(p,q)模型的自相关函数和偏相关函数都是拖尾的。 三、单位根检验和协整检验 1、单位根检验 ①利用迪基—福勒检验（ Dickey-Fuller Test）和菲利普斯—佩荣检验（Philips-Perron Test）,我们也可以测定时间序列的随机性，这是在计量经济学中非常重要的两种单位根检验方法，与前者不同的事，后一个检验方法主要应用于一阶自回归模型的残差不是白噪声，而且存在自相关的情况。 ②随机游动 如果在一个随机过程中， 的每一次变化均来自于一个均值为零的独立同分布，即随机过程 满足： ， ，其中 独立同分布，并且： ， 称这个随机过程是随机游动。它是一个非平稳过程。 ③单位根过程 设随机过程 满足： ， ，其中 ， 为一个平稳过程并且 ，，。 2、协整关系 如果两个或多个非平稳的时间序列，其某个现性组合后的序列呈平稳性，这样的时间序列间就被称为有协整关系存在。这是一个很重要的概念，我们利用Engle-Granger两步协整检验法和J 很高兴回答楼主的问题 如有错误请见谅

用随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。由于在多数问题中，随机数据是依时间先后排成序列的，故称为时间序列。它包括一般统计分析（如自相关分析、谱分析等），统计模型的建立与推断，以及关于随机序列的最优预测、控制和滤波等内容。经典的统计分析都假定数据序列具有独立性，而时间序列分析则着重研究数据序列的相互依赖关系。后者实际上是对离散指标的随机过程的统计分析，所以又可看作是随机过程统计的一个组成部分。例如,用x(t)表示某地区第t个月的降雨量，{x(t)，t=1，2，…}是一时间序列。对t=1，2，…，T，记录到逐月的降雨量数据x(1)，x(2)，…，x(T)，称为长度为T的样本序列。依此即可使用时间序列分析方法，对未来各月的雨量x(T+l)(l=1,2,…)进行预报。时间序列分析在第二次世界大战前就已应用于经济预测。二次大战中和战后，在军事科学、空间科学和工业自动化等部门的应用更加广泛。就数学方法而言，平稳随机序列（见平稳过程）的统计分析，在理论上的发展比较成熟，从而构成时间序列分析的基础。频域分析 一个时间序列可看成各种周期扰动的叠加，频域分析就是确定各周期的振动能量的分配，这种分配称为“谱”，或“功率谱”。因此频域分析又称谱分析。谱分析中的一个重要是统计量,称为序列的周期图。当序列含有确定性的周期分量时，通过I(ω)的极大值点寻找这些分量的周期，是谱分析的重要内容之一。在按月记录的降雨量序列中，序列x(t)就可视为含有以12为周期的确定分量，所以序列x(t)可以表示为 ,它的周期图I(ω)处有明显的极大值。当平稳序列的谱分布函数F（λ）具有谱密度ƒ(λ)（即功率谱）时，可用(2π)-1I(λ)去估计ƒ(λ)，它是ƒ(λ)的渐近无偏估计。如欲求ƒ(λ)的相合估计（见点估计），可用I(ω)的适当的平滑值去估计ƒ(λ),常用的方法为谱窗估计即取ƒ(λ)的估计弮(λ)为 ,式中wt(ω)称为谱窗函数。谱窗估计是实际应用中的重要方法之一。谱分布F(λ)本身的一种相合估计可由I(ω)的积分直接获得，即 。研究以上各种估计量的统计性质，改进估计方法，是谱分析的重要内容。时域分析 它的目的在于确定序列在不同时刻取值的相互依赖关系,或者说,确定序列的相关结构。这种结构是用序列的自相关函0,1,…)来描述的,为序列的自协方差函数值,m=Ex(t)是平稳序列的均值。常常采用下列诸式给出m，γ(k),ρ(k)的估计： ,通(k)了解序列的相关结构,称为自相关分析。研究它们的强、弱相合性及其渐近分布等问题，是相关分析中的基本问题。模型分析 20世纪70年代以来，应用最广泛的时间序列模型是平稳自回归-滑动平均模型 (简称ARMA模型)。其形状为： 式中ε(t)是均值为零、方差为σ2的独立同分布的随机序列;和σ2为模型的参数,它们满足： 对一切|z|≤1的复数z成立。p和q是模型的阶数，为非负整数。特别当q=0时，上述模型称为自回归模型；当p=0时, 称为滑动平均模型。根据x(t)的样本值估计这些参数和阶数，就是对这种模型的统计分析的内容。对于满足ARMA模型的平稳序列，其线性最优预测与控制等问题都有较简捷的解决方法,尤其是自回归模型,使用更为方便。.尤尔在1925～1930年间就提出了平稳自回归的概念。1943年,Η.Β.曼和Α.瓦尔德发表了关于这种模型的统计方法及其渐近性质的一些理论结果。一般ARMA模型的统计分析研究，则是20世纪60年代后才发展起来的。特别是关于p，q值的估计及其渐近理论，出现得更晚些。除ARMA模型之外,还有其他的模型分析的研究,其中以线性模型的研究较为成熟，而且都与ARMA模型分析有密切关系。回归分析 如果时间序列x(t)可表示为确定性分量φ(t)与随机性分量ω(t)之和，根据样本值x(1)，x(2)，…,x(T)来估计φ(t)及分析ω(t)的统计规律，属于时间序列分析中的回归分析问题。它与经典回归分析不同的地方是，ω(t)一般不是独立同分布的，因而在此必须涉及较多的随机过程知识。当φ(t)为有限个已知函数的未知线性组合时，即 ，式中ω(t)是均值为零的平稳序列,α1,α2,…,αs是未知参数,φ1(t),φ2(t),…,φs(t)是已知的函数,上式称为线性回归模型，它的统计分析已被研究得比较深入。前面叙述的降雨量一例，便可用此类模型描述。回归分析的内容包括:当ω(t)的统计规律已知时，对参数α1,α2,…,αs进行估计,预测x(T+l)之值；当ω(t)的统计规律未知时，既要估计上述参数，又要对ω(t)进行统计分析，如谱分析、模型分析等。在这些内容中,一个重要的课题是:在相当广泛的情况下，证明 α1,α2,…,αs的最小二乘估计，与其线性最小方差无偏估计一样，具有相合性和渐近正态分布性质。最小二乘估计姙j(1≤j≤s)不涉及ω(t)的统计相关结构，是由数据x(1)，x(2)，…，x(T)直接算出，由此还可得(t)进行时间序列分析中的各种统计分析，以代替对ω(t)的分析。在理论上也已证明，在适当的条件下，这样的替代具有满意的渐近性质。由于ω(t)的真值不能直接量测，这些理论结果显然有重要的实际意义。这方面的研究仍在不断发展。时间序列分析中的最优预测、控制与滤波等方面的内容见平稳过程条。近年来多维时间序列分析的研究有所进展，并应用到工业生产自动化及经济分析中。此外非线性模型统计分析及非参数统计分析等方面也逐渐引起人们的注意。

基于时间序列的毕业论文选题

***统计方法的应用

论文的摘要是对整篇论文的归纳和总结，摘要里要表现出你的首要观念，简略归纳你的证明进程，写出你的首要定论，最佳列出你的论文的立异点，让读者对整篇论文有大致了解。我给你一篇自个写的。助人为乐。

我给你分享几个统计学与应用这本期刊的题目吧，你参考参考：产业集聚对江苏省制造业全要素生产率的影响研究、基于文献计量分析的企业论文发表情况评价——以宁波市安全生产协会会员为例、基于泰尔指数的城乡收入差距的分析与预测、卡方分布下FSI CUSUM和VSI CUSUM控制图的比较、新冠肺炎疫情对中国旅游业的冲击影响研究——基于修正的TGARCH-M模型

时代金融摘 要:关键词:一、 引言一个国家的国民经济有很多因素构成, 省区经济则是我国国民经济的重要组成部分, 很多研究文献都认为中国的省区经济是宏观经济的一个相对独立的研究对象, 因此, 选取省区经济数据进行区域经济的研究, 无疑将是未来几年的研究趋势。而省区经济对我国国民经济的影响, 已从背后走到了台前, 发展较快的省区对我国国民经济的快速增长起到了很大的作用, 而发展相对较慢的省区, 其原因与解决方法也值得我们研究。本文选取华中大省湖北省进行研究, 具有一定的指导和现实意义。湖北省 2006 年 GDP 为 7497 亿元, 人均 GDP13130 元, 达到中等发达国家水平。从省域经济来说, 湖北省是一个较发达的经济实体。另一方面, 湖北省优势的地理位置和众多的人口使之对于我国整体经济的运行起到不可忽视的作用, 对于湖北省 GDP的研究和预测也就从一个侧面反映我国国民经济的走势和未来。尽管湖北省以其重要位置和经济实力在我国国民经济中占据一席之地, 但仍不可避免的面临着建国以来一再的经济波动,从最初的强大势力到如今的挣扎期, 湖北省的经济面临着发展困境。近年来, 湖北省的经济状况一再呈现再次快速发展的趋势, 但是这个趋势能够保持多久却是我们需要考虑的问题。本文选择了时间序列分析的方法进行湖北省区域经济发展的预测。时间序列预测是通过对预测目标自身时间序列的处理来研究其变化趋势的。即通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律, 将这种规律延伸到未来, 从而对该现象的未来作出预测。二、 基本模型、 数据选择以及实证方法( 一) 基本模型ARMA 模型是一种常用的随机时序模型, 由博克斯, 詹金斯创立, 是一种精度较高的时序短期预测方法, 其基本思想是: 某些时间序列是依赖于时间 t 的一组随机变量, 构成该时序的单个序列值虽然具有不确定性, 但整个序列的变化却具有一定的规律性, 可以用相应的数学模型近似描述。通过对该数学模型的分析,能够更本质的认识时间序列的结构与特征, 达到最小方差意义下的最优预测。现实社会中, 我们常常运用 ARMA模型对经济体进行预测和研究, 得到较为满意的效果。但 ARMA模型只适用于平稳的时间序列, 对于如 GDP 等非平稳的时间序列而言, ARMA模型存在一定的缺陷, 因此我们引入一般情况下的 ARMA模型 ( ARIMA模型) 进行实证研究。事实上, ARIMA模型的实质就是差分运算与 ARMA模型的组合。 本文讨论的求和自回归移动平均模型, 简记为 ARIMA ( p, d, q) 模型,是美国统计学家 和 enkins 于 1970 年首次提出, 广泛应用于各类时间序列数据分析, 是一种预测精度相当高的短期预测方法。建立 ARIMA ( p, d, q) 模型计算复杂, 须借助计算机完成。本文介绍 ARIMA ( p, d, q) 模型的建立方法, 并利用Eviews 软件建立湖北省 GDP 变化的 ARIMA ( p, d, q) 预测模型。( 二) 数据选择1.本文所有 GDP 数据来自于由中华人民共和国统计局汇编,中国统计出版社出版的 《新中国五十五年统计数据汇编》 。2.本文的所有数据处理均使用 软件进行。( 三) 实证方法ARMA模型及 ARIMA模型都是在平稳时间序列基础上建立的, 因此时间序列的平稳性是建模的重要前提。任何非平稳时间序列只要通过适当阶数的差分运算或者是对数差分运算就可以实现平稳, 因此可以对差分后或对数差分后的序列进行 ARMA( p, q) 拟合。ARIMA ( p, d, q) 模型的具体建模步骤如下:1.平稳性检验。一般通过时间序列的散点图或折线图对序列进行初步的平稳性判断, 并采用 ADF 单位根检验来精确判断该序列的平稳性。对非平稳的时间序列, 如果存在一定的增长或下降趋势等,则需要对数据取对数或进行差分处理, 然后判断经处理后序列的平稳性。重复以上过程, 直至成为平稳序列。此时差分的次数即为ARIMA ( p, d, q) 模型中的阶数 d。为了保证信息的准确, 应注意避免过度差分。对平稳序列还需要进行纯随机性检验 ( 白噪声检验) 。白噪声序列没有分析的必要, 对于平稳的非白噪声序列则可以进行ARMA ( p, q) 模型的拟合。白噪声检验通常使用 Q 统计量对序列进行卡方检验, 可以以直观的方法直接观测得到结论。拟合。首先计算时间序列样本的自相关系数和偏自相关系的值, 根据自相关系数和偏自相关系数的性质估计自相关阶数 p 和移动平均阶数 q 的值。一般而言, 由于样本的随机性, 样本的相关系数不会呈现出理论截尾的完美情况, 本应截尾的相关系数仍会呈现出小值振荡的情况。又由于平稳时间序列通常都具有短期相性, 随着延迟阶数的增大, 相关系数都会衰减至零值附近作小值波动。根据 Barlett 和 Quenouille 的证明, 样本相关系数近似服从正态分布。一个正态分布的随机变量在任意方向上超出 2σ 的概率约为 。因此可通过自相关和偏自相关估计值序列的直方图来大致判断在 5%的显著水平下模型的自相关系数和偏自相关系数不为零的个数, 进而大致判断序列应选择的具体模型形式。同时对模型中的 p 和 q 两个参数进行多种组合选择, 从 ARMA ( p,q) 模型中选择一个拟和最好的曲线作为最后的方程结果。一般利用 AIC 准则和 SC 准则评判拟合模型的相对优劣。3.模型检验。模型检验主要是检验模型对原时间序列的拟和效果, 检验整个模型对信息的提取是否充分, 即检验残差序列是否为白噪声序列。如果拟合模型通不过检验, 即残差序列不是为白噪声序列, 那么要重新选择模型进行拟合。如残差序列是白噪声序列, 就认为拟合模型是有效的。模型的有效性检验仍然是使谭诗璟ARIMA 模型在湖北省GDP 预测中的应用—— —时间序列分析在中国区域经济增长中的实证分析本文介绍求和自回归移动平均模型 ARIMA ( p, d, q) 的建模方法及 Eviews 实现。广泛求证和搜集从 1952 年到 2006 年以来湖北省 GDP 的相关数据, 运用统计学和计量经济学原理, 从时间序列的定义出发, 结合统计软件 EVIEWS 运用 ARMA建模方法, 将 ARIMA模型应用于湖北省历年 GDP 数据的分析与预测, 得到较为满意的结果。湖北省 区域经济学 ARIMA 时间序列 GDP 预测理论探讨262008/01 总第 360 期图四 取对数后自相关与偏自相关图图三 二阶差分后自相关与偏自相关图用上述 Q 统计量对残差序列进行卡方检验。4.模型预测。根据检验和比较的结果, 使用 Eviews 软件中的forecas t 功能对模型进行预测, 得到原时间序列的将来走势。 对比预测值与实际值, 同样可以以直观的方式得到模型的准确性。三、 实证结果分析GDP 受经济基础、 人口增长、 资源、 科技、 环境等诸多因素的影响, 这些因素之间又有着错综复杂的关系, 运用结构性的因果模型分析和预测 GDP 往往比较困难。我们将历年的 GDP 作为时间序列, 得出其变化规律, 建立预测模型。本文对 1952 至 2006 年的 55 个年度国内生产总值数据进行了分析, 为了对模型的正确性进行一定程度的检验, 现用前 50 个数据参与建模, 并用后五年的数据检验拟合效果。最后进行 2007年与 2008 年的预测。( 一) 数据的平稳化分析与处理1.差分。利用 EViews 软件对原 GDP 序列进行一阶差分得到图二:对该序列采用包含常数项和趋势项的模型进行 ADF 单位根检验。结果如下:由于该序列依然非平稳性, 因此需要再次进行差分, 得到如图三所式的折线图。根据一阶差分时所得 AIC 最小值, 确定滞后阶数为 1。然后对二阶差分进行 ADF 检验:结果表明二阶差分后的序列具有平稳性, 因此 ARIMA ( p, d,q) 的差分阶数 d=2。二阶差分后的自相关与偏自相关图如下:2.对数。利用 EViews 软件, 对原数据取对数:对已经形成的对数序列进行一阶差分, 然后进行 ADF 检验:由上表可见, 现在的对数一阶差分序列是平稳的, 由 AIC 和SC 的最小值可以确定此时的滞后阶数为 2。 因为是进行了一阶差分, 因此认为 ARIMA ( p, d, q) 中 d=1。( 二) ARMA ( p, q) 模型的建立ARMA ( p, q) 模型的识别与定阶可以通过样本的自相关与偏自相关函数的观察获得。图一 1952- 2001 湖北省 GDP 序列图表 1 一阶差分的 ADF 检验ADF t- Statistic 1% level 5% level 10% level AIC 备注0 - - - - 非平稳1 - - - - - - - - - - - - - - - - 表 2 二阶差分的 ADF 检验Lag Length t- Statistic 1% level 5% level 10% level1 (Fixed) - - - - 表 3 对数一阶差分的 ADF 检验ADF t- Statistic 1% level 5% level 10% level AIC SC 备注0 - - - - - - 平稳 1 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 图五 对数后一阶差分自相关与偏自相关图理论探讨27时代金融摘 要:关键词:使用 EViews 软件对 AR, MA的取值进行实现, 比较三种情况下方程的 AIC 值和 SC 值:表 4ARMA模型的比较由表 4 可知, 最优情况本应该在 AR ( 1) , MA ( 1) 时取得, 但AR, MA都取 1 时无法实现平稳, 舍去。对于后面两种情况进行比较, 而 P=1 时 AIC 与 SC 值都比较小, 在该种情况下方程如下:综上所述选用 ARIMA ( 1, 1, 0) 模型。( 三) 模型的检验对模型的 Q 统计量进行白噪声检验, 得出残差序列相互独立的概率很大, 故不能拒绝序列相互独立的原假设, 检验通过。模型均值及自相关系数的估计都通过显著性检验, 模型通过残差自相关检验, 可以用来预测。( 四) 模型的预测我们使用时间序列分析的方法对湖北省地方生产总值的年度数据序列建立自回归预测模型, 并利用模型对 2002 到 2006 年的数值进行预测和对照:表 5 ARIMA ( 1, 1, 0) 预测值与实际值的比较由上表可见, 该模型在短期内预测比较准确, 平均绝对误差为 , 但随着预测期的延长, 预测误差可能会出现逐渐增大的情况。下面, 我们对湖北省 2007 年与 2008 年的地方总产值进行预测:在 ARIMA模型的预测中, 湖北省的地方生产将保持增长的势头, 但 2008 年的增长率不如 2007 年, 这一点值得注意。GDP毕竟与很多因素有关, 虽然我们一致认为, 作为我国首次主办奥运的一年, 2008 将是中国经济的高涨期, 但是是否所有的地方产值都将受到奥运的好的影响呢? 也许在 2008 年全国的 GDP 也许确实将有大幅度的提高, 但这有很大一部分是奥运赛场所在地带来的经济效应, 而不是所有地方都能够享有的。正如 GDP 数据显示, 1998 年尽管全国经济依然保持了一个比较好的态势, 但湖北省的经济却因洪水遭受不小的损失。作为一个大省, 湖北省理应对自身的发展承担起更多的责任。总的来说, ARIMA模型从定量的角度反映了一定的问题, 做出了较为精确的预测, 尽管不能完全代表现实, 我们仍能以ARIMA模型为基础, 对将来的发展作出预先解决方案, 进一步提高经济发展, 减少不必要的损失。四、结语时间序列预测法是一种重要的预测方法, 其模型比较简单,对资料的要求比较单一, 在实际中有着广泛的适用性。在应用中,应根据所要解决的问题及问题的特点等方面来综合考虑并选择相对最优的模型。在实际运用中, 由于 GDP 的特殊性, ARIMA模型以自身的特点成为了 GDP 预测上佳选择, 但是预测只是估计量, 真正精确的还是真实值, 当然, ARIMA 模型作为一般情况下的 ARMA 模型, 运用了差分、取对数等等计算方法, 最终得到进行预测的时间序列, 无论是在预测上, 还是在数量经济上, 都是不小的进步, 也为将来的发展做出了很大的贡献。我们通过对湖北省地方总产值的实证分析, 拟合 ARIMA( 1, 1, 0) 模型, 并运用该模型对湖北省的经济进行了小规模的预测,得到了较为满意的拟和结果, 但湖北省 2007 年与 2008 年经济预测中出现的增长率下降的问题值得思考, 究竟是什么原因造成了这样的结果, 同时我们也需要到 2008 年再次进行比较, 以此来再次确定 ARIMA ( 1, 1, 0) 模型在湖北省地方总产值预测中所起到的作用。参考文献:【1】易丹辉 数据分析与 EViews应用 中国统计出版社【2】 Philip Hans Frances 商业和经济预测中的时间序列模型 中国人民大学出版社【3】新中国五十五年统计资料汇编 中国统计出版社【4】赵蕾 陈美英 ARIMA 模型在福建省 GDP 预测中的应用 科技和产业( 2007) 01- 0045- 04【5】 张卫国 以 ARIMA 模型估计 2003 年山东 GDP 增长速度 东岳论丛( 2004) 01- 0079- 03【6】刘盛佳 湖北省区域经济发展分析 华中师范大学学报 ( 2003) 03-0405- 06【7】王丽娜 肖冬荣 基于 ARMA 模型的经济非平稳时间序列的预测分析武汉理工大学学报 2004 年 2 月【8】陈昀 贺远琼 外商直接投资对武汉区域经济的影响分析 科技进步与对策 ( 2006) 03- 0092- 02( 作者单位: 武汉大学经济与管理学院金融工程)AR(1)MA(1) AR(1) MA(1) 备注AIC - - - 最优为 AR(1)MA(1)SC - - - Coefficient Std. Error t- Statistic (1) squared - Mean dependent var R- squared - . dependent var . of regression Akaike info criterion - resid Schwarz criterion - likelihood Durbin-Watson stat AR Roots .59年份 实际值 预测值 相对误差(%) 平均误差(%)2002 - - - - - 年度 GDP 值 增长率(%) — 表 6 ARIMA ( 1, 1, 0) 对湖北省经济的预测一、模糊数学分析方法对企业经营 ( 偿债) 能力评价的适用性影响企业经营 ( 偿债) 和盈利能力的因素或指标很多; 在分析判断时, 对事物的评价 ( 或评估) 常常会涉及多个因素或多个指标。这时就要求根据多丛因素对事物作出综合评价, 而不能只从朱晓琳 曹 娜用应用模糊数学中的隶属度评价企业经营(偿债)能力问题影响企业经营能力的许多因素都具有模糊性, 难以对其确定一个精确量值; 为了使企业经营 ( 偿债) 能力评价能够得到客观合理的结果, 有必要根据一些模糊因素来改进其评价方法, 本文根据模糊数学中隶属度的方法尝试对企业经营 ( 偿债) 能力做出一种有效的评价。隶属度及函数 选取指标构建模型 经营能力评价应用理论探讨28