基于小波变换的多元时间序列相似性研究

建筑工程计价中工作时间的分类

建筑工程计价中工作时间的分类 研究施工中的工作时间最主要的目的是确定施工的时间定额和产量定，其前提是对工作时间按其消耗性质进行分类，以便研究工时消耗的数量及其特点。 工作时间，指的是工作班延续时间。例如8小时工作制的工作时间就是8小时，午休时间不包括在内。对工作时间消耗的研究，可以分为两个系统进行，即工人工作时间的消耗和工人所使用的机器工作时间消耗。 1、工人工作时间消耗的分类 工人在工作班内消耗的工作时间，近其消耗的性质，基本可以分为两大类；必需消耗的时间和损失时间。 （1）必需消耗的工作时间是工人在正常施工条件下，为完成一定合格产品（工作任务）所消耗掉时间，是制定定额的主要依据，包括有效工作时间、休息时间和不可避免中断时间的消耗。 1）有效工作时间是从生产效果来看与产品生产直接有关的时间消耗。其中，包括基本工作时间、辅助工作时间、准备与结束工作时间的消耗。 ①基本工作时间是工人完成能生产一定产品的施工工艺过程所消耗的时间。通过这些工艺过程可以使材料改变外形，如钢筋搣弯等；可以改变材料的结构与性质，如混凝土制品的养护干燥等；可以使预制构配件安装组合成型；也可

以改变产品外部及表面的性质，如粉刷、油漆等。基本工作时间所包括的内容依工作性质各不相同。基本工作时间的长短和工作量大小成正比。 ②辅助工作时间是为保证基本工作顺利完成所消耗的时间。在辅助工作时间里，不能使产品的形状大小、性质或位置发生变化。辅助工作时间的结束，往往就是基本工作时间的开始。辅助工作一般是手工操作。但如果在机手并动的情况下，辅助工作是在机械运转过程中进行的，为避免重复则不就再计辅助工作时间的消耗。辅助工作时间长短与工作量大小有关。 ③准备与结束工作时间是执行任务前或任务完成后所消耗的工作时间。如工作地点、劳动工具和劳动对象的准备工作时间；工作结束后的整理工作时间等。准备和结束工作时间的长短与所担负的工作量大小无关，但往往和工作内容有关。这项时间消耗可以分为班内的做准备与结束工作时间和任务的准备与结束工作时间。其中，任务的准备和结束时间是在一批任务的开始与结束时产生的，如熟悉图纸、准备相应的工具、事后清理场地等，通常不反映在每一个工作班里。 2）休息时间是工人在工作过程为恢复体力所必需的短暂休息和生理需要的时间消耗。这种时间是为了保证工人精力充沛地进行工作，所以在定额时间中必须进行计算。休息

时间序列分析基于R——习题答案

第一章习题答案 略 第二章习题答案 2.1 （1）非平稳 （2）0.0173 0.700 0.412 0.148 -0.079 -0.258 -0.376 （3）典型的具有单调趋势的时间序列样本自相关图 2.2 （1）非平稳，时序图如下 （2）-（3）样本自相关系数及自相关图如下：典型的同时具有周期和趋势序列的样本自相关图

2.3 （1）自相关系数为：0.2023 0.013 0.042 -0.043 -0.179 -0.251 -0.094 0.0248 -0.068 -0.072 0.014 0.109 0.217 0.316 0.0070 -0.025 0.075 -0.141 -0.204 -0.245 0.066 0.0062 -0.139 -0.034 0.206 -0.010 0.080 0.118 （2）平稳序列 （3）白噪声序列 2.4 ，序列LB=4.83，LB统计量对应的分位点为0.9634，P值为0.0363。显著性水平=0.05 不能视为纯随机序列。 2.5 （1）时序图与样本自相关图如下

（2） 非平稳 （3）非纯随机 2.6 （1）平稳，非纯随机序列（拟合模型参考：ARMA(1,2)） （2）差分序列平稳，非纯随机 第三章习题答案 3.1 ()0t E x =,2 1 () 1.9610.7 t Var x ==-,220.70.49ρ==,220φ= 3.2 1715φ=,2115 φ= 3.3 ()0t E x =,10.15 () 1.98(10.15)(10.80.15)(10.80.15) t Var x += =--+++ 10.8 0.7010.15 ρ= =+,210.80.150.41ρρ=-=,3210.80.150.22ρρρ=-= 1110.70φρ==,2220.15φφ==-,330φ= 3.4 10c -<<, 1121,1,2 k k k c c k ρρρρ--?=? -??=+≥? 3.5 证明: 该序列的特征方程为：32 --c 0c λλλ+=，解该特征方程得三个特征根： 11λ=，2c λ=3c λ=-

一种基于频繁模式的时间序列分类框架

第32卷第2期电子与信息学报Vol.32No.2 2010年2月 Journal of Electronics & Information Technology Feb. 2010 一种基于频繁模式的时间序列分类框架 万里①③廖建新①②朱晓民①②倪萍①③ ①(北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京 100876) ②(东信北邮信息技术有限公司北京 100191) ③(卡耐基梅隆大学匹兹堡 15213) 摘要：如何提取和选择时间序列的特征是时间序列分类领域两个重要的问题。该文提出MNOE(Mining Non- Overlap Episode)算法计算时间序列中的非重叠频繁模式，并将其作为时间序列特征。基于这些非重叠频繁模式，该文提出EGMAMC(Episode Generated Mixed memory Aggregation Markov Chain)模型描述时间序列。根据似然比检验原理，从理论上推导出频繁模式在时间序列中出现的次数和EGMAMC模型是否能显著描述时间序列之间的关系；根据信息增益定义，选择能显著描述时间序列的频繁模式作为时间序列特征输入分类模型。在UCI (University of California Irvine)公共数据集和实际智能楼宇数据集上的实验表明，选择频繁模式作为特征进行分类的准确率、召回率和F-Measure均优于不选择频繁模式作为特征的分类结果。高效的计算和有效的选择非重叠频繁模式作为时间序列特征有助于提高时间序列分类模型的各项评价指标。 关键词：时间序列分类；频繁模式挖掘；智能楼宇 中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-5896(2010)02-0261-06 DOI: 10.3724/SP.J.1146.2009.00135 A Frequent Pattern Based Time Series Classification Framework Wan Li①③Liao Jian-xin①②Zhu Xiao-min①②Ni Ping①③ ①(State Key Laboratory of Networking and Switching Technology Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ②(EBUPT Information Technology Co., Ltd, Beijing 100191, China) ③(Carnegie Mellon University, Pittsburgh, US 15213, USA) Abstract:How to extract and select features from time series are two important topics in time series classification. In this paper, a MNOE (Mining Non-Overlap Episode) algorithm is presented to find non-overlap frequent patterns in time series and these non-overlap frequent patterns are considered as features of the time series. Based on these non-overlap episodes, an EGMAMC (Episode Generated Mixed memory Aggregation Markov Chain) model is presented to describe time series. According to the principle of likelihood ratio test, the connection between the support of episode and whether EGMAMC could describe the time series significantly is induced. Based on the definition of information gain, significant frequent patterns are selected as the features of time series for classification. The experiments on UCI (University of California Irvine) datasets and smart building datasets demonstrate that the classification model trained with selecting significant frequent patterns as features outperforms the one trained without selecting them on precision, recall and F-Measure. The time series classification models can be improved by efficiently extracting and effectively selecting non-overlap frequent patterns as features of time series. Key words:Time series classification; Frequent pattern mining; Smart building 1引言 给定一个数据样本集合，每个数据样本包括： 2009-02-02收到，2009-09-03改回 国家杰出青年科学基金(60525110)，国家973 计划项目(2007CB307100，2007CB307103)和电子信息产业发展基金项目(基于3G的移动业务应用系统)资助课题 通信作者：万里 wanly@https://www.360docs.net/doc/c03581280.html, 一个输入时间序列{()|{1,2,,}} i X t t T =∈ x"及其 离散的分类标签 s C，其中，()n t R ∈ x是一个n维向 量，称作t时刻发生的事件，{1,2,,} s C S ∈"。时间 序列分类的目标是预测新给出的时间序列 j X的类标签。时间序列分类技术在通信[1]、生物信息[2]、自动控制[3]等领域已有广泛应用，但通常情况下时间序列的长度不相等，即使所有待分类时间序列长度相

工作时间的分类及其概念

工作时间的分类及其概念 劳动定额时间指劳动者为完成一定数量的产品或符合要求的工作所必须消耗的工作时间，由有效工作时间、休息时间和不可避免的中断时间组成。 有效工作时间是指从生产效果来看它是与产品生产直接有关的时间消耗，指用于执行施工工艺过程中规定工序的各项操作所必须消耗的时间。它是定额时间中最主要部分，由基本工作时间、辅助工作时间、准备与结束工作时间组成。 基本工作时间指在施工活动中直接完成基本施工工艺过程的操作所必需消耗的时间，也就是劳动者借助于劳动手段，直接改变劳动对象的性质、形状、位置、外表、结构等所消耗的时间。如钢筋制作、安装、砌砖墙、人工挖地槽等的时间消耗。 辅助工作时间指为保证基本工作能顺利完成所需消耗的时间。如砌砖过程中搭设临时跳板、检查等所消耗的时间。辅助工作时间一般与任务大小有关。 准备与结束工作时间指用于执行施工任务前的准备工作及任务完成后的结束整理工作所消耗的工作时间。准束时间按其内容不同可分为工作班准束时间和任务的准束时间。工作班的准束时间是指用于工作班开始时的准备与结束工作及交接班所消耗的时间，如更换工作服、领取料具、检查安全措施、保养机械设备、清理工作场地等消耗的时间，它的特点是随着工作班次重复出现，比较有规律。任务的准束时间是指劳动者为完成技术交底、熟悉图纸、明确施工工艺和操作方法、任务完成后教会图纸所需消耗的时间，这类事件消耗的特点是每完成一项任务就消耗一次，其时间消耗的多少与该任务量的大小无关，而与该任务的技术复杂程度和施工条件直接有关。

休息时间指劳动者在工作班中为恢复体力所必需的短暂休息和 生理需要的时间消耗。休息时间应根据工作的繁重程度、劳动条件和劳动保护的相关规定列入定额时间内。 不可避免的中断时间：是指劳动者在施工活动中，由于工艺上的要求，在施工组织或作业中引起的难以避免或不可避免的中断操作所消耗的时间，又称作工艺中断时间。如水泥砂浆地面施工中，水泥地面压光中因等待收水而造成的工作中断，汽车司机等待装卸货或交通信号而引起的工作中断等。这类时间消耗的长短与产品的工艺要求、身残条件、施工组织情况等有关。 停工时间指工作班内非正常原因停止工作造成的工时损失。根据造成的原因不同可分为施工本身造成的停工时间和非施工本身造成 的停工时间。施工本身造成的停工包括施工组织不善、造成的人员窝工、材料供应不及时造成的停工待料以及施工准备不充分而引起的停工等。非施工原因造成的停工包括水源、电源中断引起的停工时间以及恶劣天气造成的停工。 多余或偶然工作时间是指工人在工作中因粗心大意、操作不当、技术水平低等原因而造成的工时浪费或进行了任务以外的工作而又 不能增加产品数量的工作。如工作中寻找自己的专用工具、质量不符合要求时的整修和返工、对已经加工好的产品作多余的的加工等。 违反劳动纪律时间是指工人不遵守劳动纪律而造成的工作中断所损失的时间。如迟到、早退、工作室擅离岗位、办私事、闲谈等损失的时间。

时间序列分析基于R——习题答案

第一章习题答案 第二章习题答案 2.1 (1)非平稳 (2)0.0173 0.700 0.412 0.148 -0.079 -0.258 -0.376 (3)典型的具有单调趋势的时间序列样本自相关图 Au+ocorreliil. i ons Correlation -1 M 7 6 5 4 3 2 1 0 I ； 3 4 5 6 7 9 9 1 1.00000■Hi ■ K. B H,J B ik L L1■* J.1 jA1-.IM L L* rn^rp ■ i>i?iTwin H'iTiii M[lrp i,*nfr 'TirjlvTilT'1 iBrp O.7QOO0■ill. Ii ill ■ _.ill?L■ ill iL si ill .la11 ■ fall■ 1 ■ rpTirp Tp和阳申■丽轉■晒?|?卉（ft 0.41212■强:料榊＜牌■ 0.14343'■讯榊* -.07078■ -.25758, WWHOHHf ■ -.375761 marks two 总t and&rd errors 2.2 (1) 非平稳，时序图如下 (2) - ( 3)样本自相关系数及自相关图如下：典型的同时具有周期和趋势序列的样本自相关图

Ctorrelat ion LOOOOO n.A'7F1 0.72171 0.51252 Q,34982 0.24600 0.20309 0.?1021 0.26429 0.36433 0.49472 0.58456 0.60198 0.51841 Q ?菲晡 日 0.20671 0.0013& -,03243 -.02710 Q.01124 0,08275 0.17011 Autocorrel at ions raarka two standard errors 2.3 (1) 自相关系数为： 0.2023 0.013 0.042 -0.043 -0.179 -0.251 -0.094 0.0248 -0.068 -0.072 0.014 0.109 0.217 0.316 0.0070 -0.025 0.075 -0.141 -0.204 -0.245 0.066 0.0062 -0.139 -0.034 0.206 -0.010 0.080 0.118 (2 )平稳序列 (3) 白噪声序列 2.4 LB=4.83 , LB 统计量对应的分位点为 0.9634 , P 值为0.0363。显著性水平 :-=0.05，序列 不能视为纯随机序列。 2.5 (1) 时序图与样本自相关图如下 AuEocorreI ati ons 弗卅制iti 电卅栅冷卅樹 側樹 榊 惟 1 ■ liihCidi iliihQriHi il>LljU_nll Hnlidiili Hialli iT ,, T^,, T^s ?T* iTijTirr ,^T 1 IT * -i> ■> - ■ ■ *畑** ? ■ ■ 耶曲邯 ? ■ ■ ■ >|｛和怦I ｛册卅KHi 笊出恸 mrpmrp 山!rpEHi erp . 卑*寧* a 1 *

【免费下载】小波分析及其应用

科技文献检索作业 卷 试 料 小波分析及其应用 测控技术1103 雷创新

小波分析及其应用 1.小波分析的概念和特点 1.1小波理论的发展概况 20世纪80年代逐渐发展和兴起的小波分析(wavelctanalysis)是20世纪 数学领域中研究的重要杰出成果之一。小波分析理论作为数学界中一种比较成熟的理论基础，应用到了各种领域的研究当中，推动了小波分析在各工程应用中的发展。它作为一种新的现代数字信号处理算法，汲取了现代分析学中诸如样条分析、傅立叶分析、数值分析和泛函分析等众数学多分支的精华部分，替代了工程界中一直应用的傅立叶变换，它是一种纯频域分析方法，不能在时频同时具有局部化特性。而小波分析中的多尺度分析思想，犹如一台变焦照相机，可以由粗及精逐步观察信号，在局部时频分析中具有很强的灵活性，因此有“数学显微镜”的美称。它能自动随着频率增加而调节成窄的“时窗”和宽的“频窗”，又随着频率降低而调节成宽的“时窗”和窄的“频窗”以适应实际分析需要。另外，小波变换在经过适当离散后可以够成标准正交基或正交系，这些在理论和应用上都具有十分重要的意义，因此，小波分析在各个领域得到了高度的重视并取得了许多重要的成果。 小波变换作为一种数学理论和现代数字信号处埋方法在科学技术界引起了越来越多专家学者的关注和重视。在数学家看来，基于小波变换的小波分析技术是当今数值分析、泛函分析、调和分析等半个多世纪以来发展最完美的结晶，是正在发展中的新的数学分支。在工程领域，特别是在信号处理、图像处理、机器视觉、模糊识别、语音识别、流体力学、量子物理、地震勘测、电磁学、CT成像、机械故障诊断与监控等领域，它被认为是近年来在工具及方法上的重大突破。然而，小波分析虽然在众多领域中已经取得了一定的成果，但是，有专家预言小波分析理论的真正高潮并没有到来。首先，小波分析尚需进一步完善，除一维小波分析理论比较成熟以外，向量小波和多维小波则需要进行更加深入的研究与讨论;其次，针对不同情况选择不同的小波基函数，实现的效果是有差别性的这一问题，对最优小波基函数的选取方法有待进一步研究。在今后数年中，小波理论将成为科技工作者经常使用的又一锐利数学工具，极大地促进科技进步及各个领域工程应用的新发展。 小波分析的概念最早是在1974年由法国地质物理学家 J.Morlet提出的，并通过物理直观和信号处理的实际经验建立了反

基于时间序列模型的中国GDP增长预测分析

第３３卷　第１７８期２０１２年７月 财经理论与实践（双月刊） ＴＨＥ　ＴＨＥＯＲＹ　ＡＮＤ　ＰＲＡＣＴＩＣＥ　ＯＦ　ＦＩＮＡＮＣＥ　ＡＮＤ　ＥＣＯＮＯＭＩＣＳ Ｖｏｌ．３３　Ｎｏ．１７８ Ｊｕｌ．　２０１２ ·信息与统计· 基于时间序列模型的中国ＧＤＰ增长预测分析 何新易 （南通大学商学院，江苏南通　２２６０１９）＊ 摘　要：作为度量一个国家或地区所有常住单位在一定时期之内所生产和所提供的最终产品或服务的重要总量指标，如果能够对ＧＤＰ做出正确的预测，必然可以有效引导宏观经济健康发展，为高层管理部门提供决策依据。选用适合短期预测的ＡＲＩＭＡ模型对中国１９５２～２０１０年的ＧＤＰ进行计量建模分析，预测结果认为未来五年中国的经济增长仍将处于一个水平较高的上升通道。 关键词：时间序列模型；ＧＤＰ；预测 中图分类号：Ｆ２３４ 文献标识码：　Ａ 文章编号：１００３－７２１７（２０１２）０４－００９６－０４ 一、引　言 作为度量一个国家或地区所有常住单位在一定时期之内所生产和所提供的最终产品或服务的重要总量指标，国内生产总值（Ｇｒｏｓｓ　Ｄｏｍｅｓｔｉｃ　Ｐｒｏｄｕｃｔ，ＧＤＰ）对于判断经济态势运行、衡量经济综合实力、正确制定经济政策等诸多方面，以及在经济研究实际工作中，均起着不可替代的重要作用。 熊志斌（２０１１）深入分析了时间序列模型与神经网络（ＮＮ）模型的优势和劣势，按照两种模型的预测特性，在比较的基础之上，分别构建了ＡＲＩＭＡ模型和ＮＮ模型，并根据一定算法对两种模型进行了集成。将ＧＤＰ时间序列的数据结构，根据在非线性空间和线性空间的预测优势，进一步分解为线性非线性残差和自相关主体两部分，即首先用ＡＲＩＭＡ分析技术构建线性主体模型，然后用ＮＮ模型估计非线性残差，再对序列的整个预测结果进行最终集成。仿真实证结果表明：与单一模型相比，集成模型的预测准确率显著提高，进行ＧＤＰ预测当然使用集成模型更为有效［１］。桂文林和韩兆洲（２０１１）认为由于迄今为止，包括季度ＧＤＰ在内的经季节调整之后的经济数据，中国政府尚未进行公布，不但无法进行国际之间的横向比较，也不利于监测中国宏观经济态势。本文运用１９９６年第１季度至２００９年第４季度的中国实际ＧＤＰ数据，构建了状态空间模型，使用卡尔曼滤波迭代算法对季节调整模型状态向量的 各分量，进行了最优平滑、预测和估计，并使用极大似然方法估计了超参数。经过对ＧＤＰ的主要季节和趋势特征的分析，计算出了环比增长率指标来监测和分析经济走势，并与国际通用的ＴＲＡＭＯ－ＳＥＡＴＳ季节调整模型进行了对比，以便鉴别趋势拐点，制定相关的经济政策［２］。高帆（２０１０）运用１９５２～２００８年的上海ＧＤＰ增长率数据，实证研究其内在变动机制，将ＧＤＰ增长率分解为纯生产率效应、纯劳动投入效应、纯生产结构效应、纯劳动结构效应，并分析了这四种效应之间的交互影响。结果表明：在上海ＧＤＰ增长率提高的四种效应之中，纯生产率效应起到了关键作用。上海ＧＤＰ增长率自１９７８年改革开放之后，在整体上对纯生产率效应的依赖度趋于增强。在１９７８～１９８９年期间，纯劳动结构效应是ＧＤＰ增长的主要因素，由于市场化改革的进一步加大，劳动力跨部门流转在很大程度上得以实现。在１９９０～２００８年期间，纯生产率效应是ＧＤＰ增长的主要因素，正是由于在此历史阶段，由于资本深化进一步加速，从而有效提高了部门劳动生产率。基于实证的研究结论，可以针对性地制定出今后上海市经济实现持续增长的若干宏观政策［３］。腾格尔和何跃（２０１０）利用中国季度ＧＤＰ数据分别构建了ＡＲＩＭＡ和ＡＲＣＨ模型，同时利用ＧＭＤＨ自组织方法尝试建模，经过Ｂｏｎ－ｆｅｒｒｏｎｉ－Ｄｕｎｎ检验，表明与单一模型相比，组合模型的拟合能力更强。研究表明，基于ＧＭＤＨ组合的ＧＤＰ模 ＊收稿日期：　２０１２－０２－１２ 作者简介：　何新易（１９６６—），男，湖北武汉人，南通大学商学院副教授，经济学博士，研究方向：宏观国民经济问题、中国企业集团融资和投资。

《小波分析及其应用》word版

现代数字信号处理作业 小波分析及其应用 电研111 梁帅

小波分析及其应用 1.小波分析的概念和特点 1.1小波理论的发展概况 20世纪80年代逐渐发展和兴起的小波分析(wavelctanalysis)是20世纪数学领域中研究的重要杰出成果之一。小波分析理论作为数学界中一种比较成熟的理论基础，应用到了各种领域的研究当中，推动了小波分析在各工程应用中的发展。它作为一种新的现代数字信号处理算法，汲取了现代分析学中诸如样条分析、傅立叶分析、数值分析和泛函分析等众数学多分支的精华部分，替代了工程界中一直应用的傅立叶变换，它是一种纯频域分析方法，不能在时频同时具有局部化特性。而小波分析中的多尺度分析思想，犹如一台变焦照相机，可以由粗及精逐步观察信号，在局部时频分析中具有很强的灵活性，因此有“数学显微镜”的美称。它能自动随着频率增加而调节成窄的“时窗”和宽的“频窗”，又随着频率降低而调节成宽的“时窗”和窄的“频窗”以适应实际分析需要。另外，小波变换在经过适当离散后可以够成标准正交基或正交系，这些在理论和应用上都具有十分重要的意义，因此，小波分析在各个领域得到了高度的重视并取得了许多重要的成果。 小波变换作为一种数学理论和现代数字信号处埋方法在科学技术界引起了越来越多专家学者的关注和重视。在数学家看来，基于小波变换的小波分析技术是当今数值分析、泛函分析、调和分析等半个多世纪以来发展最完美的结晶，是正在发展中的新的数学分支。在工程领域，特别是在信号处理、图像处理、机器视觉、模糊识别、语音识别、流体力学、量子物理、地震勘测、电磁学、CT成像、机械故障诊断与监控等领域，它被认为是近年来在工具及方法上的重大突破。然而，小波分析虽然在众多领域中已经取得了一定的成果，但是，有专家预言小波分析理论的真正高潮并没有到来。首先，小波分析尚需进一步完善，除一维小波分析理论比较成熟以外，向量小波和多维小波则需要进行更加深入的研究与讨论;其次，针对不同情况选择不同的小波基函数，实现的效果是有差别性的这一问题，对最优小波基函数的选取方法有待进一步研究。在今后数年中，小波理论将成为科技工作者经常使用的又一锐利数学工具，极大地促进科技进步及各个领域工程应用的新发展。 小波分析的概念最早是在1974年由法国地质物理学家J.Morlet提出的，并通过物理直观和信号处理的实际经验建立了反演公示，但当时该理论未能得到数学家的认可。1986年法国数学家YMcyer偶尔构造出一个真正的小波基，并与

标准工作时间是怎样规定的

标准工作时间是怎样规定的

工作时间和休息休假 一、单项选择题： 1、从法律范畴理解, 工作时间不应包括: （A）女职工孕期检查时间 （B）未成年人工作中安排的休息时间 （C）依法参加各种社会活动的时间 （D）规定工作时间段内经批准的外出就医时间 2、按照国务院规定，国家实行职工每日工作8 小时，每周工作（）小时 （A）48 （B）40 （C）45 （D）44 参考答案： 1 D 2 B 二、多项选择题： 1、广义理解的休息休假，可以包括: （A）节假日

（D）从事特别繁重体力劳动 （E）特殊条件下从事劳动和有特殊情况 7、我国法律法规规定，特殊条件下从事劳动和有特殊情况需要实行缩短工作时间的，应：（A）遵照国务院的统一具体规定 （B）由各省、自治区、直辖市确定 （C）由各省、自治区、直辖市确定和各主管部门按隶属关系提出意见，报人事部批准 （D）由企业根据实际情况自主确定 （E）由企业工会确定 8、下述（）劳动者，目前我国已实行缩短工作日的： （A）从事矿山井下、高山、有毒有害、特别繁重体力劳动的 （B）实行三班制，从事夜班工作的 （C）哺乳期工作的女职工 （D）建筑、冶炼、地质勘探、森林采伐、装卸搬运等从事繁重体力劳动的 （E）企业自主确定的

9、根据劳动部规定，企业可以实行不定时工时制的，有： （A）企业中高级管理人员、外勤人员、推销人员、部分值班人 （B）因工作无法按标准工作时间衡量的职工（C）企业中长途运输人员、出租汽车司机和铁路、港口、仓库的部分装卸人员 （D）因工作性质特殊，需机动作业的职工（E）因生产特点、工作特殊需要，由企业自主决定的部分职工 10、根据劳动部规定，下列（）种职工可以实行综合计算工时工作制： （A）交通、铁路、邮电、水运、航空、渔业等行业中因工作性质特殊需要连续作业的；（B）地质勘探、建筑、制盐、制糖、旅游等受季节和自然条件限制的行业的部分职工；（C）受季节影响，生产市场销售淡旺季明显的啤酒、饮料企业的部分职工； （D）化工行业从事有毒有害工作的职工 （E）从事特别繁重体力劳动的职工

基于时间序列序列分析优秀论文

梧州学院 论文题目基于时间序列分析梧州市财政 收入研究 系别数理系 专业信息与计算科学 班级 09信息与计算科学 学号 200901106034 学生姓名胡莲珍 指导老师覃桂江 完成时间

摘要 梧州市财政收入主要来源于基金收入，地方税收收入和非税收收入等几方面。近年来梧州市在自治区党委、自治区政府和市委的正确领导下，全市广大干部群众深入贯彻落实科学发展观，抢抓机遇，开拓进取，克难攻坚，使得全市经济连续几年快速发展，全市人民的生活水平也大幅度提高，但伴随着发展的同时也存在一些问题，本文主要通过研究分析梧州财政收入近几年的状况，根据采用时间序列分析中的一次简单滑动平均法研究分析梧州市财政收入和支出的情况，得到的结果是梧州市财政收入呈现下降状态，而财政支出却逐年上涨，这种状况将导致梧州市人民生活水平下降，影响梧州市各方面的发展。给予一些有益于梧州市财政发展的建议。本文首先介绍主要运用的时间序列分析的概念及其一次简单滑动平均法的方法，再用图表说明了梧州市财政近几年的财政收入和支出状况，然后建立模型，分析由时间序列分析方法得出的对2012年财政收入状况的预测结果，最后，鉴于提高梧州市财政收入的思想，给予了一些合理性建议，比如：积极实施工业强县战略，壮大工业主导财源；大力发展第三产业，强化地方财源建设；完善公共财政支出机制，着力构建和谐社会。 关键词：梧州市；财政收入；时间序列分析；建立模型；建议

Based onThe Time Series Analysis of Wuzhou city Finance Income Studies Abstract Wuzhou city, fiscal revenue mainly comes from fund income, local tax revenue and the tax revenue etc. Wuzhou city in recent years in the autonomous region party committee, the government of the autonomous region and the municipal party committee under the correct leadership, the cadres and masses thoroughly apply the scientific outlook on development, catch every opportunity, pioneering and enterprising, g hard, make the crucial economic rapid development for several years, the people's living standard has also increased significantly, but with the development at the same time, there are also some problems, this paper mainly through the research and analysis the condition of wuzhou fiscal revenue in recent years, according to the time series analysis of a simple moving average method research and analysis of financial income and expenditure wuzhou city, the result obtained is wuzhou city, fiscal revenue decline present condition, and fiscal spending is rising year by year, the situation will lead to wuzhou city, the people's living standards decline, influence all aspects of wuzhou city development. Give some Suggestions on the development of the financial benefit wuzhou city. This paper first introduces the main use of the time series analysis of the concept and a simple moving average method method, reoccupy chart illustrates the wuzhou city, in recent years the financial revenue and expenditure situation, then set a model, analysis the time series analysis method to draw 2012 fiscal income condition prediction results, finally, in view of wuzhou city, improve the financial income thoughts, give some advice, for instance: rationality vigorously implement the strategy of industrial county, strengthen the industry leading financial sources, A vigorous development of the third industry, and to strengthen the construction of local revenue;

小波变换及其应用_李世雄

现代数学讲座 小波变换及其应用 李世雄　(安徽大学数学系　合肥　230039) 科学技术的迅速发展使人类进入了信息时代。在信息社会中人们在各种领域中都会涉及各种信号(语音,音乐,图像,金融数据,……)的分析、加工、识别、传输和存储等问题。长期以来,傅里叶变换一直是处理这方面问题最重要的工具,并且已经发展了一套内容非常丰富并在许多实际问题中行之有效的方法。但是,用傅里叶变换分析处理信号的方法也存在着一定的局限性与弱点,傅里叶变换提供了信号在频率域上的详细特征,但却把时间域上的特征完全丢失了。小波变换是80年代后期发展起来的新数学分支,它是傅里叶变换的发展与扩充,在一定程度上克服了傅里叶变换的弱点与局限性。本文从信号分析与处理的角度来介绍小波变换的基本理论与应用,使具有微积分基础的读者通过本文能对这一新的数学分支有一初步了解。小波变换在函数论、微分方程、数值计算等方面也有着重要的应用,有兴趣的读者可参看[1][4]。 (一)从傅里叶变换谈起 数学中经常用变换这一技巧将问题由繁难化为简易,初等数学中用对数将较繁难的乘除法化为简易的加减法就是很典型的一个例子。而傅里叶变换(简称FT )则是利用积分将一个函数f (t )(-∞

第二章时间序列的预处理

) ,,(),,(21,,21,,2121m t t t m t t t x x x F x x x F m m τττ+++=第二章 时间序列的预处理 2.1 平稳性检验 2.1.1 特征统计量 一、概率分布 对时间序列},{T t X t ∈，,,,,21T t t t N m m ∈?∈? 联合概率分布记为),,(21,,2 1m t t t x x x F m ，由这些有限维分布函数 构成的全体记为： } ,,,),,2,1(),,,({2121,,21T t t t m m x x x F m m t t t m ∈?∈? 成为序列}{t X 的概率分布族 二、特征统计量 对时间序列},{T t X t ∈，取T s t ∈?, 1、均值 t t EX =μ为}{t X 在t 时刻的均值函数，},{T t t ∈μ反映},{T t X t ∈每时每刻的平均水平 2、方差 2 )(t t t X E DX μ-= 3、自协方差函数（autocovariance function)和自相关函数(autocorrelatioi function) 定义 ),(s t γ为}{t X 的协方差函数： ))((),(s s t t X X E s t μμγ--= 定义),(s t ρ为}{t X 的自相关系数，ACF. s t DX DX s t s t ?=) ,(),(γρ 2.1.2 平稳时间序列的定义 一、严平稳 只有当序列所有的统计性质都不会随着时间的推移而发生变化时，该序列才能被认为是严平稳的。 定义 2.1 设}{t X 为一时间序列，对任意正整数m ，任取T t t t m ∈ ,,21，对任意整数τ 有 则称时间序列}{t X 为严平稳时间序列。 二、宽平稳 定义 2.2 如果}{t X 满足如下三个条件： （1）任取∞∈ 2,t EX T t 有； （2）任取μμ,,=∈t EX T t 有为常数；

时间序列模型

时间序列模型 一、分类 ①按所研究的对象的多少分，有一元时间序列和多元时间序列。 ②按时间的连续性可将时间序列分为离散时间序列和连续时间序列两种。 ③按序列的统计特性分，有平稳时间序列和非平稳时间序列。 狭义时间序列：如果一个时间序列的概率分布与时间t 无关。 广义时间序列：如果序列的一、二阶矩存在，而且对任意时刻t 满足均值为常数和协方差为时间间隔的函数。（下文主要研究的是广义时间序列）。 ④按时间序列的分布规律来分，有高斯型时间序列和非高斯型时间序列。 二、确定性时间序列分析方法概述 时间序列预测技术就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。一个时间序列往往是以下几类变化形式的叠加或耦合。 ①长期趋势变动：它是指时间序列朝着一定的方向持续上升或下降，或停留在某一水平上的倾向，它反映了客观事物的主要变化趋势。通常用表示。 ②季节变动：通常用表示。 ③循环变动：通常是指周期为一年以上，由非季节因素引起的涨落起伏波形相似的波动。通常用表示。 ④不规则变动。通常它分为突然变动和随机变动。通常用表示。也称随机干扰项。 常见的时间序列模型： ⑴加法模型：； ⑵乘法模型：； ⑶混合模型：；； 这三个模型中表示观测目标的观测记录， 如果在预测时间范围以内，无突然变动且随机变动的方差较小，并且有理由认为过去和现在的演变趋势将继续发展到未来时，可用一些经验方法进行预测。 三、移动平均法

当时间序列的数值由于受周期变动和不规则变动的影响，起伏较大，不易显示出发展趋势时，可用移动平均法，消除这些因素的影响，分析、预测序列的长期趋势。 移动平均法有简单移动平均法，加权移动平均法，趋势移动平均法等。 、简单移动平均法 当预测目标的基本趋势是在某一水平上下波动时，可用一次简单移动平均方法建立预测模型： 其预测目标的标准差为： 当然我们还可以得到如下递推关系： N的选取方式: ①一般N 取值范围：5 ≤N ≤ 200。当历史序列的基本趋势变化不大且序列中随机变动成分较多时，N 的取值应较大一些。否则N 的取值应小一些。 ②选择不同的N比较若干模型的预测误差，预测标准误差最小者为最好。 、加权移动平均法 在简单移动平均公式中，每期数据在求平均时的作用是等同的。但是，每期数据所包含的信息量不一样，近期数据包含着更多关于未来情况的信心。因此，把各期数据等同看待是不尽合理的，应考虑各期数据的重要性，对近期数据给予较大的权重，这就是加权移动平均法的基本思想。 其中为权数，体现了相应的在加权平均数中的重要性。 在加权移动平均法中，的选择，同样具有一定的经验性。一般的原则是：近期数据的权数 大，远期数据的权数小。至于大到什么程度和小到什么程度，则需要按照预测者对序列的了解和分析来确定。

电机工作制分类SSS

电机工作制分类S S S 集团档案编码：[YTTR-YTPT28-YTNTL98-UYTYNN08]

电机的工作制的分类是对电机承受负载情况的说明，它包括启动、电制动、空载、断能停转以及这些阶段的持续时间和先后顺 序，工作制分以下9类： S1连续工作制：在恒定负载下的运行时间足以达到热稳定。 S2短时工作制：在恒定负载下按给定的时间运行，该时间不足以达到热稳定，随之即断能停转足够时间， 使电机再度冷却到与冷却介质温度之差在2K以内。 S3断续周期工作制：按一系列相同的工作周期运行，每一周期包括一段恒定负载运行时间和一段断能停转 时间。这种工作制中的每一周期的起动电流不致对温升产生显着影响。 S4包括起动的断续周期工作制：按一系列相同的工作周期运行，每一周期包括一段对温升有显着影响的起 动时间、一段恒定负载运行时间和一段断能停转时间。 S5包括电制动的断续周期工作制：按一系列相同的工作周期运行，每一周期包括一段起动时间、一段恒定 负载运行时间、一段快速电制动时间和一段断能停转时间。 S6连续周期工作制：按一系列相同的工作周期运行，每一周期包括一段恒定负载运行时间和一段空载运行 时间，但无断能停转时间。 S7包括电制动的连续周期工作制：按一系列相同的工作周期运行，每一周期包括一段起动时间、一段恒定 负载运行时间和一段快速电制动时间，但无断能停转时间。 S8包括变速变负载的连续周期工作制：按一系列相同的工作周期运行，每一周期包括一段在预定转速下恒 定负载运行时间，和一段或几段在不同转速下的其它恒定负载的运行时间，但无断能停转时间。 S9负载和转速非周期性变化工作制：负载和转速在允许的范围内变化的非周期工作制。这种工作制包括经 常过载，其值可远远超过满载。