统计预测与控制pdf电子书版本下载

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第一篇 统计预测与控制的理论及模型 1

第一章 基本原理 1

1 系统的基本概念 1

2 系统的分类 8

3 系统的控制 12

4 管理系统的基本概念 14

5 系统的模型描述 16

6 数学模型的建立 19

7 统计预测与控制的基本原理 22

8 森林系统的指标体系 29

第二章 随机过程 37

1 随机向量过程的基本概念 37

2 有限阶联合分布族与数字特征 39

3 若干重要的随机向量过程 42

4 各态历经性与采样定理 51

第三章 线性回归模型 56

1 “多对多”线性回归模型 56

2 参数矩阵的一次估计 59

3 递推最小二乘估计 65

4 带虚向量的多元线性回归 74

第四章 脉冲响应函数模型 78

1 脉冲响应函数 78

2 模型及最小二乘估计 80

第五章 线性差分方程模型 89

1 线性自回归模型 89

2 带输入项的线性自回归模型 106

3 广义回归模型 122

第六章 状态空间模型 142

1 离散时间随机性系统的状态空间与模型 143

2 Kalman滤波 149

3 有色噪声情况下的Kalman滤波 169

4 推广的Kalman滤波器 176

5 Kalman滤波用于系统参数估计 178

6 最优平滑 180

7 联合Kalman滤波 185

8 连续时间线性系统的Kalman滤波 191

第七章 随机最优控制 204

1 最小方差控制 204

2 标量最小方差自校正调节器 210

3 向量最小方差自校正调节器 213

4 线性二次型高斯最优控制 215

第八章 分散随机控制 233

1 森林资源是一个大系统 233

2 分散随机控制的原理与方法 233

3 实际应用 240

第二篇 统计预测与控制的程序及方法 241

第九章 线性回归模型 241

1 “多对多”线性回归模型 241

2 多元线性加权回归模型 250

3 多元线性回归递推模型 260

4 带虚向量的多元线性回归模型 292

第十章 输入——输出模型 313

1 多输入——多输出模型 313

2 多输入——多输出递推模型 322

第十一章 线性差分方程模型 334

1 线性自回归模型 334

2 带输入项的线性自回归递推模型 375

第十二章 状态空间模型 390

1 Kalman滤波 390

2 有色噪声情况下的Kalman滤波 405

3 最优平滑模型 420

第十三章 随机最优控制模型 452

1 最小方差控制模型 452

2 参数未知情况下的最小方差控制模型 455

3 线性二次型高斯最优控制模型 464

参考文献 479