Interleaving Planning and Execution for Autonomous Robots pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Kluwer Academic Pub

作者:Nourbakhsh, Illah Reza

出品人:

页数:162

译者:

出版时间:1996-11

价格:$ 236.17

装帧:HRD

isbn号码:9780792398288

丛书系列:

图书标签:

• 机器人学
• 自主机器人
• 规划
• 执行
• 人工智能
• 控制系统
• 运动规划
• 任务规划
• 强化学习
• 人机交互

好的，这里有一份图书简介，聚焦于一个与您提供的书名《Interleaving Planning and Execution for Autonomous Robots》主题不相关的领域，旨在详细描述其内容，避免提及原书名或任何AI相关的痕迹。 --- 图书名称：《复杂系统中的时间序列分析与预测：理论、方法与实际应用》 图书简介 本书深入探讨了在高度复杂和动态变化的环境中，如何对时间序列数据进行有效的分析、建模和预测。面对现代工业、金融市场、气候科学乃至生物信息学中日益增长的数据洪流，理解时间序列背后的潜在机制、识别关键模式并准确预估未来状态，已成为推动技术进步和决策优化的核心挑战。本书旨在为研究人员、数据科学家以及高级工程专业人员提供一个全面且实用的框架，从理论基石到前沿算法的实施细节，系统性地梳理这一关键领域。 第一部分：时间序列分析的基础理论与预处理 本部分首先建立理解时间序列数据的理论基础。我们将从时间序列的基本概念入手，包括平稳性、自相关性（ACF）和偏自相关性（PACF）的定义与检验。重点讨论了如何通过各种数学变换（如差分、对数变换）将非平稳序列转化为适合建模的形式。 随后，我们将详细阐述数据清洗与特征工程的关键步骤。这包括处理缺失值、异常值检测与平滑技术（如移动平均、指数平滑）。对于高频金融或物联网数据，我们还将介绍如何有效地进行重采样和降维，确保输入模型的信号质量。同时，本书也涵盖了时间序列分解方法，将序列分解为趋势、季节性和随机残差分量，以便更清晰地洞察底层结构。 第二部分：经典统计模型与现代计量经济学方法 在掌握基础之后，本书转入对经典和现代统计建模方法的深入剖析。传统的自回归移动平均（ARMA）模型及其扩展——自回归积分滑动平均（ARIMA）模型，是本部分的核心内容。我们不仅会详细推导其数学形式，更会展示如何利用统计软件工具箱（如R或Python的Statsmodels库）进行模型识别、参数估计和诊断检验。 针对包含外部变量的预测任务，本书详细介绍了向量自回归（VAR）模型。VAR模型在分析多个相互依赖的时间序列系统（如宏观经济指标或多个传感器读数）中表现出色。我们将探讨协整关系、格兰杰因果检验，并解释如何利用向量误差修正模型（VECM）来处理长期均衡关系与短期动态调整的结合。 此外，本书也收录了对波动性建模的专门章节，重点介绍了金融时间序列分析中的核心工具——广义自回归条件异方差模型（GARCH）及其变种，如EGARCH和GJR-GARCH，这对于风险管理至关重要。 第三部分：面向非线性和复杂结构的机器学习方法 随着计算能力的提升，机器学习方法在处理非线性、高维时间序列数据方面展现出巨大潜力。本部分将从基础的核方法（如支持向量回归 SVR）开始，逐步深入到更先进的深度学习架构。 我们对循环神经网络（RNN）进行了详尽的介绍，特别是长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。书中不仅解释了它们解决传统RNN梯度消失问题的内在机制，更提供了在实际任务中（如电力负荷预测或交通流量预测）构建和训练这些网络的实用指南，包括批标准化、时间步长选择和序列到序列（Seq2Seq）框架的应用。 特别地，我们开辟了专门章节探讨Transformer架构在时间序列建模中的新兴应用。分析其自注意力机制如何有效地捕捉序列中远距离依赖关系，并与卷积神经网络（CNN）相结合形成混合模型，以期在捕捉局部特征和全局结构上取得平衡。 第四部分：模型评估、不确定性量化与实际部署 一个健壮的时间序列分析流程，其关键在于严格的评估和对不确定性的量化。本部分详细介绍了各种预测性能指标，如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）以及针对概率预测的技能得分。我们强调了滚动预测和样本内/样本外测试的重要性，以避免数据泄露和过度拟合。 对于决策制定者而言，点预测往往是不够的，区间预测至关重要。本书详尽介绍了构建和评估预测区间的技术，包括基于残差分布的非参数方法和利用贝叶斯模型进行的不确定性量化。 最后，本书探讨了从实验室原型到实际生产环境部署的挑战。这包括模型的可解释性（XAI在时间序列中的应用）、流式数据处理架构（如Kafka与Spark Streaming的结合）以及如何实现模型的持续监控和再训练策略，确保模型在环境漂移面前的鲁棒性。 本书的结构旨在引导读者不仅掌握“如何做”的技术细节，更能理解“为什么”选择特定方法背后的理论依据，从而在面对前所未有的复杂时间序列挑战时，能够自信地设计和实施有效的解决方案。

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