Predictive Modeling of Dynamic Processes pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Hiermaier, Stefan 编

出品人:

页数:480

译者:

出版时间:2009-09-10

价格:USD 169.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781441907264

丛书系列:

图书标签:

• 动态过程
• 预测建模
• 时间序列分析
• 机器学习
• 数据挖掘
• 统计建模
• 控制理论
• 系统识别
• 信号处理
• 优化算法

《动态过程的预测建模》 书籍简介 在当今瞬息万变的科学和工程领域，理解、预测和控制复杂动态过程的能力至关重要。从经济市场的波动到生物系统的演变，再到气候变化的长期趋势，动态过程无处不在，并深刻影响着我们的生活和决策。《动态过程的预测建模》一书深入探讨了这一核心议题，为读者提供了一套全面而严谨的理论框架和实践工具，用以揭示动态现象背后的规律，并在此基础上进行精准的预测。 本书并非一本浅尝辄止的入门指南，而是旨在为那些希望深入理解和掌握动态过程预测建模的读者提供一条坚实的学术路径。它将带领读者穿越时空，审视各种动态系统的内在机制，并学习如何利用数学和计算方法构建有效的预测模型。全书内容详实，逻辑严谨，从基础概念的梳理到高级模型的构建，再到实际应用中的挑战与对策，均进行了深入的剖析。 核心内容概述 本书首先从动态过程的基本概念入手，为读者打下坚实的基础。这部分内容将详细阐述什么是动态过程，它们具有哪些普遍的特征，例如时间依赖性、非线性、随机性以及多尺度性等。读者将了解到，许多我们熟悉的现象，如振荡、增长、衰减、混沌等，都可以被视为动态过程的不同表现形式。同时，本书还将介绍描述和量化这些过程所必需的数学工具，包括微分方程、差分方程、概率论以及统计学等。理解这些基本概念和数学工具，是构建任何有效预测模型的基石。 接着，本书将聚焦于预测建模的核心方法论。这部分内容将系统性地介绍各类预测模型的构建策略和技术。我们将从最基础的统计模型开始，例如时间序列分析中的ARIMA模型、指数平滑法等，探讨它们在捕捉数据中的趋势、季节性和残差成分方面的优势与局限。随后，本书将深入探讨机理模型，强调基于物理、化学或生物学原理构建模型的重要性。这部分内容将涉及如何从第一性原理出发，建立描述系统动态行为的数学方程，并讨论如何利用实测数据对模型进行校参数化和验证。 本书的重点之一在于机器学习在动态过程预测中的应用。随着计算能力的飞速发展和海量数据的涌现，机器学习模型在预测领域展现出强大的潜力。我们将详细介绍监督学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林、梯度提升树（如XGBoost、LightGBM）等，并探讨它们如何通过从历史数据中学习模式来预测未来。特别地，对于具有序列特性的动态过程，本书将重点介绍循环神经网络（RNN）及其变种，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），深入讲解它们在处理时间序列数据、捕捉长期依赖关系方面的独特能力。此外，卷积神经网络（CNN）在处理具有空间结构或局部模式的动态过程中的应用也将得到探讨。 除了上述通用性较强的预测模型，本书还将深入研究针对特定类型动态过程的建模技术。例如，对于非线性动态系统，本书将介绍李雅普诺夫稳定性分析、分岔理论等经典工具，并探讨如何利用非线性回归、核方法等技术进行预测。对于随机动态过程，我们将深入探讨马尔可夫链、隐马尔可夫模型（HMM）等方法，并介绍蒙特卡洛模拟等数值方法来估计过程的未来演化。 本书还特别强调了模型评估与验证的重要性。建立一个模型只是第一步，如何科学地评估模型的性能，并确保其泛化能力，是预测建模成功的关键。我们将介绍各种评估指标，如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、R方等，并深入讨论交叉验证、回测等方法，以避免模型过拟合，并评估其在未知数据上的表现。 在模型构建与评估之外，本书还关注预测不确定性的量化。任何预测都伴随着一定程度的不确定性，理解和量化这种不确定性对于做出明智的决策至关重要。我们将介绍贝叶斯方法在量化不确定性方面的优势，以及如何利用预测区间、概率分布等工具来表达预测的可靠性。 实际应用与案例研究 《动态过程的预测建模》并非仅仅停留在理论层面，而是通过大量的实际应用案例来深化读者的理解。本书将涵盖多个学科领域，包括但不限于： 金融与经济学： 预测股票价格、汇率波动、宏观经济指标，以及分析市场风险。 工程科学： 预测设备故障、工艺过程的稳定性、能源消耗，以及交通流量。 环境科学： 预测天气变化、气候模型、污染物扩散，以及生态系统的演变。 生物医学： 预测疾病的传播、药物疗效、生理信号的模式，以及基因表达的动态。 社会科学： 预测人口增长、舆论趋势、社会事件的发生，以及网络传播的动态。 通过对这些案例的深入分析，读者将能够看到理论模型如何转化为解决实际问题的强大工具，并学习如何根据具体问题的特点选择和调整预测建模的方法。 面向读者 本书适合于广泛的读者群体，包括但不限于： 高等院校的本科生和研究生： 特别是那些主修统计学、计算机科学、数学、物理学、工程学、经济学、环境科学、生物学等相关专业的学生。 科研人员： 无论是在学术界还是工业界，从事数据分析、模型开发、科学计算的科研人员都将从中获益。 数据科学家与机器学习工程师： 想要系统性学习如何将预测建模技术应用于复杂的动态过程的专业人士。 决策者与分析师： 需要理解和利用预测信息来指导业务决策和战略规划的各领域专业人士。 本书的价值 《动态过程的预测建模》旨在赋能读者，使其能够： 深刻理解动态过程的本质： 掌握揭示和描述复杂系统演化规律的理论基础。 熟练掌握预测建模的多种技术： 从传统的统计方法到前沿的机器学习算法，能够灵活运用。 构建和评估有效的预测模型： 具备科学的建模流程和严谨的性能评估能力。 量化预测的不确定性： 能够审慎地评估预测的风险和可靠性。 将预测建模应用于实际问题： 能够将理论知识转化为解决现实世界挑战的有效方案。 通过对本书的学习，读者将能够掌握一套强大的工具箱，从而更好地理解我们所处世界的动态性，并为未来的发展提供更明智的洞察和更可靠的预测。本书将成为每一位致力于在动态世界中探索未知、把握机遇的学者的宝贵参考。

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