非线性时间序列分析（第2版） [Nonlinear Time Series Analysis Second Edition] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[德] Holger Kantz（H.坎兹） 著

图书标签:

• 时间序列分析
• 非线性动力学
• 混沌理论
• 预测
• 建模
• 数据分析
• 统计学
• 金融
• 工程
• 机器学习

出版社： 世界图书出版公司

ISBN：9787510087721

版次：2

商品编码：11679966

包装：平装

外文名称：Nonlinear Time Series Analysis Second Edition

开本：16开

出版时间：2015-04-01

用纸：胶版纸

内容简介

　　《非线性时间序列分析（第2版）》旨在以动力系统理论为基础，阐述时间序列分析的现代方法。这部修订版，增加了一些新的章节，对原版进行了大量的修订和扩充。从潜在的理论出发，到实际应用话题，并用众多领域收集来的大量经验数据解释这些实用话题。本书对研究时间变量信号的各个领域包括地球、生命科学科学家和工程人员都十分有用。
　　目次：基本话题：导论；线性工具和一般考虑；相空间方法；确定论和可预测性；不稳定性：Lyapunov指数；自相似性：当决定论是弱的时候非线性方法的应用；非线性线性精选；高等话题：高等浸入式方法；混沌数据和噪音；更多有关不变量；模型和预测；非平稳信号；耦合和非线性系统综合；混沌控制。A:TISEAN程序应用；B：实验数据集合描述。
　　读者对象：数学、生命科学、经济等众多实践应用领域的科研人员。

作者简介

　　Holger Kantz（H.坎兹,德国），是国际知名学者，在数学和物理学界享有盛誉。本书凝聚了作者多年科研和教学成果，适用于科研工作者、高校教师和研究生。

前言/序言

好的，这是一份关于《非线性时间序列分析（第2版）》的图书简介草稿，旨在详细阐述该领域的核心内容，同时避免提及特定书籍名称或AI痕迹： --- 【图书简介】 探索复杂系统的动态奥秘：现代时间序列分析的前沿视角 在自然界、工程技术和社会科学领域，我们频繁面对由复杂动力学驱动的数据流。这些数据序列并非简单的线性叠加，而是充满了依赖性、混沌现象和突发性的非平稳过程。理解和预测这些复杂系统的行为，是当前科学研究与实际应用中的重大挑战。《非线性时间序列分析（第2版）》作为该领域的权威性著作，全面系统地梳理了从经典理论到最新方法的演进，为读者提供了一套坚实的分析框架和实用的技术工具。 核心焦点：从线性到非线性——洞察隐藏的结构 本书的核心价值在于其对时间序列数据中非线性特征的深入挖掘。传统的线性模型，如ARIMA等，在处理高度依赖和相空间结构复杂的系统时往往力不从心。本书则将焦点置于那些展现出混沌、分支、周期性或突变行为的序列。它不仅解释了为什么这些现象会出现，更重要的是，提供了量化和模拟这些特性的数学工具。 第一部分：基础理论与工具的重构 本书的开篇部分致力于夯实非线性分析的理论基础。它超越了传统的平稳性假设，详细探讨了序列的相空间重构技术，特别是采用延迟嵌入法（Delay Embedding Theory）。读者将学习如何通过选择合适的嵌入维度和时间延迟，将高维、不可见的动力学系统映射到一个可观测的低维空间中。 理论的构建依赖于对系统基本特性的精确度量。本书详尽阐述了如何计算和解释李雅普诺夫指数（Lyapunov Exponents），用以衡量系统的敏感性和混沌程度；同时，对关联维度（Correlation Dimension）的讨论，帮助读者理解数据点所占据的有效自由度。这些基础工具是区分噪声、随机性和确定性混沌的关键。 第二部分：识别与建模的现代范式 在建立了分析基础后，本书深入探讨了识别和建模非线性系统的具体方法。 1. 机器学习与数据驱动建模： 面对高维、高噪声的真实世界数据，纯粹的基于物理定律的建模日益困难。本书重点介绍了神经网络方法，特别是递归神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）在时间序列预测中的应用。它不仅仅是介绍算法，更侧重于如何构建合适的网络结构来捕获序列的时间依赖性和非线性映射关系。此外，支持向量机（SVM）和高斯过程（GP）在回归和分类任务中的应用也被系统地阐述。 2. 经典非线性模型的新视角： 虽然现代方法日益流行，但经典非线性模型依然是理解特定现象的重要基石。本书重访了非线性自回归模型（NARMA）、状态空间模型以及门控模型（如GARCH族模型），并结合现代计算技术，展示了如何更有效地估计其复杂参数。特别地，对于金融时间序列中常见的波动率集群现象，本书提供了更精细的建模选择和检验标准。 3. 探索性数据分析（EDA）的高级技术： 在正式建模之前，数据的可视化和特征提取至关重要。本书强调了小波分析在多尺度分解和非平稳性检测中的作用，以及核密度估计在重构概率密度函数方面的优势。这些技术帮助分析师在进入复杂的参数估计之前，对数据的底层结构形成直观认识。 第三部分：模型评估、预测与应用扩展 一个强大的分析框架必须辅以可靠的评估和应用策略。本书专门辟出章节，讨论非线性模型预测性能的评估。这包括超越传统均方误差（MSE）的指标，例如在混沌系统中至关重要的预测视界（Predictability Horizon）的确定，以及如何通过信息准则（如AIC/BIC的非线性版本）进行模型选择。 在应用层面，本书的内容涵盖了从物理系统（如流体力学中的湍流）、生物医学信号处理（如脑电图分析）到经济金融建模（如市场效率的检验）的多个交叉领域。通过丰富的案例研究，读者可以直观地看到所学理论如何转化为解决实际问题的能力。 面向的读者群体： 本书的深度和广度使其成为研究生、专业研究人员、计量经济学家、数据科学家以及任何希望掌握复杂时间序列分析前沿技术的工程师的理想参考书。它要求读者具备扎实的微积分和线性代数基础，并对概率论有一定的了解。阅读本书后，你将能够自信地应对那些线性方法无法解释的、充满挑战性的真实世界数据序列。 ---

评分☆☆☆☆☆

在学术研究的道路上，对时间序列的深入理解是至关重要的。我一直致力于研究宏观经济的波动性及其传导机制，而线性模型在这方面的局限性我深有体会。每次在文献中看到关于非线性模型的研究，都感到既着迷又有些望而却步。第一版《非线性时间序列分析》我曾有过初步的接触，其中关于模型介绍的深度和严谨性给我留下了深刻的印象，但坦白说，当时我的研究方向还没完全聚焦到这个领域，加之其内容的高密度，让我有些难以消化。这次的第二版，我非常期待它能够在保持学术严谨性的同时，在内容的组织上更加优化。例如，在介绍一些复杂的非线性模型时，如果能穿插一些直观的比喻或者物理学的类比，或许能帮助理解其核心思想。另外，我对书中关于模型诊断和选择的章节尤为关注。在实际应用中，选择一个合适的非线性模型并准确地对其进行诊断，是避免“垃圾进，垃圾出”的关键。如果新版在这方面能够提供更系统、更具操作性的方法和建议，那将极大地帮助我们科研工作者更有效地开展研究。

评分☆☆☆☆☆

终于等来了这本书的第二版，我可是从第一版就一直关注着，当时啃第一版的时候，可真是把我折磨得不轻，很多概念理解起来都云里雾里，感觉自己像是掉进了一个复杂的数学迷宫，到处都是公式和定理，但又不知道它们究竟意味着什么，在实际应用中能解决什么问题。这次拿到第二版，我抱着极大的期待，希望它能在我之前的基础上，有更清晰、更直观的讲解。翻开书页，首先映入眼帘的是那熟悉而又有些陌生的封面，一种既紧张又兴奋的情绪涌上心头。我迫不及待地翻到目录，看到一些章节标题似乎有调整，一些新的术语也出现了，这让我对作者在内容上的更新和深化充满了好奇。我记得第一版在介绍某些模型时，往往是一上来就抛出复杂的数学推导，看得我头晕眼花，很多时候只能停留在“知道有这么个模型”的层面，而无法真正理解其内在的逻辑和假设。我期望第二版能够循序渐进，从最基础的概念讲起，用更贴近实际的例子来解释那些抽象的数学工具，哪怕增加一些图示或者流程图，都会对理解大有裨益。毕竟，非线性时间序列分析这个领域本身就充满了挑战，如果能有一本真正帮助我们“入门”并“深入”的好书，那将是多么幸运的事情啊！

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据科学和统计学充满热情的业余爱好者，我对各种分析方法都有着浓厚的兴趣。线性时间序列分析我已有所涉猎，但总觉得在处理现实世界中那些“不按常理出牌”的数据时，总有种力不从心的感觉。非线性分析的概念总是让我觉得既神秘又充满诱惑。第一次拿到《非线性时间序列分析》这本书时，就被其厚度和精深的标题所震撼，虽然有些章节我只能勉强读懂个大概，但书中展现出的强大分析能力还是让我心生向往。对于第二版，我最期待的是它能够将那些复杂的概念讲解得更加通俗易懂，或许可以通过一些更加生活化的例子，比如解释天气预测中的混沌现象，或者社交媒体情绪的非线性传播，来引出相关的模型和理论。我希望能在这本书中找到一些“上手”的指导，不仅仅是理论的介绍，更希望能够有一些简单的代码示例，让我能够亲手去实践，去感受非线性模型在数据分析中的魅力。毕竟，对于非专业人士来说，能够“玩”起来，才能真正学会。

评分☆☆☆☆☆

我对算法和模型的探索从来没有停止过，特别是当涉及到那些能够揭示数据背后复杂规律的工具时，更是让我充满好奇。在我的学习过程中，时间序列分析是一个绕不开的重要环节，而我也逐渐意识到，现实世界中的很多现象，其内在的动态过程往往是非线性的。第一次接触《非线性时间序列分析》这本书，给我最深的感受就是其内容的前沿性和理论深度，但也因此，在初次阅读时，我感觉自己像是在攀登一座陡峭的山峰，虽然风景壮丽，但攀登过程却异常艰难。现在迎来了第二版，我内心充满了期待，希望它能在继承第一版精华的基础上，在讲解的逻辑和结构上有所提升。我特别关注的是，书中对于不同非线性模型之间内在联系的阐释，以及它们各自适用的场景。如果能够对这些模型的发展脉络进行梳理，并给出一些关于模型选择的系统性建议，那将对我理解这个庞大的理论体系，并将其应用于实际问题解决，有莫大的帮助。我期望这本新版能成为我在这条探索之路上更加坚实的基石。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在金融领域摸爬滚打多年的从业者，时间序列分析一直是我工作中不可或缺的工具。但传统的线性模型，在处理我们日常遇到的各种金融数据时，总会显得力不从心。各种突发事件、市场情绪的剧烈波动，往往会打破线性假设的宁静。因此，我一直渴望能够深入理解非线性时间序列分析，并将其有效地应用于风险管理、资产定价和交易策略的制定中。这次拿到《非线性时间序列分析（第2版）》，我首先关注的是它在理论深度和实际应用之间的平衡。第一版虽然内容扎实，但对于我这样的应用型读者来说，有时候会觉得理论的讲解过于超然，与实际数据的“接地气”程度不够。我希望能在这本新版中看到更多的案例研究，特别是那些能够展示非线性模型如何在实际金融场景中，例如股票价格预测、波动率建模、异常检测等方面，发挥出独特优势的内容。同时，我也希望作者在算法的实现和解读方面能有更细致的指导，毕竟，理论再好，如果不能转化为可执行的代码，那也只是纸上谈兵。我对这本书抱有很高的期望，希望能它能成为我理解和应用非线性模型，从而提升投资决策能力的一把利器。

评分☆☆☆☆☆

人都是有局限性的，「提升自我」这件事不只是技能上的提升，更核心的是视野、理念、思维方式这些意识世界里的东西。「读史使人明智，读诗使人灵秀，数学使人周密，科学使人深刻，伦理学使人庄重，逻辑修辞之学使人善辩：凡有所学，皆成性格。」第

评分☆☆☆☆☆

，，，，，，，，，，，

评分☆☆☆☆☆

京东买书也方便喽，学习中。不错！

评分☆☆☆☆☆

正版 好书 就是到的慢了些

评分☆☆☆☆☆

好红红火火红红火火好红红火火红红火火

评分☆☆☆☆☆

不错，还可以，内容很老套了，不咋样

评分☆☆☆☆☆

值得一看

评分☆☆☆☆☆

收到了，还没细读，细读后再来详细评价！

评分☆☆☆☆☆

一直想要买的书，很好很有用