Tidsrækkeanalyse

• Anvende metoder til opbygning af dynamiske stokastisk modeller
• Forstå sammenhængen mellem dynamiske systemer og stokastiske processer
• Kende en række linæere stokastiske procesmodeller (ARMA; ARX; Box-Jenkins; GLM; OE; ARIMA; Sæsonmodeller; mv.)
• Anvende og beregne korrelationsfunktioner
• Anvende tidsdomæne og frekvensdomæne beskrivelser
• Forudsigelser i tidsrækker
• Formulerer tilstandsbeskrivelser
• Forstå og implementere Kalman filteret
• Anvende regressionsbaserede metoder for tidsrækker
• Optimere forudsigelsesfunktioner og modelbaseret regulering
• Dokumentere og præsentere resultater i en skriftlig rapport
• Give konstruktiv feedback på andres arbejde

Autokorrelationsfunktion og spektrum for lineære stationære processer. Modelbygning, herunder identifikation, estimation og validitetskontrol. Forecasting modeller. Periodiske variationer og trends. Bivariante modeller og krydskorrelerede tidsrækker. Spektralanalyse. Introduktion til systemdynamik under stokastiske påvirkninger, overføringsfunktioner. Flerdimensionale tidsrækker og modelbygning for disse, herunder feed back. Tilstandsrepræsentation af dynamiske systemer, tilstandsprædiktion og opdatering, tidsrækker med manglende eller aggrerede observationer. Introduktion til on-line estimation af tidsrækkemodeller, og adaptive prognosemodeller. En række eksempler på reelle anvendelser vil blive anvendt til illustration af metoderne. Ligeledes vil nogle af afleveringsopgaverne blive rette mod de fagspecifikke områder, fx udvikling af medicin eller modellering af afløbssystemer.

02402/02403/02631/02525, Et grundkursus i statistik og et grundkursus i programmering.

Forelæsninger, grupperegning og computer-øvelser.

Kurset udgør en god baggrund for en lang række DTU kurser inden for signalbehandling, modellering, forudsigelse, proceskontrol, dynamisk simulation, optimal beslutningstagen, automatisk regulering og system identifikation.