Dynamic Modeling, Predictive Control and Performance Monitoring pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Huang, Biao/ Kadali, Ramesh

出品人:

页数:266

译者:

出版时间:

价格:996.00 元

装帧:

isbn号码:9781848002326

丛书系列:

图书标签:

• 动态建模
• 预测控制
• 性能监测
• 控制系统
• 建模与仿真
• 优化算法
• 工业控制
• 过程控制
• 系统辨识
• 自适应控制

一本关于时间序列分析、统计建模与机器学习在金融风险管理中的应用的著作。 本书深入探讨了如何利用先进的定量方法来理解、预测和管理金融市场中的复杂风险。作者从时间序列分析的基础概念出发，逐步引导读者掌握各种统计模型，包括但不限于ARIMA系列模型、GARCH族模型以及状态空间模型，用于刻画资产价格的波动性和相互关系。重点将放在模型选择、参数估计、模型诊断以及模型在实际应用中的有效性检验上。 接着，本书将视角拓展到机器学习技术在金融风险管理中的强大潜力。读者将学习如何运用监督学习算法，如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林和梯度提升机（如XGBoost、LightGBM），来构建信用评分模型、欺诈检测系统和违约预测模型。此外，还会涉及非监督学习方法，如聚类分析和降维技术（如PCA、t-SNE），用于发现隐藏的市场结构、客户群体以及异常交易模式。 在模型构建的实践层面，本书将强调模型的可解释性，即使是复杂的机器学习模型，也会探讨解释其预测结果的方法，如SHAP和LIME，这对于监管合规和风险沟通至关重要。同时，会详细阐述模型验证与评估的严谨流程，包括回测、交叉验证、样本外预测的准确性度量（如AUC、KS值、Gini系数）以及模型在不同市场周期下的稳健性分析。 此外，本书还将触及深度学习在处理高频交易数据、文本信息（如新闻、社交媒体情绪）以及多模态数据以提取风险信号方面的最新进展。特别会关注循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及卷积神经网络（CNN）在时间序列预测和异常检测任务中的应用。 全书贯穿的一个重要主题是数据驱动的决策制定。作者强调，无论是传统的统计模型还是前沿的机器学习算法，其最终价值在于能否转化为可操作的风险管理策略。因此，本书会讨论如何将模型输出转化为具体的风险控制措施，例如调整交易头寸、设定风险限额、优化投资组合以规避特定风险敞口。 本书的目标读者包括金融机构的风险管理专业人士、量化分析师、数据科学家、以及对金融科技和量化投资感兴趣的研究生和从业者。本书假定读者具备一定的概率论、统计学和基础编程知识（如Python），并提供了丰富的案例研究和代码示例，以帮助读者将理论知识转化为实践技能。 本书将不涉及： 控制工程理论：如PID控制、模型预测控制（MPC）的设计与优化。 工业过程的实时监测与控制：例如，对于化工、电力、制造等领域的动态系统性能的实时跟踪、诊断与故障排除。 系统辨识与状态估计：例如，如何根据测量数据建立精确的数学模型，以及如何估计系统内部的不可测量状态。 执行器与传感器：本书不会讨论实际的物理设备、其工作原理、校准或维护。 优化理论在控制系统中的具体实现：例如，如何设计优化算法来求解控制问题，或如何处理约束条件。 本书聚焦于金融数据的特性，以及如何利用统计和机器学习技术从这些数据中提取风险信息，并进行预测和管理。它更侧重于事后分析、模型构建、预测能力和风险评估，而非对动态系统进行实时干预和精确控制。 最终，本书旨在帮助读者构建更强大、更具预测能力的金融风险管理框架，从而在波动的市场环境中做出更明智、更稳健的决策。

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这本书的封面设计简直是工业控制领域的教科书范本，那种深沉的蓝色调配上清晰、专业的字体，一看就知道里面装的是干货。我花了整整一个下午才翻完前言和第一章的目录，那份细致程度，简直让人心潮澎湃。它没有像市面上很多同类书籍那样，上来就堆砌晦涩难懂的数学公式，而是非常巧妙地以一种“故事叙述”的方式，引导读者进入动态系统建模的殿堂。作者对于不同物理系统（比如机械臂、热交换器、甚至生物反应器）的建模思路进行了深入浅出的剖析，每一种模型都有对应的实际工程案例作为支撑。我特别欣赏它在“模型结构选择”这一章节的处理，它没有给出唯一的标准答案，而是强调了不同建模方法（如白箱、灰箱、黑箱）在特定工况下的适用性和局限性。读完这部分，我感觉自己对“为什么选择这个模型而非那个”有了更深刻的理解，这不仅仅是技术层面的认知，更是一种工程哲学的建立。那种对待细节的执着，以及对复杂系统简化艺术的精准把握，让这本书的专业性毋庸置疑。

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坦率地说，这本书的阅读体验是极具挑战性，但回报也极其丰厚的。它并非那种可以轻松阅读的“快餐式”技术读物。作者对控制理论的理解已经达到了炉火纯青的地步，所以他的写作风格是极其精炼且信息密度极高的。我发现在阅读涉及高级优化理论和随机过程分析的章节时，需要反复回溯和查阅背景知识。但这恰恰是它价值所在——它迫使你走出舒适区，去真正啃下那些在工程实践中至关重要的“硬骨头”。它将经典控制、现代控制、优化理论以及数据驱动方法有机地编织在一起，形成了一个完整的闭环。这种跨学科的整合能力，是很多单一领域书籍所不具备的。如果你已经对基础的PID控制和经典的状态空间理论有了扎实的掌握，并渴望迈向“第四代控制”的层次，那么这本书将为你铺设一条清晰、但要求严格的晋升之路。

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这本书的逻辑推进简直像一位经验丰富的大师在手把手指导你。我最震撼的是它对“预测性控制”算法的阐述。很多教材在讲解MPC（Model Predictive Control）时，往往只停留在理论公式的推导上，让初学者望而生畏。然而，这本书采取了一种非常“动手”的教学方法。它不仅清晰地定义了优化目标函数和约束条件的构建，还深入探讨了在线求解器（Solver）的选择对实时控制性能的影响。特别是关于如何处理非线性约束和大规模系统的实时性问题，作者提供了一套非常实用的策略，包括降阶模型的使用和分层控制架构的设计。阅读过程中，我忍不住打开MATLAB/Simulink进行同步验证，发现书中的理论预测结果与仿真结果高度吻合，这极大地增强了我的信心。对于那些希望从理论研究走向实际工业应用的人来说，这本书提供的不仅仅是知识，更是一套可以直接落地的工具箱和思维框架。它让你明白，控制工程的真正魅力在于如何优雅地解决现实世界的复杂性，而不是沉湎于纯粹的数学美感之中。

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这本书的排版和图表质量，体现了出版商对专业技术的尊重。图表的清晰度高到令人发指，无论是复杂的信号轨迹图，还是抽象的状态转移图，每一个轴标签、每一个注释都精确到位，没有丝毫含糊不清的地方。我发现，很多关于鲁棒性和不确定性建模的章节，如果没有这些高质量的图示辅助理解，光靠文字描述是很难真正把握其精髓的。此外，作者在引用和参考文献的处理上也极为严谨，为每一个关键方法都提供了追溯源头的路径，这对于希望进行深入学术研究的读者来说，简直是无价的资源导航。这本书不仅仅是一本教材或参考书，更像是一部系统的、具有前瞻性的工程手册。它成功地在理论深度和工程实用性之间找到了一个近乎完美的平衡点，使得那些高深的控制概念能够被转化为可操作的工程步骤，这在同类书籍中是极为罕见的成就。

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我对这本书中关于“性能监测”（Performance Monitoring）部分的关注度，甚至超过了它核心的建模和控制部分。在现代制造和流程工业中，系统建模和控制设计只是“前半场”，如何确保这些系统在长期运行中维持其设计性能，才是真正的挑战。这本书在这个环节展现出了卓越的洞察力。它没有采用传统的基于阈值的告警系统，而是引入了基于模型残差分析和多维态息断层检测的先进方法。作者详细讨论了如何构建一个“基准性能模型”，并通过与实时运行数据的对比，量化系统性能的衰减程度和原因归属。我特别对其中关于“软测量”技术的应用印象深刻，它巧妙地利用现有传感器数据和简化模型来估计难以直接测量的关键质量指标，这对于很多老旧工厂的数字化改造具有极高的参考价值。阅读这部分内容，感觉就像是获得了一双透视眼，能够直接洞察工业系统内部的健康状况和潜在风险。

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