对随机过程的学习，特别是Brown运动，ITo积分很好。里面还有关于平稳过程的一些等等，很实用！！！

为了缓解大城市中日益突出的停车困难，现如今中国各大城市级停车诱导系统的研究开发势在必行.在停车诱导系统中，作为帮助用户找到最合适的停车场的重要因素，对未来停车位的预测是一个非常重要的智能技术手段.目前主流预测方法如果没有了实时数据，大部分会出现误差累积现象，从而影响预测准确性.然而，在停车诱导系统平台的建设早期，我们很难做到将城市所有停车场实时的数据流搜集起来.因此，文中以具有周期特性的非平稳停车位历史数据为研究对象，首先根据中心极限定理和大数定理对停车位进行统计分析，然后结合LSTM （Long Short-Term Memory），提出混合预测模型SAL （non-stationary Stochastic And Long short-term memory）来对未来某个时间段的停车位作有效预测.实验数据证明，相比于单独使用LSTM和Lyapunov指数法作长期预测，SAL的计算复杂度更低，预测效果相对更加精确，并且有效解决了在失去实时数据支撑情况下多步长期预测导致的误差累积问题.

首先要介绍一下什么是平稳过程，平稳过程是一类统计特性不随时间推移而变化的过程。在实际中，有相当多的随机过程，不仅它现在的状态，而且它过去的状态，都对未来状态的发生有着很强的影响。……

中科院随机过程讲义 二阶矩过程、平稳过程和随机分析 12-13讲

电子科技大学随机过程试题及其相关总结，含有16-18年的真题以及往年真题，并由随机过程小题库。请勿商业用途。 在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。