基于变点理论的统计方法

变点是在模式中某个或某几个点突然发生较大的变化,这种具有突然变化的变点有可能在该模型中起到特殊的作用。变点问题在医学肿瘤分析、金融、气候分析等诸多领域都有着许多应用,通常用来检测在数据生成过程中的结构突变,成为统计推断的中心问题之一。变点理论知识应用到基因表达谱数据分析中,对变点理论的实践应用及差异表达基因检测的研究都提出了新的挑战。     

辽河盆地曙1区原油稠变的纵向非均一性与开发意义

通过对辽河盆地曙 1区兴隆台油层中稠油和油砂的地球化学特征分析 ,讨论了原油稠变的纵向非均一性及其控制因素。这种稠变非均一性对稠油开发具有重要的实际意义。     

基于混合模型adaptive LASSO方法的气象数据实时变点检测

气象数据的实时变点检测是一个重要的问题,正确的预测能够对民生有着积极的影响。以桂林市降雨量的数据为例,建立混合模型,采用adaptive LASSO进行变量选择,基于CUSUM建立检验统计量,最后估计出桂林市降雨量的变点。     

基于二元分割检测分段线性趋势中的多变点

变点检测问题一直是统计学中的热点研究之一,在实际的数据中,通常会在某一段具有线性增长或减少的趋势,这种趋势的起始点位置是未知的,因此针对此种具有分段线性趋势的一维数据,提出了一种多变点检测方法。该方法根据广义对数似然比所构造出的统计量,将二元分割方法、阈值准则和s SIC三者相结合,能快速有效地检测出数据中的多变点。数值模拟结果表明,对具有分段线性趋势的数据,检测变点的位置及数量很准确,检测结果令人满意。最后以深圳市北环大道新洲立交的车流量数据为例,分析出该区域在工作日和非工作日的变点分布特征,分析结果符合实际情况,可为交管部门的相关工作提供参考意见。     

基于ASAMC算法的气象数据多变点估计

文章主要研究了安徽省某气象台站年平均气温、月平均气温的结构性变化情况。该文在对气温数据进行正态性检验的基础上,运用ASAMC(annealing stochastic approximation Monte Carlo)算法对气温数据进行统计分析,估计出平均气温结构性变化的位置,并探索发生结构性变化的气象因素和非气象因素。     

交通流在间歇流状态下的概率变点模型

以往研究交通流突变点的算法,大部分忽略了对交通流关键参数量变模式的辨识.依据交通流理论,结合非参数变点统计方法,以在淄博市华光路采集的间歇流数据为例,建立了对交通流模式量变识别的负二项分布概率变点模型,对交通流变点存在与否进行假设检验,并对变点发生（时间）位置的搜索算法作了详细研究,最后结合实际数据对累计次数法进行了标...     

气候变化背景下长白山落叶松毛虫暴发气象因子分析

为探究2018年起长白山自然保护区大面积暴发落叶松毛虫虫害的原因,利用长白山地区4个气象站点的温湿度、日照等逐月气象资料和2019年长白山北坡落叶松毛虫样地的普查资料,对落叶松毛虫暴发前10年的气象因子进行了分析,对虫害发生的天气和气候变化规律进行了研究.结果表明:长白山地区的气候已经发生变化,秋冬和春季气温强烈升高、...     

海南岛新旧气候态下气候的差异及其影响

利用1966—2022海南岛18个国家气象观测站的气温、降水和日照观测数据,对比了新气候态（1991—2020年）和旧气候态（1981—2010年）下海南岛的气温、降水及日照时数的差异特征,并分析了气候态更替对气候业务的影响.结果表明：（1）新气候态下海南岛各地较旧气候态偏暖,年平均气温增幅呈北半部高南半部低的空间分布,年平均最低/最高气温也偏高,其中平均最低气温的增幅最大,各月气温一致性偏高,不同阈值高温日数均增多;（2）新气候态下大部分地区的气候较旧气候态下的气候偏湿,新旧气候态差异呈月际非均一性和空间不一致性特征,冬季和夏季偏湿,夏季增湿最显著,春季和秋季偏干,新气候态下海南岛的暴雨、大暴雨及以上等级的极端降水发生概率增加;（3）新气候态的年日照时数总体少于旧气候态的年日照时数,且各月变化分布不均匀;（4）气候态更替对海南岛气候影响评价、气候预测业务以及服务都造成一定影响,尤其对于差异较大的地区和月份.     

一类面板模型中部分结构变点的检测和估计

给出了解决面板回归模型中存在未知部分结构变点时的检测、估计和推断问题的新方法,得到了结构变点的相合估计及渐近分布。基于最小二乘方法构造全局最小残差平方和,并用于检测结构变点。该方法适用于纯结构变点模型和部分结构变点模型,并且即使面板数据只有很少的个体,估计的相合性也可保证。Monte Carlo模拟结果验证了理论的正确性。基于中国股票市场上参与股改的404家工业企业的实证研究表明:应首先检测结构变点是否存在,然后才能分析解释数据;忽略检测结构变点会产生有偏估计,甚至出现伪回归。     

“病虫害预测系统”的设计与开发

气象条件是农作物病虫害发生的主要因素之一。介绍了利用气象因子预测病虫害系统的设计思路与实现方法。系统对历年监测到的历史数据（病虫害发生记录、气象数据等）进行整理形成数据库,并对历史数据进行挖掘,通过分析得到病虫害发生与气象因子之间关系的数学模型,最后用计算机技术开发出了基于气象数据的病虫害预测系统。     

车载雷达点云的结构化道路边界提取方法

为了提高结构化道路边界检测的准确性与鲁棒性,结合非参数变点统计方法,提出了一种基于32线激光雷达三维点云的道路边界提取算法。基于结构化道路区域和非道路区域存在一定高程跳变特征,该算法利用非参数变点统计,对激光雷达扫描的道路环境三维点云数据中突变的z坐标值进行标记,并提取对应的候选道路边界点(x,y)。利用道路边界方向的最大期望(EM)聚类算法,对候选道路边界点进行聚类去噪。利用最小二乘法拟合道路边界,在不同光照条件下的校园结构化直、弯道路环境进行实车实验,统计直道1 030帧数据和弯道650帧数据。仿真结果表明:算法识别准确性较高且检测距离达18 m,耗时约28 ms,可满足智能车实时性要求。     

多变点的AR模型估计的功效

对含有变点的不同数据生成过程,用蒙特卡洛方法模拟研究了自回归移动平均模型分析法检测变点的功效,实验表明,AR模型估计对均值变点检测有较高的势。给出了利用AR模型检验某企业微电子标准物质质量稳定性的实例。     

龙胜县旅游气候舒适度评价与开发利用

旅游者在选择旅游地时,气候舒适度是重要影响因素之一.龙胜县天象与气候类旅游资源丰富,特色明显,极具开发潜力,基于龙胜县气象站近33a(1981—2013年)的逐月气象数据,及2000年到2013年逐日气象因素统计资料,采用人体舒适度与着衣指数对龙胜县的旅游气候舒适度进行分析评价.结果表明,龙胜县旅游气候舒适期较长,3到11月是比较舒适的季节,其中4,5,9,10月最舒适,6至8月温暖较舒适,3,11月凉爽较舒适,12,1与2月的舒适期天数较少,而且全年着衣舒适天数为199d.最后提出了龙胜县旅游气候资源开发利用建议,包括合理安排旅游项目和活动,注重提高天象与气候旅游资源质量,关注气象灾害频发时间,做好预防措施与保障旅游安全,积极宣传天象与气候旅游资源,做好相关预报工作.     

烟草气候斑点病与气候关系的分析

烟草气候斑点病是大气污染所致的非侵染性叶斑病害，也是我国烟草新的，并在１９９１年大发生的病害，但至今未见其与气候关系及大发生的污染源的研究报道。我们自１９９１年以来在本所条件下平行监测发病始见期与气候要素表明：烟株团棵感病期气温骤降是发病的主要诱因，和发病迟早，病情轻重的影响因素，进而分析广域气象背景，认定１９９１年当时的西南低纬度大气环流特征是大发生的特定污染源载体。     

开封两次大暴雪天气气候背景差异分析

利用开封所辖5站气象资料和NCEP/NCAR提供的全球再分析2.5°0×2.5°逐月格点值、逐日格点值资料,分析了开封两次大暴雪发生时的大气环流与时空特征,大暴雪发生前期异常气候现象,赤道中东太平洋海温和前期大气环流的异常演变.认识到大暴雪出现前开封气候已经偏离常态,处于气温偏高,降水偏多或偏少状态.500 hPa位势...     

基于信息准则的连涨连跌收益率变结构分析

文章主要运用Schwarz信息准则(Schwarz information criterion,SIC)对上证综指连涨连跌收益率进行变结构分析,选用1992年5月至2015年5月近6 000个交易日的对数收益率数据,基于信息准则,检验该段时间内连涨和连跌收益率是否发生结构变化。如果发生结构变化,估计发生结构变化点的个数以及相应的变结构点位置,并探讨发生变结构的背后影响因素,并对连涨连跌收益率的不同变化情况给予解释。     

基于气象数据的贵阳市建筑热环境分析探讨

介绍了贵阳市典型气象年建筑热环境分析用气象数据,并对这些数据进行了总结分析.在此基础上,根据气象数据及采暖度日数和空调度日数两个指标,对贵阳市建筑气候分区区属进行了探讨.最后,讨论了贵阳市主要暖通空调技术的适用性.     

牡丹江丘陵半山区大豆蚜虫发生规律及防治措施

针对牡丹江丘陵半山区的气候特点,分析了大豆蚜虫的发生规律与气象因素的关系,提出以天敌防控为主,农作物合理间作,生、化综合防治大豆蚜虫的措施.     

临汾市气象要素的均一性检验

对临汾市1976年～2008年的7个气象要素进行了均一性检验,结果表明:降水、地温、水汽压未通过正态检验;日照通过了标准正态均一性检验SNHT;气温、气压和相对湿度检测出间断点.t检验和SNHT检验的结果不完全一致.更换仪器和迁站是间断点出现的主要原因.     

单分位数方法对时间序列尾指数变点检测及应用

多元时间序列中的尾指数变点检测在理论和实际应用中都有着广泛应用。本文利用单分位数方法(Single Quantile Method)构造检验统计量检测和估计出多元时间序列数据尾指数变点,证明其极限分布。在模拟研究中,分别产生三个经典的厚尾分布类型随机数进行模拟研究,结果表明,单分位数方法对多元时间序列尾指数的变点检测是有效的,尤其对分布变化造成的尾指数变化的情形更加敏感与准确。最后将该方法应用于深圳市香蜜湖路市委党校南行路段车流量数据,结果显示该方法能准确检测出交通流变点,根据存在的变点分析出交通流的变化规律。