基于小波变换和优化预测器的瓦斯浓度预测

为了准确预测煤矿瓦斯浓度,提出一种基于小波变换和优化预测器的预测方法.用瓦斯浓度序列分解到小波函数空间(或尺度函数空间)上的能量作为尺度能量,依据尺度能量与满足预测精度的最大误差能量的比值关系,确定小波最佳分解级数.通过小波分解降低瓦斯浓度序列的复杂度,引入延时映射,将小波分解后各个分量转化为具有历史特征的新样本分别进行预测,所得到结果进行叠加为最终预测结果.提出基于预测残差方差比检验的最佳延时单元数确定方法,以预测残差的F检验值作为适应值,采用粒子群算法优化预测器的参数.结果表明:单一的BP人工神经网络(BP_ANN)或支持向量机(SVM)所建立的预测方法对某些瓦斯浓度突变数据的预测有过拟合现象,其预测结果的平均误差大于23%,小波变换后的组合预测方法对于瓦斯浓度突变数据具有较好的跟踪能力和反应速度,采用预测模型的最佳参数后,预测器性能显著提高,平均误差小于10%,表明所建议的方法是可行和有效的.     

广义p值与多元随机效应模型的精确检验

在多元随机效应模型中,一般采用似然比检验或者其他近似方法检验关于回归系数矩阵的统计假设.这些方法都不是精确的检验.为了得到一种精确的检验,方法是把广义p值应用到多元随机效应模型中.模拟结果显示,在小样本情况下,广义检验可以控制检验水平,且比似然比方法有更好的检验效果.     

排序集抽样下总体参数的修正似然比检验方法

基于排序集样本讨论了总体参数的修正似然比检验,并进一步比较了该检验与传统的似然比检验在参数空间上的功效,从假设检验的两类错误角度说明了基于排序集样本的修正似然比检验的优良性.     

误差为ARMA(1,1)的非线性回归模型相关性和异方差的检验

本文讨论了误差为ARMA（1,1）序列的非线性回归模型。首先得到随机误差相关性和异方差性检验的似然比检验统计量和Score检验统计量;其次利用参数正交变换,得到了修正的似然比检验统计量和修正的Score检验统计量,推广了韦博成、胡跃清（1994）的结果和韦博成（1995）的结果;最后给出了几种特殊情形的似然比检验统计计量和Score检验统计量。     

似然比在笔迹定量检验中的应用性研究

目的探讨似然比检验方法应用于笔迹量化检验鉴定,将检材数据量化分析后得出检验结果。方法收集300名受试者的笔迹样本,对选定的9个笔迹特征进行统计,然后计算出各特征在7个样本特征字笔迹中的出现概率,并求出似然比值。结果对比AFSP言语形式的6等似然比级别,彼此相关的特征性笔迹特征越多,则似然比的乘积值越大,则审判中的证据效力越强。结论似然比检验可以用于笔迹的量化检验鉴定。     

相依样本下非参数回归函数的经验似然置信区间

构造了固定设计且误差为鞅差序列的相依样本情形非参数回归函数的经验似然比统计量,证明了统计量的极限分布为21χ,在此基础上构造了非参数回归函数的经验似然置信区间.     

具有AR(2)误差非线性回归模型的联合检验

在讨论了具有AR(2)误差的非线性回归模型相关性和异方差性的联合检验的基础上, 首先导出了关于误差相关性和异方差性的似然比检验统计量和Score检验统计量, 然后根据参数正交变换, 得到了修正的似然比检验统计量和修正的Score检验统计量, 推广了文献［1］的结果。     

基于定性数据定量化变换改进熵值法及其应用

主要讨论陶瓷艺术价格与5个影响因素的综合指标的排序关系。利用传统熵值法在不同样本数作为参考样本所得22个样本的综合指数与各样本价格的排序只有10%的一致性,而通过本文提出的改进熵值法,得到样本综合指数排序与样本价格的排序是100%的一致性;排序的一致性充分说明了改进熵值法能够很好地评价定价区间的可靠性。另外利用多样本和少样本作为参考定量数据,采用改进熵值法对2个预测样本的综合指数排序与它价格排序一致性有所不同,当选取162样本作为参考样本定量时,得到2个预测样本的综合指数排序与它价格排序一致性仍然相同;当选取22个样本作为参考样本定量时,有1个预测样本的综合指数排序与价格排序有些偏差,说明选取样本比较小容易造成预测样本价格偏估。实例说明,本文建立的改进熵值法具有较好的适应性和应用价值。     

基于核密度估计的泥土物证分类方法

利用核密度估计建立了泥土物证元素数据分布不符合正态分布时,估计样本总体概率密度函数的方法,为城市样本间基于似然比检验的分类与比对建立基础。在估计过程中采用积分均方误差衡量窗宽优劣,以积分均方误差最小化准则求得核密度估计的最优窗宽。利用判别分析与似然比检验为特定地域泥土物证的分类提供了可靠的分类分析方法。     

基于时间序列的建筑工程造价预测研究

以工程量清单计价模式为基础,提出时间序列预测工程造价方法。在分析介绍时间序列检验、建模和预测原理的基础上,以钢材价格为对象进行时间序列分析。提取钢材价格趋势项,对价格残差项进行时间序列建模,获得钢材价格模型。对钢材价格进行预测分析,获得了2011年第一季度钢材价格,与实际价格对比分析发现预测价格误差在5%以内,预测值可以用于建筑工程造价预测中。以工程量清单计价模式为基础的时间序列预测方法,在建筑工程造价中可以得到广泛应用。