具有饱和增长趋势的若干曲线模型研究

动植物生长和经济领域中的许多过程具有单调递增，增长有极限即具有饱和增长趋势的特点。本建立了三个能拟合，预测具有该特点的新的曲线模型；讨论了新型性质特点；论述了新建模型与已知模型的联系与区别，指出了新模型的特殊适用范围。     

寿命试验中参数的一些性质

研究了在（ｎ，无，数）寿命试验中指数分布下几种可靠性指标点估计的一些性质。     

动态数据系统(DDS)建模方法的改进

本文概述了原DDS建模方法的缺点,叙述了改进的途径,推导了改进的算法,给出了改进部分的详细框图。首先用长自回归拟合数据直到残差为白噪声,如AR模型阶不高,则认定为AR模型。否则,利用数据和残差,线性估计ARMA模型参数。增阶和降阶时,Yule—Wolker方程系数阵和模型参数都可递推求得。初估ARMA模型后,用非线性最小二乘法来优化参数。通过二个实例计算表明,经改进的方法可以节省66％的机时,效果是明显的。     

关于回归参数估计方法的探究

线性模型广泛应用于工业、生产、经济、社会等领域,本文对模型中的参数作了最小二乘估计,讨论了最小二乘估计的优点和缺点。针对这种方法的不足,提出了对模型参数的线性约束估计,同时对其优点作了讨论。     

混合Kriging代理模型的高维参数估计优化算法

基于Kriging代理模型的优化算法对于解决函数计算昂贵的优化问题非常有效,但并不适用于高维参数的优化.针对该问题,提出了一个混合Kriging代理模型和多种优化技术的算法.该算法在Kriging模型选择新样例点时使用单维参数独立优化以克服维度灾难并提高收敛速度,同时基于已构建的Kriging代理模型信息提出一种新的动态坐标扰动策略,并将该策略用于高维参数优化以得到更好的目标函数值.为了保证不丢失全局最优解,在使用一般期望提高加点策略作为选点原则时,在期望函数的多个峰值同时选点.为了验证算法的有效性,将该算法应用于具有41维参数的人类白细胞代谢网络参数估计问题.实验结果表明,在有限的迭代次数下,该算法能产生较小的目标函数值,以及和实验拟合较好的参数估计结果.     

基于ANN模型和HPSO算法的数控机床可靠性分布模型研究

针对数控机床可靠性研究过程中,由于可靠性数据较难收集导致可靠性分布模型不唯一的问题,采用ANN模型对收集到的少量可靠性数据进行扩充,扩充后的数据采用K-S检验法进行分析以确定可靠性数据模型,同时在求解确定可靠性分布模型参数过程中,将混合粒子群优化(hybrid particle swarm optimization,HPSO)算法引入极大似然估计中,解决其在小样本数据下求解某些复杂分布模型时易陷于局部最优解和求解效率低的问题.实例分析结果表明:采用混合粒子群算法求解可以在求解效率和收敛性性能上达到较好的平衡,比较所有的求解模型结果,经过ANN模型扩充后的2重3参数威布尔分布的相对均方差最小,其值为0.0425,说明利用该方法求解数控机床的可靠性分布模型是可行的,而且能够获得较精确的结果.     

无翼平底弹头的属性散射中心模型改进与参数估计

针对传统属性散射中心模型在描述散射中心幅度随方位的变化存在不足,本文依据目标的逼真散射数据对属性散射模型中的方位依赖关系进行了修正,并通过图像匹配结合遗传算法对散射中心的各个参数进行了估计. 为了验证模型的有效性,文中给出了修正模型的仿真结果与传统模型仿真结果以及全波法计算结果的比较. 结果表明,相对于传统的属性散射中心模型,改进后的模型能更准确地描述真实散射中心的幅度随方位的变化关系.      

基于Bootstrap原理的立靶密集度估计

阐明了Bootstrap抽样的理论和方法,着重对该方法的置信区间等参数估计作了详细研究,应用该方法进行了火炮射击立靶密集度估计实例分析,结果表明该方法对小样本参数估计问题有较高的实用价值。     

半参数STAR模型的估计及应用

文中首次提出了一个新的STAR模型,在保留了转换函数的前提下,让转换变量以非参数的形式进入转换函数,从而有效减少了模型误设的风险,提高了样本内拟合和样本外预测的能力. 蒙特卡罗实验的结果显示半参数STAR模型的有限样本拟合结果令人满意. 利用1994年1月到2012年7月的人民币实际有效汇率月度数据,将半参数STAR模型和随机游走模型、自回归模型、门限自回归模型、平滑转换自回归模型和人工神经网络模型的样本外预测能力进行比较,结果显示半参数STAR模型在样本外预测能力上具有显著优势.