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971.
AR模式误差修正方程参数抗差估计   总被引:4,自引:7,他引:4  
把抗差理论引入自回归(Auto-Regressive,简称AR)模型的参数估计中,利用抗差系统具有的抗差能力,可以阻止非正常因素进入系统,保证洪水预报精度。为此,首先介绍几种常用估计方案(Huber估计、IGG估计)的抗差特征函数,然后与传统的最小二乘法进行比较,最后给出算例。算例表明:对于正常观测值,采用Huber法、IGG法及LSM法均能取得比较满意的结果;如观测值中存在粗差(非正常值),则用LSM法估计的结果就很不合理,而用Huber法及IGG法能取得较好结果。  相似文献   
972.
热水锅炉供暖时只根据锅炉出水温度来决定供暖温度的方法缺少科学的理论依据 .根据热力学定律构建了锅炉供暖系统的基本数学模型 ,并在几个锅炉系统的管网中加入了测点 ,采集到大量室外温度、室内温度、出口温度等数据 ,用最小二乘法辨识出供暖模型中的未知参数 ,绘制出室内温度在1 8℃时的供水温度的函数曲线 ,并以此为基础指导司炉人员根据室外温度合理地控制锅炉的出水温度  相似文献   
973.
多元线性模型中的条件最优预测   总被引:2,自引:0,他引:2  
研究了带线性等式约束下任意秩多元线性模型中条件可预测变量的最优预测。特别地考虑了一类特殊的预测函数:φ-线性预测函数,给出了条件φ-线性可预测变量和条件最优φ-线性无偏预测的定义。得到了条件φ-线性可预测变量的条件最优φ-线性无偏预测,并证明了它在几乎处处意义下的唯一性。  相似文献   
974.
从有交流的策略形式的博奕(strategic-form game)和有交流的贝叶斯博奕(Bayesian game)两个方面介绍了引入有交流的博奕(Game With Communication)的概念能极大地简化博奕模型,而且能够得出更易于分析的均衡解,并指出了有交流的博奕的概念在经济活动中设计激励相容的协调机制中的重要应用价值。  相似文献   
975.
从颤振的角度讨论了空气动力(包括升力和力矩)对振动的影响,该实验模型采用二维截断模型。为了完成模型的纯弯和扭转单自由度强迫振动实验,专门设计了一套强迫振动机构,并用计算机采集和处理数据。然后利用模型的纯弯和扭转单自由度强迫振动实验得出了颤振导数,绘出颤振导数随无量纲风速K变化的曲线图,较好地描述了其随无量纲风速K的变化规律。  相似文献   
976.
分析并推导了含有非线性流控型电阻元件和非线性压控型电阻元件组成的非线性电阻网络的故障诊断方程,这是以支路故障标志量为未知的一组线性代数方程。在推导非线性元件的“故障标志量”时,消除由工作点变化引起的电参量的变化,保留由伏-安特性变化引起的电参量变化,它标志非线性元件本身发生了故障;文章还提出一种神经网络,可在线快速求解非线性电阻网络的故障方程的解,从而可在线对故障进行定位。  相似文献   
977.
激励效用及其测度模型研究   总被引:6,自引:0,他引:6  
分析了激励效用传统测度理论的优点和缺点,提出了激励效用的科学定义应该为受激励者对激励目标的满意程度。在此基础上,运用效用函数理论,建立了激励效用测度模型,即在对激励者和受激励者做出理性和完全信息条件假设下,受激励者的单目标激励效用可以用激励因素水平变量、受激励者对激励因素的现实拥有水平、和期望得到的水平的效用函数进行测度。受激励者的多目标激励效用则可以按照加法规则,对各单目标激励效用进行加权平均:其权数由各受激励者的人性特征决定。  相似文献   
978.
首先指出对有固定收入的债券进行投资也存在着风险,其中主要为利率风险,而持续期以及以其为基础建立的持续期分析则是进行利率风险管理的重要方法.然后在对传统的利率持续期模型进行评介的基础上,进一步分析了学者们对传统持续期模型的发展,详细介绍了包含债券收益率曲线非平行移动的持续期模型和在不同利率期限结构假设下所推导的持续期模型.  相似文献   
979.
混凝土单轴应力-应变关系的平行杆系模型   总被引:3,自引:0,他引:3  
从断裂力学角度对混凝土在单轴受压时的破损机理和软化特性进行了分析,指出劈裂裂纹面的失稳弯折是其主要原因。建立了一种平行杆系模型用以描述上述机制,并据此提出了损伤指标。针对几种普通强度等级的素混凝土和相应的约束混凝土确定了平行杆系模型的具体参数,并对比分析了不同混凝土的杆系分布特征及产生机理。  相似文献   
980.
一类半参数回归模型讨厌参数的相合估计   总被引:1,自引:1,他引:1  
讨论一类半参数回归模型y=xβ+g(t(1)+t(2)α)+e,其中g(·)未知,α、β为实参数,e为随机误差 设有样本{(ti,xi,yi)}ni)′,构造了g(·)、β和讨厌参数α的估计,并证明了其相合性 i,t(2)i=1,ti=(t(1)  相似文献   
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