带噪音预处理的改进探索性Q矩阵标定方法

考虑到在实际应用中学生在做题时的猜测和失误(统称为噪音)会影响探索性因素分析法所使用的四分相关矩阵的质量,该文提出四分相关矩阵的一种噪音修正方法,并将其应用于Q矩阵标定.模拟研究结果表明:猜测和失误这2种噪音会对Q矩阵的标定产生不利的影响; 基于修正后的四分相关矩阵的探索性因素分析法,在样本量较大和噪音较大等情况下,均能有效地提高Q矩阵标定的准确率.     

高温作用后砂岩物理力学性质阈值温度的确定——基于机器学习算法

通过采用机器学习算法，提出了高温作用后砂岩物理力学性质变化的阈值温度的确定方法。基于Python语言，利用K-Means、SVM算法，实现了对样本数据的分类和聚类，确定了阈值温度区间，验证了二分类法的合理性和准确性.结果表明，砂岩样本的阈值温度区间为400~600 ℃，阈值温度上下砂岩的物理力学性质存在显著差异，体现为阈值温度区间以下的岩样物理力学性质较为分散，而阈值温度区间以上的岩样物理力学性质较为集中.     

A Time‐Simultaneous Prediction Box for a Multivariate Time Series

A sample‐based method in Kolsrud (Journal of Forecasting 2007; 26 (3): 171–188) for the construction of a time‐simultaneous prediction band for a univariate time series is extended to produce a variable‐ and time‐simultaneous prediction box for a multivariate time series. A measure of distance based on the L_∞ ‐norm is applied to a learning sample of multivariate time trajectories, which can be mean‐ and/or variance‐nonstationary. Based on the ranking of distances to the centre of the sample, a subsample of the most central multivariate trajectories is selected. A prediction box is constructed by circumscribing the subsample with a hyperrectangle. The fraction of central trajectories selected into the subsample can be calibrated by bootstrap such that the expected coverage of the box equals a prescribed nominal level. The method is related to the concept of data depth, and thence modified to increase coverage. Applications to simulated and empirical data illustrate the method, which is also compared to several other methods in the literature adapted to the multivariate setting. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

Spark框架下交通流数据高效处理方法及其应用

设计并实现基于Spark的交通流数据处理与预测分析应用框架, 可以完成交通流数据的高效清洗、统计、存储和查询。利用基于多阶空间权重矩阵的STARIMA模型进行交通流预测分析, 可以验证数据处理效率及对预测应用的支撑作用。对比实验结果表明: 1) 交通流数据处理框架运行效率高, 适用于复杂的数据清洗和挖掘算法, 为预测模型建立数据支撑; 2) 交通流预测模型对空间权重矩阵进行了多阶优化, 兼顾高效性和准确性, 预测分析结果可以为交通诱导提供参考。     

海底观测网络数据管理系统设计

针对海底观测网数据管理的需求，建立了数据管理系统的功能模型，设计了数据通信、设备管理、故障诊断及数据质量控制等关键技术的相关实现算法。综合运用Socket网络编程、MySQL数据库技术，依据模块化的设计思想，开发了海底观测网数据管理系统。海试结果表明，该系统实现了对海底观测网的实时数据采集、状态监控、数据分类存储和数据共享等功能，具有长期运行稳定可靠、可扩展性强的优点。     

基于文献计量的中文科技新词探讨

文章以中国知网的中文学术文献数据库为基础,利用词频统计,结合时间参数,对中文科技新词做了探讨。文章认为,高被引论文的关键词包含了专业领域的重要中文科技名词。统计结果表明,大部分高被引论文为基金论文。由于基金论文在全部论文中所占比例较低,因此,不需要考虑全部新论文,只要对其中基金论文的关键词做词频统计,就有助于发现大部分重要中文科技新词。这样,既减少了工作量,也减少了盲目性。此项工作对科研工作者和术语工作者有一定帮助。     

港口竞争力与腹地经济协同机制面板数据分析

本文在港口竞争力评价模型中同时引入港口硬件竞争力和软件竞争力指标,进一步完善了港口综合竞争力评价指标体系.在此基础上,结合面板数据模型分析国内9大港口综合竞争力与其腹地发展的协同机制,基本克服了现有港城研究中普遍存在的单角度、单维度和单主体问题.研究表明:港口综合竞争力存在惯性,较弱港口实现超越较难,但可通过充分结合腹地供需结构和贸易特色提升软实力来以长补短.腹地经济结构以及贸易和物流发展水平对港口综合竞争力具有显著正向影响,港口综合竞争力提升又会改善腹地经济结构,而腹地区域产出水平并不是港口综合竞争力的主要影响因素.研究揭示港口综合竞争力提升应从以基建为核心的要素驱动转变为结合创新和服务驱动,通过整合港口与腹地资源来优化港口竞争力结构,做到港口-腹地相互促进,共同发展.     

The effect of target function on the predictive performance of the two‐stage ridge estimator

The main thrust of this study is to consider the problem of simultaneous prediction of actual and average values of the simultaneous equations model through the target function of Shalabh (Bulletin of International Statistical Institute, 1995, 56, 1375–1390). We focus on the predictive performance of the two‐stage ridge estimator with the motivation for eliminating the disorder arising from multicollinearity. An optimal biasing parameter of the two‐stage ridge estimator is derived by a minimization process of prediction mean square error. In addition, an optimal estimator for the weight of observed value in target function is attained theoretically. The results inferred from a numerical example and a Monte Carlo experiment provide a dramatic improvement in the predictive ability of the two‐stage ridge estimator.     

基于Copula函数和M-K检验的时空数据异常识别方法

针对时空数据异常识别精度不足的问题,从时间维度和空间维度融合思想出发,构建了一个时空数据异常识别框架.基于该框架,在分布未知情况下,采用阿基米德Copula函数推导了不同空间位置属性数据之间的差异概率.与此同时,建立了以高值点数为核心的空间数据转化方法,形成了空间秩序列,确定了用于假设检验的期望和方差.最后,以窗口大小、范围半径为模型参数,通过M-K检验给出了异常数据的识别方法.实验表明,该方法能够进一步提高时空数据异常检测精度,具有更强的识别能力.     

国外图书馆科研支持服务研究

介绍了图书馆科研支持服务的背景,分析了国外图书馆科研支持服务的种类,举例说明了国外图书馆科研支持服务的具体实践.