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针对金融市场复杂性及不确定性,为了更灵活地测度金融市场的波动风险,提出了一类半参数CAViaR模型,利用傅立叶级数拟合前一期信息对当前VaR风险值的非线性影响,选择合适的先验分布,基于非对称Laplace分布构建了相应的似然函数,推导了参数的后验分布,从而实现了对CAViaR模型的贝叶斯推断;最后利用贝叶斯CAViaR模型研究了上海综合指数的风险波动特征,结果发现上证综指的风险波动存在自回归性. 相似文献
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为了提高系统的鲁棒性,联合二代小波和TEO一起对语音进行去噪.为了解决动态环境下的说话人识别的误识率问题,在识别阶段,把小生境粒子群算法应用于GMM之中.从实验得出,采用本文提出的参数对于说话人识别的效果较好.采用基于小生境粒子群的高斯混合模型进一步提高了识别性能. 相似文献
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对异步电机故障进行分析和诊断,可以减少停机时间和维护成本.在键合图理论的基础上,提出将线性分式变换和诊断键合图模型结合的故障诊断方法.首先,搭建异步电机键合图模型,通过添加虚拟传感器将键合图模型转换为诊断键合图模型,由虚拟传感器求出残差.然后,通过分析模型中元件的因果关系消除未知变量,从而推导出解析冗余式和故障特征矩阵.针对元件参数的不确定性,提出基于线性分式变换搭建不确定性键合图模型来构造自适应阈值的方法,并在20-sim仿真平台上进行实验.结果表明:该方法可以对异步电机的定子绕组匝间短路故障和转子断条故障进行快速、准确地检测. 相似文献
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《西北大学学报(自然科学版)》2017,(5):659-665
在电力线通信过程中,电力线噪声是影响电力线通信性能的主要因素。该文依据电力线噪声特性,将其分为:背景噪声和脉冲噪声。对工业现场采集的电力噪声数据进行了分析,在频域建立了背景噪声功率谱密度模型,在时域根据噪声的时间特性建立了伯努利脉冲噪声模型,通过对伯努利脉冲噪声模型的改进,得到了单个脉冲噪声持续时间较长的特殊脉冲噪声模型。结果表明,仿真模型能很好地逼近实际电力线噪声情况。 相似文献
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主要是研究粒子群优化原理,针对粒子群算法的中局部最优问题,提出一种具有死区初始化粒子群算法.首先通过观察MATLAB可视化下粒子的运行轨迹,分析粒子陷入局部最优时的特征,并针对运行过程中出现停滞现象的粒子群,以当前局部最优粒子为中心画定“死区”,并对“死区”内的粒子重新初始化.利用标准测试函数进行测试,仿真结果表明,改进后算法不仅具有良好的稳定性,而且提高了粒子突破局部收敛限制的能力,从而提高了粒子群搜索最优解的能力. 相似文献
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产品价格既是制造销售商与用户双方利益平衡的反映,也是双方对产品性能、质量的综合认识,可以直接用于度量产品上市后给社会带来的损失.基于此观点,提出了一种分段线性质量损失模型(以下简称为价格模型).以某型号微电机的铁芯外径为例,深入探讨该模型中的重要参数对铁芯质量损失的影响,并通过与田口质量损失模型对比分析,得出价格模型比田口模型更加符合实际.该模型为产品的公差优化设计提供了条件,丰富了质量损失领域的内容. 相似文献
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基于XFAST自适应的直接捕获算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对采用XFAST(Extended replica folding acquisition search technique)方法会额外造成恒定信噪比损失的缺点,提出一种基于XFAST方法的自适应捕获方法,结合非相关累加的性质进行自适应组合,对P码信号进行直接捕获.研究结果表明:此自适应捕获方法仍然可以保留XFAST计算量较小的优点,同时可以克服XFAST无法捕获到较弱信号的不足,对实际GPS P码直接捕获接收机的设计以及我国自主北斗长码直接捕获接收机的发展均具有一定的参考价值. 相似文献
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基于云理论与加权马尔可夫模型的矿井涌水量预测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对矿井涌水量预测问题,提出一种新的既考虑模糊性又考虑随机性的云加权马尔可夫预测模型。其过程为:首先,利用云理论对矿井涌水量状态概念进行云划分,通过X条件云发生器确定训练样本各年份涌水量所属状态;由于云模型具有模糊和随机特性,同一样本属性值通过X条件云发生器时,输出不同的状态,从而形成不同情形下的马尔可夫状态空间,为此,根据各种情形出现的频数,确定各自的权重。然后,应用加权马尔可夫预测法,计算各种情形下预测样本所属状态的概率矩阵,加权求和得到最终的预测概率矩阵,并根据最大隶属度原则,确定预测样本所属状态。最后,以河南鹤壁四矿1982—1999年的矿井涌水量时间序列作为训练样本,采用所建立的云加权马尔可夫预测模型,对2000—2001年的矿井涌水量所属状态进行预测,研究结果表明:2000年和2001年的涌水量预测状态同为状态5,属涌水量较少年份,与其实际状态相一致。 相似文献
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多目标优化问题的差分进化算法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
为保持所求得的多目标优化问题Pareto最优解的多样性,提出了一种精英保留和根据目标函数值进行排序的多目标优化差分进化算法.对排序策略中目标函数的选择方式进行了分析和比较,并提出了一种确定进化过程中求得的精英解是否进入Pareto最优解集的阈值确定方法.用多个经典测试函数进行了实验分析,并与NSGA-Ⅱ算法进行了比较.实验结果表明,该方法收敛到问题的Pareto前沿效果良好,能有效保持所求得的Pareto最优解的多样性. 相似文献