基于等压差充电时间的锂离子电池寿命预测

针对锂离子电池寿命在线预测时直接测量困难及容量再生的现象,提出一种基于等压差充电时间和改进高斯过程回归模型的电池寿命预测方法.建立了具备不确定性表达能力的高斯过程回归模型,并采用组合核函数与粒子群算法进行了模型优化.在恒流充电过程中提取等压差充电时间参数,将其作为健康因子建立了广义线性回归模型,通过预测等压差充电时间进行电池容量估计与寿命预测,根据电池充放电循环数据进行实验验证.结果表明:基于等压差充电时间的高斯过程回归模型预测方法可以预测容量非线性退化轨迹,具备较高的锂离子电池寿命预测精度及在线预测能力.     

地产股价线性模型的变量选择实证研究

建立了房地产上市公司财务指标和其股票价格的线性回归模型,利用最小二乘回归、主成分回归和逐步回归方法估计回归系数,对比3种方法发现基于逐步回归方法的变量选择是最全面和可靠的;进一步建立了房地产股价指数与其成分股的多元线性回归方程,运用弹性约束估计方法实现成分股变量选择问题,解决了回归系数不显著性和股指追踪问题。     

函数型线性回归模型的三角样条估计

函数型数据的回归分析研究主要集中在函数型线性回归模型,基于三角样条估计的方法对模型中未知参数进行了估计.通过仿真实验验证了三角样条估计的均方误差比传统的多项式样条估计的均方误差更小,且在计算上用时更少,由此得出三角样条估计在部分函数型线性回归模型中具有一定的优越性.     

基于时间序列的南昌房地产价格指数模型研究

鉴于房地产全国价格指数与实际城市房地产价格相差较大,本文基于自回归积分移动平均模型理论,构造了南昌市1998～2011年共55个季度房地产价格指数数据的理论模型ARIMA(3,2,0),经Box-Pierce检验表明该模型具有95%的概率合理性,为预测南昌市未来房地产价格指数提供参考.     

房地产股价线性模型的变量选择实证研究

建立了房地产上市公司财务指标和其股票价格的线性回归模型,利用最小二乘回归、主成分回归和逐步回归方法估计回归系数,对比3种方法发现基于逐步回归方法的变量选择是最全面和可靠的;进一步建立了房地产股价指数与其成分股的多元线性回归方程,运用弹性约束估计方法实现成分股变量选择问题,解决了回归系数不显著性和股指追踪问题。     

基于支持向量机的北京市房地产价格指数预测

文章通过格兰杰因果关系检验建立影响房地产价格指数的相关指标体系,并基于支持向量机回归原理,利用Libsvm-2.89对北京市房屋销售价格指数进行预测,预测结果与实际接近;建立了预测绝对误差与支持向量率、迭代次数等的回归模型以得到误差修正因子对预测误差进行调整,提高了预测精度.     

基于多准则和高斯过程回归的动态软测量建模方法

为了解决静态软测量建模预测精度低和鲁棒性差等问题,提出了一种基于多准则和高斯过程回归的动态软测量建模方法.该方法综合考虑多种模型定阶准则,提出了高斯过程回归动态软测量模型定阶策略,为模型阶数确定提供了依据,并将所提动态软测量模型应用于红霉素发酵过程中生物量浓度的估计.研究结果表明,基于高斯过程回归的动态软测量建模方法可以实现对生物量浓度的高精度预测,且预测结果具有较小的置信度区间.     

城市日用水量预测的非参数模型研究

本文针对传统的线性回归模型误差较大的特点,利用核估计与局部线性估计方法,以气温、节假日为自变量,以用水量为因变量建立了城市日用水量的多元非参数回归模型.经西安市实例验证表明,相对于线性回归模型而言,多元非参数回归模型预测精度较高,预测效果好.     

中国人口预测的半参数自回归模型

提出建立中国人口预测的半参数自回归模型,基于线性回归选取的显著性变量,利用多项式样条估计得到了半参数自回归方程,并且对中国2004~2009年人口进行了预测比较,结果表明:半参数自回归模型优于一些传统的模型.此外,还对2010~2013年中国总人口数量进行了预报.     

差分侧信道密码分析中泄露模型的线性回归分析

从统计学线性回归模型的角度研究密码设备差分侧信道分析攻击中泄露模型的建模及估计,在不需对设备信息泄露有提前了解的情况下,得出线性回归泄露模型,克服了传统泄露模型的局限性.首先,分析能耗泄露的随机模型从而构建线性回归模型,然后用最小二乘估计和最小一乘估计两种方法求解线性回归模型的系数,最后基于八位控制器PayTV-AES智能卡平台实现能耗泄露的建模及系数估计.通过对两种求解方法结果的比较,提出最小二乘估计比最小一乘估计更适合用于泄露模型的线性回归分析;通过对被估模型系数曲线的分析,提出线性回归分析可以用于测量数据的预处理,以提高泄露模型建模效率.