我国省域人口增长与经济发展的空间分析

研究发现人口增长与经济发展存在着相关关系.本文分别利用普通线性回归模型、空间滞后回归模型、空间误差自回归模型以及空间半参数模型研究了我国2011年30个省区(除海南省)的经济发展和人口增长的关系.结果表明,省域人口增长不仅与本地区经济发展水平相关,还受到周边地区人口增长情况的影响.     

自回归模型的自回归分析及其应用

将线性回归分析推广到7种自回归模型的自回归分析,获得自回归模型参数的估计公式、估计标准误公式、变量的区间估计公式、总体自回归系数的检验统计量.通过实例分析论证了自回归模型的应用.     

对数函数自回归模型的自回归分析

将回归模型的回归分析推广到对数函数自回归模型的自回归分析,获得了对数函数自回归模型参数的估计公式、估计标准误公式、变量的点估计与区间估计公式、总体自回归系数的检验统计量.     

幂函数自回归模型的自回归分析

将回归模型的回归分析推广到幂函数自回归模型的自回归分析,获得了幂函数自回归模型参数的估计公式、估计标准误公式、变量的点估计与区间估计公式、总体自回归系数的检验统计量.     

S型曲线自回归模型的自回归分析

将回归模型的回归分析推广到S型曲线自回归模型的自回归分析,获得了S型曲线自回归模型参数的估计公式、估计标准误公式、变量的点估计与区间估计公式、总体自回归系数的检验统计量.     

线性自回归模型的自回归分析

将回归模型的回归分析推广到线性自回归模型的自回归分析,获得了线性自回归模型参数的估计公式、估计标准误公式、变量的点估计与区间估计公式、总体自回归系数的检验统计量。     

变参数自回归模型

对以往的灰色模型和自回归模型作了改进，给出了变参数自回归模型，并对其自激励型和自抑型系统内部作用变化进行了刻划。     

人口增长率的非参数自回归预测模型

针对传统的人口增长预测模型不能理想地捕获我国人口增长率数据的非线性性特征，本文基于局部线性非参数估计理论，对我国建国以来的年人口增长率建立了非参数自回归NAB．（1）模型，并对2000年-2003年的年人口增长率进行了预测，计算结果表明，相对于参数自回归模型而言，非参数自回归模型能够很好地解决人口增长预测这一非线性问题，预测精度较高．     

欧亚商都购物人次时间序列预测模型

时间序列分析是一种根据动态数据揭示系统动态结构和规律的统计方法,文中采用1998~2002年的数据,应用时间序列分析中的ARIMA模型对欧亚商都2003~2004年的季节购物人次进行了预测,实际计算过程由Eviews软件的自回归移动平均模型ARIMA过程实现,结果与实际数据基本相符,本模型所取参数对欧亚商都购物人次的短期预测是行之有效的。     

基于经验似然的自回归条件久期模型的统计推断

利用经验似然方法对自回归条件久期(ACD)模型参数进行统计检验, 给出了自回归条件久期模型参数的经验似然比统计量, 并证明了该统计量渐近服从χ²-分布. 数值模拟结果表明, 经验似然方法优于拟似然方法.     

基于NAR模型的商品零售价格指数预测研究

基于样条估计理论,建立了我国商品零售价格指数的NAR预测模型.并应用此模型对我国2004-2007年的价格指数进行了预测分析,结果表明:相对于传统的ARMA模型而言,NAR模型能够更好地捕获我国社会商品零售价格指数的非线性特征,预测精度较高.     

淮北市裂隙岩溶水动态模拟与超采评价

以淮北市裂隙岩溶水源地开采实际为研究对象,利用水位自回归与多元回归相耦合的方法建立水位动态模拟模型;根据对1997-2004年期间实际水位动态的模拟过程与结果,论述耦合方法计算精度较好的内在原因,阐述该方法的优越性;结合区域水位动态特征,分析区域裂隙岩溶水超采的成因,从用水公平角度讨论超采临界水位的确定方法,利用动态模拟模型评价水源地的超采程度;基于区域水位动态特征和超采评价结果,探讨水源地限采的技术思路.     

柴油机振动信号谱估计的自回归方法

介绍了经典谱分析和现代谱分析中自回归 (AR)谱分析的各种常用方法 ,比较了各种方法对模拟信号 (样本总数N =32 )和柴油机爆发信号 (N =12 8)的处理效果。结果表明 ,经典谱分析方法的稳定性好 ,但分辨率受信号样本数影响 ,不适于小样本信号。现代谱分析方法比经典谱分析方法有更高的分辨率 ,因而可用于柴油机小样本数据段的分析 ,但使用时要注意模型阶次 p的选择。当 p太高时 ,各种方法都出现不稳定的现象。自相关法的分辨率略低 ,但其稳定性较好 ,可优先考虑使用。柴油机振动过程中有许多小样本信号 ,如爆发、阀开关、喷油信号等 ,它们引起的振动信号都非常短 ,采用AR谱估计方法是非常合适的     

我国城镇居民收入与消费的半参数空间计量分析

本文利用半参数空间回归模型分析了我国2009年31个省市的居民收入与消费的关系,并将分析结果与普通线性回归模型、空间滞后回归模型和空间误差自回归模型的分析结果做了对比.结果表明半参数空间回归模型可以更好地刻画空间效应.     

基于截断数据三角级数回归估计

将截断数据回归模型转化成半参数回归模型，基于半参数回归模型，用三角级数法估计未知参数β及ｆ。对误差分布未作任何假定，在很一般的条件下，证明了估计量β及ｆｍ（ｔ）具有均方相合性及几乎处理处处收敛性，同时证明了β具有渐近正态性，估计的表达式较为简单，实用。     

区段巷道收敛观测序列的门限自回归分析

本文概述了非线性时序分析的门限自回归模型的基本原理、建模和预报方法；建立了不同支护结构、不同收敛速率和大小的两个全煤区段运输巷道的收敛观测序列模型，并进行了有效的预报。     

缺失数据下EV模型的渐近性质

在缺失响应变量的不完全数据下,考虑半参数EV模型,利用二阶段估计的方法求出了EV模型中参数β和非参数g的估计量^βn,^gn.研究了它们的强相合性及渐近正态性.     

永磁同步电机参数扰动抑制方法

在电机参数发生扰动的永磁同步电机控制系统中,为提高无差拍预测控制性能,需要对电机参数扰动进行补偿. 文中利用永磁同步电机数学模型分析了参数扰动对无差拍预测控制的影响;针对定子电感和定子电阻的扰动设计了自回归模型,利用前若干控制周期的参数扰动量估计出当前控制周期的扰动量;将估计的参数扰动量补偿到无差拍预测控制的输入端,实现对永磁同步电机的控制. 仿真和实验结果表明提出的自回归模型参数扰动估计方法能够有效抑制永磁同步电机定子电阻和定子电感的扰动.      

半参数估计及其与最小二乘估计的比较与分析

介绍了半参数回归分析原理,初步探讨了半参数模型在测量数据处理中的应用,并通过算例,将半参数回归分析结果与经典最小二乘估计结果进行了对比分析,分析结果表明半参数估计在测量系统误差分离方面具有良好效果.说明半参数回归分析在现代测量中有较好的应用前景.     

多条最短路算法的优化

先进的运输管理系统与先进的交通导行系统是智能交通系统（ＩＴＳ）的关键组成部分，而最佳出行路线又是交通导行系统的关键技术之一，本文正是针对这一问题进行研究，并对现有多条最短路算法中存在的自回路现象及在大型网络中运行效率低等不适于实际网络的问题进行了优化。