汾渭平原SO2与气温的函数型空间自回归分析

面对观测到的高维复杂数据,函数型数据分析方法能充分利用数据信息,有效处理这类数据,并分析不同数据类型之间的关系。收集了汾渭平原11个城市2019年月均SO_2浓度数据和逐时气温数据,为了在分析SO_2浓度与气温之间的关系时不丢失重要信息,首先通过函数型数据分析方法,对逐时气温数据进行函数化,并对气温曲线进行动态分析;其次,由于月均SO_2浓度数据存在空间相关性,故在气温曲线和月均SO_2浓度之间建立函数型空间自回归模型(functional spatial autoregressive model, FSAR)。通过函数型主成分基展开的方法对气温曲线进行降维,采用极大似然估计方法对FSAR模型中的参数进行估计。通过与函数型线性模型(functional linear model, FLM)对比,结果表明:FLM模型的均方误差远大于FSAR模型的均方误差。可见用FSAR模型处理SO_2浓度与气温数据的拟合效果更好。     

烧结配矿乏信息灰自助神经网络特征参数估计

采用BP神经网络建立铁矿烧结评价函数分析烧结配矿特征信息.由中和矿的化学成分、黏附粒子及成核粒子共13个参数构成BP模型输入,烧结矿转鼓强度和烧结速度为模型输出.由100组训练和50组测试数据通过建模确定BP模型隐层节点为27.采用Bootstrap方法处理正交试验数据,采用灰分析提取数据动态信息.提出一种基于人工神经网络模型的参数估计概率求解策略,其中系统整体和动态信息由神经网络模型综合,参数特征值由蒙特卡罗模拟结合概率计算获得.估计和模拟结果为烧结配矿乏信息分析提供一种有效途径.     

基于函数型数据分析方法对心电图中T波与RR间期的研究

心电图(ECG)一般是由P,Q,R,S,T等5个波组成.每个波代表着一定的心动信息,并且各个波之间存在一定的联系.利用函数型数据分析的方法,建立了心电图中T波与RR间期的函数型线性回归模型.求解模型以及检验模型的结果表明了函数型线性回归模型能较好地反映T波与RR间期的关系.     

时空CoKriging的变异函数建模

在对地观测中,所研究的地学变量不仅具有时间、空间特征,还受其他变量的影响,采用多元时空相关数据,可以提高时空估值的精度.时空CoKriging是多元时空插值中一种常用的方法,建立时空变异函数和协变异函数是时空CoKriging插值的关键一步.以东北三省为试验区,利用该地区气象站观测数据的月平均空气相对湿度为主变量,引入同时间同位置的月平均空气温度作为协变量,对空气相对湿度和空气温度进行时空变异函数和时空协变异函数建模.实验结果表明,采用和度量时空模型的时空变异函数的随机性空间结构建模的实际拟合效果较好.     

基于温度效应的桥梁结构模型非线性边界条件参数识别

超静定桥梁结构的温度作用效应会导致桥梁支座变形过大甚至破坏等损伤,从而使桥梁结构支座等局部构件进入非线性.而桥梁结构的温度效应本身又与其刚度和支座边界条件密切相关,因此在进行桥梁结构温度效应的模拟分析中,需要确定桥梁结构的非线性边界条件的参数,从而建立温度效应分析的可靠模型.通过对不同温度模式作用下的具有非线性平动和转动边界条件的梁式结构的温度效应分析,揭示了非线性边界条件参数与结构位移和应变温度效应的关系,并依此建立基于温度作用效应的优化目标函数,通过基于函数梯度的优化算法来实现非线性边界条件参数的识别.根据一座系杆拱桥的实测数据,验证了基于温度效应的边界条件参数识别方法的有效性.     

沥青混凝土内时本构模型

基于Gibbs自由能公式,推导了沥青混凝土的内时本构模型.模型考虑沥青混凝土的温度敏感性和非线性,体积模量、剪切模量、强化函数和内变量的演化方程为绝对温度的函数,并且体积模量和剪切模量分别是第一应力不变量和第二偏应力不变量的非线性函数.通过不同温度下的应力-应变关系试验确定了模型的参数并对模型进行验证,结果表明:所建立的内时本构模型可以描述沥青混凝土的高温度敏感特性和力学特性.     

时间序列在地下水位预测中的应用

本文利用时间序列建立了一个趋势回归模型、虚拟参数的季节模型和时间序列分析的统计预测模型.该模型能够很好地分离出时间序列中的趋势成分,且能够很好地刻画它在各个年度周期内部光滑的季节成分.该文将地下水位统计数据进行了消除趋势成分及消除季节影响的处理,再将新得到的数据进行平稳化、零均值化处理,并利用时间序列的自相关函数、偏自相关函数的性质,最终确认了适当的时间序列模型.以北京市1990~1994年共60个月份的地下水位统计数据为实例进行分析,确定此模型为ARMA(1,4)模型.通过对数据的计算,可预测出北京市1995年地下水位值.     

普适的碳氮化物析出热力学模型的建立

基于规则溶体模型、双亚点阵模型及第二相固溶析出理论,建立了普适的碳氮化物析出热力学模型.采用该模型,计算了不同温度下0.17C-0.023Nb-0.012Ti-0.004N钢中理想配比型及缺位型析出相与基体间的热力学平衡信息,包括基体成分、析出相成分及其体积分数.结果表明:在相同温度下,相比于理想型第二相,缺位型第二相的溶解度较大,析出体积分数较小;随着析出温度的降低,析出相逐渐由氮化钛演变为富含铌和碳的复合相,且不同类型第二相的体积分数差异逐渐缩小.     

列车节能运行模型和操纵策略优化

分析了列车能量流程 ,描述了列车节能控制目标 ,并以站间运行时间和运行距离为约束条件 ,以列车运行能耗作为目标函数 ,给出了机械能模型以及具有有限手柄级位的列车离散型控制模型和无级控制连续型模型 .针对无级控制连续型模型 ,建立了哈密顿函数 ,并应用 Pontryagin算法得到了优化操纵策略和模型解     

4190Z_LC型船用中速柴油机平均值模型仿真

基于MATLAB/Simulink仿真平台,根据柴油机的实验数据,在平均值模型基础上,建立4190ZLC型增压中速柴油机动态仿真模型;并与原机实验数据进行对比,验证该仿真模型的正确性.最后利用该模型仿真分析柴油机在功率从20 k W到220 k W,燃油消耗率、涡轮出口温度、中冷后压力、中冷后进气温度、进气流量、扭矩随着功率变化的趋势.     

基于健康损失的峡谷型路段环境交通阻抗模型

运用广义阻抗模型的思想构建峡谷型路段的环境交通阻抗模型.首先给出峡谷型路段底部污染物浓度计算方法.忽略环境因素对污染物垂直分布的影响,运用数值拟合方法,对现有实验数据进行一元非线性拟合,得到峡谷型路段污染物浓度垂直分布特性.运用污染物浓度与健康效应的剂量-反应关系(C-R)函数,定量分析城市大气污染物对城市居民健康的影响,并在此基础上运用支付意愿法,对污染物单位排放量造成的健康损失进行货币化;在传统的BPR路段阻抗函数的基础上构造基于健康损失的峡谷型路段广义阻抗模型.以CO作为污染物建立广义阻抗并对其特性进行分析.研究表明:基于健康损失的广义阻抗主要贡献来源于健康损失部分,在当量交通量一定但车型比例不同的条件下,由BPR函数确定的狭义阻抗是定值,但是由于机动车尾气排放因子不同,广义阻抗会随着车型比例变化而变化.     

纵向数据半参数混合效应的Logistic模型

为了深入探究Logistic模型的统计推断问题,联合半参数混合效应模型和Logistic模型建立了纵向数据半参数混合效应的Logistic模型,进一步求出该模型的极大似然函数、Fisher信息阵,利用QLB(quadratic lower-bound)算法求解参数的极大似然估计.最后进行数值模拟,结果表明在此模型的求解问题上QLB算法是Newton-Raphson算法的合理替代.     

基于排队论的实时以太网缓存队列优化算法

提出了基于排队论的实时以太网缓存队列优化算法.首先对数据帧在实时以太网缓存队列中的传输过程进行分析,确定了数据帧排队延时是影响网络延时的主要因素;然后根据随机过程理论得到数据帧进入缓存队列的过程符合Poisson分布.针对该分布模型,用排队论对数据帧排队延时及丢包建立基于通信损失代价的数学模型,以损失代价最小为目标函数,再利用边际法计算出目标函数取极值时的最佳队列长度.仿真实验验证了模型的准确性和优化算法的有效性.     

一种新的红外纹理生成方法

为解决大规模背景场景纹理生成中的问题,结合纹理数据和物理模型,提出一种新的红外纹理生成方法.分析背景红外成像模型,通过建立背景温度模型、辐射模型、灰度映射模型,得到不同天气、任意时段的红外灰度值;利用可见光纹理图像,结合统计方法提取灰度空间分布,合成红外纹理.通过调节合成因子,可以生成具有红外辐射信息又不乏灰度空间变化信息的红外场景仿真图像.实验结果表明:该方法有效解决了实测数据获取困难,复杂建模耗时耗力、计算误差大的问题;生成的红外场景可视化效果大大提高,同时也能真实反映场景24 h温度变化规律.     

城市停车诱导信息板显示优化的双层目标模型

针对单目标函数可能难以获得最优显示结果的缺点,以驾车者的停车等待时间最少和到达停车场的总时间最短为双层目标函数,建立了停车诱导信息板的显示优化模型.通过算例计算,对比单目标函数模型与双层目标函数模型的优化结果,表明后者的优化结果具有唯一性,能更好地实现诱导效益的最大化,且更加符合驾车者的停放行为,证明本双层目标模型具有更好的适用性和可行性,能够更加准确地优化停车诱导信息板的信息显示.     

生产函数模型中参数的Minimax估计及应用

 生产函数模型中参数的估计问题是生产函数建模和统计推断的重要环节,也是用于测算科技进步的重要手段.在实际问题中,由于数据的原因,用传统的最小二乘估计得到的结果与实际解释会产生较大的偏差.文章介绍有效利用先验信息进行模型参数估计的Minimax估计方法,并给出了一种迭代算法,同时通过实例进行了分析和说明.     

面向大数据分析的建筑能耗信息模型

为便于使用不同粒度的建筑能耗数据进行大数据分析,调研了相关标准、导则及研究资料,整理了用于建筑能耗分析的指标,明确了计算这些指标所需要的数据及数据之间的关系.用面向对象的方法,先建立建筑能耗信息总体模型,然后建立了3个相关实体的粒度模型,共同构成面向大数据分析的建筑能耗信息模型.使用MongoDB建立基于该模型的数据库用于大数据分析,从而验证该模型的可行性.本研究使充分利用不同粒度的建筑能耗数据进行大数据分析成为可能.     

沥青路面温度场的预估方法

为了快速、准确地获取沥青路面温度场变化,开展了温度场预估方法研究.首先借助有限元方法建立了沥青路面温度场计算模型;然后分析了大气温度、日太阳辐射量等气象因素对沥青面层温度场的影响规律,得到了路面最高温度与大气温度、日太阳辐射量之间的关系式,在此基础上建立了路面内部任一深度处最高温度与路面最高温度相关关系的图表和公式;最后依据沥青路面温度场的日变化特点,以余弦函数方式建立了路面内不同深度处随时间变化的温度函数模型,结果显示:温度场预估值与计算值误差控制在0.5℃之内,完全满足工程使用的要求.因此,利用该模型可实现白天时段的沥青路面温度场预估,通过简单程序即可快速实现,且具有较高的精度.     

函数型累积Logistic回归模型研究与应用

该文针对响应变量为有序多分类标量数据，协变量为函数型数据构建函数型累积Logistic回归模型，并在贝叶斯分析框架下构造Gibbs抽样算法解决参数估计问题.具体解决流程为：首先，通过潜变量连接有序响应变量与函数协变量间的关系，同时对回归系数函数和回归函数型自变量选取主成分基函数进行展开，设置潜变量模型误差项服从Logistic分布.再利用Polya-Gamma变换解决模型似然函数的复杂性，并求得回归系数展开系数的后验分布从而构建Gibbs抽样算法.最后将该方法应用与模拟数据和实际空气质量指数(AQI)的分析，结果显示能较好地对模拟数据和空气质量指数(AQI)污染状况进行分类.     

带模糊数据的广义关系数据模型

本文以研究模糊数据的语义和表示,以及关系数据模型的理论框架为目标,建立了带模糊数据的广义关系数据模型,得到了包括模糊值关系、模糊数据推演动态系统和模糊比较关系集的一组目标型;描述了θ-Select、θ-Join、θ-Project等广义关系运算;提出了模糊函数依赖的慨念;给出新的完整性规则。