纵向数据下部分线性模型的经验似然诊断

考虑纵向数据下的部分线性模型,应用经验似然方法对该模型进行统计诊断。给出模型的估计方程,得到模型参数的极大经验似然估计;基于经验似然估计,运用数据删除和局部影响分析两种方法,给出诊断异常点和强影响点的若干统计量;数值模拟验证了上述方法的有效性。     

基于回归模型的太阳能热水系统两种典型故障检测与诊断

针对太阳能热水系统常见故障,提出了基于数据回归模型太阳能热水系统故障检测诊断的方法.以对系统进行故障分析为基础,根据残差变化趋势以及与阈值的关系对太阳能热水系统进行故障检测与诊断.通过测得的故障数据,对模型进行验证.数据分析显示:在积灰故障下,集热器出口温度残差达7℃,逐时效率残差超过了10%,逐时得热量参加超过了10kJ;在漏水状态下,集热器出口温度残差达10℃,逐时效率残差超过了50%,逐时得热量参加超过了100kJ,而且温度残差有很大幅度的波动.与理论分析结合可以准确地检测出故障,证明了该方法的有效性.     

基于残差融合的ARMA-GM(1,1)模型茶叶产量预测

因茶叶产量数据波动大,样本数据统计量相对较少,统计特征并非十分明显的特点,传统的基于统计原理的ARMA模型建模预测效果较差。利用灰色系统建模原理对ARMA模型的残差序列建立GM(1,1)模型,形成残差融合的ARMA-GM(1,1)模型。该模型既能保证数据的统计特征又能将残差的振荡序列充分反映,提高模型的预测精度,拓展ARMA模型的使用范围。结果表明,基于残差融合的ARMA-GM(1,1)模型比ARMA模型、灰色GM(1,1)模型具有更高的预测精度。     

时空地理加权回归模型的统计诊断

时空地理加权回归模型是一类有效的空间数据分析方法,该文将介绍时空地理加权回归模型的统计诊断问题以及基于数据删除模型和均值漂移模型的影响分析,并且利用扰动进行异常点检验.     

基于多元线性回归的众包任务定价

针对众包任务定价的问题,根据大量的任务点与会员位置信息数据,首先借助BDP软件对任务进行数据挖掘,探究其定价规律,进一步分析其部分任务未完成原因;接着通过分析选出三个区域,并以区域1为例运用多元线性回归的方法建立任务点定价的模型;最终利用残差分析与点预测的方法对定价模型进行检验,得出最优的任务定价模型.     

关于学生化残差的一点注记

残差分析在回归诊断中十分重要，常用的残差有普通残差δt、内学生化残差ri和外学生化残差ri^*等。本文通过影响函数推导出ri和ri^*间的一个关系式。     

时间序列非参数回归模型的方差变点检验

研究时间序列非参数回归模型的方差变点检验.通过估计模型中的回归函数得到残差序列,利用残差序列构造Ratio检验统计量,并讨论检验统计量的极限性质,通过数值模拟验证检验方法的有效性.     

脑卒中发病因素的多元分析模型

通过对影响脑卒中发病环境因素分析,建立了以发病率为因变量,以年龄因子、环境因素和性别因素为自变量的多元线性回归模型.用SPSS软件对其进行回归分析,通过模型对数据进行预测分析,并对模型进行残差和标准残差检验,得到具有实践意义的结论,对从各方面控制脑卒中发病率具有指导意义.     

模式分类映射应用于辅助工业调优中的回归建模

将模式分类映射应用于辅助工业调优中的回归建模.在对某铝厂碳酸化分解数据的处理中得到了比常规方法更低的预报残差和,表明所建模型的预报能力更强.     

半变系数模型中的异常点分析

研究半变系数模型中的异常点问题,利用轮廓最小二乘法,通过在模型中引入异常点Sl指示矩阵,利用模型的残差平方和与Cook统计量方法,对模型的异常点进行分析.通过数值模拟对所提出异常点分析模型进行验证,数值结果表明模型方法可行有效.     

复杂多变地物散射特征区域InSAR融合方法研究

【目的】PS-InSAR和SBAS-InSAR在应对复杂多变地物散射特征沉降区域时均存在解算局限性,有必要通过对比两者技术差异和适用性,开展融合方法研究。【方法】根据不同地物散射特征区域PS点分布的相干系数统计特性,寻找与强地物散射特征区域强关联的PS点数据簇,再根据不同散射特征区域PS点分布的密度差异,采用空间聚类算法识别覆盖城镇用地的数据簇,并采用三角网格法对照全国土地利用现状数据确定监测数据融合的边界,剔除边界外低密度、低质量的PS点数据簇,在边界外采用SBAS-InSAR解算出SDFP点数据,得到最终结果。【结果】数据融合后,弱地物散射区域高质量监测点数据大幅增加,强地物散射区域内高质量、高密度PS点被保留,该部分PS点解算位置精度更高,可在建成区实现小尺度精细化监测,最终实现根据区域内的可变散射特征自动选择匹配的干涉测量数据的结果。【结论】InSAR融合方法在应对复杂多变地物散射特征区域时,可兼顾监测点的数量和质量。     

基本矩阵随机采样鲁棒估计

提出一种新的基本矩阵鲁棒估计算法:随机采样算法,对含有大量出格点的数据点集,利用7个对应匹配点的最小子集来估计参数;然后在不同的子集重复多次,确保任何一个子集都含有一个好的数据点的机率达到95%.最优估计值是残差低于门限值点数最多的子集,一旦从数据点集剔去出格点,利用没有出格点的数据就可以得到最终估计值.用真实图像测试表明该算法鲁棒性好,精度高.     

制动器试验台的控制方法分析

制动器的设计是车辆设计中最重要的环节之一,在车辆设计阶段无法路试的情况下,通常会在专门的制动器实验台对所设计的的路试进行模拟实验．本文根据可观测量和制动原理分析出各扭矩之间的关系：Mb=Mt-Mq=△Jdω/dt,建立微分方程模型I dt=π/20△Jdn,即驱动电流依赖于可观测量的数学模型,并在给定条件下计算出驱动电流为174．205A;由于评价控制方法的主要依据是能量误差的大小,因而利用观测的数据,用软件S-PLUS拟合转速与时间的关系,分析出角加速度为常量,并计算出观测消耗的能量,然后利用初始数据计算理论消耗的能量,求出能量误差,从相对能量误差角度进行分析得出相对误差为5．4810398％,评价该方法的执行结果可以被接受．     

GPS水准多项式曲面拟合模型研究

GPS高程曲面拟合的方法较多,我们利用移动多项式曲面拟合的基本原理,探讨了不同模型对已知点数量的多少以及已知点与拟合点之间的位置关系对精度的影响规律,通过在实际工程中的实验研究,得出一些非常有实际使用意义的结论.对GPS实际生产作业具有一定的指导意义,同时我们通过处理数据的统计与比较,给出某一地区的最优模型.     

探讨人工神经网络在作物水分生产函数建模中的应用

非线性映射是人工神经网络的基本功能,可以通过该功能来建立水文水资源系统的一些非线性模型。本文通过建立作物水分生产函数的BP人工神经网络模型,进行网络训练和遗传算法设计,得出作物水分消耗与产量的关系,并分析出水分消耗与产量的影响规律,对合理发布灌水预报具有重要的指导作用。     

山西省高铁沿线区域经济拉动效应研究

以山西省高铁沿线16个市县的面板数据为依据,采用单、两机制杜宾模型,采用空间邻接权重与区域通达时间距离检验高铁开通后对沿线市县经济的拉动效应.结果表明,高铁开通对沿线经济存在正向拉动效应并呈沿高铁线的空间集聚,高铁开通缩短城市通达时间比广义的相邻地区间经济拉动效应更强;从模型分析数据得出,劳动力与资金等要素的弹性系数为正,表明山西省经济增长表现出劳动力要素强于资金要素,在高铁开通前期劳动力要素对区域间的带动是主要因素,随着时间影响逐渐变小,资金的投入与流动对经济的影响越来越重要;各市县经济增长随着高铁的开通又表现出明显差异性,这将利于地区间经济向更加均衡的方向进行发展.     

利用深度残差网络的高分遥感影像语义分割

遥感影像分割是影像解译与分析的必要过程,随着深度学习在特征表达上的优势逐步显现,以深度网络为基础模型的影像语义分割已成为自动分割的主要研究趋势.该文提出了一种基于深度残差网络的多尺度语义分割模型,旨在针对小样本遥感影像数据集,提高具有不同尺度分割对象的遥感影像分割精度.首先将深度残差网络以全卷积网络形式进行微调,实现端到端语义分割模型结构构建;然后针对全卷积网络粗糙分割输出的问题,引入Atrous卷积精细化模型上采样过程,进而提高输出标签图精度;最后针对小样本数据进行随机多尺度数据增强,通过样本扩充提高模型分类精度和鲁棒性.试验基于ISPRS 2D Vaihingen语义分割数据集,影像分割结果的分类精度达到89.7%,尤其在小尺度对象上具有较好分割效果.     

基于双变量的诊断试验Meta分析

为改进双变量诊断试验meta分析模型,提高诊断准确性.在随机效应模型下,对双变量诊断试验meta分析引入组内相关性,构建新模型,并进行统计实现.结果表明:由新模型得到的灵敏度、特异度分别为0.531、0.923,均比原模型下的值增大;诊断比值比为13.551,是原模型分析结果的2倍.证明引入组内相关性后,可以充分利用各研究的原始数据信息,得到稳定可靠的结果,在双变量诊断试验的meta分析中有很好的应用价值.     

基于SRTM DEM数据的云南省地形起伏度及其与风速关系研究

为了研究地形起伏度对风速的影响,以SRTM DEM数据为数据源,利用均值变点分析法确定了云南省地形起伏度的最佳统计单元,以最佳统计单元作为统计单元提取了云南省地形起伏度;利用曲线拟合分析法和空间自相关分析法讨论地形起伏度与风速的相关性、空间关系。结果表明:(1)基于SRTM DEM数据的云南省地形起伏度的最佳统计单元是19×19(最佳统计单元面积2.92 km~2);(2)云南省地形起伏度在0～2 382 m之间,地区起伏悬殊,整体呈现西高东低的趋势;(3)云南省地形起伏度与风速的相关系数为0.689,拟合效果较好,表明地形起伏度是云南省风速的重要影响因子;(4)通过双变量空间自相关分析,地形起伏度与风速在空间上呈现负相关,以LH(低地形起伏度,高风速)聚集为主。     

机载高分辨率SAR图像数据建模

目前对高分辨率陆地合成孔径雷达图像数据特性尚缺乏充分研究. 该文提出K-S检验的改进方法并设计组合假设检验,验证高分辨率农田合成孔径雷达图像数据与球不变随机向量模型的相容性,提出一致区域概念对数据进行局部化处理,以简化数据的高阶统计特性分析. 实验表明,K-S检验改进算法对不独立样本数据具有良好的健壮性,农田的高分辨率合成孔径雷达图像数据与球不变随机向量模型是相容的. 通过对农田数据的分析验证了一致区域概念的合理性,并确定了给定数据集的一致区域空间尺度.