风速分布的非参数核密度估计

在含风机的电网可靠性评估中,风速概率密度分布大多假设服从某种已知的函数模型,然后根据历史数据估计模型参数。本文考虑风速变化的季节性规律,在不对其分布形态作任何假设的前提下,提出采用非参数核密度估计法描述月风速概率密度分布。     

非参数核密度估计的Lr收敛

核密度估计是一种具有广泛应用领域的非参数统计方法．有关它独立情况下的大样本性质,在文献[1]中已详细介绍,本文在改进Parzen给出的一个基本引理的基础上得出非参数核密度估计的L^τ收敛．     

非参数核密度估计的L~r收敛

核密度估计是一种具有广泛应用领域的非参数统计方法.有关它独立情况下的大样本性质,在文献[1]中已详细介绍,本文在改进Parzen给出的一个基本引理的基础上得出非参数核密度估计的Lr收敛.     

基于改进非参数核密度估计的光伏出力概率分布建模方法

针对非参数核密度估计方法应用于光伏发电出力概率建模中存在边界偏差和局部适应性不足问题,提出一种改进的非参数核密度估计光伏发电出力建模方法.将自适应核密度估计方法与基于伪数据法的核密度估计相结合,通过在估计区间外生成伪数据,将伪数据添加到边界附近以修正偏差,进而构建更加准确的光伏出力概率分布模型;应用交叉验证法计算最优带...     

基于非参数核密度估计的集装箱码头交通需求预测模型

针对现有集装箱集疏港时间概率分布建模中需要假设参数分布的问题,基于非参数核密度估计理论建立集装箱码头交通需求预测模型.非参数核密度估计的核函数选取高斯核,最优带宽由交叉验证法求得,通过检验、K-S检验和后验检验对比分析了核密度估计与两种传统参数模型的估计效果,并应用该模型预测DCT码头的交通需求.结果表明:非参数核密度估计模型具有更高的拟合精度、稳定性和适用性,得到的概率密度曲线能更加准确反映出口箱集港时间和进口箱疏港时间的整体分布形态,基于非参数核密度估计的集装箱码头交通需求预测模型具有比传统的参数模型更高的预测精度,可为集装箱码头基础设施规划、集疏港通道的道路交通管理、码头资源优化配置和调度等问题的研究提供更准确的交通量和作业任务量预测.     

基于变分模态分解的弹性参数核密度估计方法

概率密度建模是地震随机模拟中至关重要的环节,而弹性参数高频成分的概率密度估计决定了高分辨率地震随机模拟结果的精度。针对常规方法中弹性参数高频成分提取精度不足、概率密度建模先验条件过度约束以及弹性参数的概率密度建模分层设计等问题,提出了一种基于变分模态分解（variational mode decomposition, VMD）的弹性参数核密度估计方法。该方法首先采用VMD对测井弹性参数数据进行模态分解,筛选出本征模态函数（intrinsic mode function, IMF）中的高频项叠加得到测井弹性参数的高频成分;然后使用核密度估计分层计算得到高频成分的概率密度模型,并通过该模型进行随机抽样生成随机高频成分叠加至井旁地震数据上以达到丰富地震弹性参数数据高频内容的目的。珠江口盆地34号井区的实验结果显示,VMD有效分离出了中心频率在70 Hz以上的测井弹性参数高频成分,分层设计的核密度估计方法凸显了高频成分的统计规律,叠加随机高频成分后地震弹性参数70 Hz以上的高频成分得到了明显补充。该方法为地震高分辨率随机模拟提供了新的思路。     

基于分层Copula的CDS定价研究

本文研究了基于双边交易对手风险的信用违约互换(CDS)的定价问题,建立了以分层Copula为核心的CDS定价公式.分析了不同变量间违约相关性变化对CDS票息率的影响,并且通过与一般多元copula模型进行比较,展示了分层Copula在刻画多变量不同违约相关性情况下的优势,对如何建立更合理的CDS定价公式进行一定的探究.     

基于核密度估计的泥土物证分类方法

利用核密度估计建立了泥土物证元素数据分布不符合正态分布时,估计样本总体概率密度函数的方法,为城市样本间基于似然比检验的分类与比对建立基础。在估计过程中采用积分均方误差衡量窗宽优劣,以积分均方误差最小化准则求得核密度估计的最优窗宽。利用判别分析与似然比检验为特定地域泥土物证的分类提供了可靠的分类分析方法。     

基于核方法的Copula函数的估计

介绍了Copula函数的基本定义和性质以及非参数统计中的核估计方法,运用核估计方法来估计Copula函数,应用核估计的性质证明了估计出的Copula函数是真实Copula函数的一致强相合。     

基于核密度估计的沥青路面状况动态分段方法

针对现有路面静态分段方法不能充分利用基础检测数据以指导实际养护工作等问题,提出了一种基于核密度估计的沥青路面状况动态分段新方法。基于快速检测设备获取精细的路况数据,利用线要素核密度估计对路面破损率、国际平整度指数和车辙深度进行分析,得到以核密度值为指标的连续变化路况地图;在现有路况评价标准的基础上,建立以核密度值为指标的路况评价新标准,实现对沥青路面的动态分段和评价;通过重分类和组合,将基于核密度值的路面破损、平整度和车辙深度3个指标进行组合,进一步得到可以同时反映多个指标的组合分段方案。以晋江市和平南路为例,演示该方法在实践中的应用。最后,将该方法、静态路段划分方法、基于累积差异法的动态路段划分方法进行对照分析。研究结果表明:提出的方法可以考虑路况数据的空间自相关特性,可得到精细的路段划分结果,将道路划分成若干路段,使得路段内部的路况尽可能相似,而路段间路况差异尽可能大;能够从基于核密度值的路面破损、车辙深度、平整度3个单指标或者组合指标的不同角度评价路况,将路面状况的整体分布情况以及不同路段需要维修的紧急程度呈现出来,同时保留了基础检测数据的细节;能够与现有的路面管理系统紧密衔接,有利于动态分段方法的推广应用。     

基于Copula的债务抵押债券定价

针对债务抵押债券(CDO)的定价问题,应用时点改变结构来描述相关资产的动态相关性,通过Copula函数来刻画各个阶段的违约相关结构.针对不同Copula函数的特征,采用AIC准则选择最适合的Copula函数来描述违约相关结构.通过对构建的CDO产品定价研究表明,在不同阶段违约相关结构是不同的,从而求得的CDO各系列定价和期望损失也是不同的.     

基于Copula的极值重置期权定价

目的在风险中性条件下构建极值重置期权定价模型。方法根据期权价格为收益期望的贴现,运用Copula函数构造风险中性条件下的极值重置期权定价模型,选取2支标的资产的价格数据进行实证分析,运用平方欧氏距离标准判别最佳的定价模型。结果与结论 Gumbel Copula为最佳定价模型。相比较于传统的Black-Scholes模型,基于Copula的极值重置期权定价模型具有简洁清晰、易理解的特点。     

基于非参数统计方法分析安徽城乡居民收入与消费差异

通过R软件使用非参数统计方法来具体分析安徽城乡居民收入及消费水平存在的差异,发现随着经济水平的提高,城乡收入与消费水平均会提高,但城乡收入与消费水平存在一定的差异,收入对消费的影响存在正相关性。     

关于非参数回归模型的误差密度估计

运用泰勒展式讨论了非参数回归模型中未知误差分布函数f（e）的核密度估计fn（e）的渐进性质,以及估计量fn（e）中光滑参数的选择,并给出了f（e）的置信区间．     

基于Copula GARCH MMBP的Monte Carlo期权定价方法

本文将与两种指数相关的股权挂钩票据的定价问题转化为期权定价问题,提出了一种基于Copula模型的Monte Carlo期权定价方法.针对两组对数收益率序列的相关性结构,本文运用Copula GARCH 模型进行了拟合,并采用修正的极大似然估计方法对模型的参数进行了估计.作为应用,本文对汇丰银行发行的一种股权挂钩票据进行了定价和利润分析.     

基于核密度估计的VaR-GARCH模型改进

对GARCH模型下标准化扰动的分布进行非参数核密度估计,并应用标准化扰动的核密度估计分布来计算时变风险价值.最后通过实证分析验证了此模型的有效性.     

基于变带宽核密度估计的鄱阳湖生态水位研究

鄱阳湖流域水文过程在气候变化与人类活动共同影响下产生显著变异,湖泊生态系统适应了变异前出现频率较高的水文条件。采用多种变异诊断法对湖泊水位进行综合变异检测,采用变带宽核密度估计法对变异前日水位序列进行拟合,取概率密度最大处水位作为生态水位。研究结果表明:1鄱阳湖水位于1979年发生弱变异,变异后湖泊平均水位上升0.5 m;2变带宽核密度估计是用于研究鄱阳湖变异前水位序列概率密度最大处水位的最佳统计方法。3变异后,5-6月份生态水位满足率显著减小,平均生态水位满足率不足50%。本文研究成果可为鄱阳湖生态保育、水生态与水环境保护及水资源管理提供科学依据。     

基于核密度估计的MAPSK调制信号识别

针对多进制幅相键控(MAPSK)调制信号中核密度估计的误差大,识别效率相对较低等问题,提出了一种基于核密度估计的MAPSK调制识别算法。分析对比主要模块调制码率恢复、基于核密度估计的幅度特征提取和基于K-L散度的分类识别器等算法。在调制模式QPSK、16-APSK、32-APSK和64-APSK条件下进行仿真,实验表明:调制阶数越高其识别效率越高,反之QPSK的识别效率最低。与其他算法相比,本算法计算复杂度低;定时误差不敏感,算法鲁棒性好。     

基于核密度估计尺度空间的目标跟踪算法

为能够准确表示目标颜色分布、适应目标尺寸连续变化,提出了一种新的序列图像目标跟踪算法。该算法首先计算目标区域颜色概率分布的核密度估计函数,然后通过规整化每一帧输入图像像素在此函数上的取值生成目标概率分布图。最后通过检测多尺度规范化Laplacian滤波的极值,实现目标的定位和尺寸描述。与基于直方图的算法比较并结合大量真实序列图像上的实验验证表明,该算法更好地描述了目标颜色特征,提高了跟踪算法的精度。