时间序列的局部影响分析

目的研究时间序列模型中一次性探测所有异常点和强影响的方法。方法局部影响分析方法。结果时间序列模型中各数据点之间存在着一定的相关结构,这种相关结构使得异常点和强影响点产生的机理及相应的分析变得复杂。克服了数据删除对时间序列样本数据相依性的破坏和忽略。得出时间序列模型影响曲率的具体计算公式,从而可以一次性探测出所有的强影响点。最后给出了具体的数值实例,说明了文中结论的有效性。结论此方法可以一次性探测出所有的强影响点,与数据删除法相比,大大简化了计算量。     

基于滑动窗口的奇异点数据挖掘算法研究

在一条时间序列上与其它序列点存在显著差异的点,被称为奇异点.提出了一种基于滑动窗口的奇异点挖掘算法,该算法利用局部异常因子检测的方法检测出时间序列中的奇异点,再利用移动平均模型对奇异点的趋势进行判断,这样能更直观的看出奇异点对时问序列趋势的影响.通过对证券信息点和上证指数收盘点数构成的时间序列进行分析,结果表明该算法的...     

金融时间序列变点探测的小波模极大值线方法

研究小波变换方法在金融时序分析中模型变点探测的应用,对金融时间序列采用连续小波变换,通过分析小波变换模极大值线对应的时间序列样本点的小波系数特点,提出了金融时间序列变点探测的小波模极大值线方法,并对广义自回归条件异方差均值模型(GARCH-M模型)进行了仿真计算,其结果验证了此方法的实用性和有效性.该方法更能准确定位金融资产收益率波动所发生的具体时刻,有利于金融资产价格异常时点的正确识别与统计建模分析和资产收益率波动的预测.     

基于模态重构与多维评价的时间序列趋势提取

为了准确提取时间序列的趋势特征，提出一种基于模态重构与多维评价的时间序列趋势提取算法。定义重要点作为时间序列分段点的候选集，运用自适应噪声的完备经验模态分解方法对时间序列进行分解和模态重构得到全局因子，使用全局因子度量重要点在整体维度上的重要程度，给出特征因子和边界因子的定义并分别用来度量重要点在单点维度和局部维度上的重要程度，根据3个评价因子综合评价重要点来选取分段点。仿真实验结果表明，该方法具有良好的去噪能力，在相同压缩率情况下的拟合精度比现有方法高，在对心电图趋势提取的实验中也验证了方法的有效性。     

对一组种子数据的统计分析

Crowder曾经研究过一组种子数据,这组数据所对应的模型为二项线性混合效应模型.本文运用EM算法对模型进行参数估计,并利用“点删除”方法探测到了数据中的强影响点.     

柔性测量臂运动学建模及参数标定方法

利用局部指数积模型,建立了6自由度参数的运动学模型,克服了传统D-H模型只有4自由度参数的缺点,考虑了沿Y轴平移和绕Y轴旋转2个自由度运动学参数的误差对测量精度的影响.以单点测量值的标准差为目标函数,采用基于模拟退火的粒子群优化算法,通过全局寻优,避免了最小二乘法在求导和求逆时产生的较大计算误差,从而优化出运动学参数的标定值.实验结果表明,所提出的新模型及新运动学参数标定方法可以将柔性测量臂X、Y、Z轴的重复性精度分别提高95.91%、96.42%和96.10%.     

Bayes Influence Analysis of Mixed Linear Model

考虑混合线性模型的影响分析及强影响点的探测问题，利用Kullback-Leibler距离，分别给出了剔除单个数据点对固定效应和随机效应参数估计精度的影响度量，并通过对一实例的分析，表明该方法的有效性.     

采用独立成分分析的局部放电脉冲双通道提取技术研究

简单介绍了独立成分分析(ICA)基本模型的假设、含混性问题及模型估计的等变化性.根据局部放电脉冲序列幅值的超高斯分布特性以及实际工况下的其他条件,得出了将ICA基本模型用于强背景白噪声下微弱局部放电脉冲信号提取的可行性.针对IEC60270规定的标准脉冲电流法,基于双通道超宽带检测,对试品放电状态下的脉冲提取进行了仿真,对直流下油纸绝缘针板模型进行局部放电实验,并给出直流下局部放电脉冲提取的ICA含混性消除方法.实验结果表明,该方法能够提取出被白噪声完全淹没的局部放电脉冲信号,可以恢复出局部放电波形之间相对幅值关系和单个脉冲波形以及脉冲极值所对应的时间点等重要局部放电信息.     

激光水下目标探测中混沌背景信号重构的研究

对激光水下目标探测中混沌背景信号的重构问题进行了研究．讨论了混沌时间序列的动态特性，并实际计算了激光水下目标探测中混沌背景信号的时延、混沌维数等有关特征参量．在阐述神经网络重构时间序列模型机理的基础上，提出用神经网络局部预测法重构水下目标探测中混沌背景信号，最后在成功地重构出混沌背景信号的条件下，利用预测误差检测到水下目标探测中的有用弱信号．实验结果表明这种方法是比较有效的．     

混沌时间序列的局部线性预测改进

在对混沌时间序列经典局部线性预测的基础上,考虑邻近点变化趋势与预测点变化趋势一致性对预测结果的影响,加入邻近点前一点到邻近点的轨迹与预测点前一点到预测点的轨迹的夹角这一参数来进行预测,提高对混沌时间序列的预测精度.     

二维囚禁广义玻色气体的玻色-爱因斯坦凝聚

应用广义玻色-爱因斯坦分布函数研究在幂函数外势中二维广义玻色气体的玻色-爱因斯坦凝聚(BEC),导出二维广义玻色气体的临界温度、基态粒子占据率和热容量等物理量的解析表达式,讨论了非广延参数q对玻色系统热统计性质的影响.     

具有均匀协方差结构的曲线增长模型的局部影响分析

利用广义影响函数和广义Cook统计量来研究具有均匀协方差结构的曲线增长模型的局部影响问题 .得到了不同扰动形式下 ,参数矩阵B及协方差阵∑的极大似然估计的局部影响度量 ,并利用实例说明了该方法的有效性     

局部影响分析在支持向量机中的应用

 讨论了通过对支持向量的局部扰动来确定支持向量集中的强影响点,并由这些强影响点构造相同精度下具有更强广义能力的支持向量机;对线性核函数和高斯径向基函数所构建的SVM进行了分析,并给出一个实例.     

颗粒形状对光学非线性增强的影响

研究了金属／电介质复合物的金属颗粒具有旋转椭球形的形状分布时对有效非线性光学性质的影响；根据一般的Maxwell-Gamett近似方法，采用谱密度来描述，对研究的模型进行数值模拟，分析数值计算结果可知颗粒的形状对光学非线性有明显的增强，并且每一种颗粒的形状其光学非线性随频率变化时都存在一个增强峰．     

改进的脉冲雷达信号加窗DFT频谱校正算法

为了减少加窗效应对基于离散傅里叶变换(DFT)频谱分析的测频算法产生的不良影响,推导了不同K值下,广义余弦类窗函数的频谱及幅度比值法插值校正公式.针对脉冲雷达信号DFT频谱校正问题,提出一种改进的Sinc窗函数.仿真结果表明,通过选择最优插值窗函数,可减少窗口效应并简化插值校正算法;该算法符合基于大点数DFT的脉冲雷达信号数字接收机的实际应用.     

互补约束数学规划问题的一个广义梯度投影罚算法

结合罚函数思想和广义梯度投影技术, 提出求解非线性互补约束数学规划问题的一个广义梯度投影罚算法. 首先, 通过扰动技术和广义互补函数, 将原问题转化为序列带参数的近似的标准非线性规划; 其次, 利用广义梯度投影矩阵构造搜索方向的显式表达式. 一个特殊的罚函数作为效益函数, 而且搜索方向 能保证效益函数的下降性. 在适当的假设条件下算法具有全局收敛性.     

一类非凸非线性分式规划的最优性条件

引入了广义不变凸、广义不变伪凸和广义不变拟凸等几类新的广义不变凸函数概念,使凸函数得到更广泛的推广,并由此进一步给出并证明了在这些新广义不变凸性条件下,一类非凸非线性分式规划的一些最优性充分条件.     

张弦梁理论微分方程近似推导

张弦梁作为一种新型工程结构,已广泛应用在实际的屋盖结构等中。本文基于大位移广义变分原理,在线性弹性理论下,考虑加劲梁轴向压缩应变能的影响,通过建立张弦梁的不完全大位移广义势能泛函的函数,由约束条件变分推导出张弦梁的基础微分方程,最终得到张弦梁的基础微分方程近似于能量原理的弹性理论下的微分方程这一结论,同时也为阐述张弦梁静力行为提供了理论依据。     

一种改进的锁相环用于抑制三相不平衡和直流偏移

研究了解耦双同步参考系锁相环（Decoupling dual synchronous reference system phase-locked loop, DDSRF-PLL）在电网电压不平衡情况下的锁相精度问题。为了消除直流偏移的影响,提出了一种结合混合二阶与三阶广义积分器（Mixed second- and third-order generalized integrator, MSTOGI）的DDSRF-PLL结构,且对其PI控制器引入了一种非线性函数进行控制。首先,利用了MSTOGI的滤波能力,能够有效地衰减谐波和降低直流偏移的影响。其次,非线性函数能够根据系统偏差的大小对PI参数进行调整,提高了锁相的精度和速度。通过Matlab/Simulink进行仿真,证明了文中提出方法的有效性与可靠性。     

二阶矩过程为n阶均方可导的一个充要条件

一般的随机过程教材中只对一个二阶矩过程均方可导与其相关函数广义可导的等价性进行论述．将广义导数推广到n阶的情形，利用数学归纳法证明了二阶矩过程{X(t)，t∈R}为n阶均方可导与其相关函数n阶广义可导之间的等价性，并给出了判断二元函数f(s，t)为n阶广义可导的一个充分条件．