基于Bradley-Terry模型的中国男子篮球职业联赛球队实力分析

随着体育事业及体育科学的发展,与体育相关的数据分析和统计工作也越来越得到重视.基于Bradley-Terry模型,对2015—2016赛季中国男子篮球职业联赛数据进行分析,得到了20支参赛球队的实力指数估计值和主场效应指数,基本反映了各支球队真实的实力水平.此外,对篮球技术指标进行因素分析,得到篮板球、助攻和投篮命中率是影响球队实力指数的主要技术指标,为今后预测体育赛事和提高球队的技战术水平提供依据.     

基于相依区间值数据的EWMA FIMSE控制图

对于具有相依性的数据,指数加权移动平均(EWMA)方法是控制图领域中的实用方法.其中,指数加权移动平均均方误差(EWMA MSE)控制图对相依单一值数据的监控性能较好.随着测量技术的发展,往往会监测到相依区间值数据,传统的方法只能将其转化为单一值数据再计算,这样会造成信息丢失.为此,提出指数加权移动平均模糊区间均方误差...     

用模糊数学方法定量分析NBA赛程安排的利弊

提出一种NBA赛程利弊数量指标的评价方法.分析NBA赛程安排对各球队的利弊并做出数量指标评价.利用excel对数据进行处理,采用模糊线性加权变换模型,利用matle数学软件计算出30支球队的赛程利弊指标,该模型能较客观地评价各球队赛程的利弊.     

对冲基金分布复制模型的协方差估计与算法实现

针对对冲基金分布复制模型在计算过程中采用指数加权移动平均方法来估计协方差,存在计算量大以及完全依赖样本的问题,使用基于因子估计和基于收缩的协方差估计方法进行计算,并引入预处理技术消除金融数据噪声的影响. 实证分析表明,因子模型在样本数较少的情况下并没有体现出降维优势,而运用收缩的协方差矩阵估计,所获得的复制策略的单位风险价格在这三种方法中是最高的.     

动态加权预测方法设计及在降水预测中的应用

在动态数据预测中,为克服传统预测方法中所造成的较大误差,本文通过动态预测理论与移动平均预测理论相结合,设计了一种加权移动平均预测方法,用来预测时间序列数据.在原有的移动平均预测基础上构造一个动态加权参数.通过对相对误差的比较,证实了该方法预测效果优于移动平均预测.并利用该方法对乌鲁木齐地区30年平均降水量进行预测研究.并与动态预测方法相比较,预测效果相对误差较小.     

基于 DEA 模型的中超联赛球队投入绩效分析

研究了中超联赛球队的投入效率问题.采用数据包络分析(DEA)方法的产出导向CCR、BCC和径向超效率模型对2012年16支中超联赛球队的投入效率进行了分析评价.结果表明:1)中超联赛球队的投入效率普遍较低,只有5支足球队达到完全DEA有效,16支足球队的平均综合技术效率值为0. 817439; 2)综合技术效率标准差为0. 166563,说明中超联赛16支足球队的投入效率有较大的差异; 3)从16支中超联赛球队的综合技术效率和规模效率来看,影响球队综合技术效率不高的原因有两个,一个是球队管理水平相对不高,另一个是球队投入规模无效; 4)产出导向径向超效率模型能够完全区分16支中超联赛球队的投入有效程度,贵州人和具有最高的超效率.为了提高投入有效性,中超球队需不断加强投入管理,不盲目增加投入,避免投入规模无效,采取适合自身发展的投入对策.     

第十六届CUBA西北赛区四强攻防能力比较分析

采用文献资料法、录像观察法、数据统计法等研究方法对4支球队的攻防实力进行分析,结果显示:西北工业大学进攻效率较高,实力强劲;山西大学篮板球方面优势明显;太原理工大学战术运用合理,进攻流畅;内蒙古师范大学失分过多.对于四强球队在攻防方面存在的差异和问题,针对性地提出合理化建议.     

单桩荷载—沉降曲线拟合线性回归法研究

对现有的单桩荷载沉降曲线拟合方法——指数函数线性回归法,按照一定的方法进行优化和改进,提出了指数加权拟线性回归法.通过对单桩静载荷试验数据进行拟合,结果表明加权拟线性回归法拟合效果好于传统指数函数线性回归法.指数加权拟线性法对单桩荷载-沉降曲线模型能进行比较好的描述,在沉降预测中得出更加精确的结论.因此,可以利用指数函数加权拟线性法的拟合结果对单桩承载力进行预测.     

基于移动平均线改进的多元非线性回归模型

在技术分析中常用移动平均线预测股价未来走势,但普通移动平均线仅考虑收盘价和时间的关系,存在一定局限性,因此提出了对移动平均线的分步改进:第一步,用成交额对移动平均线进行加权,得到成交额加权的移动平均线VTMA;第二步,借鉴指数移动平均值的计算公式对第一步的公式进行改进,得到成交额加权的类指数平滑移动平均线VTEMA;第三步,对第二步用三角移动平均值的计算方法进行双重平滑得到DVTEMA.为了预测股票次日收盘价,建立基于DVTEMA、MACD、KDJ、RSI的多元非线性回归模型.     

土壤特性的空间差异及其空间插值方法研究

对土壤养分的空间差异及其空间插值方法进行研究,获得田间土壤养分的连续空间分布,是精准农业技术体系中用GIS管理和分析土壤背景数据的一项基础性工作.本研究对一块面积为28533m2的旱地以30m×30m间隔采样,获36个有关土壤速效钾、速效磷和有机质含量的采样数据.用移动平均、趋势面拟合、点状克立格、逆距离加权等空间插值方法得到各种插值的连续空间分布,与同期用15m×15m采样间隔所得132个实际观察数据进行比较,结果表明几种插值方法并无显著差异,但其中以克立格和逆距离加权插值整体效果最好,尤以克立格指数模型最佳.     

建立GPS水准综合模型的探讨

目的 为了提高GPS水准的拟合模型在逼近高程异常曲面时的逼近精度和可信度。方法 在总结已有研究成果的基础上，提出了应用有限元法与移动法的加权综合模型来逼近高程异常曲面的方法，并建立了一个二阶规划模型。结果 通过对实测数据的计算分析可发现：当有限元法和移动法的拟合中误差分别为18．9mm和14．4mm时，有限元法与移动法的加权综合模型的拟合中误差仅为6．0mm。结论 有限元法与移动法的加权综合模型的逼近结果比单一模型的逼近结果有了较大的提高，是逼近高程异常曲面的一种有效方法。     

成对比较数据和排序数据的处理：模型分析的方法?

对近年来研究者所提出的瑟斯顿模型和BTL模型两大类模型进行综述,总结了目前研究者提出的2种数据分析和处理方法视角:多层线性模型(HLM)和结构方程模型(SEM).基于模型的方法不仅充分利用了成对比较和排序数据的信息,而且模型更具拓展性,如为考察协变量、潜类别等的影响提供可能,也为迫选测验等的开发提供指导意义.本文不涉及复杂的统计知识,运用心理学研究中被熟知的模型对处理成对比较数据和排序数据的模型及其模型估计进行说明,并通过Mplus软件示例,以期模型分析的方法在对成对比较数据和排序数据的处理上得到广泛的应用.     

2002-2003赛季CBA与NBA队员身高、体重、年龄的比较研究

对2002-2003赛季NBA 29支球队395名队员、CBA 14支球队200名队员的身高、体重、年龄进行比较分析,并对所获数据的平均值进行了研究.结果发现:CBA队员身高、体重的平均值均低于NBA队员,差距显著;CBA队员的年龄明显低于NBA队员.此结果为中国男篮的选材、训练提供了依据.     

基于自适应指数蝙蝠和SAE的并行大数据分类

为解决深度学习进行大数据分类时效率低的问题，本文提出一种基于自适应指数蝙蝠和堆叠自编码器(SAE)的并行大数据分类方法.在并行计算框架中，Map阶段使用自适应指数蝙蝠算法进行特征选择，自适应指数加权移动平均值蝙蝠算法(AEB)由指数加权移动平均值(EWMA)和自适应权重策略得到.将选择的特征作为Reduce输入进行大数据分类，Reduce阶段使用AEB算法训练的深度堆叠自动编码器(SAE)进行分类，进一步提高了分类精度.实验结果表明，针对不同的训练数据百分比，本文所提方法在准确度和真正例率(TPR)性能方面优于其他现有方法.     

基于Kriging模型的冷水机组故障检测与诊断方法

提出应用Kriging模型对冷水机组进行故障检测与诊断(FDD),采用ASHRAE RP-1043项目中无故障运行数据建立并验证冷水机组Kriging模型.利用参数敏感性原理对比T-统计方法和指数加权移动平均(EWMA)方法,对比结果表明,EWMA方法提高了参数敏感性.结合Kriging模型、EWMA方法和故障诊断规则表,用实测故障数据对冷水机组故障进行检测与诊断,检测和诊断的故障包括冷凝器结垢、制冷剂充注过多、制冷剂泄漏、不凝性气体、冷冻水流量减少和冷却水流量减少6个故障.诊断结果表明,应用Kriging模型能够准确有效地检测与诊断冷水机组不同水平的故障.     

基于Matlab的NBA赛程分析与评价模型

通过建立评价指标体系并利用综合评价方法对赛程进行定量的分析与评价,建立相应的数学模型.首先给出了评价赛程利弊的指标,利用软件按这些指标将赛程转换成矩阵,将数据进行无量纲化处理,通过加权综合评价法,得出赛程最有利和不利的球队,并评价赛程对火箭队的利弊.由赛程得出同部不同区球队比赛中,选取赛3场球队的原则,建立了非线性优化模型,由C语言程序得出模型的最优解.     

基于自回归移动平均过程的贝叶斯质量控制方法研究

针对自回归移动平均过程中控制变量的观测值并不具有相互独立性,引入贝叶斯分析方法研究过程质量控制问题.通过模型结构的贝叶斯分析,利用残差序列建立了基于自回归移动平均过程的贝叶斯质量控制模型,解决了观察数据相关条件下的过程质量监控问题.仿真分析结果表明:贝叶斯ARMA质量控制方法能够有效地避免了在受控状态下使用常规控制图造成的漏发或虚发报警现象,解决了自回归移动平均过程情况下的质量控制问题.     

基于平均度与平均聚类系数的RWP模型的研究

RWP模型作为节点仿真移动模型被广泛应用在传统移动自组织网络研究中,而机会网络作为移动自组织网络的一个分支,具有不保证连通的网络拓扑特性,这种特殊性可能导致RWP模型不适合作为仿真机会网络的节点移动模型.结合复杂网络理论中平均度与平均聚类系数的概念,对RWP模型仿真数据与实验数据进行了对比分析.分析结论指出,在平均度相近的条件下RWP模型的平均聚类系数与实验数据有明显的差异,因此RWP模型不适合作为描述机会网络的移动模型.     

基于改进的支持向量机制冷陈列柜优化模型

采用指数加权移动平均(EWMA)滤波器对实际运行数据剔除野值,利用改进的自适应支持向量机(ASVM)建立远置立式敞开型制冷陈列柜性能模型,并通过动态损失系数调整而实现支持向量机的自适应.理论分析和仿真实验结果表明:与反向传播神经网络(BPNN)模型相比,AS-VM模型结构简单、运算速度快和泛化能力强;所建立的陈列柜仿真模型切实可行,优化后陈列柜的单位展示面积每日耗电量可降低20.7%.     

基于似然比的指数加权滑动平均动态控制图

基于似然比的控制图是质量控制的一种常用方法,为进一步增强对中小漂移的检测敏感度,运用变化样本容量的动态控制图的思想计算警告线,设计了基于似然比的变化样本容量的指数加权滑动平均动态控制图,用于检测过程均值.通过R软件模拟过程开始受控和失控两种情况下平均运行长度,并与似然比控制图和基于似然比的指数加权滑动平均控制图比较,模...