基于非参数估计的决策融合模型及其应用研究

针对传统bayes决策融合算法中,类条件概率密度的不确定性以及固定的类条件概率密度估计值所引起的融合系统误判,本文将非参数估计方法引入到bayes决策融合算法中,提出了一种改进的bayes决策融合模型。该模型在融合过程中每次进行bayes最大后验概率准则判决后,均判断当前的类条件概率密度是否达到预期的精度,并在未达到预期精度的情况下利用parzen窗算法完成条件概率密度的逐步构造逼近。通过在丰满水电仿真系统的温度故障诊断过程中的实际应用表明,该算法在性能上优于传统bayes方法,可有效地提高诊断判决正确率。     

基于模型概率的多模型融合定轨建模及仿真

针对实际定轨系统中存在的不确定性和非线性性,提出了一种基于模型概率的多模型融合定轨方法.通过多个线性模型的组合来逼近卫星定轨复杂非线性时变过程,将卫星状态的最优估计与多模型融合方法相结合,利用残差的大小来设计性能指标函数,给出了两种模型概率的表示形式,并建立了多模型融合估计相应的算法.仿真结果表明,与单一模型定轨方法相比,该方法不仅能大大提高卫星定轨精度和可靠性,而且还可以最终辨识和估计模型参数的真值,且对外界环境发生的变化有很强的自适应能力.     

基于K近邻非参数回归的短时交通流预测方法

采用K近邻的非参数回归方法对短时交通流量进行了预测,考察了模型中关键因素对预测效果的影响.在4种不同状态向量和预测算法组合下的实验方法比较中,以相邻四个时间间隔的流量和占有率数据作为状态向量,并采用带权重的预测算法取得了良好的效果.将利用K值构造的预测区间用于特殊路况的预测中,得到了明显的改进效果.最后,对非参数回归和神经网络的方法进行了比较,结果表明了非参数回归预测方法的高精度和强移植性.     

一种空中目标参数估计方法的仿真

对空中目标探测与跟踪的方式可分为主动式和被动式两种。主动式探测的工作原理是探测与跟踪装置发射某种信号，当所发出的信号遇到目标时产生回波时，探测与跟踪装置依靠被探测的目标返回的信号来得到目标的信息。被动式探测的工作原理是探测与跟踪装置本身不发出信号，仅探测目标本身产生的信号来获得目标的信息。本文提出一种对空中目标参数估计的方法，可以在不知道目标距离的条件下得到目标的方位角与俯仰角。实现对目标的被动式跟踪。对估计误差的统计特性进行了分析，仿真结果表明了方法的可行性。     

面向复杂仿真元建模的序贯近邻探索实验设计方法

复杂仿真影响因素多,影响关系非线性,需要高效的元建模方法.元模型的建立不仅取决于所选定的元模型数学结构,还取决于仿真训练数据的充分性.数据充分性直接影响到仿真实验空间的设计与实验运行的计算复杂度,需要通过针对性的仿真实验设计方法来应对维数爆炸困境.序贯实验设计方法可以有效提高设计的效率,但传统上的序贯方法依赖于人工干预...     

基于经典贝叶斯方法的滤波模型参数估计

滤波模型作为一种主要的剩余寿命统计预测模型,其成功地工程应用很大程度上取决于参数的估计。而现代设备的昂贵造价、多次可靠性试验的不现实性导致了样本数据不足,这使得采用传统的参数估计方法不够准确。针对这种情况,首先利用专家对某些参数做出一定判断产生的主观数据对参数进行估计,然后,随着设备的投入运行和不断积累的客观数据,采用贝叶斯方法综合主客观数据进行参数估计。最后,通过案例和仿真算法表明了这种方法的优越性。     

SV模型参数估计的经验特征函数方法

计算基本SV模型和杠杆效应SV模型的联合特征函数，借助经验特征函数方法估计这两个SV模型。使用上海和深圳股票指数收益数据进行实证研究，结果表明经验特征函数方法是一种简单易行的估计SV模型的方法。     

不确定供应链管理网络的概率图模型仿真研究

供应链管理网络是种有向无环图,在实际应用中不可避免的具有多种不确定性,这些不确定性可用概率进行表示.贝叶斯网是种应用较广的概率图模型,它也是有向无环图.对供应链管理网络中的不确定信息与贝叶斯网进行研究,对使用贝叶斯网络研究供应链管理的可行性进行了论证.由于贝叶斯网是概率分布与图表示的完美结合,根据供应链管理中的不确定信息,可建立合适的贝叶斯网,通过联合概率分布进行决策,使得供应链中的各方达到共同获利的目的.由于贝叶斯网在-般情况下的学习与推理问题都是NP难问题,对用于供应链管理贝叶斯网在仿真中可能遇到的情况进行了分析.研究表明,将贝叶斯网应用到供应链管理中的不确定信息仿真是切实可行的.     

非精确概率下基于证据理论的典型系统可靠性模型

当系统的各个单元的失效概率为不精确概率时,传统的概率方法难以使用,而区间分析法等非概率方法得到的结果则比较粗糙.基于证据理论,建立了非精确概率下串联、并联、串并混联、k-out-of-n等典型系统的可靠性模型,利用信任函数和似然函数、根据证据推理,将单元可靠性中的不确定性传递到顶层系统,从而得出系统失效概率和可靠度的概率分布的上下界.实例分析表明,提出的方法能较好的处理可靠性计算中的不精确信息,且比区间分析法得到的有效信息更多.     

基于散射模型的球头锥目标几何结构参数估计

针对传统几何参数估计方法对成像质量要求较高,对低信噪比、稀疏孔径的散射回波数据估计精度低的问题,选择球头锥目标为研究对象,提出了一种使用几何参数散射模型和正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)算法相结合的方法,简化了计算过程,提升了参数估计精度。该方法首先根据先验信息确定代估参数的取值范围,并等间隔地在取值范围内设置参数网格,再根据对应的参数值计算散射模型,生成二维像,之后通过OMP算法拟合回波信号的成像结果,得到精确的几何参数估计值。所提方法实现了在原始回波数据质量较差的情况下,对球头锥类目标的几何参数精确估计与重构。     

预测日径流过程的最近邻仿真模型

准确预测日径流过程对区域水资源管理和防洪抗旱决策具有重要的现实意义，文中探讨了用基于历史相似性和数据驱动的最近邻仿真（NNB）模型预测日径流过程的新途径，提出了一套基于加速遗传算法的NNB建模方案，实例研究的结果说明：用NNB模型进行日径流过程预测的计算直观，精度高，这套NNB建模方案简便，有效和通用，在水文气象时间序列预测中具有较好的实用价值。     

基于三次样条非参数拟合的驾驶行为仿真模型

现有车辆跟驰模型大多建立在控制论和运动学观点之上，以至于在仿真过程中连续运用单一模型控制规则来支配驾驶员的驾驶行为，忽略了对多源高负载信息感知变量的运用。文章直接运用信息挖掘技术最大限度地榨取实测数据所携带的有关驾驶行为的个体有用信息，通过多元非参数三次样条回归模型剔除了数据中由白噪声产生的干扰，构建了一种基于三次样条非参数拟合的驾驶行为仿真模型。仿真试验表明，此模型具有可移植、高精度的特性，能很好地反映和预测多源高负载信息感知变量刺激下跟驰过程中驾驶员的驾驶行为。     

融合位置和姿态信息的模型概率估计

为了利用目标的姿态信息来提高机动目标跟踪的精度,提出一种融合位置和姿态信息的模型概率估计算法。该算法采用模糊关联的方法,实现了基于姿态信息的模型概率估计;根据离散点过程滤波的基本理论,对其进行滤波;采用贝叶斯推理方法,对来自姿态的模型概率和来自位置的模型概率进行了信息融合,并将融合后的模型概率应用到IMM算法。仿真表明,改进的IMM在保持传统IMM实时性的基础上提高了跟踪精度,从而验证了姿态信息对目标跟踪的辅助作用。     

预测模型中参数估计的最优化方法

为提高预测模型的预测精度 ,从几个角度研究了预测模型中参数估计的优化方法 ,并利用欧氏空间的距离将建立趋势预测模型的折扣最小一乘法推广到建立一般因果关系的回归预测模型 .     

TWO-STAGE ESTIMATION FOR SEEMINGLY UNRELATED NONPARAMETRIC REGRESSION MODELS

This paper is concerned with the estimating problem of seemingly unrelated （SU） non- parametric regression models. The authors propose a new method to estimate the unknown functions, which is an extension of the two-stage procedure in the longitudinal data framework. The authors show the resulted estimators are asymptotically normal and more efficient than those based on only the individual regression equation. Some simulation studies are given in support of the asymptotic results. A real data from an ongoing environmental epidemiologie study are used to illustrate the proposed procedure.     

灰色预测模型拓广方法研究

利用函数 a- x (a 1 )对灰色预测模型的原始离散数据列 {x( 0 ) (k) }进行变换 ,提高了离散数据列的光滑度 ,拓宽了灰色预测模型的应用范围 ,并从理论上证明了该方法比“对数函数”法及“幂函数”法更有效.     

基于Logistic回归模型的目标截获概率等效方法

针对如何根据导弹少量陆上飞行试验及大量海上仿真试验的目标截获结果推算到海上实际飞行试验结果的问题,首先推导出目标截获概率的模型,得到截获概率是关于信杂比的函数的结论,接着引入仿真可信度的概念,对陆上飞行试验结果和仿真结果进行融合,提出了一种基于Logistic回归模型的目标截获概率等效方法.仿真结果表明,该方法实用可行.     

预测模型参数的指数平滑估计法及其应用的进一步研究

首先提出指数平滑技术在预测模型参数估计中应用的原理,其次研究指数平滑参数估计法的渐近最优性,最后,应用指数平滑技术给出修正指数曲线预测模型参数估计及组合预测确定权重的一类新方法．     

组合投资双目标概率准则模型及TSII算法求解

考虑到我国证券交易过程中许多限制性的规定及现实投资者并非完全理性的决策行为,给出了概率准则组合投资的收益-损失风险双目标整数规划模型。通过证券收益经验分布,应用分层抽样的随机模拟,结合禁忌算法,设计禁忌模拟混合智能优化算法TSII,进行概率准则模型求解。分层抽样保证抽样遍布搜索空间,有效刻画收益分布的“高峰厚尾”,避免禁忌搜索路径往返重复,克服禁忌搜索对初始解的较强依赖性。算法同时使用禁忌表与希望表,将分散搜索与集中搜索相结合,增强禁忌算法的并行处理能力,提高了寻优效率与精度。最后,给出一个投资组合实证分析算例的收益-损失风险有效前沿。