部分线性反映变量含误差模型的经验似然置信区域

目的研究部分线性反映变量含误差模型。方法发展了经验似然比方法,将其应用到部分线性反映变量含误差模型。结果得到了W ilks定理的非参数形式,定理用来构造参数向量的渐近置信区域。结论参数β的置信区域也可由其他方法来构建,但与正态逼近或自助法相比,经验似然方法在实践中更直接和简单。     

异方差半参数变系数部分线性EV模型的经验似然

利用经验似然方法考虑异方差半参数变系数部分线性EV模型中兴趣参数置信域的构造.分别在误差方差已知和未知情形下,构造模型参数部分的经验对数似然比统计量,并验证非参数情形下的Wilks定理成立.模拟研究表明经验似然估计方法具有优良的性质.     

MA(∞)误差下部分线性模型的经验似然统计推断

应用经验似然方法, 针对误差为不可观测无穷阶滑动平均过程的部分线性模型, 构造了回归参数的对数经验似然比检验统计量, 并证明了统计量在参数取真值时渐近地服从χ²分布, 构造了参数的置信区间. 模拟计算表明, 经验似然方法优于最小二乘方法.     

部分函数型EV回归模型的经验似然推断①

针对解释变量带有测量误差的部分函数型线性回归模型,引入一个合适辅助向量,构造出未知参数的经验对数似然比函数,给出了未知参数和未知系数的极大经验似然估计。进一步证明了所构造似然比函数具有渐近卡方分布,并基于此构造了未知参数的渐近置信域。同时,也证明了给出的未知参数的估计与最小二乘估计一样具有渐近正态性。最后给出系数函数的收敛速度,达到了最优收敛速度。讨论的结果说明经验似然方法对部分函数型EV回归模型的统计推断是有效的。     

异方差半变系数带有测量误差模型的经验似然

考虑了伴有由外生变量函数和独立同分布的随机变量乘积组成的测量误差的异方差半参数变系数部分线性模型.分别在外生变量函数已知和未知的情形下,构造了模型相关参数向量的经验似然统计量,并证明其服从渐近卡方分布,即Wilks现象成立.     

协变量缺失下线性模型中参数的经验似然推断

考虑协变量缺失下线性模型中兴趣参数的经验似然推断,利用逆概率加权的方法构造未知参数的估计函数。在一定条件下,证明了基于本文构造的估计函数的经验对数似然比趋于一个标准的卡方分布,利用这个结果可以构造参数的置信域。最后,通过数值模拟,进一步验证了结论的正确性。     

协变量缺失下线性EV模型中参数的经验似然推断

考虑协变量缺失下线性EV模型中参数的经验似然推断问题,利用逆概率加权的方法构造未知参数的估计函数.在一定条件下,证明了构造的估计函数其经验似然比趋于一个标准的卡方分布.利用这个结果可以构造参数的置信域.     

空间自回归模型的经验欧氏似然推断

通过鞅差序列将空间自回归模型的估计方程中的二次型转化为线性形式，构造了空间自回归模型的参数的经验欧氏似然比统计量，并证明该统计量渐近服从卡方分布。     

线性过程误差下部分线性回归模型的经验似然推断

考虑线性过程误差下的半参数回归模型,研究了回归参数的经验似然推断,证明了所提出的经验对数似然比渐近于卡方分布,由此可以构造回归参数的置信区间.     

半参可加部分线性EV模型中参数的经验似然比检验

考虑半参可加部分线性EV模型中参数部分的检验问题,提出了经验似然比检验统计量,得到了原假设成立下统计量的渐近卡方分布,方便使用．     

基于特征的自动建模技术

根据并行工程要求,本文提出以特征描述产品几何模型的参量化模型.可由计算机将直观表达设计意图的参量图转化为集合表示,进而求解得出所需的模型.本文提出的自动建模技术已成功运用于实践.     

卡箍的参数化建模及参数对刚度的影响

针对航空发动机管路卡箍系列化参数化设计,提出利用软件UG实现卡箍组件的参数化建模的方案.在创建单联卡箍和双联卡箍的基础上,完成了卡箍模型库的建立.利用ANSYS软件进行卡箍组件有限元分析,计算出模型库中各类卡箍的线刚度和角刚度.最后讨论了卡箍的长度和厚度参数对卡箍刚度的影响,进一步完善了对卡箍刚度的研究.     

CAXA实体设计环境下的蝶阀产品参数化设计

利用CAXA实体设计的自定义参数化零件功能构造三维模型并定义相关变量,通过CAXA实体设计提供的与Excel表格的动态链接,由预建在Excel环境下的表格数据驱动三维模型,实现蝶阀产品零部件的参数化设计。     

部分线性变系数模型的Liu估计

研究了部分线性变系数模型中参数分量的有偏估计问题.基于Profile最小二乘方法和Liu估计法构造了参数分量的Profile-Liu估计和剖面最小二乘广义Liu估计,并在一定的条件下,证明了Profile-Liu估计优于Profile最小二乘估计,剖面最小二乘广义Liu估计优于Profile-Liu估计.     

EV回归的半参数部分线性模型的Bayes估计

考察部分线性模型y=X^τ_β+g(t)+ε,ε~N(0,σ²),其中回归变量X可以精确测量,而t具有测量误差. 用光滑样条估计非参数函数g(t), 结合光滑样条的Bayes解释及Bayes的线性回归, 将模型中的未知参数赋以一定的先验, 运用Gibbs抽样方法从后验分布中抽样, 用后验样本的均值来估计未知参数. MCMC模拟的另外一个好处是容易从后验样本中构造后验样本区间估计. 最后,提供了一个模拟例子来说明Bayes方法的估计效果.     

山岭隧道地上地下一体化三维建模方法

针对山岭隧道地上地下一体化三维建模效率低、数据融合难度大的问题,提出一套基于BIM+GIS+倾斜摄影技术的建模方法。以武汉市黄龙山隧道为例,首先,按用途和施工工序对山岭隧道构件进行分类,利用Revit和Dynamo软件,采用参数化建模+自适应拼接的方法构建隧道三维结构模型;其次,通过无人机采用倾斜摄影技术获取地表影像,构建三维实景模型;通过影像匹配和滤波技术处理点云数据,生成数字高程模型(DEM),并结合钻孔数据,采用插值法和约束分区的方法构建三维地质模型;最后,基于MapGIS实现隧道结构模型、地表三维实景模型、三维地质模型的集成。该方法可以优化模型管理方式,减少数据信息的丢失,实现隧道工程信息的集成与共享。     

基于模态回归的半参数部分线性模型的稳健估计

以半参数部分线性模型为对象,研究了基于模态回归的稳健估计方法。非参数部分采用B样条近似,在模型的回归中通过控制核函数的带宽来实现估计的稳健性,结合局部二次算法(LQA)和模型期望值最大化算法(MEM),提出EM估计算法,得到了参数估计以及非参数部分估计的收敛速度。通过蒙特卡洛模拟和实例分析,验证了本文方法的有效性。     

协变量含测量误差的变系数偏线性模型的变量选择问题研究

研究了当参数部分和非参数部分的协变量均具有测量误差且两部分测量误差相关时,变系数偏线性模型的参数估计和变量选择问题。在误差校正和profile最小二乘估计方法的基础上,提出了基于smoothly clipped absolute deviation (SCAD)惩罚的变量选择方法,且估计具有渐进正态性和先知性。数值模拟研究进一步说明了所提出的变量选择方法的有限样本性质。     

基于混杂系统及多元线性回归的电液伺服系统参数性故障建模

为了有效地诊断电液伺服系统参数性故障,提出一种基于混杂系统及多元线性回归模型的电液伺服系统参数性故障模型.其过程为:将电液伺服系统的工况抽象为多个离散状态,建立压力-流量的观测模型;以结构参数为回归系数,基于样本数据的线性回归分析辨识模型参数;结合故障参数建立电液伺服系统的故障模型.利用参数辨识实验验证方法的参数拟合精度.研究结果表明:该模型能有效地应用于早期参数性故障的诊断,并能解决并发故障诊断困难的问题.