趋势包络预测方法及其参数估计问题

研究并提出了趋势包络预测方法,给出了上、下包络模型、趋势模型和趋势包络预测方法的定义。在此基础上,给出了它们的参数估计方法。     

混沌经济时序非线性动力系统的预测方法研究

混沌经济时序的预测方法研究是混沌经济非线性动力系统的重要内容，提出了一种改进的非线性混沌经济模型，应用模型的阶数由最小嵌入维数决定的观点，给出了相应的模型参数辨识方法，并用其确立的混沌模型进行了预测工作，计算结果表明：模型参数辨识方法能迅速地将参数估计值带到多峰目标函数的全局最小值附近，然后再采用优化理论能较准确地求出模型的参数，用得到的混沌模型对系统进行预测工作，其短期预测效果良好。     

创新的动态人口死亡率预测及其应用

本文结合Bootstrap方法与Lee-Carter模型对我国人口死亡率进行拟合与预测,较好地解决了传统模型的不足.首先利用最小二乘法、加权最小二乘法和极大似然法三种参数估计方法对Lee-Carter模型的参数进行估计.然后通过对残差的分布性质进行分析发现加权最小二乘法有较好的拟合效果.再考虑到传统的Lee-Carter模型在预测未来死亡率区间时仅考虑了时间参数的变动区间,因此利用残差Bootstrap方法估计了所有参数的置信区间,并对模型参数的稳健性进行检验.最后在充分考虑所有参数变动性的基础上,给出了死亡率预测均值及死亡率预测值的置信区间,结果表明,所计算的死亡率预测值的置信区间具有更好的预测效果.     

基于油液中金属浓度梯度特征的滤波剩余寿命预测模型

基于随机滤波理论的剩余寿命预测模型是基于状态的维修的重要组成部分. 首先根据设备磨损过程，建立了磨损、金属粒子浓度和剩余寿命三者的函数关系. 进而针对滤波模型基于油液信息进行预测时的局限性，建立了基于油液浓度梯度特征的滤波模型. 此模型无需对监测信息中的换油影响进行线性回归处理，从而减少了误差，并以金属浓度梯度特征建模，完善了状态信息与剩余寿命之间的负相关关系. 然后设计了极大似然参数估计方法，在参数估计过程中考虑了截尾数据对估计值的影响. 最后以某型自行火炮发动机的油液光谱分析数据为例，实现了发动机的剩余寿命预测，结果表明了该模型的可行性和有效性.     

基于伪寿命分布的退化数据可靠性评估方法

提出一种利用加速退化数据对产品进行可靠性评估与寿命预测的建模与参数估计方法。首先,针对加速退化数据的特点,建立了加速条件下特征参数退化曲线的连续时间函数模型。进而,结合工程中常用加速模型,建立了加速退化模型参数估计的整体似然函数,并基于Fisher信息阵采用整体推断的极大似然法给出整体模型参数的区间估计。该方法能够有效利用不同加速应力水平下产品退化数据的横向信息,并综合连续时间函数模型对产品退化曲线拟合性强的优点,可提高产品可靠性评估与寿命预测的精度。以某电子产品为例进行了应用实例分析。     

基于贝叶斯CAViaR模型的油价风险研究

CAViaR模型是常用的VaR估计方法之一, 但通常面临参数估计和模型检验的困难. 本文发展了贝叶斯CAViaR模型用于分析油价风险, 并考察该模型在参数估计、模型选择、VaR预测等方面的作用. 采用布伦特原油价格日数据, 研究显示贝叶斯CAViaR模型有效控制了估计风险和模型风险, 且具有较好的VaR预测绩效, 优于传统CAViaR模型. 本文同时指出, 油价VaR存在自回归特征并受前期正负收益率的不对称影响. 不对称斜率CAViaR模型有效刻画了油价VaR的动态变化模式.     

灰色微分动态多变量预测模型及其应用

针对数据驱动建模方法在表征系统特性时的不足,提出了灰色微分动态多变量预测模型.新模型将系统特性的行为序列与影响序列用于建模,增强了系统动态性和非线性性;同时运用最小二乘原理获得模型参数估计式,利用拉普拉斯变换推导模型的近似时间响应式.在此基础上,将新模型应用于欧洲货币联盟、中东与北非及撒哈拉以南非洲三个典型地区的碳排放量预测,应用实例表明:灰色微分动态多变量预测模型预测效果优于其它三种经典的灰色预测模型,能有效预测三个地区未来五年的碳排放量.与此同时说明新模型能够更好地描述多因素系统动态性问题,从而有效地提升传统灰色多变量模型的建模精度.     

ARCH模型体系

综述了国内外在ARCH模型领域的研究成果，并将ARCH模型族归纳为一个体系。首先，对ARCH模型进行了分类，同时讨论了长记忆ARCH模型的性能。探讨了ARCH模型的检验和参数估计问题。文中指出，对复杂ARCH模型，鉴于其不可微分性，不存在传统意义下的似然函数的估计方法，文中运用遗传算法的思想，提出禁忌递阶遗传算法，解决复杂ARCH模型的参数估计和检验问题。最后，对ARCH模型的研究发展进行了评述。     

基于模型的构件系统性能预测综述

在软件开发过程的早期引入性能需求，并通过建立性能模型对待实现系统的性能进行预测可以极大减小项目风险。给出了构件系统性能预测的一系列相关定义，总结并比较了各种性能模型在描述能力和解析难度上的优缺点。在总结通用的性能预测方法基础上，提出了基于模型的性能预测方法的一般思路。详细介绍了基于模型的构件系统性能预测3类方法，从多个方面对各种方法进行了比较和分析。探讨了当前研究中的不足之处，给出了本领域有前途的研究方向。     

一种改进的多模型噪声辨识方法

在混合系统参数估计问题中，交互式多模型算法是一种比较有效的求解方法。但是当系统机动模式较多时，模型集中的模型数目也随之增加。针对模型集过大导致的参数估计精度下降的现象，提出了一种改进的多模型算法，并将其应用于系统噪声辨识。它利用多扫描量测信息，采用离散优化技术，获得近似于系统的实际噪声水平的最优的子模型集。然后，利用此进行噪声估计作为结果输出。Monte Carlo仿真结果表明了新算法估计精度优于标准IMM算法。     

S-型软件可靠性模型的修正与性能评价

本文通过引入自由经验参数的方法对基本S-型软件可靠性增长模型进行修正,着重讨论了修正S-型(MS-型)模型和S-型模型、NHPP模型、W-NHPP模型的统一问题,导得了统一模型参数的最小均方误差估值计算公式,并提出了一种估值经验参数的方法。实例应用结果表明,通过对模型引入经验参数修正可以提高其参数估值的有效性和模型对实际软件失效数据的拟合性能和预测能力,不失为一种改善软件可靠性模型性能的有效途径。     

基于MSV类模型的中国汇市与股市间溢出效应

金融市场波动特征及溢出效应一直是经济、金融学界研究的热点问题之一,SV模型作为一种有效刻画金融时间序列波动的工具,极具应用前景,但用于测度溢出效应的向量SV模型由于参数估计困难而鲜见于文献。本文借助WinBUGS软件,采用基于Gibbs抽样的MCMC方法,运用DC-MSV模型和GC-MSV模型分别对汇市与股市间的动态价格溢出效应和波动溢出效应进行研究。实证结果表明,汇市与股市间的价格溢出具有明显的时变特征,总体为负相关关系;汇市与股市间存在双向波动溢出效应,但汇市对股市的波动溢出要强于股市对汇市的波动溢出,呈现不对称性。     

NHPP类软件可靠性增长模型的统一及其性能分析

针对各种ＮＨＰＰ（Ｎｏｎ－ＨｏｍｏｇｅｎｅｏｕｓＰｏｉｓｓｏｎＰｒｏｃｅｓｓ）类软件可靠性增长模型的特点，提出了一种统一的ＮＨＰＰ类软件可靠性增长模型——ＵＮＨＰＰ模型，给出了模型的参数估值方法，并通过实例对其性能进行了评估。     

双应力恒加试验Weibull分布型产品置信可靠性评估模型

为了有效快速评估高可靠性长寿命产品在正常应力条件下的可靠性,提出了一种双应力恒加试验Weibull分布型产品置信可靠性评估模型。首先,采用加速寿命试验(accelerated life test,ALT)技术,建立广义Eyring-Weibull可靠性模型,假定试验各应力水平组合下Weibull分布的形状参数相同,且尺度参数与各应力水平组合间呈对数线性关系。其次,给出了Weibull分布定时截尾双应力恒加试验的极大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE)方法、与似然函数相关的Fisher信息矩阵以及模型参数的渐近协方差矩阵,构造了模型参数和一些可靠性指标的渐近置信区间。最后,通过仿真算例证明了所提方法的可行性。     

双应力恒加试验Weibull分布型产品置信可靠性评估模型

为了有效快速评估高可靠性长寿命产品在正常应力条件下的可靠性，提出了一种双应力恒加试验Weibull分布型产品置信可靠性评估模型。首先，采用加速寿命试验(accelerated life test，ALT)技术，建立广义Eyring-Weibull可靠性模型，假定试验各应力水平组合下Weibull分布的形状参数相同，且尺度参数与各应力水平组合间呈对数线性关系。其次，给出了Weibull分布定时截尾双应力恒加试验的极大似然估计(maximum likelihood estimation，MLE)方法、与似然函数相关的Fisher信息矩阵以及模型参数的渐近协方差矩阵，构造了模型参数和一些可靠性指标的渐近置信区间。最后，通过仿真算例证明了所提方法的可行性。     

二维GTD模型参数估计的PQ-FB-2D-ESPRIT算法

二维基于旋转不变技术信号参数估计(2D-estimating signal parameter via rotational invariance techniques, 2D-ESPRIT)算法是估计几何绕射理论(geometric theory of diffraction, GTD)模型参数的一种经典算法,但在信噪比较低的条件下, 2D-ESPRIT算法的参数估计精度明显下降,噪声鲁棒性较差。针对这一问题,提出一种极化平方前后向平滑2D-ESPRIT(polarized-quadratic-forward-backward 2D-ESPRIT, PQ-FB-2D-ESPRIT)算法,有效地提高了算法的噪声鲁棒性与参数估计性能。改进算法利用目标散射回波数据的极化信息,并通过对协方差矩阵平方处理和前后向空间平滑处理,提高了算法的参数估计性能与数据利用率,同时达到了去相关的效果。仿真结果表明,提出的PQ-FB-2D-ESPRIT算法的参数估计性能及噪声鲁棒性要优于经典2D-ESPRIT算法、前后向平滑2D-ESPRIT(forward-backward 2D-ESPRIT, FB-2D-ESPRIT)算法及平方FB-2D-ESPRIT(quadratic-FB-2D-ESPRIT, Q-FB-2D-ESPRIT)算法。基于不同算法估计得到的GTD模型参数对散射中心的定位精度进行比较,进一步验证了改进算法的优越性与有效性。     

软件可靠性模型及其参数估值技术

软件产品的可靠性评估主要取决于软件可靠性模型及其参数估值技术。本文探讨了六种软件可靠性增长模型的内在关系,提出了一个统一的软件可靠性增长模型,并从数理统计角度介绍了两种可靠性模型参数估值方法:最大似然估值法和最小均方误差估值法。最后,通过实例说明了软件可靠性模型及其参数估值技术在软件产品的可靠性评估方面的具体应用。     

基于自适应共轭梯度算法的高分辨率谱估计器

基于AR模型的功率谱估计是现代谱估计应用非常广泛的一种方法。通过对一全极点模型的参数估计来实现功率谱估计。提出了一种采用自适应共轭梯度算法来进行参数估计的方法。由于共轭梯度算法采用迭代运算求解Yule-Walker方程,同现有的谱估计算法相比,大大减小了谱估计算法的计算复杂度;随着自相关矩阵阶数的增大,该方法谱估计精度在小信噪比下提高显著。仿真结果表明,这种方法和基于AR模型的其它谱估计方法在不同信噪比下具有几乎相同的分辨率。因此,该谱估计算法具有重要的实用意义,有助于谱估计算法的实时实现。     

分数阶ARIMA模型的参数估计与预测

用极大似然估计和回归分析法给出分数阶ARIMA模型ARIMA(p，d，q)中参数d的估计，并根据d的大小，对时间序列进行了趋势预测，得到了最优线性预测公式。     

自适应FIR高精度时延估计研究

从最小二乘原理出发,结合参量模型时延估计方法,提出了一种使得时延引起的输入信号与参考信号之间实现最小二乘的自适应FIR高精度时延估计方法。与广义互相关法、相位谱法和自适应最小均方(leastmean square,LMS)时延估计方法相比,该方法具有算法简单、运算量小、精度高、收敛快的优点。计算机仿真实验和消声水池试验结果均验证了该算法的有效性。