多变量分层抽样技术的改进与应用

多目标抽样调查对于提高样本利用效率、节约调查费用、全方位反映总体都有极为重要的意义。通过引进Ward系统聚类法改进多目标分层抽样方法;选择合适的调查指标作为辅助变量构造分层比率估计推断差异较大的指标,改进多目标分层估计量。最后进行实际应用与比较。总体上该改进的分层设计方案不仅在精度上、成本上有较大的优良性,而且在可操作性方面更显优势。     

川西平原农田啮齿动物群落变量的模拟研究

利用Monte Carlo方法,模拟了川西平原农田啮齿动物群落变量的总和、年间和月间变动情况及统计学特征,其变量是：物种数、生物量、物种多样性和均匀性。真实群落4个变量的所有值均在模拟群落变量的95％置信区间内。物种数和物种多样性显示出了相似的变动规律。真实群落4个变量与模拟群落4个变量也显示出了相似的变动规律。当零假设为这些变量服从正态分布时,用单样本Kolmogorov-Smirnov方法检验,得到的结果与偏度和峭度显示的结果并不完全一致。结果说明,要估计一个变量的置信区间,需要有足够大的样本含量。     

基于变比连续化的风电系统OLTC电压控制灵敏度算法

风电功率快速变化导致电压波动频繁且幅度较大.有载调压变压器(on-load tap changer,简称OLTC)通过改变无功分布实现调压,无需新增投资.普通变比灵敏度算法未考虑变比的离散约束,所得灵敏度不很准确,用于指导OLTC变比调节存在误差.采用二进制编码,将变比转化为0-1变量的线性组合,引入NCP函数将0-1变量连续化,提出基于NCP函数的连续化变比灵敏度算法,以应用于风电系统电压控制.探讨分析影响OLTC变比调节的因素.算例分析表明该文算法是有效可行的.     

改进的基于线性支持向量机回归的近红外光谱分析方法

以近红外光谱信号为研究对象,把线性支持向量机回归方法应用于近红外光谱分析中,为 了提高算法的分析精度,提出了先对光谱数据进行中心化预处理,再建立线性支持向量机回归模 型,然后根据回归模型中的回归系数构建变量重要度的评价指标并采用网格搜索法得出满意的变 量集,再利用选出的变量集重新构建回归模型的分析方法.最后,采用业界认可的标准数据对该方 法进行了测试和分析,结果表明了该方法的有效性.     

一种改进的无人工变量单纯形算法

对Arsham的算法作了重要改进以便使其运行得更好,目标使所有基人工变量之和最小。首先,对非基变量按其简约价值系数从大到小逐列向前搜寻,将满足条件的变量带入基变量集,当简约价值系数为非正时终止。然后,以目标当前值与最优值的均值作为临界值,应用经典单纯形算法求解,当目标值超过临界值时,重复上述过程,直至基变量集处于完全状态。在计算机上对24个标准测试问题进行初步数值试验,计算结果表明,本文提出的改进算法比经典单纯形算法所用的总迭代次数要少得多,在22个问题上耗费更少的计算时间,大大改进了Arsham算法的计算效率,比Gao的一种改进算法的计算性能更稳定,因而是有价值的。     

用神经网络进行变量选择

针对变量选择问题的困难,提出了一种基于神经网络的变量选择方法,并以实例表明了该方法的有效性     

受外力驱动的变频率谐振子

给出了受外力驱动的变频率谐振子的精确率,通过ＤＦＨ的不变量算子的产生算子和消灭算子以及量子力的迭加原理得到了滤函数。     

求解线性电路的驻点法

提出了求解线性电路的一种新方法－驻点法,它可以免去回路法,节点法中求自阻抗,互阻抗;自导纳。互导纳的工作代之以一些很简单的求异运算,它与传流的支路法、回路法、节点法相比更加易于掌握。     

拉伸实验动态参数检测处理程序设计

针对拉伸实验中拉力与变形参数变化特点,利用“双变量联控检测步长”方法来决定采样值的弃与留,使采样残值分布均匀,弃舍合理,更便于检测数据的处理和拉伸曲线的点阵输出。实践证明：该程序软件具有良好的应用和推广价值。