平稳过程回归函数核估计相合的充要条件

本文对一类平稳过程,在 EY~2<∞下及最大相关系数ρ(n)=O(n~(-(1/2))(logn)~(-2))时,获得了回归函数递归核估计强、弱相合等价的充要条件。     

纵向污染数据半参数回归模型中的强相合估计

研究了一类纵向污染数据的半参数回归模型，并在更切合实际的情况下，建立了模型参数和回归函数的估计方法，在适当的条件下，证明了所建立的估计量均具有强相合性。     

数控机床热补偿中温度变量的选择与建模

叙述了一种在机床热补偿过程中,利用多元统计分析中的聚类分析方法对温度变量进行初步筛选,然后利用逐步回归方法获得最优模型的方法.对一台车削加工中心温度测量的变量进行了选择,并且利用逐步回归方法得到了补偿模型.结果表明,这种建模方法,不但很好地避免了温度测点的相互影响,保证了模型精度,而且节省了工作量和成本.     

厚板对接多道焊最高焊接温度的预测

采用多元非线性回归的方法,建立了厚板对接多道焊的最高温度与焊接线能量、层间温度、环境温度以及测点到热源中心的距离之间的数学模型.通过相关性检验、线性回归的显著性检验以及回归系数的显著性检验,证明了模型可行;同时分析了回归系数与测点到焊缝中心距离之间的关系.结果表明,它们之间的关系是一种非线性关系,而且呈现出了一定的变化趋势.     

基于贝叶斯推理的决策树模型

针对决策树（DT）模型缺乏概率背景这一问题，将贝叶斯推理引入DT模型，提出了一种基于贝叶斯推理的决策树（BDT）模型．在假定所含待定参量的先验与似然的前提下，借助贝叶斯推理获得参量的后验，然后运用逆跳马尔科夫链蒙特卡洛算法对后验抽样，最终求出样本属于某一类别的置信度，从而避免了武断判决．BDT模型以抽样代替拆分与剪枝操作，既直观又灵活，同时在抽样时考虑了不同的树结构与递归分割方案，使得分类准确率得以提高．仿真实验结果表明，BDT模型的平均分类准确率与DT模型相比提高了1．7％～3．5％．     

马尔可夫链模型在寿险中的应用

文章就保险公司的短期保单建立了一个具有吸收状态的马尔可夫链的数学模型，并分析了这种马氏链的性质，然后结合实例了解了这些性质的实际意义．     

基于高阶累积量的线性化子波提取方法研究

在地震子波非因果、混合相位的假设下,分别应用滑动平均(MA)和自回归滑动平均(ARMA)模型对地震记录建模,并采用基于高阶累积量的线性方程法对子波提取和模型适应性进行了研究.数值仿真结果表明,ARMA模型比MA模型在描述地震记录时具有参数节俭、模型更为高效的特点;基于高阶累积量的线性方程法对加性高斯色噪声有较好的压制效果,却强烈依赖于累积量样本估计的准确性.如果累积量样本估计的误差和方差适度,结合AR-MA模型描述的累积量线性方程法适用于非因果、混合相位的子波提取,其有效性通过实际地震数据的处理得到了验证.     

马尔可夫链在太湖流域梅雨期预报中的应用

依据1954~1991年太湖流域的入、出梅日期以及梅雨集中期,应用马尔可夫链预报了太湖流域1992年和1993年的梅雨期,并利用其平稳分布分析了梅雨期系统在各状态下的概率.应用结果表明:在太湖流域气候条件稳定的情况下,历史数据越多越精确,预测也就越可靠;以马氏链预测梅雨状态的方法是一种概率预报方法,需通过大量的预测检验才能显示出该方法的准确性和可靠性.     

基于回归分析与时序分析降水预报迭合模型的构建与实现

通过对大气降水序列确定性成分和随机性成分特征的分析,给出一种基于回归分析与时序分析降水预报迭合模型的构建方法.在分离和构造逐月降水序列趋势项、周期项和随机性项的基础上,给出基于Fortran和MATLAB的程序实现思路.最后给合实例验证了该方法的实用性和可行性.     

链啮合传动中影响链条寿命的因素分析及其对策

分析了链啮合传动的特点、原理及受力情况,找出了影响链条使用寿命的因素,提出了提高链条使用寿命的对策。