Convergence of Recursive Identification for ARMAX Process with Increasing Variances

The autoregressive moving average exogenous (ARMAX) model is commonly adopted for describing linear stochastic systems driven by colored noise. The model is a finite mixture with the ARMA component and external inputs. In this paper we focus on a parameter estimate of the ARMAX model. Classical modeling methods are usually based on the assumption that the driven noise in the moving average (MA) part has bounded variances, while in the model considered here the variances of noise may increase by a power of log n. The plant parameters are identified by the recursive stochastic gradient algorithm. The diminishing excitation technique and some results of martingale difference theory are adopted in order to prove the convergence of the identification. Finally, some simulations are given to show the reliability of the theoretical results.     

带Poisson跳的随机种群扩散系统半隐式欧拉方法的数值解

讨论了带Poisson跳的随机种群扩散系统,利用It公式、Burkholder-Davis-Gundy不等式、Gronwall引理及一些不等式,根据半隐式欧拉方法,证明了带Poisson跳的随机种群扩散系统数值解的收敛性.最后,通过数值算例对数值方法进行了说明.     

色噪声与乘性信号驱动下昆虫爆发系统的稳定性和随机共振

研究的是一类受色噪声和乘性周期信号驱动的昆虫爆发系统的稳定性和随机共振现象.首先对于一类由色交叉关联噪声驱动的昆虫爆发种群系统,通过应用FPK方程,获取了系统的稳态概率分布函数的近似表达式,重点讨论了噪声强度及自相关时间对此类昆虫爆发系统稳定性的影响; 然后通过加入弱乘性周期信号,根据快速下降法和两态理论给出了信噪比公式,研究了噪声及其关联时间对于昆虫系统信噪比的影响.进而分析它们对系统种群数的稳定性和延续存活时间的一些实际作用     

随机需求下企业的生产能力规划和柔性技术选择

根据生产产品种类能力的不同,生产技术可以分为刚性技术、部分柔性技术和完全柔性技术.由于完全柔性技术在投资上显著高于其他技术,企业在满足市场需求的前提下,更倾向于选择部分柔性技术来进行生产.考虑了不同技术的投资成本和操作成本的差别,建立了一个随机需求下的线性规划模型,从而研究了随机市场需求下的技术选择问题.通过仿真试验说明了技术选择的一些特性.     

基于机器学习的商品评论特征提取有用性研究

在线上购物商品销售预测问题上,由于受商品自身的款式、材料、买家的好评与差评以及商家好评返利等多种因素影响,一般的回归预测算法往往不能支持多种特征变量,导致预测准确率较低、鲁棒性差.本文采用一种主题-随机森林算法对口罩销售量进行多变量综合投票预测,并与多重线性回归（Multiple Linear Regression,MLR）算法和随机森林（Random Forest,RF）算法相比较得出最终结论 .实验结果表明,LDA-RF算法各项指标均优于MLR和RF算法,LDA-RF算法建模速度快,鲁棒性较强,受到离群点影响比较小,散点主要集中在线性回归附近,可以有效地提高口罩销量预测精度.     

基于视觉注意力和深度随机配置网络的高速公路团雾认知

团雾生成区域的气象环境较为复杂,对团雾的检测效率和精度有较大影响。针对这一问题,探索了一种基于视觉注意力和深度随机配置网络的高速公路团雾系统模型。首先,采用图像通道转换和高斯模糊滤波对输入图像预处理,构建归一化高质量的高速路面样本图像集合。其次,基于视觉注意力机制的构建团雾图像深度特征空间,以多层次差异化表征团雾气象特征信息。最后,基于深度随机网络构造团雾等级分类器,以获取快速高准确率分类模型。为验证方法的有效性,使用行车记录仪高速行驶图像样本构建训练及测试样本空间,并将此方法与其他模型方法进行对比实验。实验结果表明,此方法在模型认知精度和计算速度综合评价方面具有较大优势,能够有效适用于高速行驶过程的团雾气象预测预警。     

一种多模态的脑肿瘤图像分割方法

针对现有的全卷积网络处理脑肿瘤分割任务时网络参数量大、计算困难的问题,提出了一种结合随机森林(Random Forests,RF)和密集连接网络(DenseNet)的方法.方法分为粗分割和精细分割两部分.粗分割在下采样的脑磁共振图像(MRI)上用增强RF初步分割出肿瘤.精细分割依据粗分割得到原始MRI的感兴趣区域,用改...     

基于环境因素的露天煤矿粉尘质量浓度预测

为实现PM2.5、PM10和TSP粉尘质量浓度预测,利用哈尔乌素露天煤矿环境监测数据,以随机森林算法为基础,建立环境因素影响下的粉尘质量浓度预测模型,采用网络搜索的方法对随机森林模型进行参数调整.研究结果表明:采用加权算术平均值法对粉尘质量浓度数据进行降噪处理,能有效提高预测模型的准确性.特征重要性分析表明,环境影响因...     

水库(群)随机优化调度研究进展与展望

水库(群)随机优化调度是防洪减灾和实现水能资源高效利用的有效方法,通过考虑来水的不确定性显著提高调度决策的实际指导效果,增强综合效益．梳理了水库(群)随机优化调度的相关概念及其与调度规则函数之间的关系,以显随机优化、隐随机优化和参数模拟优化三种方法为分类依据,综述了国内外水库(群)随机优化调度方法研究的发展历程．针对该领域存在的问题与不足,未来研究应重点关注提升水文预报水平、增加调度规则提取方法准确度、提高参数优化模型计算效率、克服随机动态规划维数灾问题与多维径流转移概率求解问题等方面,为进一步提高随机优化调度水平提供参考．     

基于高分四号卫星的北京市城区森林叶面积指数反演

为分析太阳多角度的光谱信息在反演森林LAI中的应用潜力,本文基于高分卫星数据构建七种常用的植被指数,并添加纹理信息,对北京市开展区域LAI反演研究.采用随机森林和线性回归,通过提取不同太阳角度的高分卫星数据的植被指数以及影像纹理均值,与实测数据建立回归模型反演叶面积指数,R2和RMSE作为指标对模型进行精度评价.与以往...