基于局部非线性地理加权回归模型的地表温度降尺度算法研究

地表温度(land surface temperature, LST)是反映地表状况的一个重要参数,能对地表-大气相互作用过程进行描述。由于受到卫星热红外传感器成像条件的制约,获取的卫星热红外遥感图像存在时间分辨率、空间分辨率难以兼顾的问题,导致反演的LST数据难以得到深入应用。采用LST降尺度算法可以解决此矛盾,获得高时空分辨率的地表温度数据。目前LST降尺度模型逐步由全局模型转向局部模型,但局部降尺度模型忽略了非线性关系。针对此问题,提出基于局部非线性地理加权回归(non-linear geographically weighted regression, NL-GWR)的地表温度降尺度算法。选择合适的研究区域,并分别选取归一化差异植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)、归一化差异建筑指数(normalized difference build-up index, NDBI)以及数字高程模型(digital elevation model, DEM)作为辅助参数进行LST降尺度,将中分辨率成像光谱仪(moderate resolution imaging spectroradiometer, MODIS)地表温度空间分辨率从1 000 m提升到100 m,并将基于地理加权回归(geographically weighted regression, GWR)与NL-GWR模型的降尺度结果进行对比分析。实验结果表明,考虑非线性关系的NL-GWR模型要优于GWR线性模型,能够获得较低的均方根误差(1.96 ℃)和平均绝对误差(1.63 ℃)。     

空间面板模型协整检验的Bootstrap改进算法及功效分析

忽略面板模型横截面之间的空间相关性易导致其协整检验误拒率偏高。本研究采用模型变量的空间矩阵变换和回归残差Sieve Bootstrap技术相结合,既能使数据结构不受重抽样影响,又可发挥自助抽样(Bootstrap)技术优势,由此发展出基于Sieve Bootstrap技术的空间面板计量模型协整P检验,可在建模过程中充分考察空间效应的同时防止出现虚假回归。模拟及实证结果均表明：当面板数据模型出现内生回归元或横截面之间存在空间相依关系时,该检验不仅明显降低误拒率,还能保持高检验势,同时结果更具稳健性。     

一类带有GARCH类误差项的自回归滑动平均模型

本文结合DAR模型及传统的ARMA-GARCH模型,提出一类带有新型GARCH类误差项的自回归滑动平均模型.该模型比DAR模型引入更多数据信息,同时定义一种由可观测序列驱动的新型条件异方差结构,比传统ARMA-GARCH模型的条件方差更易于估计.本文研究模型参数的拟极大似然估计,并在较弱矩条件下证明估计量的渐近正态性;...     

基于多元线性回归模型的建筑能耗预测与建筑节能分析

针对城市建筑能耗的节约与有效利用,提出一种基于多元线性回归模型(MLRP)的建筑能耗预测与建筑节能分析模型.以天然气和电力为能耗目标,将建筑类型、建筑年代、占地面积和居住人数等参数作为输入特征,利用多元线性回归模型分析出对能耗具有显著性影响的因素,并预测整个区域的能耗.另外,通过该预测模型,可以评估实施改善措施后建筑的节能潜力.实验给出了各种场景下的建筑节能潜力,分析结果表明,提出的预测模型能够精确预测区域能耗.     

基于超效率DEA的中国省际工业能源效率评价

以中国省际工业为研究对象,运用基于松弛变量的超效率DEA模型,实证分析了2006—2011年中国30个省市自治区(西藏、台湾、香港、澳门除外)及东、中、西部区域的工业能源效率,在此基础上应用Tobit回归模型,进一步分析了中国工业能源效率的影响因素。研究结果表明,我国各区域工业能源效率差距显著。东部区域工业能源效率最高,且以北京、上海和天津居首,而中西部工业能源效率较低,其中以宁夏最低。在影响因素中,经济结构、外资水平以及工业固定新增资产投资对地区工业能源效率有着积极的影响,而重工业所占总工业的比重以及人口密度对工业能源效率有着消极的影响。针对以上结论,提出了相应的对策建议。     

基于地理加权回归模型的土壤有机碳密度影响因子分析

 为深入探讨土壤碳库的空间变异特征、准确评价区域碳库的影响机制,选择内蒙古自治区赤峰市敖汉旗黄花甸子流域为研究对象,基于研究区的实地采样数据,结合遥感与地理信息系统技术,采用地理加权回归模型对土壤有机碳密度及其影响因子进行拟合,探求不同环境因子对土壤有机碳密度影响的空间变异特性。结果表明,研究区土壤有机碳密度在1.91~16.63 kg/m²范围内变化,其平均密度为7.42 kg/m²;各影响因子对土壤有机碳密度的影响程度由高到低依次为海拔 >坡度 >归一化植被指数(NDVI)>与道路或村庄最短距离(DIST);各因子对土壤有机碳的影响随空间位置的变化存在明显的差异,其中海拔、坡度与土壤有机碳密度呈现负相关,而NDVI、DIST 与土壤有机碳密度呈现正相关。     

稀疏阵列MIMO雷达高精度收发角度联合估计

提出一种基于孔径扩展的稀疏阵列MIMO雷达高精度收发角度估计算法. 采用收、发阵列均为稀疏线性分布式子阵的双基地MIMO雷达系统,通过非均匀阵列设计,利用Khatri-Rao乘积运算实现收发阵列中阵元间短基线和子阵间长基线的同时虚拟扩展. 对接收数据进行降冗余和数据平滑处理,利用双尺度酉ESPRIT算法解周期性模糊,得到无模糊的高精度收发角度估计. 与传统算法相比,所提出的算法在不增加天线数目和硬件复杂度的情况下可有效扩展MIMO雷达的阵列孔径,在实现多目标收发角度联合估计的同时获得更高的参数估计性能. 仿真结果验证了阵列虚拟扩展和算法方位估计的有效性.     

脑卒中发病因素的多元分析模型

通过对影响脑卒中发病环境因素分析,建立了以发病率为因变量,以年龄因子、环境因素和性别因素为自变量的多元线性回归模型.用SPSS软件对其进行回归分析,通过模型对数据进行预测分析,并对模型进行残差和标准残差检验,得到具有实践意义的结论,对从各方面控制脑卒中发病率具有指导意义.     

基于模糊回归分析的投资组合选择模型

近年来,在存在模糊性的金融市场中如何进行有效的投资组合管理吸引了学者们的关注,本文利用模糊线性回归对不同市场上长度不一致的股票数据进行了刻画和分析,并在改进的收益和协方差矩阵基础上构建了投资组合选择模型.算例结果表明,在股票数据长度不一致时,基于模糊回归分析的投资组合选择模型比截断数据的投资组合模型以及基于普通最小二乘回归的投资组合模型有更好的表现.     

低轨回归轨道卫星轨迹漂移特性分析与控制

针对低轨回归轨道卫星,建立了星下点轨迹漂移的数学模型,研究了星下点轨迹保持控制的问题。首先,分析了回归轨道星下点轨迹的约束条件,给出了星下点轨迹漂移与卫星轨道根数偏差之间的关系。在此基础上,将星下点轨迹保持控制问题转化为基于平均轨道根数的相对轨道控制问题,其中参考卫星是虚拟的,仅受到地球引力影响,利用高斯摄动方程建立了包含J₂摄动和大气阻力摄动的相对运动方程,基于Lyapunov理论设计了星下点轨迹保持的相对平均轨道根数反馈控制律。仿真结果表明,所设计的星下点轨迹控制律能有效地实现星下点轨迹保持的要求。