岭型压缩主成分估计及其性质

本文定义了一类新的降维估计，称之为岭型压缩主成分估计。证明了，当参数满足一定条件时，它比主成分估计，岭型主成分估计及最小二乘估计有较小的均方误差。     

动态数据系统(DDS)建模方法的改进

本文概述了原DDS建模方法的缺点,叙述了改进的途径,推导了改进的算法,给出了改进部分的详细框图。首先用长自回归拟合数据直到残差为白噪声,如AR模型阶不高,则认定为AR模型。否则,利用数据和残差,线性估计ARMA模型参数。增阶和降阶时,Yule—Wolker方程系数阵和模型参数都可递推求得。初估ARMA模型后,用非线性最小二乘法来优化参数。通过二个实例计算表明,经改进的方法可以节省66％的机时,效果是明显的。     

运动多站无源时差/频差联合定位方法

鉴于无源定位技术已经成为现代信息化作战的核心技术,提出了一种新的运动多站无源时差(time difference of arrival, TDOA)频差(frequency difference of arrival, FDOA)联合定位方法去解决无源定位系统中的非线性最优化问题。通过智能算法的启发,将优化后的基于线性递减权重和物竞天择的粒子群算法(particle swarm optimization algorithm based on linear decreasing weight and natural selection, WSPSO)与经典加权最小二乘算法(weighted least squares, WLS)相联合对目标进行跟踪定位。加权最小二乘定位算法在4个基站的情况下无法实现对辐射源的定位,所得定位结果会出现多解。而所提的运动多站联合定位算法在4个基站的条件下不存在初始目标位置估计和局部收敛等问题就能够实现辐射源的精确定位。通过大量仿真结果分析,本文所提的智能优化定位算法具有更高的目标定位精度和更稳健的定位性能,优于标准粒子群算法与优化PSO算法。     

线性回归最小二乘估计的相合性的若干新结果

本文建立了当r∈[1，2)和r∈(2，∞)时，线性模型回归系数最小二乘估计βn为r-阶矩相合的一些充分条件，这些结果推广和改进了陈桂景的结果。     

遗传算法在求解超定方程组中的应用

只有在极特殊的情况下超定方程组才有精确解,一般情况下都是求超定方程组在某种意义下的近似解.使用两种非数值算法———遗传算法和模拟退火算法求得超定方程组的最小二乘解,对它们的原理、参数设置进行了比较分析,数值实验的结果显示这两种方法是非常有效的.     

AN EXPONENTIAL INEQUALITY FOR AUTOREGRESSIVE PROCESSES IN ADAPTIVE TRACKING

A wide range of literature concerning classical asymptotic properties for linear models with adaptive control is available, such as strong laws of large numbers or central limit theorems. Unfortunately, in contrast with the situation without control, it appears to be impossible to find sharp asymptotic or nonasymptotic properties such as large deviation principles or exponential inequalities. Our purpose is to provide a first step towards that direction by proving a very simple exponential inequality for the standard least squares estimator of the unknown parameter of Gaussian autoregressive process in adaptive tracking.     

中国碳排放影响因素分析和趋势预测——基于STIRPAT和GM(1,1)模型的实证研究

采用STIRPAT模型全面地对影响中国2000—2011年碳排放的因素进行分析,并利用灰色模型GM(1,1)预测了中国2012—2020年碳排放量.研究结果显示:城镇化率、经济增长、产业结构、能源价格、人口、能源结构和外贸强度对碳排放量有一定的促进作用,技术进步对碳排放量具有较强的抑制作用;其中对中国碳排放量增加影响较大的因素是人口和产业结构;根据GM(1,1)预测模型的结果,可以看出未来的减排压力还很大.因此,治理碳排放的政策应该综合考虑人口、产业结构和技术进步等影响因素.     

基于最小二乘支持向量机的大坝变形预测研究

大坝变形预测是风险评估的关键,而涉及因素存在高度非线性.为达到好的预测效果,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的大坝变形预测方法.在数据预处理方面,针对传统的参数平方、立方这种处理方式,提出变阶次概念;针对LSSVM交叉验证耗时过多,提出了一种简单可行的变参数方法 .为了快速获得优化结果,引入基于十进制的遗传算法.此外,为进一步提高预测精度,引入遗忘因子概念.最后,给出一个实例.     

总体最小二乘方法在华北地区应力分析和应变参数反演中的应用

近些年来,华北地区主要受近东西向的持续性挤压应力的作用,导致了东西向的压缩和南北向的挤出运动。从运动场的空间分布来看,其运动并非均匀,与以前的认知并非完全一致。通过基于总体最小二乘的反演方法,利用2002年相对稳定的GPS速度场数据,来分析华北地区板块运动应力场。将应变参数反演结果与基于最小二乘方法得到的结果进行对比分析,发现顾及了监测点误差的总体最小二乘方法更适合华北地区的应力分析和应变参数反演。     

牛顿环实验中数据处理方法的讨论

对牛顿环实验的数据 ,分别用逐差法、最小二乘法、加权平均法 3种方法进行数据处理 ,同时比较了 3种方法的优劣 ,对结果进行了讨论。