以创新驱动促进江西省制造业高质量发展的实证研究

利用2007—2018年江西省11个地级市的面板数据,通过构建指标体系,并采用熵权法测度了11个城市的创新驱动力和制造业高质量发展水平,将创新驱动力分解为技术创新、制度创新和要素配置优化,实证分析了创新驱动对江西省制造业高质量发展的影响.研究发现:技术创新、制度创新、要素配置优化和创新驱动力都能显著促进江西省制造业高质...     

标准击实曲线的理论分析和应用

通过对标准击实曲线的理论分析,提出2种方法确定最大干容重(ρdmax)和最佳含水量(wop),并给出更为合理的解释和推荐方案。由于使用规程规定采用以干容重为纵坐标和含水量为横坐标,绘制干容重和含水量的关系曲线(图解法)易导致曲线峰值出现的主观性和随意性,进而引起因密实度问题而出现的质量事故。因此,文章提出的方法是可行的,有利于在土木工程中得以推广和应用,也是对现行规程的补充和改进。     

地理加权回归分析空间数据的空间非平稳性

空间数据一般具有空间非平稳性的特征,用一般线性回归模型来拟合空间数据,其分析结果不能全面反映空间数据的真实特征．地理加权回归模型是一种相对简单而又有效的探测空间非平稳性的新方法,属于局域空间分析模型．它允许不同的地理空间存在不同的空间关系,其结果是局域而不是全域的参数估计,因此能够探测到空间数据的空间非平稳性．以银行不良贷款原因分析为实例来验证空间数据的空间非平稳性．     

连云港海域水文泥沙运动特征

根据2006年1月1～9日对连云港海域19个测站的水文泥沙同步观测资料,分析了该海域的水文泥沙运动特征。结果表明：连云港海域,潮差较大,潮流流速较小;涨潮流速大于落潮流速;涨潮历时小于落潮历时。悬沙浓度与潮流流速均呈现出由南向北、由近岸向远岸递减的规律;在一个潮周期过程中,近岸含沙量有涨落变化,远岸则没有明显的涨落过程;运用最小二乘法原理对实测含沙量、流速和水深资料进行回归计算,求得含沙量与流速呈很好的正相关关系,且落潮含沙量的变化对弗洛德数的变化更为敏感。     

模糊回归分析在平头立铣刀磨损监测中的应用

通过分析铣刀渐进磨损过程的特点,从切削力、主轴端振动位移、主轴端振动加速度和主轴电机功率等信号中提取了8个反映刀具磨损状态的特征参数,提出用模糊回归分析多传感器信息融合方法监测铣刀后刀面磨损带面积.在立式加工中心上的实验表明,模糊回归分析计算的后刀面磨损带面积与实际测量值基本相符,计算效率高,能够满足小直径立铣刀磨损在线监测要求,具有较强的有效性和工程实用性.     

Local spatial properties based image interpolation scheme using SVMs

Image interpolation plays an important role in image process applications. A novel support vector machines （SVMs） based interpolation scheme is proposed with increasing the local spatial properties in the source image as SVMs input patterns. After the proper neighbor pixels region is selected, trained support vectors are obtained by training SVMs with local spatial properties that include the average of the neighbor pixels gray values and the gray value variations between neighbor pixels in the selected region. The support vector regression machines are employed to estimate the gray values of unknown pixels with the neighbor pixels and local spatial properties information. Some interpolation experiments show that the proposed scheme is superior to the linear, cubic, neural network and other SVMs based interpolation approaches.     

基于灰色组合模型的河南省粮食产量预测

一元线性回归有直线趋势,而GM(1,1)能较好地模拟指数变化的趋势。但是,如果原始序列整体上是直线趋势,在少数点上,数据模拟值和回归直线偏离较大时,线性函数已不能很好地预测数据序列的变化了。对于此类问题,将数据分为跳变点(即模拟值偏离回归直线较大)和非跳变点数据,并将跳变点又分为上、下跳变点,借鉴灰色灾变预测原理,用GM(1,1)模型预测跳变点数据,而对其他非跳变点使用去掉跳变点后的数据形成的新的线性回归方程进行预测。通过对河南省粮食产量的预测,结果表明该方法很好地克服了GM(1,1)模型和线性回归模型的缺陷,具有较好的实际应用价值。     

非参数方差模型的样条估计

基于多项式样条方法,构造了非参数方差模型中方差函数的相合估计,并且给出了该估计的最优全局收敛速度.模拟算例验证了理论结果的正确性.     

两类非线性动态模型的研究

文献[1]讨论了一类双随机动态模型,本文对带有折扣的双随机动态模型进行了研究,并且在具有损失值的情况下,给出了DLM的计算公式。另外,对另一类非线性动态模型,给出了它的预测分布。     

随机解释变量回归模型的参数估计

本文研究解释变量含有随机误差的多元回归模型,提出了一种参数估计方法和相应的算法,同时分析了预测误差,给出了算例。