部分线性模型最小二乘估计的强相合性

考虑一类特殊的部分线性模型Y=β ^T₀X+g₀(T)+σ₀(X)ε的估计问题, 给出了最小二乘估计(LSE), 并证明了最小二乘估计的强相合性.     

冬季西太平洋副热带高压脊线位置异常与热带对流异常的关系

利用NCEP/NCAR再分析资料、射出长波辐射(OLR)资料,国家气候中心提供的1979~2008年1月西太副高脊线指数和逐日降水资料,对1月西太副高脊线位置与热带对流异常的关系进行了分析。结果表明,1月西太副高脊线位置与南海及菲律宾以东地区OLR场存在显著的负相关关系。进一步研究发现,副高脊线的南北位置异常是由于南海及菲律宾以东地区对流偏强(弱)造成这一区域出现异常的上升(下沉)运动;由于对流层高层(低层)南风距平的作用,在我国东南部的下沉运动增强(减弱);同时,在对流层的低(高)层出现了异常北风,从而构成了一个向北(南)的经向环流,有利于副高脊线的北抬(南退)。这种对流异常是造成2008年初我国南方超过1/3区域出现了50年一遇的低温、雨雪、冰冻灾害的间接原因之一。     

基于自适应MPC的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制

根据自适应模型预测控制相关原理,设计一种无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制策略.基于车辆动力学模型,建立轨迹跟踪控制器,并设计目标函数与相关约束,利用自适应MPC(model predictive control)控制算法对其进行求解.在每一个控制时刻工作点,不断更新卡尔曼状态估计器相关增益系数矩阵以及控制器的状态来适应无人驾驶车辆当前的工作环境,以此补偿车辆的非线性以及状态测量噪声带来的影响.在MATLAB中搭建仿真模型并进行仿真验证,得出自适应MPC对于无人驾驶车辆的轨迹跟踪拥有较好的控制精度与鲁棒性,验证了该算法应用在轨迹跟踪控制层的有效性,为轨迹跟踪控制的研究提供了参考.     

基于椭球体放矿理论的后和睦山铁矿脊部残留原因分析

 后和睦山铁矿生产中发现,相邻进路中间的脊部矿石在下一分段难以回收,而冒险在中间增加一条进路以提高回收率的思路又增大了危险性。本文运用椭球体放矿理论,找到了导致该铁矿脊部残留矿量多的原因,并优化了进路间距。基于矿岩散体的整体流动特性,分析多漏斗放矿时的松动椭球体形态,并结合该铁矿无底柱分段崩落法开采的生产数据,最终反推得到相邻漏斗松动椭球体的空间形态关系,为优化进路间距提供依据。结果表明,该铁矿松动椭球体短半轴b_s与放出体短半轴b 之间的关系为b_s=1.82b;b_s的范围是5.90~7.96 m,即相邻漏斗松动椭球体不相互影响或相切是导致该铁矿存在脊部残留的主要原因;进路间距以8~10 m 为宜。该方法为使用无底柱分段崩落法的矿山分析存在脊部残留的原因提供了一条路径。     

方差分量模型中回归系数的线性Minimax估计

定义了三种不同的Minimax估计．在矩阵损失下得到了方差分量模型的回归系数(分别是在齐次线性估计类和非齐次线性估计类中)的线性Minimax估计．结果表明,Minimax估计是压缩型估计．     

一阶广义随机系数自回归模型参数的最小渐近方差估计

研究广义随机系数自回归模型中参数的估计问题, 给出了未知参数的一个估计类, 证明了该估计类中估计的相合性和渐近正态性, 并且获得了该估计类中的最小渐近方差估计, 并通过数值模拟比较了估计类中各种估计方法的优劣.     

缺失数据下广义线性回归拟似然估计的强相合性

研究了响应变量随机缺失下的广义线性模型,利用处理缺失数据的完全数据方法,构造了广义线性模型中未知参数的拟似然估计.结合随机缺失机制和若干极限定理,证明了该拟似然估计的渐近存在性、强相合性和收敛速度.     

随机删失非参数固定设计回归模型的诊断

文章主要研究了随机删失非参数固定设计回归模型的统计诊断。首先利用随机删失非参数回归模型的性质和生存分布的Kaplan-Meier乘积限估计,将原模型转化为非参数回归模型进行研究;然后证明了数据删除模型与均值漂移模型的等价性,并给出了诊断异常点和强影响点的一些诊断统计量;最后通过实例分析,验证了上述诊断方法的有效性。     

Generalized ridge estimation of a semiparametric regression model

We considered the following semiparametric regres-sion model yi = X iT β+ s ( t i ) + ei (i =1,2,,n). First,the general-ized ridge estimators of both parameters and non-parameters are given without a restrained design matrix. Second,the generalized ridge estimator will be compared with the penalized least squares estimator under a mean squares error,and some conditions in which the former excels the latter are given. Finally,the validity and feasibility of the method is illustrated by a simulation example.     

测量单位对线性模型参数估计相对效率的影响

研究了测量单位的变化对线性模型BLU估计与LS估计四种相对效率的影响,利用矩阵的相关性质与运算,导出这四种相对效率随测量单位的变化而变动的范围。