检索结果-南通市图书馆

作者：李知恩长安大学

学位级别：硕士

空间回归模型是用于分析空间数据的一种统计方法,包括空间滞后模型和地理加权回归模型等.现有的空间回归模型未同时考虑空间数据的异质性、自相关性和时间尺度效应.因此统筹考虑空间数据的多种特性,有利于更加客观准确地拟合空间回归模... 详细信息

空间回归模型是用于分析空间数据的一种统计方法,包括空间滞后模型和地理加权回归模型等.现有的空间回归模型未同时考虑空间数据的异质性、自相关性和时间尺度效应.因此统筹考虑空间数据的多种特性,有利于更加客观准确地拟合空间回归模型.本文的主要研究内容如下:(1)提出空间滞后-混合地理加权回归模型.该模型在混合地理加权回归模型基础上,在带宽范围内通过引入空间自相关项,并兼顾数据的自相关性和异质性,进而提出两种空间滞后-混合地理加权回归模型的参数估计方法,即莫兰指数估计法和行列式估计法.最后,通过模拟实验,验证这两种估计方法对空间滞后-混合地理加权回归模型的有效性.(2)建立时空滞后-混合地理加权回归模型,为解决空间回归模型的时空非平稳性,将混合地理加权回归模型中的部分回归系数解释为空间位置和观测时间的函数.并在扩展混合地理加权回归模型参数估计的基础上提出三步估计法,通过时空距离和时空权函数,用行列式估计法估计参数.模拟实验表明,这种参数估计方法和所建模型都具有有效性和稳健性.(3)给出函数型空间滞后-地理加权回归模型,同时为了更好地考虑该模型参数的先验信息,假设模型参数服从稀疏先验,基于层次贝叶斯模型和交替迭代求解算法给出函数型空间滞后-地理加权回归模型的常参数和变参数估计方法.并通过模拟实验,使用平均均方误差和平均相对误差来验证模型的可靠性.

关键词：空间滞后模型混合地理加权回归模型两步估计法贝叶斯估计

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有关偏态分布的若干研究

有关偏态分布的若干研究

作者：刘粉长安大学

学位级别：硕士

拟合的数据类型影响着统计分布的发展。特别是自Azzalini提出了偏的正态分布以来,我们用偏的统计分布能更真实的拟合一些数据。近年来,也有一些学者在偏分布的基础上提出了?-偏分布、斜?-偏分布,但这些分布对于具有双峰或者重尾的数据... 详细信息

拟合的数据类型影响着统计分布的发展。特别是自Azzalini提出了偏的正态分布以来,我们用偏的统计分布能更真实的拟合一些数据。近年来,也有一些学者在偏分布的基础上提出了?-偏分布、斜?-偏分布,但这些分布对于具有双峰或者重尾的数据拟合效果并不理想。本文尝试在?-偏拉普拉斯分布的基础上提出斜?-偏拉普拉斯分布,通过大量的数值模拟实验对该分布的参数进行估计,并且用该分布拟合实际数据。最终依据AIC/BIC模型判断准则评估该分布对实际数据拟合的效果,从而验证该统计分布的优越性。本文主要研究内容包括以下四个方面:1.研究了偏态分布以及?-偏分布的一些相关定义和性质。对偏态分布以及?-偏分布进行了一些实际数据的拟合,用遗传算法优化对数似然函数来估计偏分布的参数。最后,利用AIC、BIC准则评判模型的优劣。2.给出?-偏正态分布以及?-偏拉普拉斯分布的随机数生成算法。通过大量的数值实验,以绝对误差为衡量标准,分析参数估计值的准确性。3.针对?-偏拉普拉斯分布的不足,提出一个新的分布:斜?-偏拉普拉斯分布,分别探讨了标准斜?-偏拉普拉斯分布以及斜?-偏拉普拉斯分布的分布函数和有关性质。在不同样本容量下,用矩估计法、极大似然法估计了该分布的参数。4.利用斜?-偏拉斯拉斯分布拟合学生成绩和玻璃纤维断裂强度这两组实际数据,进而分析比较该分布的优越性。

关键词： ?-偏拉普拉斯分布随机数生成算法矩估计极大似然估计斜?-偏拉普拉斯分布

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移动对象时空模型的不确定性分析

移动对象时空模型的不确定性分析

作者：赵兹长安大学

学位级别：硕士

在时间地理学中，移动对象时空模型用于描述研究对象的移动轨迹、潜在路径和时空变化规律，主要包括时空路径，时空棱柱以及潜在路径区域等基本地理实体，尤其是时空棱柱模型可以从本质上反映移动对象运动轨迹的不确定性信息。目前，关... 详细信息

在时间地理学中，移动对象时空模型用于描述研究对象的移动轨迹、潜在路径和时空变化规律，主要包括时空路径，时空棱柱以及潜在路径区域等基本地理实体，尤其是时空棱柱模型可以从本质上反映移动对象运动轨迹的不确定性信息。目前，关于该模型中不确定性传播问题的研究主要采用的是传统的一阶泰勒展开法和Monte Carlo模拟法。由于这两个方法需要较多的先验信息，所以在实际应用中常常会受到不同程度的制约。特别是当系统的非线性程度过高或误差分布未知时，这两种方法的精度就比较低。另外，也有学者将粗糙集理论应用于时间地理学，进而提出粗糙时空棱柱模型的概念，但是并没有给出等价关系的具体描述，使得这一概念仍缺少必要的理论基础。为提高不确定性传播过程的精度要求并深入探讨粗糙时空棱柱模型的理论支撑，本文的主要研究内容如下： 1、为了完善时间地理学的测量理论，先从集合论的观点给出移动对象时空模型的严谨定义;然后在前人的基础上建立不同情形下的不确定时空棱柱的数学表达。 2、针对使用一阶泰勒展开的协方差传播算法的不足，提出利用基于矩设计理论的误差传播算法，以便更好地解决时间地理学模型中的不确定性问题，并通过模拟实验验证算法的有效性和稳定性。 3、为了改进粗糙时空棱柱的定义，将覆盖近似空间理论引入到时间地理学模型中，提出基于时空棱柱的覆盖近似空间并给出了广义覆盖上、下近似算子的具体定义，最后利用三种不同的指标度量了粗糙时空棱柱的不确定性。

关键词：时空棱柱不确定性误差传播潜在路径区域矩设计粗糙集

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区间值信息系统上概念格的属性约简方法

区间值信息系统上概念格的属性约简方法

作者：刘冬长安大学

学位级别：硕士

粗糙集理论是波兰数学家***于1982年提出的一种用于数据分析的数学理论，概念格理论则是德国数学家Will R.于同一年提出的用于概念的发现、排序等的数据分析方法。它们为数据分析提供了相互关联而又相互补充的方法，作为一种有效且具有... 详细信息

粗糙集理论是波兰数学家***于1982年提出的一种用于数据分析的数学理论，概念格理论则是德国数学家Will R.于同一年提出的用于概念的发现、排序等的数据分析方法。它们为数据分析提供了相互关联而又相互补充的方法，作为一种有效且具有极大潜力的知识发现工具，备受人工智能学者的关注，并逐渐成为国际学术界的研究热点之一。目前，粗糙集与概念格理论也被广泛应用于机器学习、模式识别、数据挖掘等领域。本文将粗糙集理论和概念格理论结合起来，将概念格引入到区间值信息系统中，应用概念格的性质和结构解决区间值信息系统的属性约简及属性特征刻画。首先，利用优势关系将区间值信息系统转化成经典的0-1形式背景，在该形式背景上基于一对算子对给出了区间值信息系统上的概念格，研究了它的性质，给出了协调集的判定定理，并利用可辨识属性矩阵给出了区间值信息系统上概念格的属性约简算法和属性特征。进而，利用概念格生成算法和概念格属性约简算法，给出了区间值信息系统上概念格的生成算法和属性约简算法。最后通过实例验证了该算法的有效性。

关键词：区间值信息系统概念格区间值信息系统概念格基于属性的基本概念集基于对象的基本概念集

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偏正态潜在特质IRT模型的Bayes推断

偏正态潜在特质IRT模型的Bayes推断

作者：万景燕长安大学

学位级别：硕士

项目反应理论（Item Response Theory，简记为IRT）由一组统计模型构成，已广泛地应用于许多领域，特别是关于潜在变量的研究取得了丰富的成果。当潜在变量应用于IRT模型时，通常被称为潜在特质。在IRT模型参数估计中，一般假设潜在特... 详细信息

项目反应理论（Item Response Theory，简记为IRT）由一组统计模型构成，已广泛地应用于许多领域，特别是关于潜在变量的研究取得了丰富的成果。当潜在变量应用于IRT模型时，通常被称为潜在特质。在IRT模型参数估计中，一般假设潜在特质是服从标准正态分布的随机变量。然而，许多研究表明，这种假设在许多情况下是不适当的。而且，当这种假设无效时，模型的参数估计就会出现偏倚，导致错误的统计推断。因此，建立适当的潜在特质非正态分布模型是非常必要的。本文提出一种基于偏正态分布的潜在特质IRT模型（简记为SN-IRT），并讨论该模型的参数估计问题。主要研究内容如下： 1、首先简要概述偏正态分布及IRT模型的一些预备知识，然后基于非对称IRT模型，提出具有偏正态潜在特质的双参数Probit-IRT模型。在该模型中，通过引入两个潜在变量，给出SN-IRT模型的分层化表示。利用数据添加算法中的Gibbs抽样，推导出该层次模型参数的贝叶斯后验密度，并通过模拟实验，用贝叶斯方法将SN-IRT模型和具有正态潜在特质的IRT模型进行比较。 2、将偏正态潜在特质应用到多水平IRT模型中，采用贝叶斯推断的Gibbs抽样算法，导出模型参数的贝叶斯后验密度。通过对一组实际数据的模型分析，验证潜在特质在两种先验下的可比性以及偏正态先验下模型拟合的有效性。

关键词：项目反应理论潜在特质偏正态分布贝叶斯估计 Gibbs抽样

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广义修正Weibull分布参数的估计方法

广义修正Weibull分布参数的估计方法

作者：郭茜长安大学

学位级别：硕士

半个世纪以前,Weibull分布已经引起许多应用统计学家和理论统计学家的兴趣,产生了大量的研究成果。无疑Weibull分布与正态分布、指数分布、t-分布等常用分布一样成为了现代统计领域应用最多的统计分布之一,广泛应用于某些领域数据的处理... 详细信息

半个世纪以前,Weibull分布已经引起许多应用统计学家和理论统计学家的兴趣,产生了大量的研究成果。无疑Weibull分布与正态分布、指数分布、t-分布等常用分布一样成为了现代统计领域应用最多的统计分布之一,广泛应用于某些领域数据的处理,如生命数据、天气数据、经济数据等。但是随着科技发展和数据类型的丰富,Weibull分布不能很好地拟合非单调风险率模型,诸如浴盆型或单峰型风险率。后来针对这类风险率的拟合问题,人们提出了四参数广义修正的Weibull分布,此分布克服了Weibull分布的不足,能够很好地拟合单调型或非单调型风险率模型。文献中给出了这种分布基本的统计特性,如矩、次序统计量等,并采用最大似然法在截尾数据下给出了未知参数的估计。但是参数估计有许多方法,估计方法的选择直接影响到参数估计结果的优劣,为了使其在实际中得到更为广泛的应用,我们考察多种估计方法并对它们进行统计分析和比较。本文主要研究内容如下： 1.针对文献中仅用最大似然法估计截尾数据下的参数这一做法,本文综合运用最大似然估计、矩估计、分位数估计、最小二乘估计和加权最小二乘估计五种方法,在全数据下对广义修正Weibull分布参数重新进行估计,且对各种估计方法进行理论分析和推导。 2.为了权衡在不同样本容量、不同参数取值的情况下各种估计方法的优劣,本文进行大量数值实验,以均方误差以及偏差为标准,给出各种情况下的数值模拟结果,并进行统计分析,得出相关结论。

关键词：广义修正Weibull分布最大似然估计矩估计分位数估计最小二乘估计加权最小二乘估计遗传算法

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基于时空棱柱的可达性及其计算

基于时空棱柱的可达性及其计算

作者：孙静静长安大学

学位级别：硕士

可达性是度量一个区域计划是否合理的一项重要指标,可反映移动个体在所给定的时间范围内利用某种交通工具可以达到某个位置的难易程度。近年来,可达性的计算已成为时间地理学研究中的一个热点问题。其中,基于时空棱柱的可达性计算研究... 详细信息

可达性是度量一个区域计划是否合理的一项重要指标,可反映移动个体在所给定的时间范围内利用某种交通工具可以达到某个位置的难易程度。近年来,可达性的计算已成为时间地理学研究中的一个热点问题。其中,基于时空棱柱的可达性计算研究也已取得不少成果,提出了几种常见的可达性计算方法。但这些度量没有考虑到:(1)个人调整活动的能力—应对受限制旅行模式;(2)旅行时间感知的不确定性;(3)旅行时间的时间变异性;(4)旅游信息对可达性的影响。本文主要研究以下内容:1.介绍可达性和时间地理学的基础知识,并阐述可达性研究的理论框架以及时空棱柱的概念与应用。2.论述时空棱柱在可达性度量中的应用问题。具体地,讨论基于地理信息系统来定位时空棱柱中所包含的医疗保健设施,并以美国俄勒冈州波特兰的相关数据为例来展示如何度量医疗保健设施的可达性和从实际角度度量可达性。3.用数值模拟来研究和说明现有可达性计算方法的不足,并给出有效的可达性度量。结果表明,给出的可达性度量是能反映喜欢活动的个体其社会包容性的一个有用指标;此外,发现可达性受限于时间延迟处罚并且可达性能确定所提供的旅行时间信息的影响大小。

关键词：时间地理学时空可达性时空棱柱可达性度量地理信息系统不确定性

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基于EIV模型的遥感影像几何校正方法研究

基于EIV模型的遥感影像几何校正方法研究

作者：吴田军长安大学

学位级别：硕士

原始的遥感影像往往包含较大的几何变形，对原始遥感影像几何变形进行校正是多元数据融合、集成处理和分析的前提。分析几何校正过程中误差产生的原因，探讨减少误差的技术和方法，对于用户更加清楚地理解几何校正过程中的误差和不确定... 详细信息

原始的遥感影像往往包含较大的几何变形，对原始遥感影像几何变形进行校正是多元数据融合、集成处理和分析的前提。分析几何校正过程中误差产生的原因，探讨减少误差的技术和方法，对于用户更加清楚地理解几何校正过程中的误差和不确定性的性质，提高几何校正精度具有重要意义。影像几何校正和配准采用的主要方法是利用控制点准确地建立回归多项式，然后确定图像中像素的位置和灰度。常用的几何校正回归模型求解方法是普通最小二乘LS(least squares)估计。然而，在控制点存在误差的情况下，它的估计是有偏的，并且不能够正确传播和估计校正影像的误差大小。为解决该问题，引入了EIV (errors-in-variables)模型。这类模型具有改正地面参考控制点RCP (reference control points)误差和跟踪模型中的误差传播的能力。本论文的主要工作就是探讨几类新的基于EIV模型的几何校正方法，其主要内容包括： 1、回顾了几何校正过程的来源和现有模型。以遥感影像几何校正处理流程为主线，总结了遥感影像几何校正的不确定性因素，包括RCP数据采集、RCP数量和分布、几何校正模型与参数估计、空间转换、重采样等引起的误差。分析了几何校正过程中的不确定性表达和传播问题;2、介绍了几何校正的多项式回归模型和EIV模型，详细讨论了LS估计、一致调节最小二乘CALS (consistent adjusted LS)估计、松弛一致调节最小二乘RCALS (relaxedCALS)估计的原理。通过模拟实验人工生成变形影像和控制误差水平考察了这几类估计器的性能，并采用LS、CALS和RCALS估计参数来校正一景SPOT5遥感影像，比较了各方法的性能，验证了EIV模型对RCP随机误差的修正与传播能力;3、在EIV模型的基础上，引入了基于总体最小二乘TLS (total LS)估计和尺度总体最小二乘STLS (scaled TLS)估计的几何校正方法。通过模拟影像实验和一景Beijing-1卫星影像实验，分析了估计器的应用性能。与LS和TLS方法比较后发现STLS方法具有更好估计模型参数及纠正RCP误差的能力。同时对控制点数量和精度对上述几何校正方法精度的影响做了深入、全面的分析;4、针对控制点不同精度的问题，引入了一种稳健的基于加权总体最小二乘WTLS(weighted TLS)估计的几何校正方法。通过设计实验验证了在控制点不同误差水平下估计器的性能。实验结果表明，WTLS方法能有效地提高几何校正的精度和稳健性，是一类适用于实际应用的新方法。

关键词：几何校正控制点误差 EIV模型误差传播最小二乘估计总体最小二乘估计加权总体最小二乘估计

基于GAM模型大气污染及气象因素的健康效应研究

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基于GAM模型大气污染及气象因素的健康效应研究

作者：李娟长安大学

学位级别：硕士

气象因素和大气污染物对传染性疾病的发作具有重要的影响,利用统计学方法研究它们对传染性疾病的影响能够为我国疾病预防控制中心制定相关的防治政策提供重要的科学依据。本文基于温州市2010-2014年的气象因素数据及同期的肺结核日就诊... 详细信息

气象因素和大气污染物对传染性疾病的发作具有重要的影响,利用统计学方法研究它们对传染性疾病的影响能够为我国疾病预防控制中心制定相关的防治政策提供重要的科学依据。本文基于温州市2010-2014年的气象因素数据及同期的肺结核日就诊人数数据,在控制了时间的长期趋势、星期效应及假日效应的影响后,利用GAM模型量化研究了气象因素对肺结核日就诊人数的影响。通过控制上述三个混杂因素以及极热天、极冷天和潮湿天变量等六个影响因素,利用同样的方法对绍兴市2013年1月至2014年11月期间大气污染物对肺结核日就诊人数的影响进行了分析。本文得出的主要结论如下:气象因素对肺结核日就诊人数存在一定的影响。当日平均气温、日最低气温以及日最低地表温度,滞后1天的日最高气温和平均地表温度,每增加一个四分位差,肺结核日就诊人数分别增加16.96%、19.52%、10.38%、8.38%和7.13%,日最高地表温度滞后6天的估计效应最大且为负。气压的估计效应相对较小,平均气压、日最低气压滞后4天与天与日最高气压滞后7天的四分位差增长分别与肺结核日就诊人数5.78%、6.96%和5.01%的增长显著相关。平均风速和最大风速分别在滞后0、1天估计效应达到最大且为负。调整其它变量对估计效应的影响较小。性别分层分析结果表明,气象因素对男性的影响较显著。污染物对肺结核日就诊人数存在显著的滞后效应。PM2.5的7天移动平均浓度,每增加40μg/m3,肺结核日就诊人数增加6.66%。PM10和SO的3天移动平均浓度的四分位差增长与肺结核日就诊总人数6.82%、14.41%的增加显著相关。O3的4天移动平均浓,每增加23μg/m3,肺结核日就诊人数增加15.55%,且调整颗粒物和SO会减弱O3的估计效应。调整气体污染物对颗粒物的估计效应产生明显的影响。而调整其它污染物对SO产生的估计效应影响较小。改变模型假设对污染物的估计效应的影响也较小。按性别和职业分层分析结果表明,在相同滞后条件下,污染物对民工的影响较显著。

关键词： GAM模型气象因素大气污染物肺结核

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基于机器学习的短时交通流量补全与预测研究

基于机器学习的短时交通流量补全与预测研究

作者：侯川凤长安大学

学位级别：硕士

为了缓解和解决交通拥堵问题,提高道路的通行效率,智能交通系统被广泛使用,短时交通流量补全和短时交通流量预测是智能交通系统中重要的内容.短时交通流量补全可以有效解决探测器故障等原因导致的交通数据不完整问题.另外,准确的短时交... 详细信息

为了缓解和解决交通拥堵问题,提高道路的通行效率,智能交通系统被广泛使用,短时交通流量补全和短时交通流量预测是智能交通系统中重要的内容.短时交通流量补全可以有效解决探测器故障等原因导致的交通数据不完整问题.另外,准确的短时交通流量预测可以给驾驶人员提供畅通的道路信息,也可以协助道路管控人员缓解道路拥堵状况.因此,短时交通流量精准的补全和预测对交通流的引导和控制具有重要的作用.本文主要围绕短时交通流量的补全和预测问题展开研究,内容如下:(1)关于短时交通流量补全模型的研究.现有模型主要利用数据间的相关性进行补全,并未考虑异常补全结果对相关距离的影响,同时未充分挖掘缺失位置处包含的信息.本文提出基于杰卡德-皮尔逊相关距离的短时交通流量补全模型.该模型通过计算样本间的杰卡德相似系数以降低异常值产生的影响,并在使用第一次补全结果的同时从缺失位置获取额外信息,将杰卡德相似系数与皮尔逊相关系数相结合,在考虑缺失率的情形下,构造杰卡德-皮尔逊相关距离,可更加准确地衡量样本间的相关性,提高补全精度.在英国某高速公路数据上与其它常见补全方法的实例结果进行对比分析,结果表明本文所提的短时交通流量补全模型具有良好的补全性能.(2)关于短时交通流量预测模型的研究.现有的短时交通流量预测模型常与变分模态分解相结合,但变分模态分解中的模态分量数和惩罚因子由经验设置,并不一定能达到最优分解效果,并且预测模型并未充分考虑误差中的隐含信息.针对这些不足,本文提出一种新的短时交通流量预测模型.该模型通过麻雀搜索算法得到变分模态分解的最优模态分量数和惩罚因子,提升分解效果;通过加入误差修正模块,提取误差中的隐含信息,可进一步提高预测精度.在英国某高速公路数据集上与现有的短时交通流量预测模型的实例结果进行对比分析,结果表明该模型具有较好的预测效果.

关键词：低秩矩阵补全时空相关性短时交通流量预测杰卡德相似系数 KL散度