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pAUC半参数估计方法及其应用

pAUC半参数估计方法及其应用

作者：余昊浙江理工大学

学位级别：硕士

ROC(Receiver operating characteristic)曲线常应用于医学诊断领域,用于比较不同诊断模型的诊断性能。为了更加直接地评价诊断模型的准确性,研究人员提出ROC曲线下的全部面积(Area under the curve,AUC)来描述。然而,在实际中,两个不... 详细信息

ROC(Receiver operating characteristic)曲线常应用于医学诊断领域,用于比较不同诊断模型的诊断性能。为了更加直接地评价诊断模型的准确性,研究人员提出ROC曲线下的全部面积(Area under the curve,AUC)来描述。然而,在实际中,两个不同模型的AUC值会出现相等的情况。此外,研究人员往往需要诊断模型保持高准确性的同时有着更低的假阳性率。因此,有部分研究者提出用部分ROC曲线下的面积(Partial area under the curve,pAUC)来评估诊断模型的准确性。如何有效地对pAUC进行估计已经成为医学统计研究中的一个热点。目前,已有研究人员基于不同的估计方法对pAUC进行估计,并取得了一定的成果,但仍存在着精确性不够或鲁棒性不强等缺陷。为了进一步提高pAUC估计精度和医学诊断模型精确性,本文基于密度比模型,提出了两种pAUC半参数估计方法。首先,根据密度比模型,用半参数极大似然估计方法构建了pAUC半参数估计量,并用大样本理论分析了该估计量的统计性能,发现它比已有的pAUC非参数估计量具有更高的渐近有效性;其次,对pAUC半参数估计量进行了改进,使得改进的pAUC半参数估计量不仅具有相合渐近正态性这一良好的统计性质,还具有更简单的数学表达式;此外,本文在pAUC半参数估计量统计性质研究的基础上,结合经验似然等相关的统计理论,提出了多种性能良好的pAUC半参数置信区间构建方法。为了说明pAUC半参数估计方法的可靠度和精确度,本文对pAUC半参数置信区间在实际应用中的性能进行了仿真,并与现有的基于非参数方法构造的pAUC置信区间进行比较,发现在给定可靠度的前提下,本文提出的半参数pAUC置信区间精确度更高。最后,本文提出了一种基于pAUC半参数估计方法筛选模型的新方法,并把它应用于构建乳腺癌诊断模型。结果表明:用此方法得到的新乳腺癌诊断模型在实际应用中的预测准确性更高。这也说明了本文提出的pAUC半参数估计方法能有效地提高医学诊断模型的准确性。

关键词： pAUC 半参数估计方法密度比模型渐近正态性模型筛选

常绿阔叶林土壤碳动态的关键微生物过程及其对极端干旱的响应：数据-模型融合

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常绿阔叶林土壤碳动态的关键微生物过程及其对极端干旱的响应：数...

作者：李承昊华东师范大学

学位级别：硕士

土壤微生物作为分解者,在调节陆地生态系统土壤碳过程及其对气候变化的响应中起着关键作用。近年来,陆地生态过程模型中越来越多地加入微生物模块,以完善模型对微生物过程和土壤碳动态的模拟。常绿阔叶林作为全球重要碳汇,却面临愈发频... 详细信息

土壤微生物作为分解者,在调节陆地生态系统土壤碳过程及其对气候变化的响应中起着关键作用。近年来,陆地生态过程模型中越来越多地加入微生物模块,以完善模型对微生物过程和土壤碳动态的模拟。常绿阔叶林作为全球重要碳汇,却面临愈发频繁的极端干旱状况。极端干旱通过影响微生物过程改变土壤碳储存,然而,微生物调控土壤碳过程响应极端干旱的关键机制,以及增加微生物模块对模型模拟干旱条件下常绿阔叶林土壤碳动态的影响如何目前尚不清楚。因此,本研究依托浙江天童亚热带森林生态系统野外观测研究站极端干旱实验平台,利用数据-模型融合方法对多个陆地生态系统模型（3个传统模型:3-5碳库;5个微生物酶模型:3碳库+微生物酶库,4或5碳库+1或2个微生物酶库）进行比较筛选,并对干旱条件下微生物过程对常绿阔叶林土壤碳过程影响的模拟进行研究。主要结果如下:（1）传统与微生物酶模型结构的比较与筛选:微生物过程（酶模块）的加入能够提高陆地生态系统碳循环模型模拟常绿阔叶林土壤碳过程的精度。具体表现为,除4碳库+微生物酶库模型外,微生物酶模型模拟常绿阔叶林土壤碳过程的准确度均高于对应的传统模型,微生物酶模型平均模拟准确度比传统模型高4.8%。而微生物酶模型（5碳库+微生物酶库和4碳库+2个微生物酶库）在干旱条件下对土壤碳过程模拟的准确度比筛选出传统模型（4碳库）分别高11.60%和6.49%。综合考虑模型的复杂度,4碳库+2微生物酶库模型可作为常态下模拟常绿阔叶林碳过程的最优模型。此外,我们的结果表明增加酶活数据,可以约束更多的土壤碳过程相关参数、降低参数的不确定性、提高模型模拟的精度。（2）基于微生物酶模型模拟极端干旱对土壤碳动态的影响:利用筛选出来的微生物酶模型（5碳库+微生物酶库和4碳库+2个微生物酶库）在干旱条件下对土壤碳过程进行模拟。结果表明干旱能够显著降低土壤总碳库和微生物碳库,主要是由于干旱导致生态系统净初级生产力的降低,而提高了微生物的周转。微生物酶模型和传统模型的差异表现在干旱对土壤慢性有机质和结构性凋落物的短期影响上,具体表现在4碳库+2微生物酶模型和5碳库+微生物酶模型在模拟干旱对土壤慢性有机质碳库影响的相对贡献相对于4碳库模型了分别下降了54.64%和78.68%,同时对结构性凋落物碳库影响的相对贡献分别增加了394%和803%。表明短期干旱下,微生物对土壤慢性有机质的利用明显减弱,而对结构性凋落物的利用加强,这可能与干旱条件下土壤团聚体物理保护的加强,以及微生物群落的变化引起微生物对底物利用的偏好性改变有关。综上所述,增加微生物过程,可以提高陆地生态系统碳循环模型对常绿阔叶林土壤碳过程及其响应干旱的模拟精度,并能够揭示微生物对土壤有机碳响应干旱的调控作用。本研究结果为更好地理解常绿阔叶林土壤有机碳对极端干旱的响应及其微生物的调控机制提供了参考,并为改进模型结构、减小模拟的不确定性以及为提高未来模型对气候变化的预测提供科学依据。

关键词：微生物过程陆地生态系统模型数据-模型融合模型筛选干旱土壤有机碳常绿阔叶林

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风电功率组合预测方法及其应用研究

风电功率组合预测方法及其应用研究

作者：李晓曦华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

风能具有随机波动性,大规模风电并网给电力系统的安全经济运行带来诸多挑战,风电功率预测是有效解决途径。然而复杂的气象条件变化和限电因素的影响使风电功率预测难度相对较大,利用传统的单一预测模型进行预测往往很难达到较为理想的... 详细信息

风能具有随机波动性,大规模风电并网给电力系统的安全经济运行带来诸多挑战,风电功率预测是有效解决途径。然而复杂的气象条件变化和限电因素的影响使风电功率预测难度相对较大,利用传统的单一预测模型进行预测往往很难达到较为理想的预测精度和稳定性。组合预测能够综合利用各单一预测模型所包含的有效信息,是提高预测精度、分散预测风险的重要手段。本文进行了风电功组合预测方法及其在功率预测系统中的应用研究,主要工作包括：(1)单一风电功率预测方法研究建立了四种单一风电功率预测模型,包括统计预测中的遗传算法优化的BP神经网络模型(GA-BP)、RBF神经网络模型和支持向量机模型(SVM)以及物理预测中的CFD流场预计算模型,并针对统计预测模型提出了一种滚动样本建模方法。研究结果表明：四种单一风电功率预测模型均具有较高的预测精度,预测均方根误差分别为14.89%、14.38%、13.44%、13.38%;滚动样本建模方式相比于固定样本建模方式能够有效提高统计预测模型的预测精度。(2)风电功率定权重组合预测方法研究建立了五种定权重组合预测模型,分别采用等权平均法、误差平方和最小法、熵值法、灰色关联度最大化法以及GA-BP神经网络法计算组合权重系数。实例分析结果表明：五种定权重组合预测模型均呈现出拟合精度高而实际预测精度低的问题;选择合理的组合方法能够有效降低较大误差出现的概率,提高预测的准确性与稳定性;等权平均组合模型与误差平方和最小组合模型的预测精度较高,实用性相对较强。(3)基于模型筛选和支持向量机的变权重组合预测方法研究提出了一种误差综合评价指标,并应用于组合预测中各单一预测模型的筛选,同时建立了基于SVM的变权重组合预测模型。结果表明：基于误差综合评价指标的模型筛选方法能更加合理的完成对各单一预测模型的筛选,有助于预测误差的降低;基于模型筛选和SVM的变权重组合预测模型与各单一预测模型相比预测精度得到明显提高,均方根误差较CFD流场预计算模型、GA-BP模型、RBF模型和SVM模型分别降低2.15%、1.51%、0.73%、0.68%,同时也优于定权重组合预测模型,实用性较强。(4)基于组合预测方法的风电功率预测系统开发在上述研究基础之上,结合风电场的实际需求,开发了一套基于CFD流场预计算模型、SVM模型以及等权平均组合预测的风电场输出功率预测系统。所开发预测系统支持训练样本的远程自动更新,能够快速响应风电场实际运行情况、季节性特征、电网需求等变化。

关键词：风电功率预测组合预测误差综合评价指标模型筛选支持向量机功率预测系统

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GDP组合预测模型的构建及应用研究

GDP组合预测模型的构建及应用研究

作者：陈齐海南昌大学

学位级别：硕士

国内生产总值(GDP)是国民经济核算体系的核心指标,它可以比较准确地衡量一个国家的宏观经济发展状况,并且能够为国家制定正确的经济发展战略和政策提供有力的理论支撑。近几年来,国际经济形势复苏缓慢,国内经济正处于三期叠加阶段以及... 详细信息

国内生产总值(GDP)是国民经济核算体系的核心指标,它可以比较准确地衡量一个国家的宏观经济发展状况,并且能够为国家制定正确的经济发展战略和政策提供有力的理论支撑。近几年来,国际经济形势复苏缓慢,国内经济正处于三期叠加阶段以及结构性调整等一系列因素的影响,我国经济增长总体上呈下行的发展态势,经济发展进入“新常态”,GDP增长速度继续小幅度回落。“十三五”时期是全面建成小康社会的决定性五年,也是我国经济全面转型升级期。因此,在新经济格局下对我国“十三五”时期GDP总量实现高精度预测具有更为重要的指导意义。本文为了实现对我国GDP高精度的预测,提出了一种基于模型筛选的马尔可夫链优化IOWA算子的组合预测新模型。首先,选取ARIMA模型、双指数平滑模型、GM(1,1)模型、灰色Verhulst模型、GM(1,1)幂模型和BP神经网络六种单项模型用于GDP的预测。然后,利用基于时间权重修正的灰色关联度指标和预测有效度指标构建综合有效性指标对单项模型进行筛选,并采用冗余检验对模型进一步筛选。其次,将筛选出的单项模型建立基于方差-协方差、熵值、相关系数和IOWA算子的四种组合预测模型。其中,基于IOWA算子的组合模型能够对单项模型实现高低有序赋权,此时权系数与模型不再是对应固定不变的关系。但是由于无法知道预测阶段的预测精度,从而也就无法确定预测阶段的有序赋权顺序。传统的处理方式为对各模型的历史权系数取算术平均值作为未来的权系数,但是这样的处理方式缺乏足够的理论依据。最后,针对这一缺陷,本文利用马尔可夫链对IOWA算子进行优化,并提出基于马尔可夫链优化IOWA算子的组合预测模型。通过对我国GDP预测进行实例分析,并在建立的评价指标体系下比较各模型的预测效果。结果表明,本文建立的新组合预测模型比六种单项模型和四种组合模型预测精度都要高,并且能够显著改善传统IOWA算子组合模型的预测效果。根据模型预测,我国2018020年GDP总量分别为904182.3、982346.7、1085541.2亿元。

关键词： GDP预测组合预测模型筛选 IOWA算子马尔可夫链

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扩展自适应混合代理模型及其应用

扩展自适应混合代理模型及其应用

作者：李洁翎大连理工大学

学位级别：硕士

机械零件及系统的优化设计是机械设计领域的重要环节,现在多采用计算机仿真模拟等方式代替物理实验方式。但在复杂工程设计问题上,计算机仿真实验单次运行时间通常是数小时甚至数天,这使得设计、优化及模型分析变得几乎不可能完成。代... 详细信息

机械零件及系统的优化设计是机械设计领域的重要环节,现在多采用计算机仿真模拟等方式代替物理实验方式。但在复杂工程设计问题上,计算机仿真实验单次运行时间通常是数小时甚至数天,这使得设计、优化及模型分析变得几乎不可能完成。代理模型是计算机仿真模型的一个近似替代模型,该模型是基于少量样本点建立的纯数学模型。相比于计算机仿真模型,代理模型在保证设计结果准确性的基础上,可以有效减少计算时间,为随后的优化、分析提供了可能。相较于混合代理模型技术,单一代理模型技术的健壮性通常较差。混合代理模型利用不同代理模型方法的建模优势,并省去对代理模型方法的选择,将不同代理模型方法进行加权组合。本文围绕代理模型辅助工程设计方法,对混合代理模型方法进行了理论改进,在确保建模精度的前提下,提高其建模健壮性及效率,并将其应用到隧道掘进机刀盘驱动系统的全局敏感度分析中。具体的研究工作包括:(1)在分析对比了目前经典代理模型技术及衍生出的混合代理模型技术的基础上,本文提出一种扩展自适应混合代理模型(Extended Adaptive Hybrid Functions,E-AHF)方法。该方法主要包括两个要素:a.模型筛选,b.自适应权重计算。模型筛选是对组建混合代理模型的单一代理模型的建模精度进行预先评估,为保证混合代理模型的整体模型精度,根据交叉验证误差剔除全局精度较低的模型。通过全局误差自动确定基准函数,计算高斯过程误差作为各组分代理模型局部误差评价标准,从而实现自适应权重的计算。(2)由于代理模型的黑盒建模特性,本文建立了由38个测试函数组成的测试函数库,用于代理模型方法的性能测验。考虑到样本大小对于建模精度的影响,所有测试问题均采用五组不同的样本大小。本文采用三种模型精度评价标准,其中决定系数(2R)和均方根差(RMSE)用于全局误差评定,而最大绝对误差(MAE)用于局部误差评定。(3)基于代理模型方法的分析优化。本文分别采用了一个数值优化算例和一个工程应用实例对E-AHF方法进行验证。其中,为了贴近工程实际情况,数值优化算例采用多约束优化,包括线性和非线性约束,对比不同代理模型方法的优化结果与真实结果的偏差。工程实例针对隧道掘进机的刀盘驱动系统动态响应进行基于代理模型的全局敏感度分析,满足了全局敏感度对于大计算量的需求,并对比了不同代理模型方法的建模精度。

关键词：混合代理模型自适应权重模型筛选健壮性高斯过程误差

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基于数据挖掘的疾病预测组合模型研究

基于数据挖掘的疾病预测组合模型研究

作者：崔晓旭北京交通大学

学位级别：硕士

随着医疗行业信息化发展,越来越多的医疗信息数据产生,医疗行业与大数据结合成为必然的趋势,医疗领域越来越多的产品将要应用到大数据技术,医生决策,病患诊断离不开大数据技术。生活水平的提高使得越来越多的人患有健康病,高血压和高血... 详细信息

随着医疗行业信息化发展,越来越多的医疗信息数据产生,医疗行业与大数据结合成为必然的趋势,医疗领域越来越多的产品将要应用到大数据技术,医生决策,病患诊断离不开大数据技术。生活水平的提高使得越来越多的人患有健康病,高血压和高血脂作为常见的慢性病易于引发脑卒中、心力衰竭、肾脏衰竭、心脑血管疾病等,而这些疾病的发生与多种因素有关,从各个因素能够预测疾病的发病风险。本文从预防医学的角度出发,以搭建组合疾病预测模型为目的,探究海量体检数据疾病风险发生的概率,并给出影响高血压这一疾病的指标危险程度。本文的主要工作如下:(1)提出了基于Choquet积分的数据挖掘模型的预测算法,算法不仅组合了不同的模型,并能够对不同组合进行筛选流程。预测模型非常多,每个模型的刻画数据的角度不同,考虑到模型对预测结果可能产生的影响,以及模型之间的交互作用也可能对预测结果产生影响。本文利用模糊积分衡量不同模型的模糊测度以及模型之间的交互作用,经实验分析,大大提高了预测的准确率。本文选择了五种模型,分别对五种数据挖掘领域的模型进行预测并评估,并通过模糊积分确定单模型权重和交互权重确定模型组合预测值,并进行比较,实验发现组合模型相比单模型具有一定的优势。(2)提出了基于Choquet积分的模型组合的特征筛选方法。特征筛选的方法有很多,本文从模型的角度对数据特征进行筛选,不同模型的衡量角度会有差异,本文构建了基于组合模型特征筛选的算法,实现从模型角度以及模型交互角度对特征重要性的贡献程度。同时考虑到特征特征与标签之间的交互作用,对特征进行了相关分析。(3)本文利用实际场景中的体检数据对某一类疾病高血压做预测,并通过对数据集成、数据清洗、数据填补及降维构建了基于模型融合的预测体系,制定了基于大数据的疾病风险预测模型。通过预测模型所得结果可以为从医人员提供一定的决策帮助。在此,利用logistic回归分析影响疾病指标高低的重要因素,对其进行相关解读。

关键词：疾病预测 Choquet积分组合预测属性关联模型筛选

环境因子和林分特征对长白松胸径树高关系的影响

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中文科技期刊数据库（全文版）自然科学 2024年第4期 0083-0092页

作者：朱伟于建谊王明岩付红伟曹宇吉林省林业勘察设计研究院吉林长春130022

长白松(Pinus sylvestriformis)是长白山特有的珍稀植物,具有重要的经济、药用和观赏价值。因此,开展长白松资源调查对于对当地维持生态平衡、保持生物多样性和珍稀物种资源具有重要意义,并为今后珍稀濒危植物和极小种群野生植物的保护... 详细信息

长白松(Pinus sylvestriformis)是长白山特有的珍稀植物,具有重要的经济、药用和观赏价值。因此,开展长白松资源调查对于对当地维持生态平衡、保持生物多样性和珍稀物种资源具有重要意义,并为今后珍稀濒危植物和极小种群野生植物的保护和恢复提供理论基础。本文基于长白山自然保护区12个林班的24445株长白松胸径与树高调查数据,根据赤池信息准则(AIC)和贝叶斯信息准则(BIC)对8个常用的胸径树高模型进行评价,选择最优的长白松树高曲线模型,并以最优模型为基础进一步分析龄组、生长级、水源和海拔对长白松胸径与树高关系的影响。结果表明:舒马赫(Schumacher)模型拟合效果最佳,能够较好地模拟长白松胸径树高关系。在分析外部环境因子对胸径树高关系的影响时发现,龄组、生长级、水源和海拔均对胸径树高关系均有显著影响,其中,除过熟林以外的其他龄组对胸径树高关系影响效果显著;胸径相同时,生长级条件优良的长白松高于生长级差的,不靠近水源的长白松树高相比靠近水源的树更矮,位于中海拔的长白松树要高于低海拔处的相同胸径大小的长白松树高。

关键词：长白松树高曲线模型筛选统计信息准则

抗心律失常药棓酰苯胺(603)衍生物的合成

维普期刊数据库评论

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复旦学报(医学版) 1984年第5期 337-339页

作者：刘贻孙周锡瑞候雪龙上海第一医学院药学系合成药物化学教研室上海第一医学院药学系合成药物化学教研室中国科学院有机研究所

合成了十一个类似格酰苯胺(603)的新化合物,用改良的小鼠氯仿室颤模型筛选,各化合物都具有一定的抗心律失常作用。

关键词：衍生物抗心律失常药模型筛选室颤氯仿小鼠心律失常心室纤颤三氯甲烷甲烷小家鼠二甲氧基苯化合物

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过程模型化中的序贯实验设计(续)

化学反应工程与工艺 1986年第2期 73-87页

作者：朱中南戴迎春周祖根华东化工学院华东化工学院金山石化总厂

序贯实验设计是模型化技术一新动向,它以数理统计为基础,借助于高速电子计算机工具,达到少做实验的目的,从有限必要的实验数据中得到一个与实际过程等效的、具有一定精度的数学模型。从而加速了过程模型化的速度,提高了模型化的水平。... 详细信息

序贯实验设计是模型化技术一新动向,它以数理统计为基础,借助于高速电子计算机工具,达到少做实验的目的,从有限必要的实验数据中得到一个与实际过程等效的、具有一定精度的数学模型。从而加速了过程模型化的速度,提高了模型化的水平。本文概要地介绍参数估计和模型鉴别中序贯实验设计的基本思想、原理、方法及其应用,并有实例说明方法的具体运用。

关键词：竞争模型参数估计经济模型统计估计序贯实验设计模型筛选误差分布数学分析拟合 Gauss 分布正态分布判别式实验点模型参数估计值模型化