检索结果-南通市图书馆

水文序列相依变异识别的RIC定阶准则——以自回归模型为例

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

水利学报 2019年第6期50卷 721-731页

作者：李雅晴谢平桑燕芳陈杰赵羽西吴林倩武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室湖北武汉430072 国家领土主权与海洋权益协同创新中心湖北武汉430072 中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环与地表过程重点实验室北京100101 国家电网公司西南分部四川成都610000

水文过程相依性是水文变异的主要表现形式之一,应用自回归模型对其进行拟合时合理确定模型阶数是一个难点问题。本文在分析AIC和bic准则的基础上,提出了一种以原序列与其相依成分的相关系数作为拟合度指标,同时借用信息熵形式的函数式,... 详细信息

水文过程相依性是水文变异的主要表现形式之一,应用自回归模型对其进行拟合时合理确定模型阶数是一个难点问题。本文在分析AIC和bic准则的基础上,提出了一种以原序列与其相依成分的相关系数作为拟合度指标,同时借用信息熵形式的函数式,作为模型不确定性度量指标的自回归模型定阶准则(简称RIC准则)。以AR(1)、AR(2)、AR(3)和AR(4)模型为例进行统计试验,将不同序列长度下该准则的定阶准确率与其他定阶准则进行比较,试验结果表明,RIC准则对于上述模型均具有较好的适应性,且定阶准确率远高于AIC准则,其中对于前三阶模型RIC准则优于bic准则,但四阶模型略低于bic准则。RIC准则的优势是可以同时满足模型定阶、相依程度分级与模型检验的需求,将其应用于实测水文序列分析,结果显示,该准则能较准确地识别自回归模型的阶数,且符合提出的"相依有变异而残差无变异的最小阶数"的检验标准。

关键词：相依变异相关系数自回归模型 AIC准则 bic准则 RIC准则

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

异方差混合双自回归模型—HMDAR

系统仿真学报 2007年第3期19卷 497-501页

作者：王红军田铮杨政西北工业大学理学院应用数学系西安710072

研究了异方差混合双自回归模型(Heteroscedastic mixture double-autoregressive model,HMDAR)。给出了HMDAR模型的平稳性条件。利用ECM(Expectation conditional maximization)算法估计模型的参数,运用bic(Bayes information criterion)准则选择模型.HMDAR模型分布形式的灵活性使得它能够对具有非对称或多峰分布的序列进行建模。将该模型应用于几个模拟和实际数据集均得到了较为满意的结果。特别是对于波动较大的序列,HMDAR模型能比其它模型更好的捕捉到数据序列的特征。

关键词：平稳性 bic准则 ECM算法多峰分布条件异方差

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

小波神经网络结构设计新算法

上海交通大学学报 1999年第4期33卷 422-424页

作者：钱峻邵惠鹤上海交通大学自动化系

依据训练数据集，构造多分辨率的小波节点库，再根据输入给出小波节点的输出向量．在此基础上，把一种非线性动态系统模型结构确定和参数估计方法与小波网络相结合，提出一种新的小波网络学习算法．该算法权衡网络的规模和精度两方面因... 详细信息

依据训练数据集，构造多分辨率的小波节点库，再根据输入给出小波节点的输出向量．在此基础上，把一种非线性动态系统模型结构确定和参数估计方法与小波网络相结合，提出一种新的小波网络学习算法．该算法权衡网络的规模和精度两方面因素，自动地确定网络的节点数目，可以得到在ＢＩＣ准则下最优的小波神经网络．仿真结果表明，用本算法设计得到的小波神经网络具有较小的网络规模。

关键词：小波神经网络多分辨分析 bic准则设计算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于子空间分解的电缆缺陷定位方法

电网技术 2024年第9期48卷 3948-3956页

作者：王尉军毛先胤李波邹雕李原贵州电网有限责任公司贵阳供电局贵州省贵阳市550004 贵州电网有限责任公司电力科学研究院贵州省贵阳市550004 四川大学电气工程学院四川省成都市610065

频域反射法(frequency domain reflectometry,FDR)是目前电缆缺陷定位的有效方法之一。针对传统FDR的缺陷定位效果受窗函数和干扰项影响大的问题,该文提出一种基于子空间分解的电缆缺陷定位方法,该方法不需要选择窗函数,并且滤除了干扰... 详细信息

频域反射法(frequency domain reflectometry,FDR)是目前电缆缺陷定位的有效方法之一。针对传统FDR的缺陷定位效果受窗函数和干扰项影响大的问题,该文提出一种基于子空间分解的电缆缺陷定位方法,该方法不需要选择窗函数,并且滤除了干扰信号的子空间,因此拥有更好的缺陷定位效果。首先,利用传输线理论研究电缆的反射系数谱,证实了反射系数谱可用于定位电缆缺陷。然后,介绍了子空间分解技术、改进的贝叶斯信息准则(Bayesian information criterion,bic)及基于密度聚类算法的原理,通过估计反射系数谱中各复指数衰减振荡函数的参数,并滤除相关干扰,提出了新的电缆缺陷定位谱图。最后,根据所提方法,对200m仿真电缆模型与500m真实电缆开展缺陷定位。结果表明,该定位谱图可准确地定位电缆中缺陷,并且干扰项较少,较大程度地提高FDR方法对电缆缺陷的定位正确率。

关键词：电力电缆反射系数谱缺陷定位子空间分解 bic准则 DBSCAN聚类

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

非线性时间序列建模的异方差混合双AR模型

控制理论与应用 2006年第6期23卷 879-885页

作者：王红军田铮党怀义西北工业大学理学院应用数学系陕西西安710072 中国飞行试验研究院陕西西安710089

研究了可用于非线性时间序列建模的异方差混合双自回归模型(heteroscedastic mixture double- autoregressive model,HMDAR),给出了HMDAR模型的平稳性条件,利用ECM(expectation conditional maximization)算法来估计模型的参数,运用bic(Bayes information criterion)准则来选择模型．HMDAR模型条件分布富于变化的特征使它能够对具有非对称或多峰分布的序列进行建模,将HMDAR模型应用于几个模拟和实际数据集均得到了较为满意的结果,特别是对波动较大的序列,HMDAR模型能比其他模型更好地捕捉到数据序列的特征．

关键词：异方差混合双自回归模型平稳性 bic准则 ECM算法非对称分布多峰分布条件异方差

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

非线性时间序列建模的混合GARCH方法

系统仿真学报 2005年第8期17卷 1867-1871页

作者：田铮吴芳琴王红军西北工业大学

在文献[1]的基础上,首次提出混合广义自回归条件异方差(MixtureGeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroscedasticModel简记MGARCH)模型;给出并证明了MGARCH模型的一阶平稳性的充分必要条件及二阶平稳性的充分条件;给出该模型参数... 详细信息

在文献[1]的基础上,首次提出混合广义自回归条件异方差(MixtureGeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroscedasticModel简记MGARCH)模型;给出并证明了MGARCH模型的一阶平稳性的充分必要条件及二阶平稳性的充分条件;给出该模型参数估计的EM算法;利用bic定阶准则对MGARCH模型的各成份进行定阶;计算结果表明该模型对金融非线性时间序列中存在的变异率现象具有较强的描述能力,有广阔的应用前景。

关键词：混合广义自回归条件异方差模型非线性时间序列建模和预报 GARCH模型平稳性 EM算法 bic准则

基于广义回归神经网络的电力系统中长期负荷预测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电力自动化设备 2007年第8期27卷 26-29页

作者：姚李孝刘学琴伍利薛美娟西安理工大学电力工程系陕西西安710048

在介绍广义回归神经网络(GRNN)基本算法、网络结构及平滑参数确定方法的基础上,提出将误差序列的均方值作为网络性能的评价指标并采用最小误差对应的平滑参数,建立了GRNN的预测模型。提出了确定输入神经元数目的方法:根据自回归模型阶... 详细信息

在介绍广义回归神经网络(GRNN)基本算法、网络结构及平滑参数确定方法的基础上,提出将误差序列的均方值作为网络性能的评价指标并采用最小误差对应的平滑参数,建立了GRNN的预测模型。提出了确定输入神经元数目的方法:根据自回归模型阶次的选择经验初步确定输入神经元数目m;在m值附近进行搜索,对于每一个m值,确定平滑参数后,计算网络对学习样本的预测误差;根据bic准则评价指标的最小值确定输入神经元数目。将模型应用于某地中长期电力网负荷预测,分别进行了单步预测和多步预测。与BP神经网络模型的预测进行比较,结果表明,采用该方法的预测精度明显高于BP模型,即使在训练集样本数据较少时,该方法的预测准确度仍然很高。

关键词：广义神经网络中长期负荷预测时间序列预测 bic准则

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多维AR模型的风速时程模拟

沈阳建筑大学学报（自然科学版） 2013年第3期29卷 398-404页

作者：李明孙丽明曹曙阳同济大学土木工程防灾国家重点实验室上海200092

目的生成空间多点的顺风向风速时程,比较不同阶AR模型的模拟效果,评价由bic准则判定的AR模型最优阶数的合理性.方法根据工程中普遍采用的顺风向脉动风速谱,利用MATLAB软件编制空间多点风速时程的自回归线性模型程序,并嵌入bic准则以判... 详细信息

目的生成空间多点的顺风向风速时程,比较不同阶AR模型的模拟效果,评价由bic准则判定的AR模型最优阶数的合理性.方法根据工程中普遍采用的顺风向脉动风速谱,利用MATLAB软件编制空间多点风速时程的自回归线性模型程序,并嵌入bic准则以判定多维AR模型的最优阶数,使用不同阶模型对风场进行模拟并比较各阶模型的模拟效果.结果通过对西堠门大桥风场的模拟发现,bic准则判定得到的AR模型最优阶数为2阶,同时2阶模型取得了不错的模拟效果;不同阶模型的模拟效果有较大差异,1阶模型离散性较大,6阶、8阶模型模拟精度稍好,4阶模型模拟效果最好.结论 bic准则判定得到的AR模型最优阶数偏低,但根据其最优阶数进行的模拟也可取得不错的模拟效果;模型阶数对模拟效果有很大影响,阶数过低将导致结果离散性较大,阶数过高并不一定取得更高的模拟精度,选择合理的模型阶数既可取得最优的模拟效果又可节省计算时间.

关键词：桥梁抗风多维AR模型风速时程风功率谱 bic准则

分位数变系数模型基于核光滑的变量选择(英文)

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

应用概率统计 2014年第5期30卷 537-560页

作者：赵为华张日权刘吉彩南通大学理学院南通226007 华东师范大学金融与统计学院上海200241 山西大同大学数学系大同037009

分位数变系数模型是一种稳健的非参数建模方法.使用变系数模型分析数据时,一个自然的问题是如何同时选择重要变量和从重要变量中识别常数效应变量.本文基于分位数方法研究具有稳健和有效性的估计和变量选择程序.利用局部光滑和自适应组... 详细信息

分位数变系数模型是一种稳健的非参数建模方法.使用变系数模型分析数据时,一个自然的问题是如何同时选择重要变量和从重要变量中识别常数效应变量.本文基于分位数方法研究具有稳健和有效性的估计和变量选择程序.利用局部光滑和自适应组变量选择方法,并对分位数损失函数施加双惩罚,我们获得了惩罚估计.通过bic准则合适地选择调节参数,提出的变量选择方法具有oracle理论性质,并通过模拟研究和脂肪实例数据分析来说明新方法的有用性.数值结果表明,在不需要知道关于变量和误差分布的任何信息前提下,本文提出的方法能够识别不重要变量同时能区分出常数效应变量.

关键词：变系数模型分位数回归变量选择 bic准则 QKLASSO 核光滑.