利用可变参数和二阶回归方法建立海南省相思树立木材积模型

【目的】建立立木材积模型,为科学计量评价森林资源、完善森林资源监测体系提供重要依据。【方法】以海南省相思树为研究对象,以胸径和树高为自变量建立二元山本材积式模型、可变参数动态模型,采用以简单幂函数式和树高—胸径模型为基础的二阶回归估计方法建立一元胸径立木材积模型,分析对比建立的一元、二元立木材积模型拟合效果。【结果】1)相思树二元山本材积式模型和可变参数动态模型的确定系数均在0.98以上,平均预估精度均在98%以上。模型整体总体相对偏差(TRB)和平均系统偏差(MSB)均在±3%以内,山本材积式模型在8、20 cm径阶总相对偏差和平均系统偏差超出±3%范围;2)两种方法建立的一元立木材积模型的确定系数均在0.94以上,预估精度均在96%以上。采用分段建模和二阶回归总相对偏差和平均系统偏差趋近于0,而常规方法建模12、16、24 cm以上径阶的总相对偏差均超出5%范围。【结论】可变参数动态模型相较于山本材积式模型拟合精度更高,各径阶误差更小,明显优于山本材积式模型;采用二阶回归估计方法建立的模型能更好地反映材积随胸径大小的变化规律,既提高了模型的切合性能,又能较好地控制各径阶的偏差,明显提升了拟合效果,是建立一元立木材积模型的有效方法。

利率具有二阶自回归相依结构情形下的破产概率

在利率具有二阶自回归相依结构的假设下,研究了一类破产概率上界的估计问题.通过积分方程导出了破产概率的上界,所得结果部分地推广了古典风险模型及现有的部分结果.

二阶自回归随机效应下有限时间最优相对保费

在汽车保险奖惩系统相对保费研究中,需要考虑随机效应的动态异质性.在假设随机效应是一个二阶自回归随机序列的条件下,求出了随机效应的分布函数,并给出了有限时间下的最优相对保费的求解公式.

利率具有二阶自回归相依结构的破产问题

研究了利率具有二阶自回归相依结构的风险模型,通过递推关系,得到了破产前盈余分布和首达某一水平x的时间分布的积分方程.

二阶自回归有色噪声抗差自适应算法

动态导航定位中观测噪声和系统噪声均假设为高斯白噪声,但实际应用中,观测噪声或系统噪声是不断变化的,很难准确给出,有色噪声存在导致姿态参数异常,影响估计精度。为了减弱有色噪声的影响,提出一种二阶自回归有色噪声抗差自适应算法。通过对有色噪声的特点进行分析,建立二阶自回归有色噪声的模型,然后利用抗差估计和自适应滤波相结合的方法,对经有色噪声修正后的信息进行动态滤波。将提出的算法与基于高斯白噪声卡尔曼滤波,以及考虑有色观测噪声的卡尔曼滤波算法应用到车载GPS/DR组合导航系统中,进行仿真分析和比较,结果表明,该方法能有效的控制有色噪声和异常的影响。

利率具有二阶自回归结构的复合二项风险模型(英文)

研究了具有利率是二阶自回归结构的复合二项的风险模型,利用递归的方法得到最终破产概率的积分方程,并利用这些方程获得了最终破产概率的上界.

二阶自回归效应有限时间最优相对保费稳健性

在汽车保险奖惩系统相对保费研究中,需要考虑随机效应的动态异质性。在假设随机效应是一个二阶自回归随机序列的条件下,李俊海、赵振英、常沙沙(2011)给出了有限时间下最优相对保费计算公式,但是没有研究该公式的稳健性。在相同条件下,可以证明该文保费公式的稳健性。

基于选择性二阶段分类回归的单级目标检测

高效率的目标检测是一个具有挑战性的问题,尤其在速度与精度无法同时满足需求的环境下。文中提出了一种选择性二阶段分类回归的目标检测方法。主要工作如下:首先,对RefineDet算法中两个阶段分类和回归模块进行调整,低层只做二阶段分类以减少假阳性,高层只做二阶段回归以提高定位精度。此外,引入了一种RoIConv算子,该算子以计算偏移量的方式在一阶段检测中对齐特征及其对应的锚点。结果表明,推理成本保持不变,算法在MS COCO测试集上检测精度达到39.3,小目标精度达到19.1。

利率具有二阶自回归结构的复合二项风险模型

讨论了利率具有二阶自回归结构的复合二项保险风险模型,利用递推算法,得到了破产前最大盈余的分布,破产时赤字的分布及破产前一时刻盈余的分布的递推公式及其它们所满足的积分微分方程。

药物溶出实验数据的二阶多项式回归数学处理

二阶多项式回归数学模型能很好的拟合药物累积溶出百分率具有抛物线规律的溶出实验数据 .并经残差分析和 F检验证明了模型的有效性 .

一类利率为二阶自回归相依结构离散时间风险模型的破产问题

研究一类利率为二阶自回归相依结构离散时间风险模型的破产概率.在总资本净损失与利率相对独立的情形下,利用递推方法得到了最终时间破产概率的Lundberg型上界,所得结果部分地推广了古典风险模型及其现有部分结果.

基于主成分分析法和二阶多项式回归的多光谱降维算法研究

针对主成分多光谱降维算法得到的低维空间没有色度意义、不能很好地与目前主流的色彩管理系统兼容的问题,本研究提出根据色度学公式将高维光谱降维到三维XYZ空间,利用二阶多项式回归结合主成分分析法(PR-PCA)实现三维XYZ空间到高维光谱的转换。并以自然颜色系统(NCS)、孟塞尔颜色系统(Munsell)和2张多光谱图像作为测试样本比较PR-PCA和经典PCA的性能。实验结果表明,相对于经典PCA,基于PR-PCA的多光谱降维方法在牺牲少量光谱重建精度的条件下,色度重建精度得到很大提高,这对光谱颜色复制非常重要,同时该方法得到的低维空间是色度空间,具有色度意义。

新拌混凝土离散元参数的测量与标定

随着计算机技术的发展,可以采用仿真的方法来研究新拌混凝土的流变性能.离散元方法适合于新拌混凝土的大变形流动.颗粒的物性参数和接触参数的设定是模拟结果真实可靠的关键.在本研究中,将混凝土分为机制石和砂浆两相.首先测量了物性参数,包含密度、恢复系数、静摩擦系数和滚动摩擦系数.使用Hertz-Mindlin(no slip)接触模型表示粗骨料-边界和粗骨料-粗骨料之间的相互作用,并通过休止角的实验进行了验证;采用Hertz-Mindlin with JKR接触模型来描述粗骨料-砂浆、砂浆-砂浆、砂浆-边界之间的相互作用,用坍落度实验对JKR参数进行了标定,并采用响应曲面法确定了最佳的参数组合值.最后通过L型箱试验对新拌混凝土的离散元仿真方法进行了验证.

二阶自回归离散时间比例再保险模型的破产问题

在文章中运用递推的方法研究了利率具有二阶自回归相依结构以及阶自回归相依结构的离散时间比例再保险风险模型,在有通货膨胀率的影响下求得了破产前盈余分布,破产后赤字分布以及它们的联合分布所满足的微积分方程,并且得到破产概率所满足的积分方程。

基于γ射线密度探测的跳汰机床层松散度回归方法

本文研制了γ射线床层密度在线探测器,实现了跳汰机床层内沿垂直方向上三点处的床层密度测量,在此基础上,通过记录跳汰机床层密实期与松散期的密度值和脉动振幅,分析了密实期与松散期的密度差与床层松散度之间的关联关系,提出了用床层底层及上层同一点处的密度差构建床层松散度的二阶回归模型的方法。

基于岭回归的有色金属行业股票价格影响因素分析——以洛阳钼业为例

有色金属在国防、军工、农业、工业等领域具有战略性意义,是一个国家发展必不可少的基础材料和重要的战略物资,对有色金属行业进行股票价值研究具有重要意义。本文以洛阳钼业为例,首先选取近十年的财务指标数据,如流动比率、速动比率等财务指标作为因变量,基于岭回归方法研究对股票价格产生影响的具体因素,绘制岭回归参数k变化图,筛选对预测结果产生实际影响的因变量。其次,引入二阶多元线性回归交叉项构建模型,用统计学方法检测预测结果与真实结果的显著性。最后,基于分析结论提出了模型应用的实际意义。

基于自回归模型的动态表情识别

采用几何信息和纹理信息融合的混合特征,基于自回归(AR)模型,提出一种基于线段的相似度判决方法实现动态表情识别.首先在6种基本表情的图像序列训练集上进行训练得到6种AR模型,然后给定测试表情序列,对每一个测试序列通过6种AR模型生成6种预测序列,接着比较每种预测序列与实际给定序列的相似性,最终根据相似性判断所给序列的表情类别.为了更好地比较预测序列与给定序列的相似性,提出了一种基于线段的相似度判决方法.基于Cohn-Kanade+人脸表情库进行实验结果表明,该方法在动态表情识别上取得了良好的效果.

具有二阶相依利息结构的风险模型的破产问题

在利率具有二阶自回归相依结构时,考虑保费和理赔支付时间,建立一离散时间风险模型,在此模型下得到在停时T,保险公司在初始准备金为u时,破产前盈余大于给定水平x的概率所满足的积分方程以及盈余首次低于某一个预警水平x的时间分布的递推公式。

基于二阶多项式回归和权重主成分分析法的多光谱降维算法研究

基于主成分或者权重主成分的多光谱降维方法实现高维多光谱数据和低维空间数据之间相互转换,但低维空间数据含有大量负值,不能和色度空间如CIELAB等连接起来,给光谱颜色复制的后续研究带来困扰;建立XYZ三刺激到多光谱数据的转换,在多光谱数据降维到XYZ三刺激值过程中保留更多的颜色信息;通过二阶多项式回归建立XYZ三刺激值与多光谱通过权重主成分降维的得到的三维空间数据对应关系,实现XYZ三刺激值到多光谱数据转换;在不同的训练样本,不同的测试样本时,相对于主成分和权重主成分,推荐的方法在多种照明条件下色度重建精度得到提高,可以较好地应用到多光谱图像的高保真降维和压缩。

导弹引信利用制导信息实现最佳炸点控制研究

利用空空导弹主动雷达导引头自适应滤波器输出的目标运动参数,采用“相对目道内推”方法求解导弹失控后的弹目交会参数,并据此建立了最佳炸点控制模型;仿真结果表明这种方法具有很高的炸点控制精度。