城市交通事故时空聚集特性分析——利用网络加权核密度估计方法

交通事故是一类重要的地理事件,对交通事故的空间模式进行分析一直是学术界研究热点,基于核密度估计及其扩展的网络核密度估计方法被大量用于交通事故路网空间聚集模式分析,但交通事故具备丰富的语义属性,仅考虑其时空属性较难全面反映其空间分布特性,采用融合事故语义属性与空间属性的网络加权核密度估计方法,对武汉市江汉区2021年交通事故空间聚集模式及其随时间变化规律进行可视与探索性分析。实验结果表明,考虑事故语义属性的方法更能全面反映交通事故空间聚集特性及其随时间变化特性。

基于加权核密度估计的自适应运动前景检测方法

为解决监控视频背景初始化过程中前景干扰的问题,提出了一种基于加权核密度估计(KDE)的自适应运动前景检测方法.该方法对时间域变化稳定的像素值进行加权,并利用核密度估计构建背景模型,避免了背景初始化过程中前景的干扰.基于该背景模型,提出了一种新的阈值设定策略.该策略根据前景空间分布的连续性自适应获得前景阈值,填充前景中的"孔",并更新阈值.实验结果表明:即使场景中存在运动前景,该方法能够在多种场景下获得90%以上的查准率和查全率,其性能优于传统的背景差法.

加权核密度估计在洪水频率分析中的应用

本文引进加权核密度估计方法,研究洪水频率的分析计算;运用统计试验方法,同目前广泛认同的参数估计方法中线性矩法相比,结果表明:线性矩法及加权核密度估计法推求出的设计值的无偏性相当,但加权核密度估计方法的有效性较线性矩法好。最后还与普通的非参数密度函数估计方法对比,结果表明加权核密度估计方法推求出的设计值的无偏性及有效性都较好;尤其是有效性精度较高。因此,加权核密度估计是一种有应用和研究价值的方法。

栅格网络空间下基于加权核密度估计法的公交场站供需分布模型

早期公交场站规划仅考虑了功能需求,与周边交通组织规划脱节,造成城市现有公交场站基本存在时空布局不均衡、建设滞后等问题,制约了公共交通发展,故有必要考虑定量分析场站供需分布特征,为公交场站布局优化提供决策依据。基于栅格数据模型,利用改进的加权核密度估计法分别建立场站需求及供应的概率密度估计模型,然后基于多层栅格数据叠合分析方法将场站需求及供应的栅格层进行叠加分析,构建解析场站供需分布特征的栅格估计模型。最后,选取深圳市为应用案例,利用构建的供需分布模型对深圳市的公交场站供需分布特征进行定量、可视化分析,展现了深圳市公交场站覆盖区域及分配情况,验证了模型的有效性及适用性。

加权核密度估计及其在沪深300股指收益率上的应用

由于金融数据的特殊性,对于其时变概率密度的估计和相应的累计分布函数的估计,可以通过非参数运用加权的核密度估计来捕捉每个时刻金融收益率的密度变化情况,这种方法中的重要参数,如带宽,可以通过最大似然函数和交叉检验进行估计.诊断检验可以通过向前一步预测的累计分布函数进行验证.对于这种追踪时变密度变化的方法,适用那些密度变化相对缓慢的数据上,并且该方法可以结合滤波进行递推估计.本文最后将此方法运用在沪深300股指.

基于核密度估计的股票估价模型的设计

本文运用非参数加权核密度估计的经济计量方法,对中国货币政策是如何影响股市这一问题做了深入的实证研究。研究发现,从年度数据来看,货币供应量对中国股市运行有较大影响,每年新增的M0、M1、M2增减方向与股市涨跌方向基本同步,而其中的基础货币M0对股市的影响最大。本文认为由于货币供应量是影响中国股市的重要因素之一,在当前由次债危机引发的金融危机的冲击下,管理当局有必要实施较为宽松的货币政策以拯救目前低迷的股市。

基于直方图灰度归类的快速背景建模方法

针对传统核密度估计背景建模在检测精度和计算消耗上的不足,提出了一种基于直方图灰度归类的快速背景建模算法。首先根据序列图像像素灰度的相似性原理对背景进行直方图灰度归类,将邻近像素空间相关性转化为灰度直方图概率分布的关系,获得的直方图灰度与稳定背景相减剔除背景样本中的显著运动信息,减小了参与密度估计的样本数。然后根据背景分布特性选择最优窗宽,引入背景直方图概率进行加权高斯核密度估计,并通过自适应阈值实现运动目标的准确检测。同时,采用直方图背景更新,有效克服了光照变化对背景重建的影响。实验结果表明,该算法在检测精度和实时性处理方面都得到了很大提高。

基于关注势的战场态势热力图构建方法

面对高度复杂和多变的现代战场,如何快速直观地发现战场上的态势热点,降低认知负载是指挥员所面临的巨大挑战。针对战场时变条件下的态势热点发现问题,在分析热点形成机理的基础上,提出关注势理论,构建了符合人类认知特性的改进的Logistic时间衰减函数(improved Logistic time decay function,ILTDF),进而提出随时间衰减的加权核密度估计(weighted kernel density estimation decay over time,W-KDE-DOT)法以及基于关注势的战场态势热力图构建方法。实验结果表明,基于关注势理论的热力图构建方法,能够更准确地刻画出态势热点的时变特性,更符合战场态势热点发现客观规律,能够更好地为指挥决策人员准确把握战场态势热点提供支撑。

中国贫困村测度与空间分布特征分析

农村贫困问题是中国全面建成小康社会的主要障碍之一。面向当前国家瞄准贫困村和贫困人口的精准脱贫战略需求,基于"十二五"期间全国贫困村"整村推进"项目村数据,构建村级多维贫困综合测度模型,并利用加权核密度模型、空间自相关方法等,从不同尺度、不同视角系统测度并分析了研究区贫困村的相对贫困特征。结果表明:1贫困程度上,"十二五"期间贫困村呈中间大,两头小的"橄榄型"结构,省级、县级尺度下贫困深度与当地经济、区位、政策、自然环境等因素相关;2空间分布上,全国贫困村分布呈现出东部和西北部稀疏、中部和西南部密集的"夹层"形空间异质性格局,同时存在多个不同量级、呈"星点"式分布的贫困核心;3中国贫困村的多维贫困存在较强的全局空间依赖性,局部呈现为高—高区与低—低区集中式分布、高—低区与低—高区离散夹杂式分布,且整体表现为西高东低的"阶梯状"格局。

基于动态集成算法的航空发动机气路参数预测

针对单一学习机对航空发动机气路参数预测困难的问题,提出了基于动态加权核密度估计(DWKDE)组合方法的集成预测算法,该组合方法选择测试样本的近邻样本,通过评估学习机在近邻样本的局部性能动态确定各学习机的权值,并基于该权值利用加权核密度估计实现数据序列的集成预测。该组合方法不易受离群值和样本不对称分布的影响,将该组合方法用于AdaBoost.RT和AdaBoost.R2算法,获得了改进后的集成学习算法。实验证明:相比于神经网络和原始集成学习算法,改进后的集成学习算法较好地提高了航空发动机气路参数序列的预测精度,方均根误差(RMSE)指标至少可降低27%。