Cobb-Douglas生产函数经典参数估计模型的修正

根据LS估计理论,对Cobb-Douglas生产函数经典参数估计模型存在的问题进行了分析.通过变量变换对该模型中随机误差的方差进行了修正,建立了一个新的参数估计模型.新模型满足Gauss-Markov假定,具有LS估计的优良性质.实例分析表明,新模型的参数估计精确度明显高于经典模型.

基于小波网络的电力负荷非参数估计模型分析

区域电力负荷具有特殊的变化规律。利用小波分析和人工神经网络相结合,给出基于正交尺度函数的小波网络的基础上,建立非参数回归估计的小波网络预测模型,并对电力负荷变化进行了电力消耗预测。还与最小二乘回归的预测结果进行了误差分析。结果表明,预测结果与当地过去电力负荷消耗增长规律相符,且小波网络回归预测结果较好。预测的结果数据可以作为当地决策部门的资料参考。

等价于TLS的非线性最小二乘直线参数估计模型

在研究了整体最小二乘法和正交距离法等价性的基础上,提出一种与它们等价的非线性最小二乘直线参数估计模型。首先推导整体最小二乘法和正交距离法估计直线参数的计算公式,并给出它们等价时误差改正数应该满足的条件函数式;然后将该条件与传统最小二乘法相结合,建立了估计直线参数的非线性最小二乘模型,并采用拉格朗日乘数法推导其估计直线参数的公式;最后设计了估计参数的迭代计算流程,采用模拟数据和实测数据对提出的方法进行测试。实验结果表明,新方法与正交距离法、整体最小二乘法估计的直线参数值相等,具有等价性。

模态试验法测试焊接残余应力机理分析及模型参数估计

为避免残余应力对焊接结构的不利影响,保证其可靠性,需要探究残余应力分布.模态试验法因具有快速和无损的特点,逐渐应用于残余应力测试.为实现模态试验法测试焊接残余应力,通过振动理论分析了模态试验法的机理,获得了薄板焊件中残余应力与固有频率的关系;薄板焊件中的残余拉应力使固有频率减小,残余压应力使固有频率增大.在此基础上,将钻孔法和模态试验相结合,借助数据拟合的方法,估计了模态试验法测试6 mm 7A52铝合金试板VPPA-MIG(variable polarity plasma arc-metal inert gas)复合焊接残余应力的模型参数,确立了固有频率与残余应力的数值关系.依据确立的数值关系,测得了7A52铝合金试板在不同复合焊接参数下的纵向残余应力分布.结果表明,接头各区域的残余应力分布特征与钻孔法测得的结果基本一致,偏差在4%范围之内,估计出的模型参数能够保证模态试验法测试结果的可靠性,实现了焊接残余应力的快速和无损测试.

基于近似贝叶斯计算的包装件模型选择和参数估计

准确构建包装件模型是进行运输包装安全评价的基础,构建包装件模型包括模型类型选择和模型参数估计。考虑到包装件模型的不确定性和误差,需在贝叶斯推断框架下构建包装件的参数不确定模型,由于在计算似然函数中存在着一系列困难,利用传统贝叶斯推断估计模型参数存在着计算效率低,计算误差大的缺点;结合序贯蒙特卡洛和重要性采样,采用近似贝叶斯计算替代传统的贝叶斯推断,该方法可避免似然函数的计算,随着阈值的减小,在多种备选模型中优选出最佳模型,同时模型参数收敛至参数真值附近。对包装件进行随机振动试验,对试验数据进行分析,结果表明,Bouc-Wen模型(n=2)是最佳包装件模型,该模型可准确预测包装件的振动响应。

基于模型参数估计技术的输电线路散射特性快速求解

在输电线路无源干扰研究中,经常需进行宽频带的线路散射场扫频计算,而当前各类算法每次只能计算单个频点,现有计算机硬件条件无法解决短波及以上宽频带计算问题。针对该问题,提出了利用矩量法求得若干采样点的散射场信息,将基于模型的参数估计技术应用于类似于输电线路的电大尺寸散射体频率响应内插求解的思想。以IEEE研究频段和调幅广播收音台站工作频段为例,分别建立输电线路无源干扰直线模型和线–面混合模型,结合矩量法求解出等间隔采样点的散射场,选择Padé有理函数对各频带的散射场进行插值,从而快速预测出输电线路散射场的频率响应近似值。研究表明,MBPE技术插值精度与采样点数量、位置有关,若采样点选择恰当,其全局极值最大相对偏差可不超过4%。

基于Matlab的AR模型参数估计

基于Matlab用时间序列的最小二乘估计和FPE、AIC、BIC准则对AR(n)模型进行参数估计。用实例说明运用Matlab进行AR(n)参数估计,编程简单。

基于分段模糊聚类算法的VQ-HMM语音识别模型参数估计

提出了一种新的语音识别模型VQ-HMM。它综合了VQ和HMM的优点,在每个状态通过用矢量量化误差值取代传统HMM的输出概率值来建立模型,同时提出了基于分段模糊聚类算法的模型参数估计方法。文中给出了模型的实现方法,并通过实验证明了其在语音识别中具有很好的性能。

模型参数估计法计算地下地返回导体参数频率特性

在地下地返回导体参数计算中,为降低优化算法对初值选择的依赖性和提高收敛速度,基于模型参数估计(MBPE),提出了基于频域参数逐步外推概念构造初始值的方法。以Sunde公式为基础,对隐函数形式的导体参数计算公式采用非线性优化方法求解,利用已计算的参数值推出下一个频率的近似解作为优化问题初始值,根据所得初值计算不同大地电导率接地导体参数,分析冲击电流激励下接地导体暂态响应。结果表明,当大地电导率为0.1 S/m、0.01 S/m和0.001 S/m时,土壤的分布电导均远远大于其分布电容,因此,冲击电流作用下,对于实际土壤参数,接地导体时域传输线模型中可不考虑对地电容的作用。应用MBPE方法可以避免计算导体参数时初值选择的盲目性,从而提高了计算效率并保证了算法的收敛性。

供水管网校核模型参数估计与求解方法的研究

研究和分析了在建立管网模型以及随后进行校核中主要考虑的重要参数海澄-威廉阻力系数C值和节点流量q值,对于其初始值的获取提供了一种切实可行的办法。随后建立了管网校核模型及其约束条件,并对如何求解该模型进行了研究。对于目前众多的校核模型求解算法,结合混沌优化算法(Chaos optimal algorithm)、遗传算法(GA)和DFP变尺度算法的优点,形成一种CGA DFP混合优化算法,并将其引入管网模型校核中,经实际管网试算取得了较好的效果。

日本血吸虫病的传播动力学模型(Ⅱ)—几种流行模式及模型参数估计

在已建立的日本血吸虫病传播动力学数学模型的基础上,本文对其几种流行模式作了进一步的讨论;并针对湖区血吸虫病的流行特点,对模型中的参数进行了生物学意义的探讨和定量估计,提出了血吸虫病患病率与平均虫负荷的转换算式。为从理论上探讨防治血吸虫病对策及预测防治效果打下了基础。

深度学习神经网络在力学模型参数估计中的应用研究进展

为了估计岩土材料的力学模型参数,讨论了基于经典BP神经网络的参数反演方法的基本框架和算法。分析了经典BP神经网络所存在的某些缺陷及其改进方法。结合两个基于深度学习神经网络估计锂离子电池电化学模型参数的例子,介绍了基于深度学习神经网络估计模型参数的基本思路。讨论了深度学习神经网络超参数确定方法,分析了提高深度学习神经网络学习效率和泛化能力的某些行之有效的策略。

多元马氏决策向量过程模型及其参数估计

在马氏决策向量过程模型和多元马氏链的理论基础上,结合决策向量和相合度等新定义,研究了多元马氏决策向量过程模型以及模型的参数估计法,并通过该模型确定了分类数据序列之间的关系。

ARCH、GARCH模型参数估计样本分布的Monte Carlo研究

本文使用ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ方法对常用的ＡＲＧＡＲＣＨ一类模型的样本分布性质进行了讨论．重点讨论了在小样本条件下ＡＲ（１）ＧＡＲＣＨ（１，１）模型与通常模型参数估计分布性质及预测精度；使用序贯数论优划（ＳＮＴＯ）算法与使用ＢＨＨＨ算法对ＡＲ（１）ＧＡＲＣＨ（１，１）模型估计结果的优劣比较；Ｋ－Ｓ统计量检验方法与常用的ＬＭ统计量有效性的比较．

基于改进模拟退火算法的软件可靠性模型参数估计方法

为提升现有软件可靠性模型的拟合性能和求解精度,结合软件可靠性模型求解特征,提出一种改进的模拟退火算法。在此基础上,提出基于改进模拟退火算法的软件可靠性模型参数求解方法(简称为MSAE法),并将新方法应用于4组失效数据集。工程应用结果表明,与最大似然估计(MLE)法、和声搜索(HS)算法和蚁群(AC)算法相比,MSAE法可有效改善软件可靠性模型参数求解不收敛的情况,并且可以有效提升现有软件可靠性模型的拟合性能。

部分线性回归模型中的差分两参数估计

考虑部分线性回归模型中回归系数的估计问题,提出一类新的差分两参数估计.同时讨论新估计的优良性.

电迁移测试中模型参数估计方法的比较

电迁移(Electro-Migration,EM)是集成电路可靠性研究的重要项目之一。本文基于JESD63,基于最小二乘法(LSE)和基于极大似然估计(MLE)来研究不同的统计方法对电迁移的样本估计(t50,σ)和模型参数估计(Ea,n)的影响,并列举了不同统计方法在不同情况下的应用。为电迁移的数据分析提供了更多更灵活的处理方法,此外,对TDDB(Time Dependent Dielectric Breakdown)的参数估计同样适用。

线性混合效应模型中随机效应密度的非参数估计

对于Tao等(1999)提出的一类线性混合效应模型,构造了随机效应密度的非参数估计,并证明了此估计量具有渐近无偏性.

半参数EV模型参数的二阶段估计

本文综合核函数法 ,最小二乘法 ,利用二阶段估计的方法求出了 EV模型中参数的估计量 ,并研究了它的强相合性以及渐近正态性 .

太阳电池工程简化模型参数确定及模型应用

针对现有文献中太阳电池工程简化模型的模型系数值不适用于当今光伏组件的问题,提出简单的仅需利用光伏组件出厂数据的模型系数确定方法.系数b通过拟合25℃下不同辐照度对应的开路电压数据得到,系数a和c分别取短路电流和开路电压的温度系数.不同厂家生产的光伏组件系数b不同,同一厂家生产的不同型号的光伏组件系数b可以取相同值.综合改进后的太阳电池工程简化模型、分段函数形式的太阳电池温度模型和考虑安装条件的入射光强度模型,开展光伏组件电气输出特性的动态仿真.当组件倾角小于最佳倾角时,角度变化对最大输出功率的影响很小;当倾角大于最佳倾角时,角度变化对最大输出功率的影响较大,影响程度随着角度的增大而增大.