基于方差异质性随机参数模型的汇合行为分析

为研究高速公路交织区入口匝道车辆汇入主线的换道行为,基于方差异质性随机参数模型构建了车辆汇入换道模型,先从NGSIM数据集中提取7个在统计上显著且对换道行为有影响的解释变量,然后将其引入方差异质性随机参数模型探索潜在异质性,计算各变量平均边际效应量化对换道行为的影响,最后提出了“个体样本精度”指标对模型进行比较。研究结果表明:汇入车辆与目标车道领车的车头间距、目标车道领车宽度、辅助车道领车速度对换道行为产生了显著的影响,且汇入车辆在辅助车道上的纵向位置显著影响汇入车辆与目标车道领车的车头间距,方差异质性随机参数模型比未考虑方差异质性的随机参数模型和二元Logit模型具有更高的拟合优度和模型精度,能够更好地解释车辆汇入行为中的潜在异质性。本文的研究成果可应用于自动驾驶辅助系统和交通流仿真软件中,对阐明车道变换行为的机理有一定的参考价值。

考虑均值及方差异质性的外卖骑手闯红灯行为影响因素分析

针对外卖骑手闯红灯事件频发、事故风险隐患较高的问题,调查了西安市多个信号交叉口处外卖骑手的闯红灯行为。将闯红灯行为作为因变量,将骑手个人特征、穿越行为特征、交通及环境特征等作为自变量,构建了考虑均值及方差异质性的随机参数Logit模型。采用Halton序列抽样进行参数估计,并结合参数估计结果和平均边际效应值量化分析各自变量对因变量的影响。结果表明:“饿了么”和“UU跑腿”的骑手闯红灯概率较低,到达时段为红灯第2段或第3段、停车线之后等待通行、冲突方向机动车流量较大等变量也会显著降低闯红灯概率,而同向违章人数增加、午高峰、晚高峰等变量会显著增加闯红灯概率。其中,使闯红灯概率提升最大的变量为晚高峰,其平均边际效应为0.278;使闯红灯概率降低最大的变量为停车线后等待,其平均边际效应为-0.222。此外,停车线后等待和晚高峰为随机参数变量,参数均服从正态分布,其均值和标准差分别为-1.379,1.359和2.502,5.360,且都具有显著的均值及方差异质性。对于停车线后等待这个变量,红灯第2段会同时提高其参数均值和方差,即增加闯红灯的概率,并增加该变量对闯红灯行为影响的随机性。对于晚高峰变量,机动车流量较大会同时降低其参数均值和方差,即降低闯红灯的概率,并降低该变量对闯红灯行为影响的随机性。此外,违章人数为1也会降低晚高峰参数的方差。

随机设计下非参数回归模型方差变点检验

目的研究随机设计下非参数回归模型方差变点检验。方法用局部多项式方法估计回归曲线得到残差序列,基于残差序列的平方构造CUSUM检验统计量,推导检验统计量的极限分布。结果在一定条件下证明了原假设下检验统计量收敛于Brown桥的上确界。结论局部多项式方法同时适用于随机设计与固定设计数值,方法性是有效性的。

基于均值异质性随机参数Logit模型的城市道路事故驾驶员受伤严重程度研究

驾驶员事故严重程度诱因分析对减少伤亡事故具有重要意义,以往研究假定影响变量为固定参数容易导致参数估计及研究推论出现偏差,据此本文基于均值异质性的随机参数Logit模型深入研究城市道路事故驾驶员受伤严重程度。使用2015—2019年发生在贵阳市的道路交通事故数据,综合考虑驾驶员、车辆、道路、环境特征等潜在影响因素,同时利用平均边际效应量化各显著变量对事故严重程度的影响。结果表明,均值异质性随机参数Logit模型具有更好的拟合优度;女性、老年人、酒后驾驶、车辆无安全气囊、能见度低于50 m、夜间无路灯照明等因素显著增加了驾驶员受伤害严重程度;随机参数Logit模型的效用函数中,夜间有路灯照明和事故发生在夜间为随机变量,且夜间有路灯照明与柔性护栏和车辆无安全气囊相关;事故发生在夜间与路侧行道树相关。

利用Allan方差分析GPS非差随机模型特性

非差GPS定位中,通常采用以观测值服从高斯白噪声条件的估计准则进行参数求解。研究表明卫星端误差、传播路径误差、测站环境误差等会破坏观测值的白噪声特性,并且未模型化误差同样具有不利影响。这不仅破坏了估计准则的假设条件,而且部分非白噪声有可能被状态参数吸收,影响估计的准确性。本文将观测值白噪声、有色噪声和未模型化误差一同纳入GPS非差随机模型,以验后残差来表征GPS数据的随机特性,进行Allan方差分析,研究噪声成分及其参数。结果表明,GPS非差噪声组合主要为WN+GM,相位白噪声为2.392mm,GM过程噪声为4.450mm/s,相关时间为52.074s,伪距白噪声为0.936m,GM过程噪声为0.833m/s,相关时间为14.737s,相位的GM过程噪声与卫星相关性较大,而其余噪声则与测站相关性较大,大量分析结果表明GPS非差随机模型并不服从高斯白噪声假设,有待精化。

用随机回归模型对湖南荷斯坦奶牛日产奶量进行协方差函数估计

用随机回归模型对507头中国荷斯坦奶牛的第1胎日产奶量进行了分析,将时间配合勒让德多项式作为自变量,再用平均信息约束最大似然法(AIREML)进行估计。然后通过协方差函数对时间轴上的时间点间估计协方差值,再用Excel绘制三维图。结果表明:配合M6-5-10时,能对月间隔的测定日产奶量数据进行分析,并能反映出整个时间轴上的加性遗传效应和永久环境效应的变异,且能得到光滑的三维图形。降价配合涉及的参数比较少,同时能够很好地缓和协方差函数估计值间的差异。

关于土工参数的随机场模型

研究了土层剖面的土性随机场模型,给出了方差衰减函数与相关距离的公式证明,并讨论了相关函数的类型在某种条件下必为指数函数。

土工参数随机模型中相关函数的选择

本文研究土性剖面的随机模型,给出了相关文献中使用的方差衰减函数与相关距离的数学模型,并证明了相关函数的类型在某种条件下必为指数函数,纠正了相关文献中的错误概念。

双向分类随机效应模型中方差分量经验Bayes估计的收敛速度(英文)

本文在加权平方损失下导出了平衡的双向分类随机效应模型中方差分量的Bayes估计,并利用非参数方法构造了方差分量的经验Bayes(EB)估计.在适当的条件下证明了EB估计的收敛速度.最后,给出一个满足主要结果的例子.

方差分量模型参数估计的相对效率

将文 [1 ]中提出的参数的最小二乘估计的相对效率推广到方差分量模型上 。

建成环境对交叉口行人事故严重程度异质性影响

为探索建成环境及其他因素对行人事故伤害严重程度的影响,通过建立均值和方差异质性随机参数Logit模型对交叉口行人事故严重程度进行异质性分析。利用行人碰撞事故数据,从行人、驾驶员、车辆、道路、环境、时间、建成环境7个方面筛选出27个影响因素,通过弹性系数分析显著变量对事故严重程度的影响程度。结果表明:地铁站可达性为“存在”是随机参数,车辆状态为“其他”会减小该随机参数的均值,降低交叉口行人事故严重程度;方差与“下午”显著相关,此变量会使随机参数的离散程度增加,分布变宽,随机性增加;不同用地类型与交叉口类型对行人事故严重程度的影响具有显著差异,用地类型为商业区、地铁站的可达性为“存在”时,交叉口行人发生交通事故的概率与伤害严重程度降低;行人有不当行为等因素显著增加了交叉口行人事故严重程度。研究结果为制定交叉口建成环境的优化改善措施提供参考和依据。

基于SEML & ML模型的旅客出行行为选择研究

文章关注不同运距下旅客对航空、高铁、空铁联运等出行方式的选择行为。研究以成都为中心的三个OD对,采用RP和SP调查相结合的方法进行客流调查。在此基础上,构建了SEM-Logit模型(SEML)和随机参数Logit模型(ML),考虑个人社会经济属性、心理潜变量和出行方式特征。结果表明,SEML模型能更好地描绘旅客出行的心理特征因素,而ML模型更准确地描述旅客的个人特征和出行特征,显示各自优势。针对1 000公里左右运距、中转时间和出行费用对航空市场分担率影响较小,对高铁影响较大;对空铁联运航空出行方式的市场分担率影响也较小,需要加强相关产品推广。文章为了解旅客选择行为和出行方式市场分担率提供了有益信息,并为改进交通产品和服务提供了指导。

广义线性模型参数估计的随机加权法

在广义线性模型中,用随机加权法求解参数估计的渐近方差.通过推导给出随机加权参数估计与未加权参数估计的渐近分布,并且证明它们是相同的,从而可以用容易获得的随机加权估计的渐近分布去近似原参数估计的渐近分布.

岩石力学参数的非线性随机反分析

从概率统计学估计原理出发,考虑工程中实测位移的随机波动性,应用随机反分析的目标函数,并得出反演参数方差计算公式。引用弹塑性开裂模型描述岩体的性态,非线性迭代采用收敛稳定的子增量变Kp法。同最小二乘法反分析作比较,研究结果表明随机反分析更符合实际岩石工程的实际情况。

考虑输入变量随机性的换流变压器铁心模态频率计算及其方差分析

当结构的某一模态频率与其受迫力的频率相接近时,会引起结构的共振,因此需科学地计算结构的模态频率;文中以一换流变压器铁心为研究对象进行模态仿真,考虑铁心材料属性和边界条件这些输入变量的随机不确定性,经中心合成设计抽样法获得其输入变量的样本集,再通过响应曲面模型建立起各阶模态频率与各输入变量间的函数表达式,用该函数代替铁心模态频率仿真结果,通过蒙特卡罗模拟法获得各阶模态频率的统计参数,以及其概率灵敏度分析,并对该响应曲面模型函数进行方差分析。

混合效应模型中的方差成分检验

在很多科学问题中需要在混合效应模型框架下对随机效应方差成分（暂记为τ^2）进行假设检验,也即检验H0：τ^2=0。除直接科学兴趣外,许多间接医学问题也能转化为对方差成分的检验。例如,为判断在惩罚样条回归中是参数模型还是非参数模型更合适,Claeskens首先建立混合效应模型,将模型选择问题转化为对随机效应方差成分是否等于零的假设检验问题,最后通过限制性似然比检验H0：τ^2=0。

激光陀螺随机误差的非参数建模与滤波

陀螺随机误差是影响惯导系统导航精度的重要方面。减小随机误差影响的有效方法是对随机误差进行建模并采用合适的滤波器进行滤波。为了更好地描述激光陀螺漂移的非线性,提出应用一类非参数ARMA模型——FARMA(p,q,d)模型(函数系数自回归滑动平均模型)对激光陀螺漂移数据进行建模。同时提出应用粒子滤波技术进行滤波,并采用交叠式Allan方差法辨识滤波前后随机误差噪声参数。仿真结果表明,应用该模型能较好的反映激光陀螺漂移的非线性;粒子滤波技术能有效抑制随机误差,5个误差项系数的减少均在29%以上。

考虑均值异质性的高原山区公路责任事故严重度风险因素辨识

为明晰高原山区高速公路事故严重度的影响因素及差异,量化事故数据异质性对事故严重度的交互影响效应,基于云南省某高原山区高速公路550起有责交通事故数据,从责任驾驶员、责任车辆、道路特征和责任事故特性4个方面选取潜在特征变量,采用固定参数有序Probit模型和随机参数有序Probit模型,构建考虑均值异质性的高原山区高速公路责任事故的严重度分析模型,并采用边际弹性系数量化分析不同影响因素对事故严重度的影响程度。结果表明,缓和曲线、有其他妨碍安全驾驶的行为、轻型货车、重型货车、多车、下坡以及曲线路段7个因素显著影响责任事故严重度。“驾驶员存在其他妨碍安全驾驶的行为”和“重型货车”的估计系数分别是服从(0.375,0.201)和(0.531,0.988)正态分布的随机变量,总体导致死亡及重伤事故的概率分别增大6.15%和9.61%;当驾驶员在曲线路段存在其他妨碍安全驾驶的违法行为时,重伤或死亡事故概率增大6.54%。当重型货车在缓和曲线路段发生碰撞时,重伤或死亡事故概率会降低8.37%,重型货车因未与前车保持安全距离发生重伤或死亡事故概率会降低9.95%,而当重型货车与小客车碰撞时,重伤或死亡事故的严重度可能性会增大12.66%。

建成环境对老年人交通事故严重程度异质性影响

为量化建成环境因素对事故伤害严重程度的影响,本文构建基于均值和方差异质性的随机参数Logit模型对老年人交通事故伤害严重程度进行异质性分析。采用2019年美国某州老年人交通事故数据,从老年人特性、车辆特性、道路特性、道路环境特性、建成环境特性这5个方面选取17个影响因素,利用平均弹性系数捕捉各因素对事故伤害严重程度的影响。结果表明:基于均值和方差异质性随机参数Logit模型的拟合优度更高;建成环境因素中事故发生地300 m缓冲区内存在购物中心为随机变量,其均值与男性老年人、车道数为3显著相关,方差与道路控制方式为未控制显著相关;摩托车、直线、湿润等因素显著增加了老年人交通事故伤害严重程度。研究结果有助于交通管理者采取适当的策略降低老年人交通事故伤害严重程度。