ARMA序列的样本均值和自相关函数的分布的一致收敛速度

设{x_t}是ARMA序列,其谱密度函数为g(w),自相关函数为r_k,且记A=sum from i=-∞ to +∞(r_i^2+r_(i-k)r_(i+k));又x_1,x_2,…,x_N是来自{x_t}的一段样本,样本均值和自相关函数分别是(?)和(?)_k,记N^(1/2)(2πg(0))^(-1)x和(N-R)^(1/2)A^(-1/2)((?)_k-r_k)的分布函数分别为F_N(x)和G_N(x),在一定条件下我们证明了(?)|F_N(x)-Φ(x)|≤C_1N^(-1/2),(?)|G_N(x)-Φ(x)|≤C_2(lnN)~2N^(-1/5)。其中C_1,C_2,均为常数,Φ(x)为标准正态分布,这对评估统计推断的精确度具有一定的作用。

非等间隔观测样本相关函数的性质

本文对平稳正态序列一类非等间隔取样所得样本相关函数进行了讨论，得到了它具有无偏性，一致性以及类似于通常的Ｂａｒｔｌｅｔｔ公式．

多维时间序列样本相关函数阵的渐近方差阵

本文是用Ｔａｙｌｏｒ公式及矩量分析定理推导出多维时间序列样本相关函数阵的Ｂａｒｔｌｅｔｔ公式。

基于双耳自相关函数的车辆噪声烦恼度研究

利用主成分分析法研究车辆噪声的双耳自相关函数(ACF)因子,确定了车辆噪声的原始听感与决定其代表性听觉感知属性的主导听感,并从各类听感描述因子与基本因子的变化规律角度,分析了车辆噪声主观烦恼度的形成机制。首先,依据车辆噪声的ACF特性,对既有ACF因子理论进行了补充和完善;提出平均起伏度(EMD)与包络衰减率(ESM)作为描述ACF包络形状的因子。通过对232个车辆噪声样本的ACF因子进行主成分分析发现:车辆噪声可引发响度、音调及音色三种不同的原始听感;ACF特性不同的车辆噪声具有不同的主导听感。原始听感描述因子随主观烦恼度的变化规律表明:主导听感的变化与原始听感的主次差异,均可影响主观烦恼度;原始听感描述因子的变化会引发主观烦恼度;当各类原始听感的基本因子彼此交叠时,主观烦恼等级明显偏高。

一类双线性时间序列的自相关函数的渐近性质

对于双线性时间序列模型 xt+ ∑pj=1ajxt-j=et+ ∑pj=1bjxt-jet-1,其中 {et,t=0 ,± 1 ,… }为i.i.d.序列 ,通过利用严平稳序列的 m相依中心极限定理 ,给出了该模型的样本均值 ,样本自相关函数的渐近正态性质 。

相关干涉仪测向原始样本的求解方法

介绍了干涉仪测向理论,描述了原始相位差样本的概念,阐述了相关干涉仪测向原理,给出了该测向体制下的目标函数模型,针对函数模型中原始相位差样本的求解问题,结合目前常用的测向天线阵列,提出了几种原始相位差样本的求解方法,分别从阵列流形、天线响应和相关表采集3个方面对不同体制及结构布局下的相位差样本的推导进行了论述,分析并总结了各种方法的特点及适用条件。

NA样本下非对称损失函数截尾参数的经验Bayes检验

研究了负相关(NA)样本下具有非对称损失函数单边截尾参数的经验Bayes检验.其损失函数为L(θ,0θ)=k1(θ-0θ)2I(θ<θ0)+[k1(θ-0θ)2+k2(θ-0θ)]I(θ≥θ0),ki≥0,i=1,2.应用概率密度函数的核估计来构造检验函数,得到了它的收敛速率具有渐近最优性.并发现对所提出的EB检验,在某些条件下,具有渐近最优性的收敛速率,能够任意接近于1.

基于样本相关性及SVM的管道泄漏检测方法研究

分析当前煤层气生产现场的实际情况,针对生产数据不全的问题,提出采用模式识别的方法对煤层气管道微量泄漏进行判断。通过分析煤层气生产现场数据的相关性曲线,明确模式识别时样本的数量范围;分析已有的模式识别方法,提出一种基于SVM的泄漏识别方法;根据煤层气生产的实际情况,分析确定适合于管道泄漏检测的核函数,并给出完整的泄漏检测算法。通过实例对所提算法进行验证,实验表明该算法对已有煤层气长输管道SCADA系统是一个有益的补充。

天津港土性相关距离的计算研究和统计分析

相关距离是随机场理论应用于实际工程可靠度分析的一个重要参数。根据随机场理论,对土性参数相关距离的计算方法进行了研究和改进,提出求解相关距离的波动函数法和加权拟合相关函数法,使相关距离的计算更加简便易行,且精度有所提高。结合大量工程地质勘察资料,对天津港地区典型土层的垂直向相关距离及水平向相关距离进行了计算和统计,获得相关距离的地区性代表值,可作为此地区实际工程的参考。同时,对取样间距及土性指标对相关距离的影响进行了分析,提出了当取样间距变化时相关距离的确定原则,并指出相关距离是反映土的空间固有变异性的基本属性,由不同土性指标求得的相关距离值基本相同。

时间序列均值和方差函数的确定方法

发现并提出一个重要定理 :时间序列的方差与该序列的差分绝对值序列的趋势项具有相同的函数形式。在此基础上 ,建立一种确定该差分绝对值序列趋势项的方法 ,该方法首先采用样本周期图和多点平均对趋势项中的周期项和非周期项进行分离 ,分别求得其函数表达式 ,然后再综合得到整个趋势项函数 ,进而求得原时间序列的方差函数形式 ,其中待定参数可根据相关系数平稳序列理论求得。该方法也可用于确定时间序列的均值函数 (趋势项 )

基于LSSVM-样本熵的车内噪声声品质预测

以某款混合动力汽车为研究对象,针对其非稳态工况下的车内噪声声品质进行研究.对采集到的噪声信号烦躁度指标进行主客观评价试验,并通过相关分析找出与主观评价结果相关性较大的心理声学客观参量.对原始声样本进行互补总体经验模态分解,得到每个信号的16阶模态指示函数.将各阶模态指示函数与原始信号进行相关分析,得到与原始信号相关性较高的7-12阶模态指示函数并计算这些分量的样本熵值,作为声品质的客观特征参数.基于最小二乘支持向量机算法,分别建立了以心理声学等参数为模型输入和以样本熵特征参数为模型输入的声品质评价预测模型.结果表明:以样本熵为特征参数作为模型输入的预测精度更高,适合用于混合动力汽车非稳态工况下的声品质预测.

大间距无相关边界Fisher鉴别分析

针对边界Fisher鉴别分析方法存在的小样本问题以及所求出的鉴别矢量集缺少约束限制的缺陷,提出了一种大间距无相关边界Fisher鉴别分析方法。该方法采用最大化描述样本数据可分性和紧致性的矩阵之差作为目标函数,避免了边界Fisher鉴别分析的小样本问题;对于无相关鉴别矢量集的求解,给出了先构造无相关空间,再进行特征值分解的求解策略。仿真结果表明,该方法在识别性能上优于已有的边界Fisher鉴别分析及其改进方法,且避免了使用繁琐的迭代方法求解不相关鉴别矢量集,具有一定的实用价值。

径向基函数神经网络与稀土卤化物标准生成焓的研究

研究并应用径向基函数神经网络(RBF-network)对稀土卤化物标准生成焓进行定量建模,相关系数r达到0.9985,样本误差较小,显现了神经网络方法在该领域的优势.交互预测结果证明模型具有好的稳定性和泛化性能,对7个未知样本所作的预测有一定参考价值.

机械搅拌混响室独立样本数建模及实验

混响室测试技术的精确性取决于混响室能够产生大量的独立测试样本。通过理论分析得到混响室的体积、搅拌器的尺寸以及腔体的工作频率与独立样本数的关系,推导出独立样本数的近似模型,并将实验数据与模型计算结果进行比较,对模型进行了改进和验证。结果表明:独立样本数与混响室的体积、品质因数、搅拌器的尺寸正相关,在一定范围内与搅拌器的电学尺寸负相关。该模型可以用于计算具有不同配置的不同混响室的独立样本数,具有良好的准确性和一般性。

基于即时学习与输出相关的变量加权研究

即时学习算法是根据某种最优准则,从历史数据中选出容易检测并且与主导变量密切相关的辅助变量,从而实现对主导变量的预测。局部加权偏最小二乘算法(LW-PLS)是即时学习算法中常用的建模方法,而相似性样本的选择是LW-PLS能否取得良好建模效果的最关键因素。众多试验研究已经证明,基于回归系数和相关系数给变量加权的即时学习算法能明显提高模型的预测精度,而变量权重的确定也会影响预测效果。因此,在基于与输出相关的即时学习算法的基础上,探讨了不同的权重函数和权重系数的不同阶次对建模效果的影响,并分别在数值例子和硫回收单元实际例子中进行了验证。结果证明,在实际工业过程中,合理地选择权重函数,并且选择合适的权重次数,能够明显提高系统的预测性能。

样本驱动的大规模植被分布高效合成

针对自然场景中丰富多样的植被分布模式的模拟时,现有的通用拟合算法计算耗时,不能满足大规模分布与实时交互分布的需要.为了解决任意分布模式的快速合成问题,提出一种基于样本分布控制并结合Wang tiles优化的高效点分布合成方法.该方法由离线预计算过程和实时拼接过程组成.在离线预计算过程中,首先通过基于环形点对距离统计的对相关函数特征拟合过程合成多块首尾分布连续,以及与样本分布相似的初始点分布tile,然后通过对初始tile的边界处理得到一组可以非周期性拼接且接缝处分布保持连续的Wang tiles;在此基础上,利用这组Wang tiles进行实时拼接,从而实现以极快的速度和极小的内存占用合成大规模的分布的目的.实验结果表明,该方法适用于随机、均匀、聚集等各种分布特征的数据,是一种对各类样本分布模式通用的分布合成方法;并在大规模分布的合成上比原有的基于样本驱动的分布拟合算法达到3～6个量级的速度提升;可有效地应用于自然场景模拟中大规模植被的分布信息构建,及其他有实时交互分布需求的应用中.

两指标线性平稳过程的样本值的低阶矩的性质

本文的目的在于给出两指标线性平稳过程的样本均值、样本自相关函数的一。

基于AR模型参数的船舶轴频电场实时检测方法

为了有效地从海洋环境电场信号中检测出船舶轴频电场信号,在分析实测数据的基础上,利用Box-Jenkins方法对海洋环境电场与船舶轴频电场信号的参数模型进行了分析.结果表明,海洋环境电场信号近似可用AR模型(auto-regressive model)进行描述,且在利用AR模型对船舶轴频电场及海洋环境电场信号进行AR建模时,2个模型的参数差别较大.在上述研究的基础上,提取AR模型的参数作为特征,采用滑动检测方法对信号进行实时检测,通过实测数据和仿真数据对该检测算法进行验证,结果表明此方法简单易实现,在低信噪比情况下,能较好地检测到目标信号.

单变量时间序列模型的识别

本文简单介绍了四种单变量时间序列模型识别的方法,给出了每种方法识别模型时的输出表格,并利用统计软件模拟两个时间序列进行实证研究,总结出了四种方法在实际应用中注意的问题。

单变量时间序列模型识别方法的实证研究

文章简单介绍了四种单变量时间序列模型识别的方法,给出了每种方法识别模型时的输出表格,并利用统计软件模拟两个时间序列进行实证研究,最后总结了四种方法在实际应用中应注意的问题。