基于推断估计混合模型的聚丙烯腈生产过程故障诊断

为保证复杂工业过程生产的安全稳定 ,需要实现过程的故障诊断 .以推断估计混合模型为基础 ,建立了采用模糊模式识别方法的故障诊断系统 ,并以聚丙烯腈生产过程为例 ,对现场实时数据进行了故障诊断仿真 .仿真结果说明 ,该系统具有较好的故障实时诊断性能 .

控制系统故障检测与多模型混合估计方法

讨论了现有控制系统故障检测与诊断方法中存在的问题 ,指出了基于多模型估计理论的系统故障检测是一种值得注意的发展方向 ,简要说明了多模型估计方法的基本原理 ,介绍了交互式多模型混合估计方法在控制系统故障检测与诊断中的具体应用技术 ,分析了多模型混合估计理论的发展方向。

纵向数据半参数混合效应模型中的估计方法

本文将Tao等(1999)提出的线性混合效应模型推广为半参数混合效应模型,给出了模型参数、回归函数和随机效应密度的估计,并研究了估计的渐近性质.统计模拟表明我们给出的估计方法是可行的.

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.

简化的混合估计算法及其在GPS/SINS深组合中的应用

为解决GPS/SINS深组合导航系统滤波的非线性和噪声的不确定性的问题,针对深组合模型特点,设计了一种简化的基于U滤波的多模型混合估计滤波器。根据系统模型中状态方程是线性方程、观测方程是非线性方程的特点,提出了一种简化的U滤波算法(Ultra tight coupling unscented Kalman filter,UTCUKF),然后针对噪声变化建立了非线性模型,多模型混合估计滤波器的输出为各滤波器的概率加权融合,因此模型概率是根据噪声变化而调整的,从而也使系统输出对噪声变化具有一定自适应能力。最后进行了仿真,并与基于普通U滤波的多模型混合估计算法进行了比较。结果表明,本文算法的解算时间短,模型切换速度更快,而估计的精确度与同条件下的基于普通U滤波的多模型混合估计算法相当,更符合深组合系统高动态的要求。

不同模型处理纵向缺失数据的模拟研究及应用

目的探讨纵向缺失数据在不同缺失机制下,广义估计方程(GEE)、线性混合效应模型(LME)和模式混合模型(PME)处理纵向缺失数据的灵活性。方法先模拟产生完整的纵向数据集,再生成不同缺失机制的数据集,用三种模型进行分析与比较,最后用实例来验证模拟结果。结果模拟研究表明MCAR缺失机制下,三种模型均能得到无偏和有效的估计;MAR缺失机制下,LME模型较GEE、PME模型更能提供有效的参数估计;MNAR缺失机制下,PME模型比GEE、LME模型更能提供有效的参数估计。实例分析也表明在MAR缺失机制下,LME模型拟合纵向缺失数据更优。结论在分析纵向缺失数据时,需要依据数据的缺失机制来选择合适的模型,从而得到合理而有效的结果。

城市绿色经济效率动态评价及影响因素——基于285个地级以上城市数据的分析

将环境成本作为投入指标引入经济效率的分析框架,选用DEA-Malmquist模型对我国285个地级以上城市2004-2013年的绿色经济效率进行动态评价。然后选用面板混合估计模型,对动态效率的影响因素进行分析。结论表明,城市绿色经济效率持续提升的主要驱动力量是技术进步;Malmquist指数与城市规模呈现"U"型曲线关系;与第二产业比重、第三产业比重、地区生产总值增长率、私营和个体经济比重、职工工资水平呈显著正相关;与经济发展水平、外资利用规模呈显著负相关。

基于面板数据的分位数回归及实证研究

在面板数据模型和分位数回归原理分析的基础上,对分位数回归方法在面板数据模型中的应用作了深入的研究.利用1998-2007年间31个省市的地区生产总值与专利申请量的面板数据分析了自主创新与经济增长的关系,比较了最小二乘法和分位数回归在面板数据模型中的估计结果,结果显示分位数回归方法在面板数据模型估计时具有一定的优势.

物流视角下保税区拉动腹地经济增长的实证分析

基于面板数据,采用混合估计模型对保税区拉动腹地经济发展进行了回归分析。结果发现保税区物流发展对腹地经济增长有显著地正向作用。

一种自适应目标机动的α β γ滤波算法

针对传统的α-β-γ滤波算法在跟踪机动目标时性能下降的问题,文章提出一种自适应目标机动的α-β-γ滤波算法。该算法是基于多模型混合估计的思想,用残差构建模型失配度,进而迭代更新模型概率,使跟踪滤波器自适应地调节,达到更好的跟踪效果。仿真结果表明,与传统α-β-γ滤波算法相比,对于机动性较强的目标,该算法具有更好的跟踪性能。

最优前瞻性货币政策规则的设计与应用

本文根据中国的实际数据 ,在估计混合型模型的基础上 ,以福利为基准 ,通过随机模拟 ,得到最优前瞻性区间和最优前瞻性货币政策规则。与其他规则相比 ,该前瞻性规则具有其优越性。另外 ,本文分析了前瞻性规则与经济预测的关系 。