基于非参数密度估计对烤烟烟叶颜色CIE1976（L^＊a^＊b^＊）色空间的三维空间图的研究

利用色差仪对云南9个烟区K326烤烟品种,3个部位的烟叶进行了颜色指标的测定。应用CIE 1976(L*a*b*)色空间理论,采用非参数密度估计函数,对颜色数据做非参数密度估计图,并以颜色的3个指标L、a*b*,分别作三维空间的坐标轴Z轴、X轴、Y轴,绘制了三维山峰图和等值线图。结果表明,通过三维图能够清晰地表征出3个部位的空间层次分布,通过山峰图能有空间立体层次地表现颜色指标,通过等值线图能看出每个部位颜色数据的分布情况,解决了颜色3个指标来表征一个特性的情况,可为今后颜色指标的数据库建立提供一定的基础。

基于非参数密度估计的不确定轨迹预测方法

随着大量移动设备的出现,准确和高效的轨迹预测有助于提高面向位置的应用和服务的质量和水平.针对现有方法对轨迹不确定性缺乏有效建模的问题,提出了基于非参数密度估计的不确定轨迹终点预测方法.在轨迹建模及模型训练阶段,利用非参数估计对起点与终点相同的轨迹构建基于密度分布的不确定轨迹模型;在轨迹预测阶段,将待预测轨迹视为轨迹数据流,并通过KS (Kolmogorov-Smirnov)检验方法与具有相同起点的不确定轨迹模型进行匹配,其中匹配程度最高的不确定轨迹即为预测轨迹.通过真实轨迹数据集上的实验表明,与现有各类主要轨迹预测方法相比,本方法在不同条件下的预测效率与准确性都有较明显优势.

非参数密度估计在个体损失分布中的应用

As an exploratory research,this paper tries to present a new approach through which the individual loss distribution can be analyzed.Unlike the traditionally parametric statistics idea,the author introduces the whole procedure about how the nonparametric kernel density estimation can be utilized in the analysis of individual loss distribution.Further,the effect of the new estimation is testified.

时频域非参数密度估计的独立成分分析

这篇文章提出了一种新的时频域非参数密度估计独立成分分析,考虑到含噪的情况将小波包系数阈值降噪作为其预处理过程,该种算法实现非平稳信号过定瞬时混合的盲分离,它同时估计了解混合矩阵以及未知时频域内的密度函数,其最大优点是不需要选择时频点或者是划分时频面,目前对于实际信号时频盲处理方法来说,选择有效的时频点以及进行合理的时频面划分是有很大局限性的.如仿真所示,其在相同的信噪比特别是低信噪比下分离效果要优于某些时频算法.

基于非参数密度估计的多通道盲解卷积

非参数密度估计方法被用来直接估计在自然梯度盲解郑积算法中遇到的评价函数(score function)。与用一个非线性函数简单地代替评价函数相比较,这种直接估计评价函数的方法的主要优点是:它可以用来对杂系混合信号,即同时包含超高斯和亚高斯的信号,进行盲解卷积。因为评价函数可以被直接的估计出来,因此,就不需要针对不同的源信号选择不同的非线性函数来代替评价函数。这种方法可以用在更加“盲”的情况。

基于小波的非参数密度估计

基于小波变换的良好局部适应性,基于小波的非参数密度估计方法展现出较其他经典类型非参数密度估计方法的优越性,文章对基于小波的非参数密度估计方法进行了综述,尤其对应用中一些参数的选择进行了分析,并通过数值模拟说明了结论的有效性。

基于最优带宽的广东海上风电出力非参数核密度估计与分析

为支撑广东省海上风电规划与电网安全调度,提出一种基于最优带宽参数下的海上风电非参数核密度估计模型,该模型无需依靠先验性的参数结果,可适配出力分布呈多峰性的海上风电。算例分析验证了所提模型的拟合效果可兼具曲线平滑与反映尖峰特征的特点,降低拟合估计的误差,并通过分析多时空尺度下的海上风电非参数核密度估计模型,形成对应地区的发展建议。所得结果可为广东省海上风电规划、电网安全调度提供风电运行的参考借鉴价值。

谷子价格波动风险的度量及防范分析——基于谷子主产区的非参数核密度估计

基于2020年6月~2023年6月的面源数据,采用非参数核密度估计法对我国谷子主产区的谷子价格波动进行风险分析。结果表明:(1)种植面积与价格风险的发生呈正相关。山西和内蒙古是谷子种植大省,供需情况与购销活力相对于其他省份更具有弹性,价格波动的风险更大。(2)各省谷子价格差异较大,偏度均不等于0,不属于正态分布。谷子价格总体均呈下降趋势,波动趋势具有一致性,但波动幅度差距较大。(3)谷子价格波动概率密度分布均不符合规则经验分布,偏度与峰度表现均较为明显,且具有“尖峰厚尾”的特征。(4)各省谷子价格下降概率均>50%,降价风险高于涨价风险。山西出现价格下降的风险最高;其次依次为辽宁、河北和内蒙古。提出建立和完善谷子市场行情监测系统,谷子种植户进一步增强风险管理意识的对策建议。

非参数核密度估计视频目标空域定位技术研究

针对智能视频监控场合对视频运动目标定位的需求,本文提出了一种基于非参数核密度估计的视频运动目标空域定位技术。该技术先对代表视频运动目标的前景样本点进行非参数核密度估计,选择具有最高密度指标的样本点为第一个目标中心,然后通过修正样本点的密度估计值,逐步实现对视频运动目标的空域定位。本文的方法是减法聚类视频运动目标定位技术的进一步推广。推广后的定位方法,可根据具体的目标定位场合,灵活选择核函数对样本点进行核密度估计。实验表明,本文方法具有良好定位效果,同时,在样本点的密度估计上更具灵活性。

基于非参数密度估计的异常点诊断方法

异常点诊断是统计学中的经典问题.发现并减少异常点对纳税评估数据分析的影响是一项很有意义的研究.然而,通常的异常点诊断一般采用适用于单峰分布的全局识别方法.借鉴局部域相关积分(Local correlation integral)理论,提出基于非参数密度估计的识别方法.方法适用于多峰分布,能识别局域性质的异常点,对异常点占比较高的样本也有较强的识别能力.基于某市10 920个企业样本,实证分析对比研究了税务局目前使用的和建议的纳税评估方法,结果表明税务局采用的方法有较大的纳税评估风险(误判风险).

非参数密度估计量对于一个连续时间非平稳过程的相合性

令｛ Ｘｔ，ｔ≥０｝为定义在 Ｒｄ１ 上的随机过程，它由模型 Ｘｔ＝ ｚｔ＋ φ（ Ｚｔ）＋ εｔ 所确定，其中对于ｔ≥０，εｔ 和 Ｚｔ 是相互独立的两个随机向量，而｛ｚｔ｝是非随机变量．对于连续观察的样本，研究了非参数密度估计量在均方误差意义下的渐近行为，即分别当｛ｚｔ｝渐近收敛和有周期时的情况下非参数估计量的相合性或非相合性．

基于模糊序优化的风功率概率模型非参数核密度估计方法

风功率概率分布模型的研究对于风电场规划以及运行都具有重要意义。提出了一种基于模糊序优化的风功率概率密度模型非参数核密度估计方法。该方法利用风电运行数据样本构建风功率概率密度的非参数核密度估计模型;然后建立用于模型带宽选择的多目标优化模型;最后利用模糊序优化对带宽优化模型进行求解。实际算例结果表明,所提建模方法完全由样本数据驱动,不需要对概率密度模型进行先验主观假设,因而具有更高的建模精度和更强的适用性。

基于非参数核密度估计和改进谱多流形聚类的负荷曲线分类研究

针对高维负荷曲线的聚类问题,提出一种基于改进谱多流形聚类的负荷曲线聚类方法,该方法包括典型日负荷曲线提取、负荷曲线聚类和聚类效果评价3个步骤。首先提取用户负荷特性指标,结合非参数核密度估计方法计算提取用户典型日负荷曲线。在改进谱多流形聚类算法中,引入时间翘曲距离度量曲线相似性,并用高斯核函数计算局部相似性,基于此构建相似性矩阵并聚类。聚类后采用多种聚类有效性指标,从聚类效果、算法稳定性和运算时间3个角度对聚类结果和算法性能进行评价。采用某地区若干用户的负荷数据作为算例样本进行聚类分析,验证了所提出的典型日负荷曲线提取方法和改进谱多流形聚类算法的合理性和优越性。

基于非参数核密度估计法的光伏出力随机分布模型

光伏出力的随机性是影响光伏发电稳定性的重要因素。通过对国内某一光伏电站历史运行数据进行统计计算和分析,揭示气象条件差异对光伏出力水平的影响规律,并提出将数据按气象条件分类,用非参数核密度估计法建立晴天、多云、阴天、雨雪4种气象条件下光伏出力的随机分布模型。该方法对数据分布不附加任何假定,只从数据本身特征出发研究其分布特性,适合分析受气象影响显著的光伏出力分布特性。结果表明,模型所示分布特性与相应气象条件下光伏出力实际概率分布具有很好的一致性。

物种敏感度分布的非参数核密度估计模型

针对目前物种敏感度分布参数方法建模所存在的缺点,首次提出基于非参数核密度估计方法的物种敏感度分布模型,并提出相应的最优窗宽和检验方法。选用无机汞作为案例研究对象,利用非参数核密度估计方法和3种传统参数模型分别推导了保护我国水生生物的无机汞的急性水质基准值。结果表明,非参数核密度估计方法在推导无机汞水质基准中的稳健性和精确度都大大优于传统参数模型,能够更好地构建物种敏感度分布曲线。该方法的提出丰富了水质基准的理论方法学,为更好地保护水生生物提供了有力的支撑。

基于非参数核密度估计法的光储系统容量优化配置

储能技术有助于缩减光伏功率输出的预测误差,并可以提高光伏预测输出作为电力系统调度参考的可靠性。为此,提出基于光伏功率预测误差分布,提出了一种光储系统容量配置方法。利用Markov链和持续法的组合预测模型实现了光伏功率超短期预测,依靠储能系统弥补实际光伏发电功率与预测功率的预测误差。根据非参数核密度估计法建立了光伏功率预测误差分布模型,由日最大绝对能量的累计分布函数给出储能系统的总体容量配置,实现储能系统的整体容量规划。通过对某20 MW(峰值)光伏电站实测数据仿真分析可知,在满足95%储能容量的日需求下,储能配置容量为9 MWh。所提出的方法为光伏电站合理配置储能系统提供了理论依据,使光伏电站具备更好的可调可控能力。

非参数核密度估计在铜、银物种敏感度分布中的应用

采用非参数核密度估计模型构建铜和银保护中国淡水水生生物的物种敏感度分布曲线,并推导了它们的水质基准阈值.结果表明,非参数核密度估计方法在推导IB族两种过渡金属水质基准中的稳健性和精确度都大大优于传统参数模型,能够更好地构建物种敏感度分布曲线.针对不同类别的物种来看.脊椎动物、无脊椎动物、鱼类、甲売类、其他无脊椎动物和全部水生生物的HC5值都随着周期増加而减小,无脊椎动物的敏感性明显高于高营养级的脊椎动物.非参数核密度估计方法的提出丰富了水质基准的理论方法学,为同族或同周期元素之间水质基准阈值的进一步研究和更好地保护水生生物提供了有力的支撑.

基于非参数核密度估计和Copula函数的配电网供电可靠性预测

为了提高配电网供电可靠性预测精度,借鉴Copula函数在可靠性评估方面的应用,提出了基于非参数核密度估计法和Copula函数相结合的配电网供电可靠性预测算法。首先通过考虑线路平均故障率和平均维修时间之间的相关性,采用非参数核密度估计法拟合二者的边缘分布,通过最大似然法估计Copula函数的相关参数;然后采用最小欧式距离进行Copula优选,进而建立线路故障率和维修时间的模型,预测下一年的供电可靠性指标;最后以华东某地供电公司提供的数据为例进行仿真分析。结果表明,该模型能较好地满足供电可靠性预测要求,预测精度高于BP算法。

基于非参数核密度估计的风功率波动性概率密度建模方法

研究风电波动概率模型对于风电一体化及运行具有积极影响。该文提出一种基于非参数核密度估计的风功率波动性概率密度建模方法。首先通过小波分解对风功率样本数据的波动量进行提取,基于波动量样本建立相应的非参数核密度估计模型,然后针对模型带宽选择问题,构造一种以拟合优度检验为约束条件的带约束带宽优化模型,最后利用约束序优化算法对其进行求解。实际算例仿真结果表明,所改进的风功率波动量概率密度模型较传统基于参数估计的模型具有更高的精确性和适用性,并且基于约束序优化的求解算法提升非参数估计方法的计算效率。

基于自适应多变量非参数核密度估计的多风电场出力相关性建模

研究多个风电场的联合概率密度,对于风电大规模并网及电力系统运行控制具有重要意义。该文提出一种基于自适应多变量非参数核密度估计的多风电场联合概率密度建模方法。首先以可变带宽代替固定带宽建立一种自适应的多变量非参数核密度估计模型,然后针对模型带宽选择问题,构造了一种以欧氏距离和最大距离为拟合性指标的带宽优化模型,最后利用序优化算法对其进行求解。实际算例仿真结果表明,该文方法不仅较传统基于copula函数的参数估计方法具有更高的精度和适用性,而且还较好地解决了传统多变量非参数核密度估计方法的局部适应性问题。