利用非参数核回归的船舶油耗预测与碳排放分析

为了更精准预测船舶油耗,以某远航船舶午时报告油耗数据为例,将非参数核回归方法与船舶油耗相结合,构造预测模型。并基于标准化均方误差、平均绝对误差、决定系数与均方根误差4个性能指标,与Bagging回归、随机森林回归、支持向量机回归、广义可加模型、梯度提升决策树模型进行对比,验证该方法的预测效果,据此进一步进行实证分析与碳排放分析,并对船舶减排措施进行探究。

基于时域有限差分和非参数核回归的室内移动通信干扰信号预测模型研究

针对网络优化和干扰实施中电磁辐射预测准确率不高的问题,利用多制式移动通信干扰器对室内的复杂场景进行了干扰防护的信号强度预测;对实际场景建立几何模型后采用时域有限差分算法获得信号强度预测值,并结合实际测量改进非参数核回归预测算法获得统计分析预测值;最后提出混合加权预测模型,对电磁辐射进行定量预测分析。预测结果表明,提出的基于时域有限差分算法和非参数核回归算法的混合加权预测模型能对复杂室内场景下信号强度进行预测,准确率较高。

混合样本下非参数核回归估计的渐近性质

本文在混合样本下讨论Priestley和CHAO(1972)提出的一类非参数核回归估计的渐近性质,在较弱的条件下证明了该估计的完全收敛性与强相合性.

外汇市场中非参数核回归方法的技术形态

针对外汇市场上形态技术分析有效性的学术研究引起的争议,提出了复杂技术形态信息含量的度量方法.扩展了技术形态的定义,改进了参数的选择,开辟了检验技术形态有效性的新视角.实证研究采用外汇市场上20种货币对的收盘价数据,通过对比基于技术形态的条件收益率与非条件收益率在经验分布上的差异,揭示复杂技术形态是否具有可用于预测的额外信息.实证结果显示,复杂技术形态可以提供显著的信息含量.

ρ混合样本下非参数核回归估计的强相合性

本文在ρ混合样本下讨论Gasser和Müller提出的一类非参数核回归估计的强相合性.在较弱的条件下,证明了该估计的强相合性与一致强相合性.

基于非参数核回归模型的隐含波动率预测

采用非参数核回归的方法,以市场上的期权数据为分析对象,将隐含波动率看作是与执行价格、剩余期限相关的函数,对其进行建模.构建双窗宽Nadaraya-Watson高斯核回归模型和Parzen-窗均匀核回归模型,与已有的参数模型和Bourke模型进行实验对比.实验结果表明,Parzen-窗均匀核回归模型的隐含波动率预测精度更高、效果更好,大样本的情况下优点更显著.

基于非参数核回归的福州市PM2.5实证研究

采用非参数核回归方法,研究福州市PM2.5质量浓度与气象变量、其他污染物之间的关系.核回归拟合结果表明在控制其他变量取中位数时,PM2.5质量浓度与温度、风速呈现负相关,与PM10、CO质量浓度整体上呈现正相关,小范围内波动剧烈.PM2.5与NO2的关系表现出周期性,随着NO2质量浓度的不断增大,PM2.5质量浓度表现为先减小后增大再减小的趋势.PM2.5与SO2呈正相关.不同风向影响差异较大,其中当风向是东北风时PM2.5质量浓度较高.非参数核回归的拟合优度和均方误差均比逐步回归效果更优.

核回归方法的散点拟合曲面重构

散点曲面重构是计算机图形学中的一个基本问题,针对这个问题提出了一种全新的基于核回归方法的散点曲面重构方法,使用二维信号处理方法中非参数滤波等成熟手段进行曲面重构.这种方法可以生成任意阶数连续的曲面,在理论上保证了生成曲面的连续性,可以自定义网格的拓扑,在曲率大或者感兴趣的局部能够自适应调整网格点的密度,生成的结果方便LOD建模,数据的拟合精度也可以通过调整滤波参数控制,算法自适应调整滤波器的方向,使结果曲面可以更好保持尖锐特征.同时在构造过程中避免了传统的细分曲面方法中迭代、Delaunay剖分和点云数据中重采样等时间开销大的过程,提高了效率.对于采样不均、噪声较大的数据,该算法的鲁棒性很好.实验表明这种曲面建模方法能够散点重构出精度较高的连续曲面,在效率上有很大提高,在只需要估计曲面和其一阶导数时,利用Nadaraya-Watson快速算法可以使算法时间复杂度降为O(N),远低于其他曲面重构平滑方法.同时算法可以对曲面的局部点云密度、网格顶点法矢等信息做有效的估计.重构出的曲面对类似数字高程模型(DEM)的数据可以保证以上的优点.但如果散点数据不能被投影到2维平面上,曲面重构就需要包括基网格生成、重构面片缝合等过程.缝合边缘的连续性也不能在理论上得到保证.

基于模糊聚类与函数小波核回归的短期负荷预测方法

短期负荷预测日益成为智能电网的重要课题。将历史日负荷序列表示成等负荷段组成的子序列集合,基于模式相似性方法,采用模糊聚类与函数型小波核非参数回归(FWKNR)相结合的组合预测算法。FWKNR将预测日负荷表示成历史日相应负荷段的加权平均值,将与参考段更相似的段赋予更高权重,并基于离散小波变换的形状相似性度量,采用N-WE计算权重;由预测日各分段预测快速完成日预测。模糊聚类针对单一用户历史负荷进行典型负荷模式的分类预处理,并识别与预测日有更相似行为模式约减的有效训练样本集合参与模型预测。基于某地区实际负荷数据,实验比较分析验证了组合算法的优越性。

科研投资与农业生产率增长的非参数分析

本文在科研投资与农业生产率HMB指数Granger因果检验的基础上,采用非参数局部多项式核回归的方法模拟了全国及不同区域农业科研投资与农业生产率的动态变化,比较分析了区域差异存在的可能原因,进而提出了提高农业科研投资效率、优化科研投资配置的对策及建议。

混合类型辅助变量下模型校准抽样估计研究

在超总体模型中,一般用于构建模型的辅助变量多为连续型变量,对混合类型辅助变量的模型研究较少。为了同时利用与研究变量相关的连续型和离散型辅助变量的信息,本文提出在模型校准的框架下,利用非参数核回归方法,得到混合类型辅助变量下的模型校准估计量。研究证明,该估计量是渐进设计无偏、设计一致和渐进正态的,并给出了估计量的方差和方差的估计量。数值模拟的结果显示,本文在总体回归函数为线性和非线性的情况下,估计效果均有所提高。此外,通过CLHLS数据的验证也表明该估计量的效果优于仅利用连续型辅助变量的估计量。

随机需求下的梯级泵站日优化调度

梯级泵站的优化运行能极大地提高系统的经济效益.根据日调度预见期较短的特点,采用核函数回归预测次日的系统需水量,带宽的选择采用一种简单的基于经验的规则确定.基于预测日供水量,提出了一种考虑区段流量延迟时间的影响和峰谷电价差异的优化调度模型.对东深供水工程进行了优化计算,结果表明所建立的模型能减少系统的抽水成本.

商品价格的区间预测及统计置信度研究

利用非参数核回归模型,得到价格关于时间的连续波动表达,从而根据连续波动表达的统计规律及近邻点的升降指标,预测未来短期价格的变化区间及期望值。并给出了实例分析。

能源替代性、方向性技术变化对区域工业绿色增长绩效的影响

在超越对数生产函数框架下,运用Lasso方法测算了我国30个省区工业的能源与非能源要素替代弹性、偏向性技术变化和特定要素偏向技术变化。然后,利用方向性技术变化作为基本变量和俱乐部聚类检验程序将30个省归并为三个区域,通过非参数核回归方法估计了对区域工业绿色增长绩效的影响。结果显示:能源与非能源要素替代弹性大于0且小于1,说明能源与资本、劳动之间存在比较低的替代关系;能源替代性、偏向技术变化和特定要素偏向技术变化对区域工业绿色增长绩效存在正的平均效应,但它们的平均边际影响在三个区域中的表现具有明显差异性。

财政支农的时变边际效应与弹性实证分析

本文利用局部线性非参数核回归模型，分析财政支农的时变边际效应及其弹性。研究发现：GDP超万亿元的山东省、广东省、浙江省、江苏省的财政支农产出强度显著大于全国平均水平．也大于甘肃和云南省。按照财政支农时变边际效应值大小，可把全国和所研究的地区依次分为三类：第一类是浙江省和山东省，第二类是广东省、云南省和江苏省，第三类是甘肃省。全国平均值处于第二类水平。自1994年后，财政支农时变弹性的全国平均水平已高于广东省、江苏省和甘肃省。从财政支农时变弹性角度看，加大对全国特别是对云南省和浙江省的财政支农投入，将有较大的产出效应。财政支农在出现明显边际效应后，持续的时间长度大致为6～8年。这些研究结果给财政支农的政策选择提供了有意义的参考。

随机缺失数据下样本分位数估计

分位数的估计在生物医学、社会经济调查等领域有着广泛的应用,然而在实际问题的研究中,往往由于各种人为或不可控因素造成数据收集不完全.本文在随机缺失(MAR)假设条件下,利用非参数核补法和局部多重插补法给出了响应变量缺失时样本分位数的估计,并利用经验过程等理论证明了由这两种方法得到的分位数估计的大样本性质,同时,使用重抽样方法给出了估计的渐近方差的估计,模拟结果验证了这两种方法的有效性.文章所提两种方法的优点在于:首先,所提出的缺失修正方法不需要对缺失概率的模型做任何假设;其次,方法亦适用于其他有关参数不可微的估计目标函数;最后,方法很容易地推广到一般M估计的情况,并可以对多个分位数同时进行估计.