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二次度量回归模型中折叠凹惩罚估计的统计性质
1
作者
张馨玉
杨婧昱
《应用数学进展》
2023年第10期4357-4364,共8页
目前,关于二次度量回归模型的研究受到了广泛关注,比如相位恢复、动力系统状态估计、无标记的距离几何和各种组合图等问题。本文考虑从高维二次度量回归模型中恢复未知信号。通过采用折叠凹惩罚最小二乘估计方法,我们得到了真实信号与...
目前,关于二次度量回归模型的研究受到了广泛关注,比如相位恢复、动力系统状态估计、无标记的距离几何和各种组合图等问题。本文考虑从高维二次度量回归模型中恢复未知信号。通过采用折叠凹惩罚最小二乘估计方法,我们得到了真实信号与估计值之间的误差界。并且结果中还表明估计值与真实值有相同的支撑集。另外,文章中我们主要研究SACD和MCP两种典型的折叠凹惩罚函数。
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关键词
二次度量回归模型
SCAD惩罚方法
MCP惩罚方法
高维统计
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职称材料
基于随机矩阵理论的配电网时空大数据研究
被引量:
3
2
作者
贺兴
邱才明
+2 位作者
艾芊
储磊
凌泽南
《供用电》
2017年第6期14-19,7,共7页
现代电力系统是迄今为止最复杂的工程系统,数据驱动方案将在未来电网特别是配电网分析中扮演重要角色。大数据模型和分析方法是当前电力大数据有效利用方案设计的核心和瓶颈。从数据的视角来重新审视当前配电网的发展及所面临问题,利用...
现代电力系统是迄今为止最复杂的工程系统,数据驱动方案将在未来电网特别是配电网分析中扮演重要角色。大数据模型和分析方法是当前电力大数据有效利用方案设计的核心和瓶颈。从数据的视角来重新审视当前配电网的发展及所面临问题,利用近年来高维统计的基础突破,提出基于随机矩阵的配电网时空大数据研究框架。旨在形成一套系统性的电力系统数据驱动方案—原始数据、预处理操作、随机矩阵建模、随机矩阵分析、指标提取和可视化、辅助决策,为系统的优化运营决策提供支撑。
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关键词
随机矩阵理论
数据驱动
高维统计
线性特征
统计
量
时空大数据
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职称材料
条件协方差矩阵的估计方法研究综述
被引量:
2
3
作者
刘进
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2019年第23期23-27,共5页
条件协方差矩阵在投资组合和金融风险管理中具有重要意义。文章针对(高维)条件协方差矩阵估计的一些最新研究成果进行了综述,并分析了这些方法的优势和不足之处,同时指出了进一步研究的方向。
关键词
条件协方差
参数方法
非参数方法
高维统计
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职称材料
基于条件分布函数的高维回归模型的变量选择方法
被引量:
1
4
作者
郝英
陈海俊
+1 位作者
赵春广
王婷
《数学的实践与认识》
北大核心
2017年第4期142-147,共6页
高维回归分析的变量选择问题是目前统计学研究的一个热点和难点问题.提出了一个基于条件分布函数的相关性度量准则,并在此基础上提出三种变量选择方法.与现有的方法相比,提出的方法不依赖于统计模型,可以适用于线性模型和非参数可加模型...
高维回归分析的变量选择问题是目前统计学研究的一个热点和难点问题.提出了一个基于条件分布函数的相关性度量准则,并在此基础上提出三种变量选择方法.与现有的方法相比,提出的方法不依赖于统计模型,可以适用于线性模型和非参数可加模型.数值模拟结果表明,即使协变量之间存在一定的相关性,方法也有较为满意的表现.
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关键词
变量选择
高维统计
推断
条件分布函数
预调整非参数估计
原文传递
基于预测数据特征的空气质量预测方法
被引量:
2
5
作者
高铭壑
张莹
+5 位作者
张蓉蓉
黄子豪
黄琳焱
李繁菀
张昕
王彦浩
《山东大学学报(工学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期91-99,共9页
采用LightGBM预测模型对空气质量预测问题进行研究,提出并设计一种基于预测性特征的空气质量预测方法,有效地预测北京市区内未来24 h核心表征空气质量的PM2.5质量浓度。在构建预测方案过程中,分析训练数据集特性开展数据清洗,利用随机...
采用LightGBM预测模型对空气质量预测问题进行研究,提出并设计一种基于预测性特征的空气质量预测方法,有效地预测北京市区内未来24 h核心表征空气质量的PM2.5质量浓度。在构建预测方案过程中,分析训练数据集特性开展数据清洗,利用随机森林与线性插值相结合的方法,解决数据大量缺失以及噪声干扰问题;提出使用预测性数据特征方法,同时设计相关统计特征,提高预测结果的准确性;采用滑窗机制挖掘高维时间特征,增加数据特征数量级;对预测模型的工作性能和结果进行详细分析,并结合基线模型进行对比评价。试验结果表明,基于预测性特征结合采用LightGBM预测模型的方案具有更高的预测精度。
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关键词
预测数据融合
高维统计
特征
空气质量预测
机器学习
原文传递
题名
二次度量回归模型中折叠凹惩罚估计的统计性质
1
作者
张馨玉
杨婧昱
机构
河北工业大学理学院
出处
《应用数学进展》
2023年第10期4357-4364,共8页
文摘
目前,关于二次度量回归模型的研究受到了广泛关注,比如相位恢复、动力系统状态估计、无标记的距离几何和各种组合图等问题。本文考虑从高维二次度量回归模型中恢复未知信号。通过采用折叠凹惩罚最小二乘估计方法,我们得到了真实信号与估计值之间的误差界。并且结果中还表明估计值与真实值有相同的支撑集。另外,文章中我们主要研究SACD和MCP两种典型的折叠凹惩罚函数。
关键词
二次度量回归模型
SCAD惩罚方法
MCP惩罚方法
高维统计
分类号
TN9 [电子电信—信息与通信工程]
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职称材料
题名
基于随机矩阵理论的配电网时空大数据研究
被引量:
3
2
作者
贺兴
邱才明
艾芊
储磊
凌泽南
机构
上海交通大学
出处
《供用电》
2017年第6期14-19,7,共7页
基金
国家自然基金(No.61571296
No.515771151)~~
文摘
现代电力系统是迄今为止最复杂的工程系统,数据驱动方案将在未来电网特别是配电网分析中扮演重要角色。大数据模型和分析方法是当前电力大数据有效利用方案设计的核心和瓶颈。从数据的视角来重新审视当前配电网的发展及所面临问题,利用近年来高维统计的基础突破,提出基于随机矩阵的配电网时空大数据研究框架。旨在形成一套系统性的电力系统数据驱动方案—原始数据、预处理操作、随机矩阵建模、随机矩阵分析、指标提取和可视化、辅助决策,为系统的优化运营决策提供支撑。
关键词
随机矩阵理论
数据驱动
高维统计
线性特征
统计
量
时空大数据
Keywords
random matrix theory
data- driven
high-dimension statistics
linear eigenvalue statistic
spatial- temporal data
分类号
TM71 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
条件协方差矩阵的估计方法研究综述
被引量:
2
3
作者
刘进
机构
南开大学统计与数据科学学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2019年第23期23-27,共5页
文摘
条件协方差矩阵在投资组合和金融风险管理中具有重要意义。文章针对(高维)条件协方差矩阵估计的一些最新研究成果进行了综述,并分析了这些方法的优势和不足之处,同时指出了进一步研究的方向。
关键词
条件协方差
参数方法
非参数方法
高维统计
Keywords
conditional covariance
parametric method
non-parametric method
high dimensional statistics
分类号
F224.0 [经济管理—国民经济]
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职称材料
题名
基于条件分布函数的高维回归模型的变量选择方法
被引量:
1
4
作者
郝英
陈海俊
赵春广
王婷
机构
邯郸学院数理学院
出处
《数学的实践与认识》
北大核心
2017年第4期142-147,共6页
基金
邯郸学院校级项目(16218)
河北省高等学校科学技术研究指导项目(ZC2016066)
文摘
高维回归分析的变量选择问题是目前统计学研究的一个热点和难点问题.提出了一个基于条件分布函数的相关性度量准则,并在此基础上提出三种变量选择方法.与现有的方法相比,提出的方法不依赖于统计模型,可以适用于线性模型和非参数可加模型.数值模拟结果表明,即使协变量之间存在一定的相关性,方法也有较为满意的表现.
关键词
变量选择
高维统计
推断
条件分布函数
预调整非参数估计
Keywords
variable selection
high dimensional statistical inference
conditional distribu- tion function
pre-adjusted nonparametric estimation
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
原文传递
题名
基于预测数据特征的空气质量预测方法
被引量:
2
5
作者
高铭壑
张莹
张蓉蓉
黄子豪
黄琳焱
李繁菀
张昕
王彦浩
机构
华北电力大学控制与计算机工程学院
长春理工大学计算机科学技术学院
出处
《山东大学学报(工学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期91-99,共9页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金(2018MS024)
国家自然科学基金资助项目(61305056)
吉林省科技发展计划项目(20190303133SF)。
文摘
采用LightGBM预测模型对空气质量预测问题进行研究,提出并设计一种基于预测性特征的空气质量预测方法,有效地预测北京市区内未来24 h核心表征空气质量的PM2.5质量浓度。在构建预测方案过程中,分析训练数据集特性开展数据清洗,利用随机森林与线性插值相结合的方法,解决数据大量缺失以及噪声干扰问题;提出使用预测性数据特征方法,同时设计相关统计特征,提高预测结果的准确性;采用滑窗机制挖掘高维时间特征,增加数据特征数量级;对预测模型的工作性能和结果进行详细分析,并结合基线模型进行对比评价。试验结果表明,基于预测性特征结合采用LightGBM预测模型的方案具有更高的预测精度。
关键词
预测数据融合
高维统计
特征
空气质量预测
机器学习
Keywords
predictive data fusion
high dimensional statistical features
air quality prediction
machine learning
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
二次度量回归模型中折叠凹惩罚估计的统计性质
张馨玉
杨婧昱
《应用数学进展》
2023
0
下载PDF
职称材料
2
基于随机矩阵理论的配电网时空大数据研究
贺兴
邱才明
艾芊
储磊
凌泽南
《供用电》
2017
3
下载PDF
职称材料
3
条件协方差矩阵的估计方法研究综述
刘进
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2019
2
下载PDF
职称材料
4
基于条件分布函数的高维回归模型的变量选择方法
郝英
陈海俊
赵春广
王婷
《数学的实践与认识》
北大核心
2017
1
原文传递
5
基于预测数据特征的空气质量预测方法
高铭壑
张莹
张蓉蓉
黄子豪
黄琳焱
李繁菀
张昕
王彦浩
《山东大学学报(工学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2020
2
原文传递
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