基于主成分分析和结构方程模型的青海高原雷电环境特征

利用青海省53个气象台站的最小相对湿度、最大日降水量、冰雹日数、霾日数、雾日数、蒸发量和最大风速等观测资料和闪电定位资料,通过主成分分析和结构方程模型分析,研究闪电日数与以上各气象因子的关系以及青海省雷电环境特征,以期为青海省雷电灾害的防御和评估提供科学依据。研究结果表明:青海省年闪电日数在2.1~119.0 d之间,两个高值中心在玉树州南部和海南州北部,雷电活动最为密集、闪电发生频率最高的地区主要分布在青海省东部、玉树州、果洛州等地区;主成分分析、逐步回归分析和结构方程模型计算结果表明,冰雹日数、最大日降水量、最小相对湿度与闪电日数关系最为密切,均对雷电日数具有正向影响。

基于量子条件主方程的隐马尔可夫模型

相比于经典的隐马尔可夫模型,量子隐马尔可夫模型有着求解速度快和参数数量少的优点而备受关注。但是在从经典到量子的转变过程中,可以发现量子隐马尔可夫过程与量子开放系统有着紧密的联系。不同于前人的研究,该文从开放量子系统出发,研究了量子隐马尔可夫与开放系统所对应的主方程之间的联系,并展示了两个工作:(1)研究了量子开放系统的条件主方程和量子隐马尔可夫模型之间的联系,并以量子输运系统为例,从理论上得到了量子条件主方程和量子隐马尔可夫模型之间的对应关系;(2)提出了一种基于极大似然估计思想的学习算法来解决量子隐马尔可夫模型中的参数求解问题。

J-C模型非微扰约化密度矩阵主方程

将幺正时间演化算符方法推广应用到有耗散情形的二能级原子系统 ,将增益与耗散统一在非微扰框架内正确求解J C模型约化密度矩阵主方程 ,其结果对任意激光强度都适用。

耗散Jaynes-Cummings模型中微观与唯象学主方程方法的比较

在有耗散的Jaynes-Cummings模型中,对原子与腔复合系统初始处于贝尔态或是原子激发态而腔场为真空态时分别运用微观与唯象学主方程进行求解,并分析这两类主方程在不同耦合区域的区别.结果显示,在强耦合和大失谐情况下,微观主方程求解得到的原子基态的布居数呈线性增长,但唯象学主方程获得的结果却呈非线性增加.在弱耦合区域,这两类主方程求解得到的原子基态布居数都出现快速增加,但是用唯象学主方程要比用微观主方程得到的布居数增加得更快.通过分析与讨论,该结果可能对耗散的腔QED中更好的实现逻辑门提供理论参考.

联立方程模型参数的主成分压缩估计

在外生变量设计矩阵X复共线时,证明了恰好识别的联立方程模型参数的间接最小二乘估计的均方误差变大的事实,为改善间接最小二乘估计的偏误,提出了参数的主成分压缩估计,并讨论了其优良的统计性质,数值模拟也验证了主成分压缩估计优于间接最小二乘估计.

评“基于量子条件主方程的隐马尔可夫模型”

隐马尔可夫模型作为一类重要的统计学习模型,天然适用于和时间序列数据相关的学习任务。但如果在经典计算机上实现或拟合隐马尔可夫模型的时候,其数值计算复杂度会随着隐藏状态维度和观测空间的维度增加而变得难以承受。这在一定程度上是由于经典计算模型本质上是用于解决确定性的问题,因此一个很自然的想法是能否利用量子计算机来替代经典计算机,利用量子系统内禀的随机性模拟动态马尔可夫过程。不仅如此,量子系统独有的状态叠加性为模型赋予了维数巨大的隐藏状态空间,并有可能带来潜在的并行计算加速。

基于主成分分析法的温室甜瓜生长方程研究

利用主成分分析法拟合了不同水分下限控制条件下温室甜瓜生长过程,并对该方法的通用性进行了验证。研究表明,利用表征作物长势的综合植株性状与有效积温建立Logstic经验模型,模型的决定系数均在0.9以上,模型的拟合精度较高。利用该模型拟合第3试验小区的甜瓜生长状况,观测值与拟合值的相对误差大部分处于10%之内。主成分分析既充分保留原始变量的信息量,又剔除了原变量之间的信息重叠部分,该方法在作物生长方程模拟中具有很好的实用性。

基于主方程单电子晶体管模拟新方法

在对单电子晶体管主方程模型及主方程的解法详细的分析的基础上,把单电子晶体管主方程模型和SP ICE的ABM功能结合,提出了基于主方程的单电子晶体管SP ICE模型。该模型由一个非线性电压控制电流源、非线性电压控制电压源、电容构成。并利用该模型对单电子晶体管V-I特性进行SP ICE模拟,同直接解主方程解法相比,仿真结果表明该模型具有合理的精确度。

病态线性模型参数估计的主元加权迭代法

在测量数据处理中的病态性问题往往会导致参数最小二乘估计的性质显著变坏,如何分析模型的病态性质、克服或减弱模型病态性、取得更为准确的参数估值是测量数据处理中无法回避的一个重要问题。本文将主元加权迭代法引入到测量数据处理中,就其在良态和病态两种平差问题中的表现与传统方法进行对比和分析。计算结果表明,在良态法方程平差问题中,主元加权迭代法能得到与传统方法完全一致的计算结果;在病态法方程平差问题中,主元加权迭代法比传统方法更加接近真值。

上市公司财务评价中结构方程模型应用研究

在多指标系统中建立综合评价体系是经济管理领域中的一个重要问题，已经在很多领域得到应用的评价方法有试验统计法、德尔斐专家调查法、指数法、层次分析法、主成分分析法等。然而，这些方法存在一个共性问题：在实际工作中的许多变量，如经济、能力等概念往往都是不能直接测量的，因而只能使用一些与其相关的可观测变量（又称“显变量”）作为这些不可测量变量（又称“隐变量”）的标识。

回归方程的主成分估计在林业预测中的应用

讨论了林业中使用主成分估计方法克服回归模型复共线性问题。研究和分析了材积方程模型、油松林木平均高与立地环境因子回归模型中存在的复共线性，以及主成分估计方法在建立上述回归方程中的应用。

国际干散货航运市场发展趋势研究——基于主变量-自回归模型的分析

文章建立基于主变量分析法为特征的波罗的海干散货指数(Baldic Dry Index,BDI)自回归模型,并通过寻找各同期主要变量之间及序列前后期主要变量间的回归关系,建立联立方程模型以推演国际干散货航运市场供需变化及BDI指数发展走势。同时通过观察当前市场存量运力的船龄与载重吨分布,对更长期的市场发展趋势作出方向性判断。研究发现:2020年已轻微失衡的供需基本面给后续几年的市场发展带来压力,而在2022年左右将逐步进入缓慢发展周期。直至2030—2035年,预计会有总计超过2.5亿载重吨的海岬型及巴拿马型老旧运力集中拆解,供需结构得到改善而迎来下一个繁荣周期。

基于结构方程模型的智能制造服务优化的影响因素研究

大力发展智能制造是新时代我国推动产业转型和制造业信息化的必经之路。优化智能制造服务,为传统制造业转型升级提供优质高效的服务是其中的关键问题。构建智能制造服务优化影响因素的结构方程模型,从内部和外部两个角度分析影响智能制造企业服务的若干影响因素,基于问卷调查运用主成分分析法验证假设。结果表明:对智能制造服务能力的正向影响由高到低的各个因素,分别为国家政策支持、智能制造系统建设、人才队伍建设、工业大数据获取与利用、技术创新与支撑能力、企业间协同。其中国家政策支持对智能制造服务能力影响非常显著,企业间协同融合的影响不显著,其余为影响显著。并从技术创新、工业大数据平台建设、政策制定以及人才建设等方面为智能制造服务优化提供了建议。

基于主成分分析法的乳房体积回归预测模型

为准确把握女性乳房形态,为其推荐合适的义乳产品及再造乳房方案,以18~25岁未孕健康女性为研究对象,将样本集以胸围差用K-means聚类方法分为4类,提出一种基于主成分分析法的多元回归模型乳房体积预测方法。提取9个乳房特征参数,即乳房横径、乳房纵径、乳深、乳房横弧、乳房纵弧、胸围、下胸围、胸宽及右颈点-乳点距,归纳为3个特征因子作为自变量,即造型因子、围度因子、高度因子,乳房体积作为因变量,得出4个乳房体积回归方程。经误差分析得出4个回归方程能够较好地预测乳房体积。

基于结构方程模型的康养智能陪护产品设计

为改善老年人对康养智能陪护产品的满意度,使设计人员精准获取老年人需求,提升用户体验,基于结构方程模型提出一种康养智能陪护产品的设计方法。结合用户体验蜂窝模型,将用户体验要素划分为6个潜变量,利用主成分分析法提取具有代表性的评价指标作为观测变量。通过问卷分析,建立康养智能陪护产品用户满意度结构方程模型,得出6个潜变量和可观测变量的影响权重大小,并应用于老年陪护机器人的造型设计中。采用用户交互满意度问卷(Questionnaire for User Interface Satisfaction,QUIS)量表验证设计方案的可行性。研究表明:该方法能辅助设计人员从用户需求出发,提升产品的用户体验,为康养智能陪护产品设计提供参考。

基于联立方程系统模型的我国粮食种植面积影响因素研究

通过建立联立方程系统模型对我国粮食种植面积的影响因素进行分析研究,首先对所获得的数据采用主成分分析的方法提取主要影响因素,再通过模型假定采用三阶段最小二乘法对所建模型进行了参数估计和模型检验,最终得出粮食种植面积和主要影响因素之间的关系式。此外还利用方差分析方法,检验出模型的估计值与真实值并无显著差异,即所建模型是可信的。

电商博主属性影响粉丝购买意愿的机制研究

在电商竞争日益激烈的背景下,研究电商博主属性对粉丝购买意愿的影响机制,对于调整营销策略、提升流量变现效率具有重要作用。本文基于详尽可能性模型,探讨了电商博主属性对粉丝购买意愿的影响机制,并采用结构方程模型进行实证分析。结果表明:电商博主外表吸引、社会吸引、角色相似性等属性能够通过品牌态度影响粉丝购买意愿;其发布信息的主题多样性通过媒体依赖倾向对粉丝购买意愿产生影响,而电商博主任务吸引与角色暴露频率对粉丝购买意愿影响并不显著。文章以期为电商企业与相关博主调整营销策略提供理论支撑,最后提出了品牌管理、平台运营等方面的建议。

态度转变的协同学模型及其意义

态度转变的协同学模型及其意义李小平（南京师范大学教育系）１态度转变的协同学模型假设在对待某一件事情上存在两种态度，分别以１和２表示，相应的人数则以ｎ１和ｎ２表示。当人们的态度会受到他人影响时，其态度转变的概率Ｐ就是ｎ１和ｎ２的函数，Ｐ随时间演化的方程...

灰色模型和回归分析在泥石流预测中的应用——以蒋家沟泥石流年输沙量预测为例

泥石流输沙量的多少对确定河床沟道的冲淤和防治工程的设计至关重要,同时它也是泥石流暴发规模和危险度判定的主要标志。在野外,直接观测泥石流的机会极少,加之仪器的欠缺,这一重要参数往往都是现场目估或事后毛估确定的,这就不可避免地造成某些严重的偏差。实践表明,观测记录或调查访问泥石流暴发次数要比直接计算泥石流输沙量容易得多。