基于Box-Cox变换与Johnson变换非正态过程能力分析

研究基于Box-Cox变换与Johnson变换方法计算PCIs的有效性,比较Box-Cox变换与Johnson变换计算PCIs的性能优劣,仿真结果显示,Box-Cox变换与Johnson变换均能将常见概率分布转换为正态分布,成功率超过97%,而Johnson变换的转换能力更强,成功率超过99.5%。在计算PCIs的有效性方面,Box-Cox变换与Johnson变换的性能差异不大,利用PCIs估计的产品不合率与理论不合格率相比,相对误差均在2%以内。

冠心病循环miR-92a数据的正态变换方法比较

目的分析冠心病循环miR-92a表达量数据分布特点,探讨其正态变换方法。方法比较对数、Box-Cox及Johnson三种正态变换方法对冠心病循环miR-92a表达量数据变换效果。结果冠心病循环miR-92a表达量数据变异性强烈,呈正偏态分布(偏度=10.90)。对数变换无法使冠心病循环miR-92a表达量数据服从正态分布(KS值=0.071,P=0.002)。Box-Cox变换虽使数据的正偏度明显减少,但仍未能通过Kol-mogorov-Smirnov正态检验(KS值=0.060,P=0.021)。Johnson变换结果最优,其通过了K-S检验(KS值=0.049,P=0.200)。结论 Johnson变换具有更强的正态变换能力,是变异性强的冠心病循环miR-92a表达量数据正态变换的理想工具。

基于CEEMDAN-GSA-LSTM和SVR的光伏功率短期区间预测

针对光伏输出功率存在间歇性和波动性的问题,提出一种光伏功率短期区间预测模型.首先,该模型采用自适应噪声完备集合经验模态分解将历史光伏出力数据分解为不同的分量并按照其与赤纬角、时角等时序特征量的相关性定义为时序分量和随机分量.其次,分别使用经过引力搜索算法优化的长短期记忆神经网络和支持向量回归模型对时序分量和随机分量进行预测.再次,叠加时序分量和随机分量的预测结果得到点预测结果.然后,对误差进行Johnson变换及正态分布建模后得到光伏功率区间预测结果.最后,利用算例验证该模型的有效性.结果表明:在不同天气情况下,上述模型比现有预测模型精度更高,具有较好的鲁棒性,能够基于预测值提供较为精准的置信区间.

基于JT-AR转换模型的非高斯风荷载特性分析

为了研究大跨度屋盖结构的非高斯风荷载特性,提出一种采用JT-AR转换模型模拟大跨度球面屋盖结构非高斯脉动风压的方法。基于JT变换和AR模型理论进行耦合,提出并构建JT-AR转换模型,模拟生成非高斯脉动风压时程样本数据,与目标功率谱及高阶统计量对比验证;通过已有风洞试验结果与作用在大跨度球面屋盖结构表面的非高斯分布特性作对比验证。结果表明:JT-AR转换模型的模拟结果与风洞试验作用在建筑上的非高斯脉动风具有同等作用效应,其模拟仿真结果具备可靠性及普适性。研究结论为大跨度结构抗风设计提供一种新的模拟方法,可代替复杂的风洞试验。

Box-Cox和Johnson方法在油气井数据预处理中的研究

Box-Cox方法和Johnson方法是数据预处理中2种最常用的正态变换方法,研究2种方法的差异和适用数据对象,能够为数据预处理提供参考,为提出适用性和效度更好的方法做理论上的探索.该研究从数理逻辑上对2种方法进行分析,再通过多组不同分布特征的随机数据样本对2种方法的准确性和适用数据对象进行验证.通过研究发现:Box-Cox方法是单向变换的,Johnson方法是双向对称变换的;Box-Cox方法对偏度的改变效果明显,Johnson方法对峰度的改变效果明显;在应用中,Johnson方法较复杂,整体效果也较好;Johnson方法适用于对偏态不明显的变量正态变换,但对偏态明显的变量的变换效果较差,Box-Cox方法在对偏态不明显的变量的变换中反而会增加偏度,在对偏态明显的变量的变换中表现较Johnson方法好.

石川河富平地下水库渗透系数空间变异性研究

渗透系数的空间变异性研究是进行地下水库人工回灌的基础。为研究石川河富平地下水库渗透系数的空间变化规律,引入Box-Cox变换及Johnson变换对库区65组野外双环渗水试验及勘探孔数据进行预处理,并以变异函数为工具,运用传统统计学和地统计学方法分析渗透系数的空间变异性。结果表明:库区等效渗透系数变化范围为0.02~6.44 m/d,既服从对数正态分布也服从Box-Cox变换的正态分布。渗透系数空间相关程度中等,最优拟合模型为高斯模型。基于最优模型,渗透系数插值结果整体上呈现西北方向较大、东南方向较小的特点,在梅家坪镇及南社乡附近最大,范围为2.84~6.44 m/d,空间变异尺度小;在觅子乡、庄里镇附近变化明显,空间变异尺度大;在东上官乡南部最小,均小于0.2 m/d,变异尺度小。空间变异受地形、地貌、地层岩性、水文气象条件、试验点及勘探点分布、人类活动等因素的综合影响。回灌位置应选择在梅家坪镇等渗透系数大,空间变异尺度小及受人为扰动影响小的地段。研究结果可为地下水库建设提供理论参考。

一个新的稳健ARCH检验和YJ-GARCH模型

众所周知,Engle(1982)的ARCH检验对于条件均值模型误设并不稳健,特别地,当条件均值是非线性过程而我们仅对之建立线性模型时,它过度地拒绝真实的原假设,导致出现严重的水平扭曲。因此,本文在文献当中首次利用Yeo-Johnson变换方法来转换均值模型的因变量以排除ARCH过程中均值部分的非线性,进而提出一个新的稳健ARCH检验以及一个新的GARCH模型——Yeo-Johnson(YJ)GARCH模型。蒙特卡罗模拟结果表明,稳健的ARCH检验在水平和势方面的表现要显著优于Engle(1982)的ARCH检验。对上证综指收益率的实证研究结果表明,YJ-GARCH模型的拟合效果要显著优于线性GARCH模型。

外圆磨削砂轮形貌仿真与工件表面粗糙度预测

对磨削砂轮形貌、外圆磨削过程及工件表面形貌进行了仿真,实现了对工件表面粗糙度的预测,并对仿真模型进行了验证。采用Johnson变换和Gabor小波变换,实现了高斯域和非高斯域的转化,在随机域内对磨削砂轮形貌进行了仿真。根据外圆磨削运动过程,通过对砂轮和工件相互作用过程的分析,建立了磨粒运动轨迹方程和工件形貌方程,在考虑磨粒切削、耕犁与摩擦作用的条件下,对外圆磨削过程进行了仿真。建立了外圆磨削模型,实现了对加工工件形貌的仿真和粗糙度预测。

关于二元等重码的最大码字数

本文利用Johnson Schemes理论研究了二元等重码及其最大码字数问题.在Delsarte的associateschemes理论中,Q-变换被引入以研究二元等重码的距离分布.首先,本文研究了等重码距离分布的Q-变换;然后,通过使用Q-变换的性质,我们研究了二元等重码的最大码字数问题并得到码字数的一个新的上界,该上界在形式上类似于纠错码理论中的Grey-Rankin界,并且在某些情况下优于已知的结果.

一种改进的主成分分析特征抽取算法:YJ-MICPCA

针对主成分分析(PCA)假设数据服从高斯分布的条件以及只能处理特征之间线性关系的不足,提出一种基于Yeo-Johnson变换和最大信息系数(MIC)的PCA特征抽取算法,命名为YJ-MICPCA。通过YeoJohnson变换改善原始数据分布,使其近似服从高斯分布,并将PCA中计算协方差矩阵转化为计算MIC矩阵的平方,使其也能处理特征间存在的非线性关系。以UCI机器学习数据库中的11个数据集为实验对象,采用支持向量机、朴素贝叶斯模型、k近邻算法这3种分类器,比较了YJ-MICPCA与PCA及其他常用非线性降维方法LLE、Isomap、MSD、KPCA的降维效果和分类精度,结果表明YJ-MICPCA总体上优于其他几种算法。

基于LPZ谱分析法的非高斯脉动风压模拟

提出一种基于线性预测和Z转换(linear prediction and Z-transform,LPZ)谱分析法的非高斯脉动风压模拟算法.运用Johnson变换系统实现高斯随机过程到非高斯白噪声的转换;再使用LPZ对其进行数字滤波,进而得到所需的非高斯脉动风压.采用基于LPZ谱分析法对单变量非高斯随机信号和非高斯脉动风压进行了数值模拟.通过对模拟的非高斯信号和脉动风压的统计参数(峰度和偏度)与目标统计参数,以及模拟的功率谱与目标功率谱进行比较,验证了基于LPZ谱分析法的非高斯脉动风压模拟算法的有效性.

东北地区强降雪过程综合评估模型初探

根据界定的降雪范围和降雪强度,筛选出东北地区的冬季强降雪过程,然后选取过程平均降水量、单日降水量极值和覆盖范围3个评价指标,对19612010年冬季192个强降雪过程进行数理统计分析,并基于重现期理论,构建了东北地区冬季强降雪过程综合评估模型。在构建模型过程中,首先对各单项指标数据进行多个函数分布拟合或正态变换,选取拟合度最佳的函数分布或变换函数,然后利用其反函数确定不同概率下各单项指标对应的理论值,并将其作为各等级划分的阈值;之后运用变异系数法确定3个指标的权重,建立东北地区冬季强降雪过程综合评估模型,并将降雪过程强度划分为5个等级。该模型对东北地区20112017年冬季35次强降雪过程的评估结果与中国气象局决策气象服务产品信息对照结果表明,该综合评估模型及强度等级划分能较好地评价和反映强降雪过程的影响程度,对未来开展强降雪过程影响预估业务有重要参考价值。

非营利组织管理过程中的绩效评估模型——以香港为例

当今社会,称为第三部门的非营利组织i形成了第三种影响社会的主要力量,随着担任起弥补社会需求与政府供给间落差的责任越来越重,如何有效地监督和管理好非营利组织越来越受到人们的重视,以往大多偏重于整体的绩效评估模型而忽视了管理过程中动态的变化。因此,为非营利组织管理的过程建立绩效评估模型,促进其健康的发展。

基于混合正态模型的居民收入分布的演化研究

收入分布是反映居民收入分配结构和变化趋势的重要概念,是经济发展过程中收入分配结果的变现,是定量研究居民收入问题的基础。文章选用1989—2015年CHNS中的居民家庭人均收入数据,从微观视角探究居民收入分布的演化过程和规律。结果显示:居民收入分布在明显的向右迁移且越来越扁平化,同时右拖尾的情况也呈现愈加严重的趋势,表明收入水平在不断地提高,但收入差距也在不断地拉大。通过Yeo-Johnson转换改进了收入分布的离散程度,结合EM算法和数值法来估计收入分布中的参数值,其分布出现显著的双峰特征,在此基础上拟合居民收入服从混合正态分布,估算出基尼系数。

非正态数据下商业银行信用风险和经济资本度量

信用风险和经济资本度量是商业银行风险管理最重要的目标之一.通过使用Johnson变换解决非正态数据情况下经济资本的计算问题,克服以往研究中在Copula方法下进行Monte Carlo模拟时对正态或t分布要求的局限性.将实际数据转换为标准正态分布.非常方便地使用MonteCarlo模拟度量违约时间和计算经济资本.研究结果表明,基于Johnson变换下的Copula方法可行而且合理,该研究为我国商业银行在《巴塞尔新资本协议》(BeselⅡ)下进行有效的风险管理提供一些参考和新的思路.

基于TVFEMD-SE和YJQRG的短期风电功率多步概率密度预测

针对短期风电功率预测问题,在现有概率预测方法的基础上,提出一种由基于时变滤波器的经验模态分解(time varying filter-based empirical mode decomposition,TVFEMD),样本熵(sample entropy,SE),Yeo-Johnson转换分位数回归(Yeo-Johnson transformation quantile regression,YJQR)和高斯核函数组成的多步概率密度预测模型.该方法首先采用TVFEMD分解技术将原始的风电功率分解为一系列相对平稳的分量,再应用SE理论对近似分量做叠加处理以降低任务量.之后对重构的各分量分别建立YJQR模型进行4步风电功率预测,模型的参数通过网格搜索进行综合优化选取,以使其预测性能达到最佳.最后将各个分位点下不同分量的分位数预测值进行累积,并作为高斯核函数的输入变量,实现风电功率多步概率密度预测.以2011年电工数学建模竞赛(electrician mathematical contest in modeling,EMCM)的风电数据集为算例,结果表明所提方法在保证分位数不交叉的情况下,在精度、不确定性和可靠性方面都表现出了更好的多步预测效果.

基于SPC的产品质量在线监控系统设计与研究

为实现在线监控产品质量,解决质量信息反馈延迟等问题,通过VS软件与统计过程控制SPC理论相结合,设计开发出基于SPC理论的产品质量在线检测系统,实现了关键工艺的在线检测与采集、质量数据的导入与导出、控制图的绘制和特征识别、过程异常原因快速查询、过程能力诊断以及通过Johnson变换转化数据为正态分布等功能,实现了产品质量信息动态收集、处理数据与发现、改进问题的一体化。