均值漂移算法的研究与应用

对均值漂移算法的理论和应用作一全面的综述.首先根据密度函数的非参数估计推导出均值漂移公式的一般形式,说明了均值漂移迭代算法的步骤及收敛性;然后重点讨论核函数的选择以及带宽矩阵的计算等关键技术;最后归纳了均值漂移算法在模式检测、聚类、图像分割以及物体实时跟踪等方面的应用,并展望了均值漂移算法在理论和应用中的研究方向.

小麦保险费率厘定:基于小波分析与非参数估计法

合理厘定保险费率是农作物保险开展的重要前提,可为政府保费补贴等支农政策提供决策依据。本文以北京市冬小麦为样本,采用小波分析和非参数估计方法相结合的方法,改进了农作物保险纯费率厘定方法,提高了计算结果的合理性与准确性,即,利用小波分析法确定作物单产的趋势产量,并在非参数高斯函数为核密度函数设定,借助Silverman的"经验法则"确定带宽,确定了样本数据的概率分布模型,最终完成了北京市冬小麦保险纯费率厘定过程。

基于非参数核密度估计模型的乌鲁木齐河月径流随机模拟

利用非参数核密度估计方法建立了乌鲁木齐河月径流随机模拟的NP模型.其中,通过以最小二乘交叉验证（LSCV）指标为目标的粒子群优化获取NP模型带宽参数;采用可变核带宽方法进行边界修正.使用1958～2010年间53a月径流数据,经过250组分组模拟进行实用性检验.最后,与使用SAMS2007所建立的季节自回归PAR模型进行了对比.结果表明：所建乌鲁木齐河月径流NP模型能较好保持原序列统计特性;与PAR模型相比,它具有参数少、计算简单的特点.

一种鲁棒性的遥感图像地域分类新方法

目前遥感图像分类算法面临的主要问题是分类精度与算法复杂度的矛盾及算法缺乏鲁棒性。为此,提出了一种基于特征空间重采样的非参数化核密度估计聚类与边缘检测相融合的多模型鲁棒性遥感图像分类方法。首先对遥感图像进行边缘检测以获取图像中每个像素的边缘梯度和方向信息;然后利用重采样策略,在联合域中对新的样本集合进行加权均值平移滤波,找到图像各区域的核密度函数局部最大值,通过迭代移动附近的数据点到此局部最大值;最后对各个分割区域进行合并,得到最终的分类图。实验结果表明,算法可获得高精度的遥感图像分类结果,且具有很强的鲁棒性。

驾驶员启动反应时间的核密度估计

为了准确分析驾驶员的启动反应时间,本文采用非参数核密度估计方法对检测得到的驾驶员启动反应时间进行分布密度估计,核函数选取高斯核,最优窗宽由递归法求得.通过分布拟合和假设检验对比分析了核密度估计与正态分布、对数正态分布的估计效果.结果表明:非参数核密度估计驾驶员启动反应时间更加准确有效,并且克服了分布类型事先未知的问题.通过核密度估计的密度曲线可以更加直观地看出驾驶员启动反应时间在各时间段分布水平的变化和整体分布形态.

基于非参数核密度法的农作物区域产量保险费率厘定研究

利用湖北省82个县(市、区)1991～2007年县级中稻单产数据,逐县选择相应的ARIMA(p,d,q)模型拟合其中稻历年单产,并计算出单产减产率,然后在此基础上运用非参数核密度估计法算出各县中稻产量保险纯费率,最后考虑到农作物产量损失的空间相依性,根据各县所面临的系统风险状况对纯费率进行调整,得到更为合理的纯费率。

基于非参数信息扩散模型的湖北水稻生产灾害风险评估

在小样本条件下估计灾害损失,非参数信息扩散模型相比一般的参数和非参数估计效果更好,因此本文利用湖北省1991—2007年县级水稻单产数据,基于非参数核密度估计的信息扩散方法来评估湖北水稻生产灾害风险。研究结果表明,各地区水稻灾害损失率的概率分布及各地区灾害风险的相对大小,与湖北洪涝和干旱灾害发生的时空分布及灾害程度较为吻合,可为湖北水稻县域产量保险风险区划研究提供支持。

基于非参数密度估计的股指期货收益率分布研究

文章采用非参数密度估计方法,对我国新兴的金融衍生品——沪深300股指期货,其收益率的分布进行了探索性研究,并从实证的角度验证了股指期货收益率分布的非正态性,运用核密度估计的方法得之间的函数关系,而是直接从数据出发,该方法较好地捕捉金融市场中收益率的分布特征。至于非参数估计下的收益率分布,由于不需预先确定变量之间的函数关系,而是直接从数据出发,该方法较好地捕捉金融市场中收益率的分布特征。

基于混合copula函数的沪深股市与香港股市一体化趋势分析

沪深股市与香港股市近年来分割状况改善,出现"一体化"发展趋势.测定两市相依结构和波动溢出效应对于市场参与各方具有重要意义.结合传统的协整检验、Granger因果检验和VEC模型,引入混合copula函数对两市代表性指数——沪深300指数和恒生中国企业指数进行相关性分析.参数估计方面,利用非参数核密度方法估计边缘分布,结合EM算法计算混合copula的参数.实证结果表明两个市场具有显著相关性,且上尾相关性大于下尾相关性;混合copula函数与单copula函数分析结果一致,拟合效果优于单copula函数.

基于 Copula 函数的房地产股票与股市大盘的相关性分析

研究房地产股票与股市大盘之间的相关关系，对于构建投资组合以及分析股票基本面都有着重要作用。笔者通过运用 Copula 函数建立了房地产股票与股市大盘的相关模型。在参数估计方面，利用非参数核密度法估计房地产股票与股市大盘的边缘分布，同时结合极大似然法进行 Copula 的参数估计。 Copula 选择方面，通过平方欧式距离法进行 Copula 函数的拟合优度检验。实证结果表明：Gumbel Copula 能够更好地刻画两市场间的非线性、非对称特征，两地市场上尾相关性大于下尾相关。就整体而言，两市场在牛市期间的相关性明显高于熊市期间的相关性。

考虑气象参数不确定性的建筑能耗区间预测

准确预测建筑能耗对于高比例可再生能源渗透背景下电网安全稳定运行十分重要。本研究基于长沙市某办公建筑的能耗数据,提出了1种考虑气象参数不确定性的建筑能耗区间预测方法。该方法首先使用GA-XGBoost模型得到不同季节的建筑能耗点预测结果,然后使用蒙特卡洛方法对气象预报误差进行随机抽样,再将经过误差校正的输入特征输入模型,并将所得结果进行非参数核密度估计,最后对能耗概率密度函数进行区间估计得出了不同置信水平下的建筑能耗区间预测结果。点预测结果表明:XGBoost模型的RMSE、R^(2)和MAPE共3个评价指标在不同季节都优于传统的单一预测模型,采用遗传算法对XGBoost模型的参数优化更进一步地提升了其性能。区间预测结果表明:在供冷季、供暖季和过渡季,本文所提方法的区间平均带宽比传统方法分别低46.48%、60.41%和30.8%。此外,该方法的区间覆盖率在大多数情况下高于传统模型。

农业巨灾保险风险区划及费率厘定问题探讨

我国是农业巨灾频发的国家。农业巨灾保险作为分散巨灾风险的重要手段,其成功推出的最大瓶颈在于费率的厘定。本文运用粮食单产变异系数、因灾减产强度和地区抗灾能力三个指标对我国各省份的农业生产风险水平进行风险区划,确定风险等级;并采用非参数核密度方法测算出我国各省份的粮食产量异常波动率,结合风险区划确定的各省份风险等级,尝试对农业巨灾保险产品进行费率厘定,以期为我国农业巨灾保险产品的科学、合理定价提供一定的参考。

基于核密度估计的拖拉机传动轴载荷外推方法

为编制拖拉机传动轴在实际作业工况下的载荷谱,针对拖拉机传动轴载荷具有单峰和多峰的特点及参数外推的局限性,运用拇指法(Rule-of-thumb,ROT)确实带宽,提出一种改进的基于核密度估计(Kernel density estimation,KDE)的载荷外推方法。通过搭建拖拉机传动轴无线扭矩测试系统并进行田间试验,获得了传动轴犁耕工况下的载荷数据,采用拇指法求得From-To雨流矩阵的最优带宽,并由雨流矩阵计算出核密度估计阈值,对大于阈值的载荷采用基于核密度估计的非参数法进行外推,小于阈值的载荷则按比例外推,最后对外推载荷的合理性进行验证。结果表明:与传统非参数法相比,采用基于核密度估计的外推方法时,运算时间缩短了54.16%;与实测载荷相比,外推后的均值、标准差和最大值的误差分别为2.2%、0.87%和6.3%,拟合度R^(2)和伪损伤比均大于0.99。用此方法对传动轴的其他工况载荷进行外推,同样得到了良好的效果。基于核密度估计的外推方法有助于编制反映拖拉机传动轴实际受载工况的载荷谱,同时为具有相似载荷分布特点的机械零部件载荷外推提供参考。