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删失数据下回归函数的加权局部复合分位数回归估计 预览
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作者 王江峰 裘良华 张慧增 《高校应用数学学报:A辑》 北大核心 2019年第1期11-24,共14页
在右删失数据下,研究了误差具有异方差结构的非参数回归模型,利用局部多项式方法构造了回归函数的加权局部复合分位数回归估计,并得到了该估计的渐近正态性结果,最后通过模拟,当误差为重尾分布时,该估计比局部多项式估计以及核估计表现... 在右删失数据下,研究了误差具有异方差结构的非参数回归模型,利用局部多项式方法构造了回归函数的加权局部复合分位数回归估计,并得到了该估计的渐近正态性结果,最后通过模拟,当误差为重尾分布时,该估计比局部多项式估计以及核估计表现得更好. 展开更多
关键词 右删失数据 复合分位数回归 回归函数 渐近正态性
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我国行业收入差距与经济发展关系——基于2005-2017年行业面板数据的分析 预览
2
作者 李子秦 吴昊 《企业经济》 CSSCI 北大核心 2018年第12期178-186,共9页
改革开放迄今已四十周年,我国发展的重点,也由片面追求GDP增长,转向提高中等收入群体比例等目标,从而解决收入差距问题尤为迫切。本文以泰尔指数衡量中国行业收入差距的不平等程度,采用非参数估计与门限回归模型检验行业收入差距的变化... 改革开放迄今已四十周年,我国发展的重点,也由片面追求GDP增长,转向提高中等收入群体比例等目标,从而解决收入差距问题尤为迫切。本文以泰尔指数衡量中国行业收入差距的不平等程度,采用非参数估计与门限回归模型检验行业收入差距的变化趋势,发现我国行业收入差距伴随经济发展加速扩大:在经济发展水平较低时,我国行业收入差距伴随经济增长出现小幅上升的趋势;随着分位点提高,在经济发展水平处于中、高阶段时,行业收入差距随经济增长出现明显波动。且行业收入不平等对经济长期发展具有消极影响。最后本文提出,应使行业可自由进入与退出、继续深化国有企业改革、加强劳动力流动性等建议,以缓解此种收入不平等现象,从而使改革开放果实得到更好分配。 展开更多
关键词 行业收入不平等 经济发展 非参数回归 门限回归 误差修正模型
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糖类抗原19-9、糖链抗原72-4、癌胚抗原和甲胎蛋白联合检测对胃癌的诊断价值分析——基于非参数检验和二项Logistic回归模型 被引量:1
3
作者 孔丽 《中国卫生检验杂志》 CAS 2018年第14期1741-1743,1746共4页
目的 评价联合检测血清肿瘤标志物(CA19-9、CA724、CEA和AFP)对胃癌的诊断价值。方法 收集本院2016年7月-2017年7月胃癌患者43人为观察组,胃部良性病变患者38人为对照组,同期体检患者58人为参照组,检测其CA19-9、CA72-4、CEA和AFP... 目的 评价联合检测血清肿瘤标志物(CA19-9、CA724、CEA和AFP)对胃癌的诊断价值。方法 收集本院2016年7月-2017年7月胃癌患者43人为观察组,胃部良性病变患者38人为对照组,同期体检患者58人为参照组,检测其CA19-9、CA72-4、CEA和AFP,采用SPSS 24.0软件进行非参数检验及二项Logistic建模分析。结果 利用Kruskal-Wallis H检验,CA19-9的P值为0.004,CA72-4的P值为0.002,AFP的P值为0.006,CEA的P值为0.016,均远〈0.05;利用二项Logistic回归模型,年龄变量的P值为0.549,远〉0.05;建立胃癌发生概率模型:z=-2.828+0.032CA19-9 + 0.056CA72-4 + 0.201AFP + 0.097CEA(分界值为0.5)。结论观察组CA199、CA724、CEA和AFP的表达水平明显高于参照组和对照组;在年龄段(61.7±10.8)岁,年龄并不是影响胃癌发生的显著变量,因此可认为在此年龄段内,胃癌发病概率没有显著不同;通过二项Logistic回归建立的胃癌发生概率模型可分析、评估患者的胃癌风险。 展开更多
关键词 糖链抗原72-4 甲胎蛋白 非参数检验 LOGISTIC回归
Comparing practice-ready forecast models for weekly and monthly fluctuations of average daily traffic and enhancing accuracy by weighting methods
4
作者 Andrea Pompigna Federico Rupi 《交通运输工程学报(英文版)》 2018年第4期239-253,共15页
关键词 预报模型 精确性 交通 平均 GAUSSIAN 分析工具 三个代表 K-NN
非参数回归模型均值与方差双重变点的估计 预览
5
作者 胡尧 邓春霞 李丽 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2018年第3期251-264,共14页
本文基于核估计和小波方法研究异方差非参数回归模型中均值困数和方差函数均存在变点的估计问题,首先,构造基于均值所数的核估证量,求出均值变点位置及跳跃度的估计。其次,利用小波方法构造方差变点的估计量,运用该估计最获得方为处点... 本文基于核估计和小波方法研究异方差非参数回归模型中均值困数和方差函数均存在变点的估计问题,首先,构造基于均值所数的核估证量,求出均值变点位置及跳跃度的估计。其次,利用小波方法构造方差变点的估计量,运用该估计最获得方为处点位置与跳跃度的估计,给出变点估计量的浙近性质,最后数值模拟并通过比较验证让了方法的有效。 展开更多
关键词 变点 小波方法 核估计 非参致回归
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基于核函数的三坐标空间测量误差估计 预览
6
作者 张月梅 张梅 高陈媛 《工具技术》 2018年第2期122-124,共3页
由于三坐标测量过程中涉及多种测量误差因素,因此在快速测量过程中对误差特性进行详细分析就比较复杂。本文以移动桥式三坐标测量机为研究对象,运用基于非参数回归模型中的核函数估计法对手动三坐标测量机的空间测量误差进行了多元非线... 由于三坐标测量过程中涉及多种测量误差因素,因此在快速测量过程中对误差特性进行详细分析就比较复杂。本文以移动桥式三坐标测量机为研究对象,运用基于非参数回归模型中的核函数估计法对手动三坐标测量机的空间测量误差进行了多元非线性建模和预测。通过对采集数据进行回归拟合,并与参数建模的拟合结果进行对比分析后可知,非参数回归模型中的核函数估计法具有更好的预测效果。 展开更多
关键词 三坐标测量机 误差建模 非参数回归 核函数估计
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基于改进KNN算法的城轨进站客流实时预测 预览
7
作者 郇宁 谢俏 +1 位作者 叶红霞 姚恩建 《交通运输系统工程与信息》 CSCD 北大核心 2018年第5期121-128,共8页
针对实时进站客流数据的高维数、多噪声、波动频繁等特征,本文提出一种基于改进K最近邻(K-nearest-neighbor,KNN)算法的城轨进站客流实时预测方法.首先,通过对分时客流数据的相关性分析,确定表征客流特征的状态向量;其次,结合数据... 针对实时进站客流数据的高维数、多噪声、波动频繁等特征,本文提出一种基于改进K最近邻(K-nearest-neighbor,KNN)算法的城轨进站客流实时预测方法.首先,通过对分时客流数据的相关性分析,确定表征客流特征的状态向量;其次,结合数据特性改进近邻样本的模式匹配过程,利用关键点法去除原始序列中的噪声扰动,并引入动态时间规整算法实现考虑序列形态的相似性度量;再次,根据样本间流量差异引入距离权重和趋势系数,推演未来时段的进站量,实现滚动的实时预测;最后,依托广州地铁客流数据仓库对预测模型进行精度分析.结果表明,对于全网159个站点,5 min粒度下全天分时进站量预测的平均绝对百分比误差的均值为11.6%,能够为路网状态监控提供可靠的数据支撑. 展开更多
关键词 城市交通 实时预测 K近邻 进站客流 动态时间规整
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基于AIS船舶数据的港口交通流量预测模型研究 预览 被引量:2
8
作者 李晋 钟鸣 李扬威 《交通信息与安全》 CSCD 北大核心 2018年第3期72-78,共7页
针对当前船舶交通流量预测手段落后,精度不高的问题,利用宝船网API数据接口提取船舶AIS数据,依托该数据构建基因算法优化神经网络的船舶交通流量预测模型,K近邻回归预测模型、时间序列预测模型和灰色预测模型的组合预测模型。通过自编... 针对当前船舶交通流量预测手段落后,精度不高的问题,利用宝船网API数据接口提取船舶AIS数据,依托该数据构建基因算法优化神经网络的船舶交通流量预测模型,K近邻回归预测模型、时间序列预测模型和灰色预测模型的组合预测模型。通过自编程序采集了天津港某时段的船舶交通流量数据,在剔除错误和不可用数据后,对船舶交通流量数据进行统计,分析得到了进出天津港的船舶航行特性。同时为了更直观的验证所提出的预测模型效果,与利用K近邻回归、时间序列和灰色预测模型3种方法预测的结果进行对比。组合模型进港预测的平均绝对误差、均方误差和平均相对误差分别是0.559 5,1.011 9和12.98%,出港分别是0.672 6,1.315 5和15.23%,以上指标均优于上述的传统3种模型。相比于组合模型,优化的BP神经网络模型预测结果更优,进港和出港预测的平均相对误差分别降低了3.23%和4.76%,结论证明,组合模型和优化的BP神经网络模型具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 船舶交通流量预测 AIS数据 基因算法 神经网络 非参数回归 组合模型
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中国省域TFP影响因素的非参数分析 预览
9
作者 汪慧玲 彭修远 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2017年第22期126-130,共5页
文章根据1993—2015年中国30个省区市的面板数据,利用非参数分析方法,对中国省域全要素生产率(TFP)状况及其影响因素进行了探究。首先,运用修正索洛模型计算得出中国各省域历年的TFP。其次,利用描述统计量与核密度估计,对TFP的数字特... 文章根据1993—2015年中国30个省区市的面板数据,利用非参数分析方法,对中国省域全要素生产率(TFP)状况及其影响因素进行了探究。首先,运用修正索洛模型计算得出中国各省域历年的TFP。其次,利用描述统计量与核密度估计,对TFP的数字特征与分布状况进行探究,发现其分布形式具有偏态性和尖峰性;同时运用Kruskal-Wallis检验方法验证了各省域之间TFP存在的显著差异性。最后,构建非参数面板回归模型,估计了研究开发、教育水平、进口贸易、金融发展等自变量对TFP的边际影响;并且通过逐点估计,探索了边际影响随解释变量变动而变化的动态过程。发现各解释变量保持正向边际影响,影响程度由大到小为:教育水平、研究开发、金融发展、对外开放。随着某一解释变量的变动,边际影响会发生不同特征的变化。 展开更多
关键词 全要素生产率 影响因素 非参数 逐点回归
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基于非参数回归的城轨实时进出站客流预测 预览 被引量:2
10
作者 谢俏 李斌斌 +1 位作者 何建涛 姚恩建 《都市快轨交通》 北大核心 2017年第2期32-36,41共6页
为准确预测城轨实时进出站客流,构建基于非参数回归的实时进出站客流预测模型。首先,对不同特征日分时进出站客流量进行对比分析,据此构建历史数据库;其次,通过计算历史分时数据的相关系数,并设置阈值对分时客流数据间的相关性进... 为准确预测城轨实时进出站客流,构建基于非参数回归的实时进出站客流预测模型。首先,对不同特征日分时进出站客流量进行对比分析,据此构建历史数据库;其次,通过计算历史分时数据的相关系数,并设置阈值对分时客流数据间的相关性进行判断,从而确定合适的非参数模型状态向量;再次,根据K近邻样本与预测目标的客流量差异性,设计基于权重加权的预测算法;最后利用广州市城轨客流数据对预测模型进行精度分析,对全网站点多天的预测结果显示:全天平均绝对百分比误差均在2%以下,分时平均绝对百分比误差均在14%以下,表明模型具有较高的预测精度和良好的适用性。 展开更多
关键词 城市轨道交通 进出站客流 实时预测 K近邻 非参数回归
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基于K近邻非参数回归的短时公交客流预测 预览
11
作者 王锦添 蔡延光 +1 位作者 黄何列 陈东 《东莞理工学院学报》 2017年第3期1-5,共5页
由于公交车客流数据的复杂性和随机性,传统的数学模型很难预测其客流特性,因此本文提出了一种K近邻非参数回归的方法进行短时公交客流预测。最后结合实例表明,该方法预测出来的短时客流数与实际客流数有较好的拟合度。
关键词 K近邻 非参数回归 公交客流预测
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上下接近盾构隧道周围土层参数反分析
12
作者 曹净 孙长宁 +2 位作者 宋志刚 张瑞梅 刘海明 《昆明理工大学学报:自然科学版》 CAS 2017年第1期105-111,共7页
岩土工程设计过程中选取的土层参数一般通过室内试验获得,由于试验条件、试验方法等方面的原因,其试验结果往往具有离散性,与真实值存在一定差异.本文以昆明地铁2号线区间内的上下接近盾构隧道IDK13+188里程处断面为例,将地面沉降作为... 岩土工程设计过程中选取的土层参数一般通过室内试验获得,由于试验条件、试验方法等方面的原因,其试验结果往往具有离散性,与真实值存在一定差异.本文以昆明地铁2号线区间内的上下接近盾构隧道IDK13+188里程处断面为例,将地面沉降作为实测目标,考虑同步注浆压力和衬砌管片外围注浆体硬化过程对地面沉降的影响,结合均匀试验和非参数回归建立土层参数与地面沉降之间的响应面,在此基础上,对每个工况在一定范围中枚举出的大量土层参数样本进行计算,得到地面沉降的计算值,考虑到地面沉降实测值量测的误差,结合可变容差法,按照工况逐次对地面沉降计算值进行筛分,从而得到符合条件的地面沉降计算值对应的土层参数取值区间.最后,利用反分析得到的土层参数分析预测了该断面临近开挖断面的地面沉降. 展开更多
关键词 盾构隧道 土层参数 反分析 非参数回归 可变容差法
右删失数据下回归函数的局部组合分位数回归估计 预览 被引量:1
13
作者 何晓霞 刘熙 王志明 《武汉科技大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2016年第4期309-316,共8页
本文研究右删失数据情形下的组合分位数回归模型,采用局部多项式逼近来估计回归函数,得到回归函数在某一点的估计量的渐近正态性和区间估计,并通过蒙特卡洛模拟验证了所提方法的有限样本性质。
关键词 删失数据 回归函数 分位数回归 渐近正态性 局部多项式 非参数回归
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地基压缩模量及沉降经验系数反演分析 预览 被引量:6
14
作者 曹净 杨海星 +2 位作者 宋志刚 刘海明 孙长宁 《建筑技术》 北大核心 2016年第3期253-257,共5页
以分层总和法为地基沉降计算模型,基于各土层压缩模量和沉降经验系数的取值因司,利用均匀试验和ACE非参数回归技术构建土层压缩模量和沉降经验系数与地基沉降量之间的响应面关系;然后利用Monte Carlo模拟技术生成多组随机样本,并利... 以分层总和法为地基沉降计算模型,基于各土层压缩模量和沉降经验系数的取值因司,利用均匀试验和ACE非参数回归技术构建土层压缩模量和沉降经验系数与地基沉降量之间的响应面关系;然后利用Monte Carlo模拟技术生成多组随机样本,并利用已建立的响应面模型预测随机样本对应的地基沉降量;最后利用现场监测数据作为约束条件,筛选出在约束条件内的沉降预测值所对应的数据样本,并将所筛选出的压缩模量作为土层真实压缩模量值的近似。将本文方法用于实际工程反演分析,充分验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 压缩模量 沉降经验系数 均匀试验 非参数回归 反演分析
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一种基于非参数回归的交通速度预测方法 预览 被引量:2
15
作者 史殿习 丁涛杰 +1 位作者 丁博 刘惠 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第2期224-229,共6页
非参数回归模型是近年来提出的一种交通状态预测模型。为进一步提高预测精度,基于非参数回归模型的特点,针对近邻状态的选取问题,提出了基于速度变化趋势和密集度的变K近邻精确搜索策略,对原有模型的近邻匹配方式进行了改进和优化,进而... 非参数回归模型是近年来提出的一种交通状态预测模型。为进一步提高预测精度,基于非参数回归模型的特点,针对近邻状态的选取问题,提出了基于速度变化趋势和密集度的变K近邻精确搜索策略,对原有模型的近邻匹配方式进行了改进和优化,进而提出了一种短时交通平均速度预测模型。利用北京市浮动车系统数据对算法精度进行了验证,结果表明,该模型的预测精度优于基础的非参数回归和BP神经网络模型,并能为短时交通速度预测提供可行的结果。 展开更多
关键词 非参数回归 速度预测 短时交通状态
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我国房地产上市公司财务危机预警的实证研究 预览
16
作者 周梦菊 郭明乐 《蚌埠学院学报》 2016年第6期111-115,共5页
基于沪、深两市证券交易所的样本数据,采用非参数检验与因子分析相结合的方法对我国146家房地产上市公司2009-2011年的财务数据进行处理分析,进而构建Logistic回归预警模型,并用该模型对2012和2013年新的样本数据进行验证预测,分析判别... 基于沪、深两市证券交易所的样本数据,采用非参数检验与因子分析相结合的方法对我国146家房地产上市公司2009-2011年的财务数据进行处理分析,进而构建Logistic回归预警模型,并用该模型对2012和2013年新的样本数据进行验证预测,分析判别结果,判断预警模型设计的有效性和准确性。 展开更多
关键词 财务危机预警 非参数检验 因子分析 LOGISTIC回归模型
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基于非参数回归的土层参数反演分析算法 预览 被引量:1
17
作者 曹净 孙长宁 +2 位作者 张瑞梅 宋志刚 刘海明 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期316-321,共6页
在岩土工程设计过程中,由于存在试验条件、土体性质变异性、土层取样方法以及试样扰动等不确定性因素,使得现场试验得到的土层参数结果具有离散性,而室内结果往往与原位土体的性质有一定差异。为此,提出一种土层参数反演分析算法,选取... 在岩土工程设计过程中,由于存在试验条件、土体性质变异性、土层取样方法以及试样扰动等不确定性因素,使得现场试验得到的土层参数结果具有离散性,而室内结果往往与原位土体的性质有一定差异。为此,提出一种土层参数反演分析算法,选取实测目标,结合均匀试验和非参数回归,建立土层参数与实测目标之间的高效响应面,对每个工况在一定范围内枚举出的大量土层参数样本进行计算得到目标计算值。考虑到目标实测值测量的不确定性,结合可变容差法,按照工况逐次对目标计算值进行筛分,从而得到符合条件的计算值对应的土层参数取值区间。基坑工程算例表明了该算法的可行性。 展开更多
关键词 土层参数 反演分析 非参数回归 响应面 基坑工程
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气候变化对于桥水库总磷与溶解氧的潜在影响分析 被引量:1
18
作者 张晨 刘汉安 +1 位作者 高学平 张文娜 《环境科学》 CAS CSCD 北大核心 2016年第8期2932-2939,共8页
对于桥水库1992~2011年20年间的气候要素和水质指标进行数理分析,探求气候变化对该库总磷与溶解氧的潜在影响.首先,根据气温MK突变检验和距平分析,将研究期划分为1992~2001低温低风速年和2002~2011高温高风速年两个时段;其次,在应用上... 对于桥水库1992~2011年20年间的气候要素和水质指标进行数理分析,探求气候变化对该库总磷与溶解氧的潜在影响.首先,根据气温MK突变检验和距平分析,将研究期划分为1992~2001低温低风速年和2002~2011高温高风速年两个时段;其次,在应用上改进非参数回归分析法,图示比较两个时段各要素非线性趋势,获取气候要素在两个时段间的季节性变化规律;最后,通过比较两个时段气候要素对水质指标潜在影响的可能性,利用双k值潜在影响判别法揭示潜在影响规律.结果表明,气候要素在各季节的变化有可能对水库总磷和溶解氧浓度造成潜在影响.通过探讨入库负荷和库总磷浓度的年际变化差异,以及观测高温年、低温年水生植物春季物候和总磷浓度,证实春季气温升高降低了水库总磷浓度.该研究为探究气候变化对于桥水库水质的影响机制和规律提供参考依据. 展开更多
关键词 气候变化 水质 潜在影响 非参数回归分析 于桥水库
左截断数据下非参数回归模型的复合分位数回归估计 预览 被引量:1
19
作者 王江峰 田晓敏 +1 位作者 张慧增 温利民 《高校应用数学学报:A辑》 CSCD 北大核心 2015年第1期71-83,共13页
利用局部多项式方法研究了误差具有异方差结构的非参数回归模型,在左截断数据下构造了回归函数的复合分位数回归估计,并得到了该估计的渐近正态性结果,最后通过模拟,在服从一些非正态分布的误差下,得到该估计比局部线性估计更有效.
关键词 左截断数据 非参数回归 复合分位数回归 渐近正态性
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一种基于MapReduce的短时交通流预测方法 预览 被引量:5
20
作者 梁轲 谭建军 李英远 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期174-179,共6页
非参数回归方法是短时交通流预测常用的方法,但现有非参数回归方法存在预测速度与精度之间的矛盾。为此,提出一种适用于海量历史数据、基于Map Reduce与遗传算法的非参数回归短时交通流预测方法。通过引入Map Reduce并行计算框架,加快K... 非参数回归方法是短时交通流预测常用的方法,但现有非参数回归方法存在预测速度与精度之间的矛盾。为此,提出一种适用于海量历史数据、基于Map Reduce与遗传算法的非参数回归短时交通流预测方法。通过引入Map Reduce并行计算框架,加快K最近邻算法的搜索速度。在数据预处理阶段利用遗传算法优化关键参数的设置,并采用Map Reduce加速参数优化过程,以解决遗传算法迭代运算时间长的问题。实验结果表明,该方法在保证交通流预测精度的前提下,明显提高了预测速度,并且具有较好的可伸缩性。 展开更多
关键词 交通流预测 非参数回归 K最近邻搜索 遗传算法 Map Reduce编程模型 并行计算
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