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基于互信息量和自回归模型的镜头分割方法 预览
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作者 李强军 李启南 《计算机技术与发展》 2019年第1期35-39,共5页
随着互联网的急速发展,盗版,不健康,暴力等视频在网络上肆意流窜,如何快速、有效、准确地对视频数据进行管理,已然成为迫切需要解决的问题。在视频处理过程中,首先是对镜头进行分割,然后再进行视频帧的分析处理。然而许多视频内容的复... 随着互联网的急速发展,盗版,不健康,暴力等视频在网络上肆意流窜,如何快速、有效、准确地对视频数据进行管理,已然成为迫切需要解决的问题。在视频处理过程中,首先是对镜头进行分割,然后再进行视频帧的分析处理。然而许多视频内容的复杂性比较高,不一定能得到比较好的分割结果。鉴于此,提出一种基于互信息量和自回归模型的自适应阈值镜头分割算法。该算法首先以非均匀分块加权HSV直方图为基础,通过计算两帧的互信息量求出两帧的相似度值,然后建立自回归模型产生自适应阈值进行镜头分割,最终实现突变镜头的突变检测和渐变镜头的渐变检测,并采用时间窗口进一步降低检测误差。以优酷网上随机抽取下载的真实视频为测试对象,实验结果表明,该算法可适用于不同类型的视频镜头分割,具有很好的检测效果。 展开更多
关键词 镜头分割 适应阈值 互信息量 回归模型
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自回归模型偏自相关函数截尾性检验 预览
2
作者 赵志文 杨慧超 彭毳鑫 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2019年第8期5-8,共4页
文章研究了自回归模型偏自相关函数截尾性检验问题。基于经验似然方法建立了检验统计量,并且在原假设下给出了检验统计量的极限分布。并通过随机模拟将上述方法用于具体观测数据的实证研究,模拟结果表明上述方法具有可行性。
关键词 回归模型 经验似然 相关函数 最小二乘
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基于自回归协方差阵的似乎不相关模型参数的线性贝叶斯估计 预览
3
作者 马晓玲 胡锡健 《应用数学进展》 2019年第3期531-539,共9页
在本文中,构造了已知协方差矩阵结构的均值–协方差似乎不相关模型,该均值–协方差模型考虑了具有时间相关性的自回归模型,并得到该模型参数的线性Bayes估计。在均方误差矩阵准则下对与广义最小二乘估计方法和线性Bayes估计方法进行了对... 在本文中,构造了已知协方差矩阵结构的均值–协方差似乎不相关模型,该均值–协方差模型考虑了具有时间相关性的自回归模型,并得到该模型参数的线性Bayes估计。在均方误差矩阵准则下对与广义最小二乘估计方法和线性Bayes估计方法进行了对比,通过模拟验证了相对于广义最小二乘估计方法的优良性。 展开更多
关键词 似乎不相关模型 回归模型 线性Bayes估计方法 均方误差准则
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GARCH模型控制图的构造与应用 预览
4
作者 刘晓华 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2019年第7期68-71,共4页
文章在传统控制图的基础上,对具有自相关性的时间序列数据,建立了自回归AR模型和条件异方差GARCH模型,然后对残差构造控制图,并用沪深300指数进行了实证分析,结果显示残差控制图的监控效果比较好。
关键词 控制图 回归模型 条件异方差模型
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基于灰度混合核AR-SVM的预警模型及应用 预览
5
作者 贾茹阁 张忠林 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第2期200-204,251共6页
为提高市场偏好预警分析算法的有效性,提出一种基于灰色混合核AR-SVM模型的新方法。使用支持向量机(SVM)算法来构建财务市场风险预警分析模型,该模型存在非极端风险和极端风险两种情况。采用SVM算法找到基于训练集的最优分类过程。SVM... 为提高市场偏好预警分析算法的有效性,提出一种基于灰色混合核AR-SVM模型的新方法。使用支持向量机(SVM)算法来构建财务市场风险预警分析模型,该模型存在非极端风险和极端风险两种情况。采用SVM算法找到基于训练集的最优分类过程。SVM模型容易出现极端风险预警,因此由改进的灰色模型处理市场偏好预测问题的错误市场偏好数据。采用混合核函数对SVM算法进行改进,实现样本数据,提高自回归模型的预测性能。SVM算法可以用于提高市场预警分析的准确性。实验结果表明,该方法可以很好地分析市场偏好数据。 展开更多
关键词 灰色模型 支持向量机 回归模型 混合核函数
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基于提升Keystone变换的声呐宽带自适应波束形成方法 预览
6
作者 钱宇宁 陈亚伟 孙俊 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期324-331,共8页
针对Keystone变换在宽带阵列预处理方面的优势和常规Keystone变换存在的阵元数据缺失问题,该文将自回归模型与常规Keystone变换相结合,提出一种基于提升Keystone变换的声呐宽带自适应波束形成算法。该算法首先将常规Keystone变换应用于... 针对Keystone变换在宽带阵列预处理方面的优势和常规Keystone变换存在的阵元数据缺失问题,该文将自回归模型与常规Keystone变换相结合,提出一种基于提升Keystone变换的声呐宽带自适应波束形成算法。该算法首先将常规Keystone变换应用于宽带阵列信号的相位对齐,接着采用自回归模型对变换后各频段缺失的阵元数据进行预测补偿,最后通过稳健自适应波束形成处理获得目标方位输出结果。仿真实验结果表明,基于提升Keystone变换的宽带自适应波束形成算法性能优于常规Keystone自适应算法、指向最小方差自适应算法和聚焦自适应算法。 展开更多
关键词 宽带适应波束形成 KEYSTONE变换 回归模型
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海南城乡居民消费水平差异性分析和预测 预览
7
作者 孔朝莉 《科技和产业》 2019年第6期40-44,共5页
从1985—2018年海南城乡居民收入、消费数据出发,分别建立消费关于收入、消费差距关于收入差距的自回归模型,结果表明农村居民当期消费更易受近期收入和消费水平的影响,具有不稳定性。再利用GM(1,1)模型预测城乡居民收入差距,结合自回... 从1985—2018年海南城乡居民收入、消费数据出发,分别建立消费关于收入、消费差距关于收入差距的自回归模型,结果表明农村居民当期消费更易受近期收入和消费水平的影响,具有不稳定性。再利用GM(1,1)模型预测城乡居民收入差距,结合自回归模型,完成未来10年海南城乡消费差距的预测:收入差距和消费差距将呈直线递增趋势,收入差距的增幅高于消费差距增幅。缩小海南城乡居民消费差距的根本途径在于缩小收入差距,应因地制宜,切实提高农民收入水平。 展开更多
关键词 城乡居民 可支配收入 消费水平 回归模型 GM(1 1)模型
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基于奇异值分解的雷达性能组合预测方法 预览
8
作者 吴婕 吕永乐 《计算机测量与控制》 2019年第1期131-135,共5页
对雷达实施健康管理过程中,预测是重要的功能环节;雷达的性能参数监测序列反映其健康状态,在对其进行建模预测过程中,单一模型难以满足预测准确度要求;为了提高预测准确度,需选用与雷达失效机理相适应的模型;在自回归模型、径向基函数... 对雷达实施健康管理过程中,预测是重要的功能环节;雷达的性能参数监测序列反映其健康状态,在对其进行建模预测过程中,单一模型难以满足预测准确度要求;为了提高预测准确度,需选用与雷达失效机理相适应的模型;在自回归模型、径向基函数神经网络和奇异值滤波算法的基础上,提出了一种联合两类模型的最优化组合预测方法,将奇异值分解滤波恰当地应用于辨识雷达性能的非同源影响因素并对雷达性能监测序列进行最优拆分;仿真结果表明,该方法相较于单一模型预测和传统的组合预测算法,预测准确度指标提升至少一个数量级。 展开更多
关键词 雷达健康管理 奇异值分解 组合预测 回归模型 径向基函数神经网络模型
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基于数据驱动EKF算法的电动汽车及插电式混合动力汽车动力电池SOC估计 预览
9
作者 刘芳 马杰 +3 位作者 苏卫星 陈瀚宁 田慧欣 李春青 《中南大学学报:英文版》 SCIE EI CAS CSCD 2019年第6期1402-1415,共14页
电池荷电状态(SOC)估计一直是动力电池和新能源汽车(含电动汽车(EV)、插电式电动汽车(PDEV)等)领域的研究热点。本文针对传统EKF(扩展卡尔曼滤波)算法对于动力电池模型精确性要求与全生命周期内的动态性要求之间的矛盾问题,提出了一种... 电池荷电状态(SOC)估计一直是动力电池和新能源汽车(含电动汽车(EV)、插电式电动汽车(PDEV)等)领域的研究热点。本文针对传统EKF(扩展卡尔曼滤波)算法对于动力电池模型精确性要求与全生命周期内的动态性要求之间的矛盾问题,提出了一种基于数据驱动EKF算法的SOC估计方法。该方法的创新之处在于:数据驱动的EKF动力电池SOC估计可以在动力电池内部参数未知的情况下,利用可观测的端电压和电流数据,实现动力电池SOC的在线准确估计。通过将基于数据的SOC估算方法与基于模型的SOC估计算法有效结合,有效避免了传统基于数据的SOC估计算法的累积误差问题以及基于模型的SOC估计算法对于电池模型精度的依赖性,使其更加适用于环境复杂多变(例如EV和PHEV)的动力电池全生命周期SOC估算。实验结果表明,本文所提出的基于数据驱动的EKF动力电池SOC估计算法具有更好的鲁棒性和实用性。 展开更多
关键词 电池荷电状态 扩展卡尔曼滤波 回归模型 动力电池
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脉动风载作用下锅炉钢架结构动力响应分析 预览
10
作者 陈勇军 温明亮 黄素清 《低温建筑技术》 2019年第2期61-63,74共4页
以某火电厂框架式锅炉钢架结构为研究对象,对其在对脉动风载作用下的动力响应进行了分析。基于线性滤波法中的自回归模型(AR),运用Matlab模拟出给定风速功率谱的风速时程曲线,并与Davenport谱对比验证了风速曲线的合理性,再经过相关公... 以某火电厂框架式锅炉钢架结构为研究对象,对其在对脉动风载作用下的动力响应进行了分析。基于线性滤波法中的自回归模型(AR),运用Matlab模拟出给定风速功率谱的风速时程曲线,并与Davenport谱对比验证了风速曲线的合理性,再经过相关公式推导,从而获得作用在结构各节点的脉动风载时程曲线。借助有限元分析软件ANSYS,对锅炉钢架结构进行了模态分析,以及风载作用下的动力响应分析。结果表明,利用AR模型得到的风速时程具有较高的可靠度。锅炉钢架结构的水平位移随着高度的增加呈现递增趋势。研究内容为大型锅炉钢架结构脉动风载的分析提供了参考。 展开更多
关键词 锅炉钢架 脉动风 回归模型 动力响应
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基于AR-MED的阔叶材原木声信号特征参数提取及原木质量分等 预览
11
作者 瞿玉莹 杨扬 徐锋 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第14期181-188,共8页
阔叶材原木的内部缺陷检测和质量分等是提高其利用率和经济效益的有效手段,然而因缺陷声信号的非平稳性和缺陷类型特征的重叠现象,有效的质量评估声参数非常有限。基于此,提出一种基于自回归(AR)和最小熵反褶积(MED)相结合的特征声参数... 阔叶材原木的内部缺陷检测和质量分等是提高其利用率和经济效益的有效手段,然而因缺陷声信号的非平稳性和缺陷类型特征的重叠现象,有效的质量评估声参数非常有限。基于此,提出一种基于自回归(AR)和最小熵反褶积(MED)相结合的特征声参数提取与分等方法。基于赤池信息量准则(AIC)应用AR线性滤波器滤除声信号的周期平稳成分,对包含缺陷信息的残差信号进行MED增强,并将计算所得的峭度值作为表征声信号的特征参数,由峭度值对样本原木进行质量分等,并与传统的速度分等进行比较。数值仿真与阔叶材原木实测结果表明,该方法能够显著提高缺陷信号的峭度值并对原木质量进行有效地分等。 展开更多
关键词 阔叶材原木 质量分等 峭度 最小熵反褶积(MED) 回归模型
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基于卡尔曼滤波的超宽带时变信道估计 预览
12
作者 高善坤 陈艳杰 +1 位作者 曹威 张士杰 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2019年第6期97-101,共5页
在超宽带时变信道估计中,针对状态转移系数估计不准确引起的滤波发散问题,提出一种基于状态转移系数门限修正的卡尔曼滤波信道估计方法。该方法对时变信道采用自回归模型(AR)进行建模,利用导频估计初始信道信息和信道状态转移系数,并对... 在超宽带时变信道估计中,针对状态转移系数估计不准确引起的滤波发散问题,提出一种基于状态转移系数门限修正的卡尔曼滤波信道估计方法。该方法对时变信道采用自回归模型(AR)进行建模,利用导频估计初始信道信息和信道状态转移系数,并对信道转移系数进行门限修正。仿真实验表明:和传统卡尔曼滤波算法相比,提出方法实现简单并能有效抑制滤波发散问题,提高时变信道估计精度。 展开更多
关键词 超宽带 卡尔曼滤波 回归模型 状态转移系数 滤波发散
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水文序列相依变异识别的RIC定阶准则--以自回归模型为例 预览
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作者 李雅晴 谢平 +3 位作者 桑燕芳 陈杰 赵羽西 吴林倩 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期721-731,共11页
水文过程相依性是水文变异的主要表现形式之一,应用自回归模型对其进行拟合时合理确定模型阶数是一个难点问题。本文在分析AIC和BIC准则的基础上,提出了一种以原序列与其相依成分的相关系数作为拟合度指标,同时借用信息熵形式的函数式,... 水文过程相依性是水文变异的主要表现形式之一,应用自回归模型对其进行拟合时合理确定模型阶数是一个难点问题。本文在分析AIC和BIC准则的基础上,提出了一种以原序列与其相依成分的相关系数作为拟合度指标,同时借用信息熵形式的函数式,作为模型不确定性度量指标的自回归模型定阶准则(简称RIC准则)。以AR(1)、AR(2)、AR(3)和AR(4)模型为例进行统计试验,将不同序列长度下该准则的定阶准确率与其他定阶准则进行比较,试验结果表明,RIC准则对于上述模型均具有较好的适应性,且定阶准确率远高于AIC准则,其中对于前三阶模型RIC准则优于BIC准则,但四阶模型略低于BIC准则。RIC准则的优势是可以同时满足模型定阶、相依程度分级与模型检验的需求,将其应用于实测水文序列分析,结果显示,该准则能较准确地识别自回归模型的阶数,且符合提出的"相依有变异而残差无变异的最小阶数"的检验标准。 展开更多
关键词 相依变异 相关系数 回归模型 AIC准则 BIC准则 RIC准则
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基于Amihud非流动性因子对中国A股市场的检验 预览
14
作者 张子佩 《财讯》 2019年第6期3-5,共3页
本文参照Amihud(2002)的方法,构建非流动性指标,利用2006年至2015年间A股每月的截面数据,研究了我国A股市场的非流动性与股票回报率的关系。结果表明,在A股市场中非流动性与股票回报率呈显著正向关系,去除存在较大波动的第一季度数据后... 本文参照Amihud(2002)的方法,构建非流动性指标,利用2006年至2015年间A股每月的截面数据,研究了我国A股市场的非流动性与股票回报率的关系。结果表明,在A股市场中非流动性与股票回报率呈显著正向关系,去除存在较大波动的第一季度数据后仍然保持显著关联,且随着时间的推移影响逐渐增强。本文还构建了预期非流动性与股票回报率的回归模型,结果表明A股市场对非预期非流动性具有显著反应,但对预期非流动性缺少反应。本文的结果证实成熟市场定价理论同样可以用于A股市场,对我国股票市场定价理论的发展具有重要意义。 展开更多
关键词 非流动性 A股 回归模型
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基于时序预测和主成分分析的电视剧热度研究 预览
15
作者 车睿佳 《现代商贸工业》 2019年第10期59-61,共3页
电视剧的热度是衡量电视剧质量水平的重要指标之一,在一定程度上反映了一个国家的文化软实力。在前人诸多研究基础上,利用自回归模型对收视率进行了时间序列预测,并对自回归模型进行了平滑滤波改进,实现了更好的预测性能。之后,对10个... 电视剧的热度是衡量电视剧质量水平的重要指标之一,在一定程度上反映了一个国家的文化软实力。在前人诸多研究基础上,利用自回归模型对收视率进行了时间序列预测,并对自回归模型进行了平滑滤波改进,实现了更好的预测性能。之后,对10个影响电视剧热度的因素进行了综合分析,并利用主成分分析的方法降低维度,最终得到了综合考虑各种因素的热度指标。利用新定义的热度指标对2017年电视剧进行排序,发现该指标与单一的收视率或播放量相比,确实更能反映出电视剧的综合影响力。 展开更多
关键词 回归模型 主成分分析 播放量 收视率 电视剧热度
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基于深度学习的OFDM信道估计 预览
16
作者 廖勇 花远肖 姚海梅 《重庆邮电大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2019年第3期348-353,共6页
针对多径正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)信道环境下信道频域选择性衰落导致下行链路信道估计性能受限的问题,提出一种基于深度学习的信道估计(deep learning-based channel estimation,DL-CE)方法。采... 针对多径正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)信道环境下信道频域选择性衰落导致下行链路信道估计性能受限的问题,提出一种基于深度学习的信道估计(deep learning-based channel estimation,DL-CE)方法。采用自回归过程对信道建模,利用深度学习设计信道估计网络追踪信道响应及其频域相关系数。通过迭代训练,基于深度学习的信道估计网络能够学习到自回归系数的最优估计,同时利用先验信道信息估计信道频域响应和频域相关系数。与传统方法相比,所提信道估计方法性能提升明显。 展开更多
关键词 OFDM 深度学习 信道估计 回归模型
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基于AR-DBN的建筑分项能耗短期预测 预览
17
作者 钱青 唐桂忠 +2 位作者 张广明 邓歆 尹海培 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期290-296,共7页
针对现有总能耗预测方法不能准确分辨建筑能耗的消耗去向且预测精度较低的问题,根据能耗用途,将总能耗分为4项,提出一种建筑能耗分项预测模型。基于时间序列自回归模型,对建筑物的照明能耗进行短期预测。构建深度置信网络模型,根据照明... 针对现有总能耗预测方法不能准确分辨建筑能耗的消耗去向且预测精度较低的问题,根据能耗用途,将总能耗分为4项,提出一种建筑能耗分项预测模型。基于时间序列自回归模型,对建筑物的照明能耗进行短期预测。构建深度置信网络模型,根据照明能耗预测结果、室外逐时平均温度、室外逐时平均相对湿度、天气特征值、节假日、逐时平均风速以及一天24个整点时刻,分项预测空调能耗、动力能耗和特殊能耗。实验结果表明,相比总能耗预测模型iPSO-BP和BP,该模型能更加精确、有效地预测建筑能耗中的各分项能耗。 展开更多
关键词 时间序列 回归模型 分项能耗 深度学习 深度置信网络
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基于AR模型的建筑物沉降变形分析预测 预览
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作者 张涛 陈梦 李晋东 《测绘科学技术》 2019年第2期83-89,共7页
随着我国城市化进程的加快,高楼飞速建成的同时,其安全问题日益突出。自回归模型(AR),作为一种重要的时序分析方法,能较好反映建筑物沉降变形量随时间的变化规律。本文结合工程实例,分析建筑沉降变形,利用自回归模型对变形量做出预测,... 随着我国城市化进程的加快,高楼飞速建成的同时,其安全问题日益突出。自回归模型(AR),作为一种重要的时序分析方法,能较好反映建筑物沉降变形量随时间的变化规律。本文结合工程实例,分析建筑沉降变形,利用自回归模型对变形量做出预测,对比实际观测值,验证了其有效性。 展开更多
关键词 建筑物 沉降变形 回归模型 分析预测
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结合马氏距离与隶属度函数的轴承性能退化研究 预览
19
作者 周建民 张臣臣 +2 位作者 王发令 李鹏 张龙 《制造技术与机床》 北大核心 2019年第5期62-66,共5页
提出一种融合自回归模型(auto -regressive model,AR )、马氏距离(mahalanobis distance,MD)与隶属度函数的滚动轴承的性能退化评估方法。利用自回归模型对轴承全寿命周期数据进行特征提取,将提取的自回归系数及残差作为特征参数。经过... 提出一种融合自回归模型(auto -regressive model,AR )、马氏距离(mahalanobis distance,MD)与隶属度函数的滚动轴承的性能退化评估方法。利用自回归模型对轴承全寿命周期数据进行特征提取,将提取的自回归系数及残差作为特征参数。经过归一化处理后,分别用无故障样本与故障样本特征输入马氏距离得到两个距离指标,再输入隶属度函数中,得到轴承退化指标(degradation index,DI),描绘性能退化曲线,并对信号进行包络谱分析,验证初始故障位置。利用美国辛辛那提大学的轴承全寿命周期数据验证该方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 马氏距离 隶属度函数 回归模型 性能退化评估
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一种平稳时序数据的高效辨识改进算法 预览
20
作者 黄雄波 《微处理机》 2019年第1期31-38,共8页
时序数据驱动系统辨识的主要优点是可利用既有数据所蕴含的内在规律进行建模,且无需掌握系统内部结构,利用这一优势,提出一种基于自回归模型的平稳时序数据的高效辨识改进算法。利用重抽样方法估计待辨识序列的数学期望和方差,分别析出... 时序数据驱动系统辨识的主要优点是可利用既有数据所蕴含的内在规律进行建模,且无需掌握系统内部结构,利用这一优势,提出一种基于自回归模型的平稳时序数据的高效辨识改进算法。利用重抽样方法估计待辨识序列的数学期望和方差,分别析出相依随机型序列和完全随机型序列,并以矩阵满秩为约束条件,用升阶的方式计算相依随机型序列的自回归系数矩阵的秩,得到自回归模型的阶数,在定阶的同时,以融合迭代和递推机制的方式估算自回归模型的参数。实验表明改进后的算法可在花费更少量计算成本的情况下,在辨识精度的稳定性上较现有算法有显著的提升。 展开更多
关键词 平稳时序数据 回归模型 递推 迭代
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