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城市道路三维可视图谱库构建及拥堵持续时间研究 预览
1
作者 刘晏霖 刘秀彩 蔡晓禹 《智能城市》 2019年第13期166-167,共2页
基于重庆市GPS浮动车数据和可视化技术构建基于时间、空间、交通参数的三维可视图谱库,从中提取交通拥堵持续时间参数。基于生存分析方法构建交通拥堵持续时间模型,定量分析天气状况对拥堵持续时间的影响分布特性,结果表明:龙腾大道-海... 基于重庆市GPS浮动车数据和可视化技术构建基于时间、空间、交通参数的三维可视图谱库,从中提取交通拥堵持续时间参数。基于生存分析方法构建交通拥堵持续时间模型,定量分析天气状况对拥堵持续时间的影响分布特性,结果表明:龙腾大道-海峡路(交通流方向由东向西),70%的拥堵在15min内可以消散,2.3%拥堵持续时间超过1h,0.7%拥堵持续时间超过90min。除公交站点外,其他影响因素下的拥堵持续时间存在显著性差异。 展开更多
关键词 三维可视化技术 生存分析 参数回归 拥堵持续时间
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两种算法结合的公交到站时间预测 预览
2
作者 成佳磊 《交通与运输》 2019年第1期9-12,共4页
随着临港地区经济高速发展,人口规模与机动车拥有量急剧增加,公交优先战略对于缓解城市交通压力起着举足轻重的作用。在临港智能公交体系大背景下,尝试对公交到站时间进行算法分析研究,具体提供了一种结合非参数回归与卡尔曼滤波的公交... 随着临港地区经济高速发展,人口规模与机动车拥有量急剧增加,公交优先战略对于缓解城市交通压力起着举足轻重的作用。在临港智能公交体系大背景下,尝试对公交到站时间进行算法分析研究,具体提供了一种结合非参数回归与卡尔曼滤波的公交车到站时间预测算法。通过非参数回归方法得到基于历史数据的公交车到站时间预测值,进而根据预测值和当前公交车实时运行结果的误差,通过不断更新最优到站时间估计和卡尔曼增益,实现对预测运行时间的修正。研究结果表明,基于非参数回归和卡尔曼滤波混合后的模型预测误差减小,预测效果良好。 展开更多
关键词 城市交通 公交 参数回归 卡尔曼滤波 到站预测
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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
3
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 参数回归 门限回归 误差修正模型
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删失指标随机缺失下回归函数的复合分位数回归估计
4
作者 王江峰 范国良 温利民 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2018年第11期1347-1362,共16页
在非参数回归模型中, 传统的Nadaraya-Watson核估计和局部多项式估计常常因为误差为重尾情况而变得不稳健, Kai等人(2010)提出的复合分位数回归方法能弥 补这一缺陷. 文章在删失指标随机缺失的情况下, 研究了误差具有异方差结构的非参... 在非参数回归模型中, 传统的Nadaraya-Watson核估计和局部多项式估计常常因为误差为重尾情况而变得不稳健, Kai等人(2010)提出的复合分位数回归方法能弥 补这一缺陷. 文章在删失指标随机缺失的情况下, 研究了误差具有异方差结构的非参数删失回归模型, 利用局部多项式方法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, 把Kai等人(2010)的结果推广到删失指标随机缺失的右删失数据下. 最后通过模 拟发现, 尤其是当误差为重尾分布时, 该估计方法比Wang和Zheng (2014)提出的核估计方法更好. 展开更多
关键词 右删失数据 删失指标 随机缺失 参数回归 复合分位数回归 渐近正态性
非线性协整的非参数识别 预览
5
作者 马薇 葛通 肖凯 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2018年第24期10-14,共5页
非参数回归可以视作对非线性关联关系的机器穷举,把多种类型的非线性协整纳入同一框架内讨论,可使非线性协整研究更为简捷。为了避免过拟合所造成的协整检验取伪,文章提出了交错鉴定这一窗宽设定方法,使得识别更为稳健。详细讨论了非参... 非参数回归可以视作对非线性关联关系的机器穷举,把多种类型的非线性协整纳入同一框架内讨论,可使非线性协整研究更为简捷。为了避免过拟合所造成的协整检验取伪,文章提出了交错鉴定这一窗宽设定方法,使得识别更为稳健。详细讨论了非参技术在协整领域的应用细节,给出了多窗宽对比研究的数据分析思路。最后以汇率数据与出口数据为例,验证了方法,结果与理论相符。 展开更多
关键词 线性协整 参数回归 过拟合
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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 参数回归 核函数估计
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城市轨道交通新站开通初期实时进出站客流量预测 预览
7
作者 姚恩建 周文华 张永生 《中国铁道科学》 CSCD 北大核心 2018年第2期119-127,共9页
针对城市轨道交通新站开通初期实时客流预测缺乏历史数据、客流波动大等问题,提出基于改进K近邻非参数回归的新站开通初期实时进出站客流量预测方法。考虑城市轨道交通客流生成机理,分析新站开通初期车站客流量变化规律及其与车站周边... 针对城市轨道交通新站开通初期实时客流预测缺乏历史数据、客流波动大等问题,提出基于改进K近邻非参数回归的新站开通初期实时进出站客流量预测方法。考虑城市轨道交通客流生成机理,分析新站开通初期车站客流量变化规律及其与车站周边土地利用的相关性;基于该相关性,通过聚类分析构建新站与相似既有车站的映射关系,提出支撑新站客流预测的历史数据库构建方法;在此基础上,结合实时客流特征改进非参数回归算法,提出新站开通初期实时进出站客流量预测方法;利用广州地铁客流数据进行新线开通初期实时进站量预测的案例分析。结果表明:该方法具有良好的预测精度,新站开通初期实时进站客流量预测的平均绝对误差不大于16人次,可满足城市轨道交通精细化的运营管理需求。 展开更多
关键词 城市轨道交通 新站开通 进出站客流量 实时客流量预测 参数回归
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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 参数回归 组合模型
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基于加权组合模型的短时交通流预测研究 预览 被引量:1
9
作者 雷斌 温乐 +1 位作者 耿浩 李建明 《测控技术》 CSCD 2018年第5期37-41,共5页
为了改善城市路网中短时交通流预测效果,提高预测精度,设计了一种基于改进的K近邻非参数回归和小波神经网络加权组合的短时交通流预测方法。针对K近邻非参数回归预测方法搜索量大、相似性差等问题,采用基于交叉口相关系数加权的欧氏距... 为了改善城市路网中短时交通流预测效果,提高预测精度,设计了一种基于改进的K近邻非参数回归和小波神经网络加权组合的短时交通流预测方法。针对K近邻非参数回归预测方法搜索量大、相似性差等问题,采用基于交叉口相关系数加权的欧氏距离选择K近邻值。小波变换与神经网络有机结合形成的前馈型网络,对非平稳的输入信号能够呈现出良好的时频特性和变焦能力,对短时交通流预测效果有着明显的提升。通过算例分析,说明所设计的预测方法能够获得比较精确的短时交通流预测结果。 展开更多
关键词 参数回归 小波神经网络 短时交通流预测 组合预测
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基坑土层等效m值反演分析 预览
10
作者 曹净 胡睿 +1 位作者 刘海明 杨泽帅 《隧道建设(中英文)》 北大核心 2018年第7期1108-1114,共7页
工程勘察报告尚不能正确提供各类土层的水平基床系数,而现有规程和指南给出的基坑土层水平反力系数的比例系数m值参考范围较大,致使设计中对m值的选取存在很大的随意性.通过假设及简化分析,提出一个综合考虑土体重度、基坑开挖深度土层... 工程勘察报告尚不能正确提供各类土层的水平基床系数,而现有规程和指南给出的基坑土层水平反力系数的比例系数m值参考范围较大,致使设计中对m值的选取存在很大的随意性.通过假设及简化分析,提出一个综合考虑土体重度、基坑开挖深度土层水平反力系数和抗剪强度指标的基坑土层等效m值计算公式,并利用水平位移实测数据,通过非参数回归方法反演确定系数Δ1、Δ2,以修正等效m值计算公式.以昆明市某浅埋公路隧道工程为例,对该反演方法进行分析验证.验证结果表明,该方法不仅能缩小规程或指南给定的m值取值区间,还可以根据基坑开挖深度不断地修正基坑土层等效m值,实现基坑动态控制. 展开更多
关键词 基坑 等效m值 ACE 参数回归 反分析
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2017年九寨沟Ms7.0地震SmS震相观测与研究 预览
11
作者 史晓宁 马强 陶冬旺 《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 2018年第6期78-85,共8页
2017年8月8日在四川阿坝州九寨沟县发生了Ms 7.0地震。本文利用九寨沟地震中记录到的强震动数据,对震中距80~140 km范围内的台站的三分向记录进行SmS震相的识别,结合理论地震图的对比分析,确认了九寨沟地震中存在莫霍面反射的SmS震相。... 2017年8月8日在四川阿坝州九寨沟县发生了Ms 7.0地震。本文利用九寨沟地震中记录到的强震动数据,对震中距80~140 km范围内的台站的三分向记录进行SmS震相的识别,结合理论地震图的对比分析,确认了九寨沟地震中存在莫霍面反射的SmS震相。在特定的距离范围,SmS波振幅大,能量强,对地面运动有很强的控制作用。通过非参数回归方法对峰值加速度随距离的衰减进行回归,得到的回归曲线直观的显示了SmS波对PGA的影响,再结合时间窗搜索峰值加速度值,定量的确定了SmS波的振幅是直达Sg波的2~5倍。本文由此得出结论:在震中距80~140 km的超临界距离,莫霍面反射的SmS波对地震动峰值加速度有着明显的影响。 展开更多
关键词 九寨沟Ms7.0地震 SmS波 理论地震图 参数回归 峰值加速度
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水文频率分析的非参数统计计算方法 预览
12
作者 董洁 谭秀翠 +2 位作者 张庆华 刁艳芳 徐妍 《中国农村水利水电》 北大核心 2018年第7期5-8,14共5页
为了改进了非参数统计依靠大样本保证精度,避开参数统计中水文频率分析计算的线型假设问题。以非参数统计理论为基础,把变换理论和非参数统计理论结合起来,提出了一种直接对经验分布函数拟合的非参数回归的变换方法,并将其用于水文频率... 为了改进了非参数统计依靠大样本保证精度,避开参数统计中水文频率分析计算的线型假设问题。以非参数统计理论为基础,把变换理论和非参数统计理论结合起来,提出了一种直接对经验分布函数拟合的非参数回归的变换方法,并将其用于水文频率分析计算。蒙特卡罗统计试验结果表明,该方法是合理的,为水文频率分析提供了一种有效方法。 展开更多
关键词 参数回归 核估计 窗宽 水文频率
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上下接近盾构隧道周围土层参数反分析
13
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 参数回归 可变容差法
初探基于非参数回归的土层参数反演分析算法 预览
14
作者 陈艳香 《数字技术与应用》 2017年第7期151-152,共2页
土层参数对于岩土工程的设计和施工有着不容忽视的影响,而受取样方式、试验条件等因素的影响,经现场试验获取的土层参数存在一定的离散性。针对这个问题,本文提出了一种基于非参数回归的土层参数反演分析算法,并结合相应的算例分析,对... 土层参数对于岩土工程的设计和施工有着不容忽视的影响,而受取样方式、试验条件等因素的影响,经现场试验获取的土层参数存在一定的离散性。针对这个问题,本文提出了一种基于非参数回归的土层参数反演分析算法,并结合相应的算例分析,对算法的可行性进行了验证。 展开更多
关键词 参数回归 土层参数 反演分析算法
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基于非参数回归与Adaboost的恒星光谱自动分类方法 预览
15
作者 刘蓉 乔学军 +1 位作者 张健楠 段福庆 《光谱学与光谱分析》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期1553-1557,共5页
通过对恒星光谱进行分析可以研究银河系的演化与结构等科学问题,光谱分类是恒星光谱分析的基本任务之一。提出了一种结合非参数回归与Adaboost对恒星光谱进行MK分类的方法,将恒星按光谱型和光度型进行分类,并识别其光谱型的次型。恒星... 通过对恒星光谱进行分析可以研究银河系的演化与结构等科学问题,光谱分类是恒星光谱分析的基本任务之一。提出了一种结合非参数回归与Adaboost对恒星光谱进行MK分类的方法,将恒星按光谱型和光度型进行分类,并识别其光谱型的次型。恒星光谱的光谱型及其次型代表了恒星的表面有效温度,而光度型则代表了恒星的发光强度。在同一种光谱型下,光度型反映了谱线形状细节的变化,因此光度型的分类必须在光谱型分类基础上进行。本文把光谱型的分类问题转化为对类别的回归问题,采用非参数回归方法进行恒星光谱型和光谱次型的分类;基于Adaboost方法组合一组K近邻分类器进行光度型分类,Adaboost将一组弱分类器加权组合产生一个强分类器,提升光度型的识别率。实验验证了所提出分类方法的有效性,光谱次型识别的精度达到0.22,光度型的分类正确率达到84%以上。实验还对比了两种KNN方法与Adaboost方法的光度型分类,结果表明,利用KNN方法对光度型分类精度低,而基于弱分类器KNN的Adaboost方法将识别率大幅提升。 展开更多
关键词 光谱分类 ADABOOST 参数回归 光度
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非参数回归短时客流预测中状态向量研究
16
作者 郭晗 焦朋朋 《系统仿真学报》 CSCD 北大核心 2017年第9期2128-2133,2139共7页
采用K近邻非参数回归的方法对轨道交通站点短时进站客流量进行了预测,并对状态向量的选择进行了研究。预测结果表明:以预测时段前m个时段的历史数据作为状态向量具有较好的预测效果,而相邻站点历史客流数据虽然在数值上与预测站点的客... 采用K近邻非参数回归的方法对轨道交通站点短时进站客流量进行了预测,并对状态向量的选择进行了研究。预测结果表明:以预测时段前m个时段的历史数据作为状态向量具有较好的预测效果,而相邻站点历史客流数据虽然在数值上与预测站点的客流数据具有较大相关性,但由于其忽视了各站进站客流是相对独立的,因此不宜作为状态向量。 展开更多
关键词 短时客流预测 参数回归 状态向量 K近邻
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
17
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 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
18
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 参数回归 公交客流预测
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基于K近邻非参数回归的短时交通流预测模型研究 预览
19
作者 程山英 《数字技术与应用》 2017年第4期130-132,共3页
本文主要是对K近邻非参数的回归方法进行短时交通流量的预测,分析模型中相关的重要因素,给预测效果带来的影响。本文将会对不同状态的向量和预测算法等相关的试验算法进行比较,将每四个相连时间的间隔流量,以及占用率等数据当做状态向量... 本文主要是对K近邻非参数的回归方法进行短时交通流量的预测,分析模型中相关的重要因素,给预测效果带来的影响。本文将会对不同状态的向量和预测算法等相关的试验算法进行比较,将每四个相连时间的间隔流量,以及占用率等数据当做状态向量,通过具有权重的预测算法来获得更好的结果。 展开更多
关键词 K近邻 参数回归 短时交通流预测 预测区间
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新疆能源消量与经济增长关系的非参数估计 预览
20
作者 古丽斯坦·库尔班尼牙孜 《统计学与应用》 2017年第3期304-310,共7页
本文采用1990~2014年的年度数据,对新疆的能源消费与GDP之间的关系进行了实证分析。应用非参数回归模型的局部常数拟合方法对新疆能源消量与GDP的关系进行了拟合,克服了经典回归模型研究新疆能源消量与经济增长关系的不足,实证结果表明... 本文采用1990~2014年的年度数据,对新疆的能源消费与GDP之间的关系进行了实证分析。应用非参数回归模型的局部常数拟合方法对新疆能源消量与GDP的关系进行了拟合,克服了经典回归模型研究新疆能源消量与经济增长关系的不足,实证结果表明,相对于线性回归模型,非参数回归方法更能有效地拟合能源消费与GDP之间的关系。 展开更多
关键词 参数回归 局部常数拟合方法 能源消费-GDP
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