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[期刊] 统计与决策
[作者]
潘莹丽 刘飞 刘展 赵晓洛
大规模数据是需要新处理模式才能具有更强的洞察力和决策力的海量、高增长率和多样化的信息资产。分析海量数据的工作异常复杂，主要面临两个挑战：数据的难存储性和偏态性。基于此，文章主要研究以下两个问题：（1）将数据进行分布式存储，减轻单台机器的存储负担，采用尾期望回归分析偏态数据。（2）基于尾期望回归构造全局损失函数的一个交互有效的梯度增强型损失函数，为解决该损失函数的优化问题，提出修正的ADMM算法。模拟研究表明，在有限次主从机器之间交互次数下，提出的分布式计算方法得到的估计误差递减并趋于全局最优方法得到的估计误差。基于全国健康访谈调查（NHIS）数据的实证研究表明，提出的分布式计算方法对国民体重具有良好的预测性能。
[期刊] 统计与决策
[作者]
蔡超 何馨怡 李丽
随着计算机技术的飞速发展，大规模数据不断涌现，数据间呈现复杂的非线性特征，这使得传统的回归分析方法难以奏效。鉴于此，文章提出了基于交互有效方法的分布式神经网络回归（CE-RNN）模型，通过优化基于交互有效方法构建的神经网络回归模型的替代损失函数来获得全局参数估计值的近似结果。该模型一方面采用分布式计算方法避免了单台机器难以处理大规模数据的难题，另一方面使用神经网络回归模型解决了非线性回归问题。数值模拟和应用研究的结果表明：CE-RNN模型的预测性能与全局神经网络回归模型基本一致，且优于基于单轮型方法的分布式神经网络回归模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱霞 潘莹丽
文章针对高维尾期望回归模型的估计问题提出了一种在交互有效的替代损失（CSL）方法基础上进行优化函数改进的分布式估计方法，具体的改进步骤为：通过构建正则化的梯度增强型损失（GEL）函数,使所有Worker机器都能并行地优化各自对应的正则化GEL函数，并通过Master机器对计算结果进行更新。数值模拟和实证分析验证了该改进方法的估计误差收敛于基于所有数据的Centralize方法的估计误差，且相对于CSL方法，该方法具有较快的收敛速度。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
蔡超 许启发 蒋翠侠 王艳明
受到计算内存的限制,大规模数据的回归分析往往难以奏效。为此,借用“化整为零”的思想,提出了一个新的回归分析方法:分块SCAD惩罚回归。该方法核心在于:将大规模数据划分成若干个块,对每一个块进行SCAD惩罚回归,最后将每个块的参数估计结果进行简单平均作为全样本回归系数估计的近似。进一步,在理论上证明了分块SCAD惩罚回归的变量选择效果与渐近性质。数值模拟和实际应用结果表明:分块SCAD惩罚回归不仅能够显著降低计算内存的需求和计算时间,而且其变量选择、参数估计和预测结果等与全样本回归基本一致。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
蔡超 王康宁
为解决大规模数据在进行回归分析时存在的计算内存不足和运行时间较长的问题,提出两个新的回归分析方法:先筛选后抽样的大规模数据L_1惩罚分位数回归方法(FSSLQR)和先抽样后筛选的大规模数据L_1惩罚分位数回归方法(SFSLQR),其数值模拟和实际应用结果表明:FSSLQR和SFSLQR方法不仅能够显著降低计算内存和运行时间,而且其估计预测和变量选择的结果与全量L_1惩罚分位数回归基本一致。此外,与Xu等(2018)提出的大规模数据的L_1惩罚分位数回归方法(SLQR)相比,FSSLQR和SFSLQR方法在估计预测、变量选择和运行时间等方面都更具优势。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
李莉莉 杜梅慧 张璇
随着大数据时代的到来,分布式存储系统被广泛应用,这使得数据的分析面临较大的挑战。本文主要基于文[1]提出的两步子抽样算法思想,提出分布式两步子抽样算法,利用该算法得到的参数估计量具有一致性和渐近正态性。采用数值模拟及真实数据预测,进一步对算法进行评估,结果表明,分布式两步子抽样算法与简单随机抽样算法相比精度更高,与全样本相比,在保证精度损失很小的基础上,节约了CPU运行时间,提高了算法效率。
[期刊] 图书情报知识
[作者]
李旭晖 秦书倩 吴燕秋 马费成
大数据时代的到来促使各种大规模数据集不断涌现,如何组织其中的知识信息以提供内容更加丰富、功能更加强大的知识服务成为当前的研究热点。文章根据大规模数据中知识内容多元化、结构网络化、源数据非结构化以及状态频繁演化等特性,从计算角度对其知识组织的重点问题进行了探讨。文章认为,知识组织需要适应当前以知识复用、发现和增值为核心的知识计算服务的需求,其重点在于底层知识信息的组织管理并受到知识持续演化的重要影响。文章提出了以语义数据管理为基础进行知识组织的观点,并据此对大规模数据中知识组织的核心问题(包括语义数据模型、知识表示、知识计算等方面)进行了剖析,论述了各相关方向亟待解决的理论问题和未来可能出现的发展趋势。
[期刊] 统计研究
[作者]
秦磊 王奕丹 苏治
随着信息技术的飞速发展,大规模数据在短时间内搜集并储存下来,为分析决策提供了巨大的信息量,也给统计建模带来了一定难度。对于样本容量大、变量个数少的数据,Leverage重要性抽样是一个简便可行的方法。本文发现,该方法中度量样本重要性的Leverage分数与因变量无关,而且在维度较大的情形下对样本没有区分程度,使得估计结果较差。为了同时考虑因变量和维度的影响,本文提出了基于充分降维的Leverage重要性抽样方法。该方法以不损失信息为前提,在充分降维的空间内重新计算Leverage分数,使得抽样更具有代表性。模拟数据分析显示,在样本容量较大的复杂数据中,相比于原始的Leverage重要性抽样方法,本文提出的方法可以降低估计的均方误差。三个实际数据也证实了该方法的可行性和有效性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
曾鸣 薛松 史慧 欧阳邵杰
分布式光伏的大量接入智能配电网后,可能导致三相电流的失衡,进而破坏配电系统的安全稳定性。对此,本文构建了以电流不平衡和电能损失最小化为目标的含分布式光伏的配电网优化的多目标模型,旨在解决大规模分布式光伏发电并网后配电网相位平衡的问题;然后,用随机单纯形法对混合蛙跳算法进行优化,改进了蛙跳算法求解优化问题时极易陷入局部最优以及计算效率较低的缺点,并和决策算法相结合,提出适用本文算例的改进的多目标混合蛙跳决策算法,确保能以极快的搜索速度和较高的计算精度得到最优解;最后,以IEEE-123节点三相不平衡测试系统为例,通过控制变量的相关操作实现配电系统的三相平衡。对比分析基础案例和优化算例的差异,验证...
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴克生
统计数据处理是指对统计数据进行各种必要的加工,以得到所需的结果。使用电子计算机进行大规模统计数据处理,不仅扩大了分析处理的规模,提高了汇总的速度,更重要的还在于大大提高了统计数据的信息利用率和利用速度。笔者拟根据几年来在WANG 2200 VS计算机上从事统计数据处理工作的体会,略淡以下几点浅见。
[期刊] 统计与决策
[作者]
钱进 吴金美 凌晓冬
一、引言测量数据的处理大多转化为回归模型的参数估计问题,其中线性回归模型是最基本的一类。若测量过程中影响随机误差的各因素保持不变,则认为是等精度测量,对应的线性回归模型就是等精度线性回归模型,其参数估计理论已趋于成熟,
[期刊] 统计与决策
[作者]
钟波 山宇
在金融风险管理中经常需要对极端值进行统计分析,对变量极端值的分布拟合中g-h分布模拟法可以取得较好的效果。但该方法中参数的拟合一般是用分位数进行的,虽然很简便,却很难做到使四阶矩同时与目标分布一致。改进后的基于随机模拟的g-h分布参数拟合法已经被证明可以很好的解决这一问题。文章将这种改进后的方法用于VaR的计算研究,并通过对股票市场进行实证分析,证明该方法的对VaR的拟合效果优于历史模拟法、正态分布法,且比极值理论法更加方便、灵活和准确。
关键词：
VaR g-h分布 随机模拟 极端值
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
朴在林 曹彤 姜凤利
针对传统潮流算法已不再适用多源多回路配电网络问题,利用配电网网络结构特点,在道路矩阵基础上采用新的解环方法对含弱环的系统进行研究;为解决接入分布式电源后计算精度及收敛困难等问题,采用区别于其他处理PV节点的新方法,计及多种负荷并归纳总结其对潮流计算中研究变量的影响,进一步提高算法的精确性。所提新潮流算法对IEEE33节点配电系统进行仿真计算,结果表明:在系统节点电压计算值更精确的同时,迭代次数得到很好的控制。说明所提方法对计算含分布式电源及环网的配电系统的可行性和有效性。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
苗壮 袁野 乔百友 王一舒 马玉亮 王国仁
顶点相似度计算在现实生活中具有广泛的应用。当前对相似性计算的研究工作主要集中于静态图上,并且大多相似性计算模型是基于SimRank算法提出的。而现实中的许多场景,需采用时序图进行建模。当前针对静态图的大量SimRank的计算方法无法在时序图中实现,因此该文对大规模时序图中的SimRank计算开展详细研究,并提出一种时序关联的SimRank计算方法(temporal-aware SimRank,TaSimRank)。TaSimRank根据图的拓扑结构和时间约束通过高效的迭代方法计算SimRank。同时,该文提出一种近似算法,通过随机游走方法建立树形索引,使用Monte Carlo方法近似计算顶点的相似度,取得时间和效率的平衡。最后,通过大量真实实验验证了提出算法的有效性和可扩展性。
关键词：
时序图 相似度 随机游走
[期刊] 地理科学进展
[作者]
王中根,刘昌明,左其亭,刘青娥
基于 DEM的分布式水文模型是现代水文学同高科技 (如计算机技术、 3S技术等 )相结合的产物 ,是研究变化环境下水文循环与水资源演化规律的理想工具 ,代表了水文模型的最新发展方向。从 DEM的特性出发 ,本文探讨并总结了分布式水文模型的特点、建模思路和模型基本结构框图。在流域离散化方面 ,重点介绍了分布式水文模型常用的三种单元划分方法 ;最后 ,针对分布式水文模型构建问题 ,从“输入模块”、“单元水文模型”、“河网汇流模型”三方面 ,阐述了分布式水文模型微结构构建方法。
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