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[期刊] 统计研究
[作者]
陈骥 苏为华 曾守桢
针对群组评价在分配评价个体权重时,由于忽视群组意见分歧以及不考虑个体评价尺度的"非稳定性"而导致的个体权重固化现象,本文提出了基于自适应变权的群组评价方法。首先,阐述了群组变权的理论依据与基本思路,从个体与群组意见分歧的角度,设计了基于意见偏差的变权机制;其次,以"满意的群组相对一致性水平"为控制条件,设计了群组变权的自适应机制,在不调整群组评价量化数据的基础上,进行个体权重的自适应变权分配与变权综合;最后,应用实际案例演示了该方法的过程,并通过调整不同的学习率取值,对比其动态变动特征以分析其可用性。
关键词：
群组评价 变权 自适应调整 相对一致性
[期刊] 调研世界
[作者]
陈骥 姚婷
针对复杂综合评价问题中的混合数据,在描述混合数据处理过程的基础上,讨论了混合数据的转换方法、数据意义的统一,并结合群组评价技术进行了应用。首先,采用数据转换的思路,将混合数据中的区间变量、语义变量转换为传统的点值数据。其次,基于数据修正的视角,考虑评价个体所持的评价尺度波动性差异,以数据意义一致性为目标,通过对评价个体权重的分配,分离评价尺度波动情形下的数据可比度并进行数据修正,从而实现数据意义的统一。最后,在归纳总结方法步骤的基础上,进行了案例应用,验证了方法的可用性。
关键词：
混合数据 群组评价 数据转换 可比性
[期刊] 统计与决策
[作者]
何云飞 杨联强
传统LOESS方法的带宽随着数据在协变量方向上的稠密性而变化,因而它比局部多项式回归有更优的拟合效果。但该方法没有考虑数据在因变量方向上的变化特征,因而对具有不同波动特征的数据,其拟合效果有待提升。文章在LOESS方法的基础上,考虑构造观测数据在因变量方向上变化特征的权重,并嵌入到加权最小二乘拟合中,给出了具有更好自适应性的LOESS方法。模型估计的计算复杂度没有提升,模拟及实际应用显示新方法相比于传统LOESS方法有更好的拟合效果。
关键词：
LOESS 带宽 局部权重 自适应
[期刊] 统计与决策
[作者]
秦晔玲 朱建平
自适应Lasso回归算法是近年来统计选元的一个新兴方法,具备良好的统计性质。在当今社会资产数量众多的金融投资市场中,资产选择的传统方法Markowitz均值方差模型虽然简单,但不稳定,且容易产生空头头寸。自适应Lasso算法基于变量选择的基本概念,针对资产组合构建而提出,以指数跟踪为目的,构造复制效果良好的稀疏股票投资组合,并进一步对指数的未来趋势做出预测。文章以中国深沪300指数的指数跟踪为例进行分析,结果表明自适应Lasso算法在资产选择和预测中都有良好的效果。
关键词：
资产选择 自适应Lasso 指数跟踪
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
周国荣 孔文彬 吴从林 张长征
对于易受洪灾的地区而言,快速而准确的洪水预报非常重要,能够为洪水预警消息的发布提供更长的先导时间,从而为可能受灾地区的人们提供更充足的时间以采取相应的防洪措施或安全转移。常用的预报模型包括基于物理性模型和基于系统技术模型。尽管物理性模型能对洪水形成的物理过程提供很好的解释,水文学家并不愿意使用它们,因为模型中参数的率定是比较复杂的。因此,一种基于纯数据集的黑箱技术已被广泛采纳。常用的黑箱模型包括线性模型(LR)、自回归移动平均模型(ARMA)和人工神经网络模型(ANN)等。在当前的研究中,一个相对新颖的黑箱模型——基于自适应网络的模糊推理系统(ANFIS)被用来对长江某河段的洪水进行预报。与此...
关键词：
洪水预报模型 自适应网络 模糊推理系统
[期刊] 统计研究
[作者]
苏为华 张崇辉 曾守桢
考虑时间和评价主体的双重动态情形,本文提出了一种动态群组评价方法。首先,分别测度了评价意见的横向冲突和纵向冲突,以提高评价结论的可靠性;其次,针对存在变动的主体,基于其与未变动主体评价意见的一致程度选择"时间效应",以实现不同时间维度的评价意见的可比;再次,通过将主体意见分解成时间效应、个体效应、基础效应和冲突效应,以进行动态集成与评价;最后,给出了应用实例,结果表明该方法具有可行性。
[期刊] 软科学
[作者]
何晓庆 蔡娜
组合方法首先选取支持向量机预测算法和一阶指数平滑法对经济时间序列分别进行预测,来建立模糊自适应变权重组合预测模型。为对比模糊自适应变权重的经济时间序列组合预测模型的预测效果,选取了两种定值加权组合预测模型:平均加权模型、误差平方和最小组合预测模型。通过实验比较分析:模糊自适应变权重组合预测可以综合利用各单项预测方法的优点,比单一模型预测结果精度有了很大提高,且优于定值加权组合预测,在经济时间序列的预测方面有较高的应用价值。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
王国长 梁焙婷 王金枝
在金融领域,自适应Lasso被广泛的用于股票价格预测模型中的变量选择和参数估计。然而,自适应Lasso是针对非时间序列模型提出的,忽略了时间序列模型特定的结构,比如时间序列模型中通常会出现滞后阶数越靠后,对未来的预测能力越弱的特性,从而,容易造成估计及预测不精确。因此,时间序列模型的变量选择惩罚参数的设计应与滞后阶数相关,即对越靠后的滞后阶数应加上越大的惩罚。为了充分考虑时间序列模型的特性且保留自适应Lasso的优点,本文针对时间序列AR(p)模型提出一种改进的自适应Lasso(MA Lasso)方法,通过在自适应Lasso惩罚基础上乘以一个关于滞后阶数单调不减的函数来达到目标。这样设计的惩罚参数的另一个优点是通过选取特定的惩罚参数,Lasso,自适应Lasso方法都是MA Lasso方法的特例。进一步,对于AR(p)模型中另一个重要参数p的选择问题,本文提出一种改进的BIC模型准则来选择p。最后,将MA Lasso方法应用到中证100指数中,实证分析表明,与Lasso和自适应Lasso相比,MA Lasso选择最简模型且预测效果最佳,即选择最少的预测变量的同时且具有最小的模型预测误差。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱素玲
文章介绍了两种组合预测方法,分别是基于均方误差损失的S-AFTER和基于平均绝对误差损失的L1-AFTER。AFTER方法的目的是使预测结果趋于最优预测模型的结果,因此称之为自适应AFTER组合预测模型;L1-AFTER方法有效的解决了组合预测中的孤立点(outlier)问题,并通过实证分析说明了自适应AF-TER方法的有效性。
关键词：
AFTER 稳健组合预测 模型选择
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
杨浩 梁军林 孟勇军 容洪流 付娇
为了探究颗粒尺寸、成型密度及集料类型对材料自适应变形能力的影响,建立了坍散值试验方法和压碎松散值试验方法,并以玄武岩和辉绿岩为代表来评价颗粒材料自适应变形能力。试验结果表明:不同粒径的集料,坍散值、压碎松散值及剪胀值均随成型密度增大而增大。在成型密度较低时,坍散值与压碎松散值近似相等,在成型密度较高时,二者差异变大。玄武岩T05级自适应变形协调能力的最低成型密度为1 634～1 715 kg/m3。通过多组试验对比,成型密度是颗粒材料自适应变形能力最主要的影响因素。
[期刊] 调研世界
[作者]
张乐 苏为华
现有多阶段群组综合评价研究中，普遍缺乏对不同阶段间评价活动关系的思考，一定程度上影响了阶段权重的确定。基于此，本文根据评价阶段之间的评价活动是否存在关联将其归纳为独立型多阶段群组综合评价和非独立型多阶段群组综合评价。同时对独立型多阶段群组综合评价情形下的阶段变权方法进行了研究：论证了阶段变权的理论依据，提出了基于阶段评价信息偏离度的变权思想；设计了基于ANOVA法和SNK检验的评分信息偏差度测算方法；提出了考虑阶段变权的群组综合评价流程。最后，根据实证算例和比较分析验证了方法的有效性和可用性。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
季晓蕾 惠淑荣 郭志鹏 张国伟
通过设计广义观测器来实现了一类混沌系统的同步。在参数不确定而且带有噪声的条件下,这种基于广义观测器的自适应同步方法不仅完成了驱动与响应系统的同步,而且使得信息信号被正确地接收。不必计算Lipschitz常数,也不必知道不确定参数的范围界限,但是Lyapunov方法仍然保证了误差系统的全局渐近稳定性。最后,通过对Rucklidge混沌系统的数值仿真验证了该方法的有效性。
[期刊] 统计研究
[作者]
王德青 刘晓葳 朱建平
函数型数据的稀疏性和无穷维特性使得传统聚类分析失效。针对此问题,本文在界定函数型数据概念与内涵的基础上提出了一种自适应迭代更新聚类分析。首先,基于数据参数信息实现无穷维函数空间向有限维多元空间的过渡;在此基础上,依据变量信息含量的差异构建自适应赋权聚类统计量,并依此为函数型数据的相似性测度进行初始类别划分;进一步,在给定阈值限制下,对所有函数的初始类别归属进行自适应迭代更新,将收敛的优化结果作为最终的类别划分。随机模拟和实证检验表明,与现有的同类函数型聚类分析相比,文中方法的分类正确率显著提高,体现了新方法的相对优良性和实际问题应用中的有效性。
[期刊] 统计研究
[作者]
徐勇 王东 张慧
本文针对单个在线极限学习机输出不稳定的情况,提出一种自适应集成在线极限学习机算法(ASEOSELM)。算法首先初始化多个在线极限学习机模型,然后根据到达的每一批次数据的训练误差及其方差自适应地调整各个在线极限学习机的集成权重,并动态删除那些小于设定阈值的模型以提高算法的训练速度,最后选择准确度高、泛化能力好的模型用于集成预测。通过函数拟合、UCI数据集以及真实股价预测实验表明,文中提出的ASE-OSELM算法相比传统的OSELM、LS-SVM和BPNN算法具有更高的预测准确度和抗干扰能力。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
周群艳
为求解大规模无约束优化问题，本文提出了一种自适应线性信赖域法。与传统的线性信赖域法相比，新方法借助一数量矩阵近似Ｈｅｓｓｅ阵，并据此计算线性信赖域半径。理论上证明了新算法的全局收敛性，数值实验表明新算法非常适合大规模问题的求解。
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