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[期刊] 统计与决策  [作者] 王方成  刘玉敏  崔庆安  
针对小样本情况下混合型参数的复杂作用关系过程建模及优化问题,文章提出基于高斯过程回归和B样条曲线相结合的建模及优化方法。首先采用B样条基函数与其控制顶点的加权求和建立函数型参数模型,然后运用超拉丁方设计对控制顶点与标量型参数进行采样并建立高斯过程回归模型,最后对所构建的模型进行遗传算法寻优。仿真与实证研究表明,该方法能够在可行域内较好地对具有复杂作用关系的混合型参数建模,与传统的实验设计方法相比,该方法能够在可行域内实现全局性最优。
[期刊] 统计研究  [作者] 李翰芳  罗幼喜  田茂再  
本文对混合效应模型提出了一种非参数贝叶斯分位回归方法,通过引进一种新的分层有限正态混合分布,将分位回归建模时对随机误差项的假定放宽至仅有分位点约束之下。通过对混合比例参数假设广泛灵活的Stick-Breaking先验,使得模型捕捉复杂数据分布信息的能力更强。在建立的非参数贝叶斯分层分位回归模型中引入潜变量,使模型参数估计的Gibbs抽样算法中原来每次需要计算(2M)N项函数值变为每次只需计算N项即可。蒙特卡罗模拟显示,在误差分布函数变得较为复杂时,非参数贝叶斯分位回归方法比参数方法在估计效果上有更大的优势。
[期刊] 林业科学  [作者] 薛海连  田相林  曹田健  
【目的】以基于碳平衡的过程模型CROBAS为例,提出一种结合经验模型与过程模型的混合建模方法,优化华山松过程模型CROBAS-PA的参数,探索在建模数据不足情况下预估复杂过程模型参数的有效途径。【方法】参数优化模型的目标函数设为过程模型CROBAS-PA与经验模型QUASSI 1.0在树高和生物量预测上的离差,优化模型的决策变量选取过程模型中10个随气候和树种调整的参数(树冠树叶分形维数、消光系数、比叶面积、最大光合速率、树叶衰老率、叶表面积密度、自然整枝参数、树枝边材率、树干边材衰老率和树枝边材衰老率),约束条件为过程模型参数的可行域。选用差分演化算法,采用Sobol一阶灵敏度和全局灵敏度系数进行参数敏感性分析与评估,利用平均误差(ME)、平均绝对误差(MAE)和平均相对误差(MRE)进行模型检验。【结果】经参数优化后的华山松过程模型CROBAS-PA的有效预测时间可达20年,树高和胸径预测值平均绝对误差分别小于1.03 m和1.19 cm,平均相对误差分别低于5.59%和2.59%。灵敏度分析显示,最大光合速率、比叶面积、消光系数、树冠树叶分形维数对树高和胸径的生长变化有明显影响,而叶表面积密度对胸径和树高的生长变化影响较小。【结论】经参数优化后的华山松过程模型CROBAS-PA可以较准确预测华山松的树高和胸径生长以及林木各器官中的碳分配,基于经验-过程混合建模方法在复杂过程模型参数预估中具有一定应用潜力。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 乔宁宁  
对混合地理加权回归模型,提出新的空间相关性检验统计量,利用三阶矩χ~2逼近方法导出其检验p值的近似计算公式,模拟结果显示该检验统计量在检测空间相关性方面具有满意的功效。为了处理数据中可能同时存在的空间相关性和空间异质性,引入一类新的混合地理加权空间滞后回归模型,模拟结果表明该估计方法具有较高的可靠性和稳健性。与全局空间滞后回归模型比较,混合地理加权空间滞后回归模型在处理空间异质性方面具有更优良的表现。
[期刊] 统计与决策  [作者] 童恒庆 ,邓亚平 ,李斌  
[期刊] 统计与决策  [作者] 金立斌  戴晓文  石磊  
文章研究了混合空间自回归模型的单个异常值的检验问题。分别在均值滑动模型和方差加权模型下导出了得分统计量的具体形式及检验过程。应用于一阶空间自回归模型中,给出了的异常值得分检验统计量的具体形式及近似分布。最后利用哥伦布市社区犯罪数据证实了方法的有效性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 张露露   黄希芬  
逆高斯回归模型可用于分析正偏态数据,人们通常研究解释变量对其均值参数的影响,但往往忽略了对其散度参数的影响,文章则基于解释变量对均值和散度都有影响的前提,针对联合均值和散度逆高斯回归模型,探讨模型参数的极大似然估计问题。MM算法在优化问题上具有分离参数、降低目标函数的维度、简化求解过程等优点,将MM算法应用于联合均值和散度逆高斯回归模型,能将多元似然函数彻底分解为一系列一元函数之和,从而绕开了参数估计中的矩阵求逆问题。模拟研究表明,当数据量达到100时就能得到很好的估计效果;实证分析表明,理论研究在实际应用中具有可行性。
[期刊] 中南林业科技大学学报  [作者] 陈宇  许莉薇  
为解决传统林业信息文本分类算法准确率低和正确率分布不均匀的问题,提出了一种基于高斯混合模型的林业信息文本分类算法。在阐述高斯混合模型和EM算法的基础上,使用TF-IDF方法计算林业信息文本特征值,对构造的林业信息文本特征矩阵降维,结合Kmeans算法,通过训练得到各类林业信息文本所对应的高斯混合模型的参数,构造分类器进行精准与快速分类。实验结果表明,该算法与神经网络分类方法、贝叶斯、决策树等常用分类算法相比,该算法有较高的准确率和实用性,为林业信息文本的分类研究开拓了新思路。
[期刊] 统计与决策  [作者] 尹楠  
文章介绍了基于高斯混合模型的期望最大化聚类算法,并对模型进行了简化,运用案例分析了该模型在经济管理领域中的应用,利用可视化的图形展示了研究样本的概率密度。
[期刊] 统计与决策  [作者] 尹楠  
文章介绍了基于高斯混合模型的期望最大化聚类算法,并对模型进行了简化,运用案例分析了该模型在经济管理领域中的应用,利用可视化的图形展示了研究样本的概率密度。
[期刊] 中国科学技术大学学报  [作者] 蒋硕然  陈亚瑞  秦智飞  杨巨成  
高斯混合模型是有限个独立高斯模型的线性组合,估计其子模型个数是一个重要的研究问题.一类典型的算法是以最短描述长度为目标函数,在迭代过程中通过对子模型进行分裂与合并操作确定子模型个数.这类方法一般采用熵比、KL散度和模型相似度作为分裂和合并的判别准则.但是熵比或KL散度准则对稀疏子模型和凹形子模型过于敏感导致过度分裂,模型相似度准则不能反映合并后模型的高斯拟合优度导致过度合并.在算法的迭代过程中,这些过度分裂与合并操作产生振荡现象.针对估计子模型个数时出现的过度分裂与合并问题,基于KS检验的高斯混合模型的分裂与合并算法选择熵比与KS检验作为分裂的判别准则,模型相似度和KS检验作为合并的判别准则.最后在六个数据集上进行了实验证明算法的有效性.
[期刊] 实验技术与管理  [作者] 芮贤义  陈小平  俞一彪  
该文设计了基于高斯混合模型的说话人识别系统实验,通过录制小型语音库、提取表征说话人个性的特征参数、训练说话人模型和似然度判决,实现文本无关的说话人识别。实验以小组形式协作完成,并鼓励学生展开进阶研究,帮助学生提升团队协作精神和创新精神,以及解决复杂工程问题的能力。所建立的全过程多维度立体化的实验考核体系,着眼于对学生的方案设计、实验操作、报告撰写、演示答辩等全过程评价,有助于激发学生的创造力和学习热情。
[期刊] 北京林业大学学报  [作者] 王曼霖  董利虎  李凤日  
利用广义线性混合模型对长白落叶松一级枝条数量进行研究,以黑龙江省佳木斯市孟家岗林场长白落叶松人工林为研究对象,基于7块标准地49株枝解析样木的596个一级枝条测定数据,利用SAS 9.3软件中的PROC GLIMMIX模块,建立了基于Poisson分布的一级枝条数量的最优基础模型。在此基础上考虑树木效应,构建每半米段一级枝条数量的广义线性混合模型,并利用AIC、BIC、-2log likelihood以及LRT检验对收敛模型的拟合优度进行比较。结果表明:任意参数组合的混合效应模型的拟合效果均好于传统模型,
[期刊] 长江流域资源与环境  [作者] 龚艳冰  向林  刘高峰  
快速准确的预测洪涝灾害各项损失是开展洪涝灾害应急管理工作的基础,而预测技术和方法则是洪涝灾害损失预测的核心与关键。从灾害风险构成因素和数据易获取性2方面构建了洪涝灾害损失评估指标体系,分别从致灾因子、孕灾环境、承灾体和应急能力4个方面选取了13项损失评估输入指标,提出基于高斯过程回归模型的洪涝灾害损失预测方法,并应用于重庆市洪灾受灾人数、农作物受灾面积和直接经济损失的预测。实例表明,高斯过程回归方法对上文提到的3种损失情况预测结果的残差平方和分别为0.99、0.1、12.67,拟合精度分别达到99.85%、99.97%、96.1%,相较于多层感知器神经网络和支持向量机等方法更具优越性。
[期刊] 统计研究  [作者] 罗幼喜  田茂再  李翰芳  
针对高维混合效应模型,本文提出了一种双正则化分位回归方法。通过对随机和固定效应系数同时实施L1正则化惩罚,一方面能够对重要解释变量进行挑选,另一方面能够消除个体随机波动带来的偏差。求解参数估计的交替迭代算法不仅破解了要同时确定两个调整参数的难题,而且算法速度快。模拟结果也表明该方法不仅对误差类型有很强的抗干扰能力,同时在模型有不同稀疏程度时均表现良好,尤其是对于解释变量多于样本的高维情况。为了方便在实际问题中选择最优正则化参数,本文还对两种参数选取标准进行了比较研究。最后利用新方法对一个教育方面的数据进行了实证演示,找出了在各个分位点处对学生成绩有影响的重要因素。
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