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[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
李智录 卢瑞章 沈冰 王文焰
采用回归分析直接处理大坝观测数据的方法容易受到噪声影响,针对这一情况,提出先对观测数据进行小波滤波,然后再用一元线性回归分析对滤波后信号进行处理的新方法。仿真结果表明,与直接采用一元线性回归分析法相比,该方法得到的待定系数更为准确。
关键词：
一元线性回归分析 小波滤波 大坝观测数据
[期刊] 统计研究
[作者]
高健绪，顾岚
自适应滤波在经济预测中的应用高健绪，顾岚一、自适应滤波及预测方法设｛Ｘｔ｝（ｔ＝１，２，．．．，Ｎ）是一个实际观测到的经济序列，不失一般性，可以认为它具有趋势性和季节性，我们可用长自回归模型ＡＲ（ｎ）对其进行拟合。式（１）中误差项｛εｔ｝是零均值白噪...
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
万里勇 陈家益
为了进一步提升高斯噪声的去除性能,提出了基于双树复小波变换与双边滤波的图像滤波方法.根据图像和噪声的分布特征,推导出一种自适应的阈值去噪模型.用去噪模型对双树复小波变换后的图像系数进行量化处理,再由双树复小波逆变换得到去噪图像,然后用改进的双边滤波方法对去噪图像进行边缘增强,改进的双边滤波核自适应于图像的特征,具有更好的鲁棒性.实验结果显示,该方法相对于现有的性能较好的方法,PSNR高出大约0.8 dB,SSIM高出大约2.3%.实验证明了该文提出的方法在去噪效果和细节恢复上优于已有的方法.
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
万里勇 陈家益
为了进一步提升高斯噪声的去除性能,提出了基于双树复小波变换与双边滤波的图像滤波方法.根据图像和噪声的分布特征,推导出一种自适应的阈值去噪模型.用去噪模型对双树复小波变换后的图像系数进行量化处理,再由双树复小波逆变换得到去噪图像,然后用改进的双边滤波方法对去噪图像进行边缘增强,改进的双边滤波核自适应于图像的特征,具有更好的鲁棒性.实验结果显示,该方法相对于现有的性能较好的方法,PSNR高出大约0.8 dB,SSIM高出大约2.3%.实验证明了该文提出的方法在去噪效果和细节恢复上优于已有的方法.
[期刊] 重庆工商大学学报(西部论坛)
[作者]
杨卡林
通过对H.S.Houthakker和L.D.Taylor的"延迟决定需求模型"的数学模拟,将在宇航、辅助导航和军事等领域广泛应用的卡尔曼滤波与指数平滑法对比,探讨卡尔曼滤波在经济预测中应用的意义和作用。
关键词：
卡尔曼滤波 经济预测
[期刊] 预测
[作者]
曾勇 唐小我
本文讨论了卡尔曼滤波方法在饱和增长趋势自适应预测中的应用问题,研究了应用中涉及的关键技术问题,以实例说明了本文所用模型和方法的高预测精度。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
吴仕宏 王卷 李畅 刘栋 刘君
农村电网中大量非线性负荷的投运,使电网谐波污染越来越严重,为解决农村电网中谐波污染的问题,将有源电力滤波器(active power filter,APF)应用于农村电网中。在APF直流侧控制方面,提出一种新型的模糊自适应PI控制,利用其不依赖被控对象不用建立精确数学模型的特点,建立模糊变量隶属度函数和模糊控制规则。并且针对该方法采用MATLAB/Simulink软件对农村电网电流进行仿真分析。仿真结果表明:模糊自适应PI控制电压响应快、超调小、鲁棒性强,能够有效保证农村电网中谐波电流的滤除。
[期刊] 统计与决策
[作者]
谢合亮 张砣
时间序列模型在预测中占有重要的地位,其固有的系统误差性往往对预测精度产生负面影响。文章以沪深300指数为研究对象,通过时间序列模型得到预测方程,并以此为基础推导出卡尔曼滤波的状态方程和测量方程,利用卡尔曼方程对预测结果进行修正。结果表明,卡尔曼滤波对时间序列模型的预测有优化作用,可以提高预测的精确度。
关键词：
收益率 沪深300指数 预测 高频交易
[期刊] 统计与决策
[作者]
金瑶 蔡之华
文章在分析AR(n)模型和Kalman滤波模型具有的预测功能的基础上,将二者结合起来而提出一种基于AR模型的卡尔曼滤波模型。该模型用1至n阶的AR模型组合建立新的多维状态空间模型,再应用Kal man滤波方法预测股票价格。通过对股票价格预测的具体实验表明,提出的新模型克服了单一方法使用的缺点,具有较高的预测精度。
关键词：
AR模型 卡尔曼滤波 预测 股票价格
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
李国林 吴赟辉 张泽成 张雪娜 邢兰昌
在石油化工生产过程中，天然气中硫化氢（H_2S）气体存在一定的泄露风险。由于H_2S具有腐蚀性和剧毒特性，严重危害人身的生命健康安全，因此对天然气中H_2S气体进行痕量检测具有重要意义。基于可调谐二极管激光吸收光谱技术（TDLAS）和波长调制技术（WMS），选取H_2S气体在1590.6 nm的近红外光谱作为目标吸收峰，采用中心波长为1590 nm的分布式反馈（DFB）激光器（SN:16110883）、光程为20 m的Herriot气室和响应范围为800～1700 nm的In GaAs探测器，利用经典最小二乘（CLS）算法反演气体浓度，利用LMS(least mean square)自适应滤波器代替传统带通滤波器，对输入到数字正交锁相放大器的信号做预处理，开展天然气中H_2S气体的痕量检测实验研究。实验结果表明：天然气中H_2S浓度反演系统的检测下限可达1μmol/mol；经3h的稳定性测试，当积分时间为134 s时，其检测极限可达到89 nmol/mol；最后开展抗干扰性实验，当作为背景气体的甲烷（CH_4）和二氧化碳（CO2）分别从0～100μmol/mol和100～0μmol/mol变化时，H_2S气体测量误差最大仅为0.42μmol/mol。因此将LMS自适应滤波器应用到数字正交锁相放大器的前端作为预处理单元，改善了天然气中H_2S浓度反演系统的信噪比，提高了系统的稳定性与鲁棒性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
谢合亮 张砣
时间序列模型在预测中占有重要的地位,其固有的系统误差性往往对预测精度产生负面影响。文章以沪深300指数为研究对象,通过时间序列模型得到预测方程,并以此为基础推导出卡尔曼滤波的状态方程和测量方程,利用卡尔曼方程对预测结果进行修正。结果表明,卡尔曼滤波对时间序列模型的预测有优化作用,可以提高预测的精确度。
关键词：
收益率 沪深300指数 预测 高频交易
[期刊] 统计与决策
[作者]
屈丽萍 毛加强
文章通过建立回归模型,并采用H∞滤波算法对国家财政收入中各分项收入对总收入进行估计预测,结果证明:以各种税收作为变量,运用H∞滤波算法对国家财政收入的预测值和实际值的误差较小,可以运用H∞滤波算法预测国家财政收入。
关键词：
国家财政收入 H∞滤波算法 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
李开顺 张连增
未决赔款准备金是非寿险公司负债的主要构成部分,提高对其评估的精度有着重要的意义。动态模型能够提高未决赔款准备金评估的精度,在动态模型中最重要的是Kalman滤波模型。文章运用Kalman滤波模型进行了未决赔款准备金评估,并对其进行了研究分析。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
汤铎铎
随着RBC理论的产生和发展,先后出现了三种有影响的滤波方法,即HP滤波、BK滤波和CF滤波。由于这些滤波的目的都是要分离出原始时间序列中特定频段的成分,因此被称为频率选择滤波。我国最近几年出现了应用这些滤波器的研究,但是中间存有一定的问题,主要原因是对相关文献掌握不足。因此,在分析了各个滤波器的特点之后,对于中国宏观年度数据2～8年频段的滤波,我们推荐使用经过Ravn和Uhlig调整的HP滤波和CF滤波。最后,我们用CF滤波方法讨论了中国的菲利普斯曲线与通货膨胀-货币增长关系。
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