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[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
李伶杰 康艳 宋松柏 邓瑞强 金义蓉
【目的】对条件概率模型在非一致性水文序列频率计算中的应用进行研究，为变化环境下的水文频率分析提供依据。【方法】基于条件概率模型，以渭河流域林家村、张家山和状头３个具有跳跃变异的水文站年平均流量系列为研究对象，选择两参数对数正态分布、三参数对数正态分布、Ｇｕｍｂｅｌ分布和Ｐ－Ⅲ型分布４种分布模型，采用模拟退火粒子群算法进行参数估计，以效率系数Ｒ２等指标进行拟合优度评价并选取最佳模型，最后采用学生化残差分析所选模型的合理性。【结果】３个水文站序列的理论频率曲线与经验点据配合的效率系数均高于０．９６，最佳模型的学生化残差均服从标准正态分布，表明基于条件概率模型的计算结果合理可靠。【结论】条件概率模型．．．
[期刊] 自然资源学报
[作者]
叶长青 陈晓宏 张家鸣 朱爱萍 张丽娟
世界众多江河洪水序列形成的环境背景"一致性"已不复存在,传统极值流量分析的"极值理论"需修正。东江流域变化环境后,龙川和河源站年最大日流量序列M-K检验通过0.01显著水平,呈下降趋势。采用时间变化矩模型对年最大日流量序列作非一致性处理,选择5种分布线型、8种趋势模型共40种模型进行比较。结果表明,龙川站对数正态分布搭配CP趋势(均值和标准差相关且具有抛物线趋势)模型、河源站Gumbel分布搭配CP趋势模型拟合效果最优。水文情势变化后,传统洪水重现期概念应该被修正。基于传统频率分析方法得到的100 a一遇洪水设计值,均表现出其重现期由水利工程建设前小于100 a一遇变化到2000年后的大于40...
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
成静清 宋松柏
【目的】在2个分布组成的混合分布假设下,研究非一致性年径流序列的频率参数计算问题,为陕北及关中地区的水资源利用与管理提供依据。【方法】假设非一致性年径流序列变异点前后的序列分别服从2个对数正态分布或2个P-Ⅲ分布,全序列服从由这2个分布组成的混合分布,采用水文变异点综合诊断方法,确定非一致性年径流序列的变异点,最后采用模拟退火算法对混合分布序列进行频率参数估计。【结果】将基于混合分布非一致性年径流序列频率计算的方法应用于陕北及关中地区的实测平均流量序列,理论频率与经验分布拟合较好。【结论】混合分布模型是进行非一致性年径流序列频率计算的一种有效途径。
[期刊] 自然资源学报
[作者]
方燕娜 陈兴伟 杨青春
由于受人类活动、气候等外界变化环境的影响,用于水资源评价计算的天然年径流量序列失去了一致性。为了适应变化环境对水文预报的要求,提出了基于时变参数的非一致性年径流序列的多层递阶预报方法。该方法不同于传统带固定参数的模型,它是将预报对象看作为随机动态时变系统,首先进行动态系统的时变参数预报,进而在参数预报基础之上对系统状态预报,从而提高了预测结果的可靠性。以闽江竹岐水文站为例,进行年径流量的中长期预报,为区域水资源的优化管理提供科学的依据。
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
王磊 贺新光 谭子芳 刘雯
受气候变化和人类活动等因素影响,水文气象时间序列失去了一致性。以湖南省89个气象站点1960～2013年逐日气温资料为基础,选取年平均日最高温度(AMMT)和超过95th分位值的平均日最高温度(POT),研究非一致性条件下湖南省极端高温指数的频率特征。结果表明:湖南省89个站点中有59个站点(66. 3%)的AMMT序列和23个站点(25. 8%)的POT序列呈现显著的非一致性。利用线性矩法和Cramer-von Mises(CM)检验等方法,发现广义正态分布(GNO)函数能较好地拟合研究区极端高温指数序列。通过还原途径修正非一致性序列,并对修正前、后不同重现期水平下的极端高温指数的估算值进行对比,发现气候变化条件下AMMT序列在湘北、湘中和湘东南地区呈现强度增强和重现期缩短的趋势,而POT序列仅在湘北和湘东南地区呈现出相似的频率特征变化。
关键词：
非一致性 重现期 极端高温 湖南省
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
王双银 向友珍 朱晓群 黄燕荣
以W indow s XP,M icrosoft EXCEL和VBA为开发环境,研制了一套集绘图与计算于一体的水文频率分析软件,其中包含了常用的Γ分布、极值分布、正态分布和对数正态分布4种频率分布线型。该软件采用矩法初估水文系列的均值和变差系数(CV),采用权函数法初估偏态系数(CS),既可进行单水文要素的频率分析,也可进行多水文要素的频率曲线合成。
[期刊] 统计与决策
[作者]
江建明 吴文泽 罗丹 范大付
传统的分数阶灰色预测模型在时间序列预测中具有较好的适应性和预测的有效性,但其累加和差分计算式比较复杂。一致性分数阶累加相对于一般的分数阶累加,形式更简单,更便于计算和理论推导。为了提高模型的适应性和预测能力,文章在CFGM(1,1)白化方程中引入一个新的可变系数,扩大了原有白化方程的适用范围,并在此基础上构建了一致性分数阶优化灰色模型,即CFOGM(1,1)模型。最优一致性分数阶阶数和可变系数通过PSO算法最小化平均相对误差获得。将构建的模型运用到两个实例中并与其他经典的灰色预测模型进行对比,结果表明所提出的模型具有较高的拟合和预测精度。
[期刊] 管理评论
[作者]
陈磊 黄薇
存款保险费率和资本充足率都是评价商业银行风险的重要指标,它们基于不同的理论,但研究的是同一个问题。本文用多个银行的时间序列数据分析了两类指标的异同,首先用偏微分方程计算了中国上市银行的存款保险费率,其次分别用Kendall协同系数检验和ROC曲线图的方法对两类指标的时间序列数据进行评价,比较了两个指标的时间序列演变轨迹,最后分析了演变的原因并对后续研究作出展望。
关键词：
存款保险费率 资本充足率 比较
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
王剑峰 宋松柏
【目的】针对指数分布在超定量洪水序列计算时存在适线灵活性不足的缺点,应用改进线性矩法和广义Pareto分布研究超定量洪水序列频率的计算问题。【方法】以陕西省延河流域无定河赵石窑站超定量洪水序列为例,采用Poisson分布拟合超定量洪水发生次数,用常规线性矩法和改进线性矩法估计广义Pareto分布参数,并分别进行超定量序列频率分析。根据复合极值理论,结合Poisson分布和广义Pareto分布获得年最大超定量洪水分布。采用Pearson-Ⅲ分布,对赵石窑站年最大洪水序列频率进行分析。选用离(残)差平方和最小值(OLS)准则对上述3种方法计算的洪水频率进行对比分析。【结果】改进线性矩法估计的OLS...
[期刊] 统计研究
[作者]
张春华 高铁梅 陈飞
经济时间序列的频率转换是计量经济分析领域的一个重要研究问题。本文首先对不同经济指标类型(流量、存量和指数)及传统频率转换方法进行了系统梳理;在此基础上,重点介绍了3种低频向高频转换的前沿方法:Denton方法、Chow-Lin方法和Litterman方法,并给出了流量、存量和指数3种类型变量由低频(季度)向高频(月度)转换的实例;最后,对3种频率转换方法的数据转换质量进行了比较分析。研究显示,频率转换后的月度数据都较好地反映季度数据的变化趋势和波动特征,从而通过频率转换方法可以很好地解决由于收集到的数据类型不一致而无法建模的问题。
[期刊] 统计研究
[作者]
张春华 高铁梅 陈飞
经济时间序列的频率转换是计量经济分析领域的一个重要研究问题。本文首先对不同经济指标类型(流量、存量和指数)及传统频率转换方法进行了系统梳理;在此基础上,重点介绍了3种低频向高频转换的前沿方法:Denton方法、Chow-Lin方法和Litterman方法,并给出了流量、存量和指数3种类型变量由低频(季度)向高频(月度)转换的实例;最后,对3种频率转换方法的数据转换质量进行了比较分析。研究显示,频率转换后的月度数据都较好地反映季度数据的变化趋势和波动特征,从而通过频率转换方法可以很好地解决由于收集到的数据类
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨琳
由于主客观等方面的原因,研究者在对同一研究对象进行评价时会由于使用的评价方法不同而导致评价结果出现较大差异,即存在“多方法评价结论非一致性问题”,文章提出一种解决多方法评价结论非一致性问题的组合规划模型,并使用我国国有大中型企业的统计数据对该模型进行实证检验。该方法的主要特点表现在:第一,强调客观性,用统计数据得出评价结论,尽量避免人为因素的影响;第二,考量综合性,使用不同的评价方法进行组合评价,从而使评价结果更接近实际;第三,注重便捷性,评价过程可以在计算机上实现,评价过程更为简捷实用。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨琳
由于主客观等方面的原因,研究者在对同一研究对象进行评价时会由于使用的评价方法不同而导致评价结果出现较大差异,即存在"多方法评价结论非一致性问题",文章提出一种解决多方法评价结论非一致性问题的组合规划模型,并使用我国国有大中型企业的统计数据对该模型进行实证检验。该方法的主要特点表现在:第一,强调客观性,用统计数据得出评价结论,尽量避免人为因素的影响;第二,考量综合性,使用不同的评价方法进行组合评价,从而使评价结果更接近实际;第三,注重便捷性,评价过程可以在计算机上实现,评价过程更为简捷实用。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
邵年华 沈冰 黄领梅 戴玉萍
【目的】建立水文时间序列预测的核主成分支持向量机(KPCA_SVM)模型。【方法】利用核主成分分析(KPCA)对输入数据进行非线性特征信息提取,并将提取的特征信息作为最小二乘支持向量机(LSSVM)的输入变量,建立KPCA_SVM预测模型。以甘肃民勤地区的月蒸发量为例,对模型的预测效果进行检验。【结果】预测结果表明,KPCA_SVM模型预测效果优于PCA_SVM模型和LSSVM模型,预测平均相对误差为8.36%。【结论】KP-CA_SVM模型的预测效果优于没有特征提取的LSSVM模型。与主成分分析(PCA)提取特征相比,KPCA特征提取效果更好。
[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
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