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[期刊] 统计与决策
[作者]
王鑫 胡昌华 暴飞虎
近年,粒子滤波(Particle Filter,简称PF)备受关注,与传统滤波方法相比,它具有简单易行、适用于非线性及非高斯噪声环境的优点,因此被广泛应用于诸多工业领域,如计算机视觉、航空导航及过程监控等。除计算负担较大外,样本贫化现象是PF的最大缺点,尤其对较长时间内维持不变的量(如受故障影响的模型参数)进行估计时影响尤为突出,更易导致PF算法退化,极端情形会导致算法发散。这对将PF应用于故障诊断影响很大。减轻样本贫化影响的最简单方法是加大样本集,但一般难以做到。本文把扩展卡尔曼滤波(EKF)及正则采样算法引入粒子滤波,从而得到了改进算法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
马雪莹 蔡如华 宁巧娇 吴孙勇
在非线性自回归(NAR)模型建模的基础上,文章利用辅助粒子滤波(APF)和灰色预测(GM)相结合的方法估计NAR模型的参数和状态,减少因参数估计问题带来的状态估计误差。并将其与传统NAR模型估计和基于粒子滤波估计NAR模型状态的方法进行实验对比。结果表明,基于辅助粒子滤波与灰色预测相结合的估计方法优于传统NAR模型和粒子滤波估计方法,更适合于金融时间序列的预测。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘静一 张甜
为了准确地刻画中国经济周期的特征,文章运用正则化辅助粒子滤波方法估计了一个状态转移概率具有随机时变性的区制转移状态空间模型。研究表明,中国经济周期具有区制转移、经济波动及振幅的非对称性,并且区制转移概率具有显著的随机时变性;与非随机时变转移概率的模型相比,具有随机时变转移概率的模型对经济增长率的预测更为准确。
关键词：
粒子滤波 经济周期 区制转移 非对称性
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈亚静 蔡如华 吴孙勇 桂丛楠
为了准确的预测股票价格的趋势走向,文章提出了一种基于粒子滤波(PF)的股价预测方法。该方法首先对股价时间序列建立非线性自回归(NAR)模型,由此得到对应的状态方程和量测方程;然后将NAR模型的参数向量扩展到状态向量中,用粒子滤波方法联合估计NAR模型的状态和参数,进而实现股价的实时预测。仿真实验表明,基于粒子滤波的股价时间序列预测方法比传统的NAR模型预测精度更高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈亚静 蔡如华 吴孙勇 桂丛楠
为了准确的预测股票价格的趋势走向,文章提出了一种基于粒子滤波(PF)的股价预测方法。该方法首先对股价时间序列建立非线性自回归(NAR)模型,由此得到对应的状态方程和量测方程;然后将NAR模型的参数向量扩展到状态向量中,用粒子滤波方法联合估计NAR模型的状态和参数,进而实现股价的实时预测。仿真实验表明,基于粒子滤波的股价时间序列预测方法比传统的NAR模型预测精度更高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
常先英 李荣钧
文章基于CVaR模型进行投资组合优化,并利用粒子群算法对其进行求解。在具体应用过程中,为克服粒子群算法易陷入局部极值的缺陷,对算法进行了改进,并与标准粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)进行了比较,结果表明,改进后的算法应用于CVaR模型是行之有效的,且优于标准粒子群算法和遗传算法。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李志义 沈之锐 义梅练
对文档进行分类并鉴别出垃圾信息是一个非常有实用价值的研究领域,越来越多的网站开始关注这种技术。采用智能算法对垃圾信息进行有效分析,寻找垃圾制作者,并通过网络日志和所发表的内容,判断哪些是广告用户和垃圾信息的发布者,并将其删除。认为对垃圾信息的甄别其实是一种把信息分成有用信息和无用信息的过程,试用贝叶斯分类算法把信息分成不同的类。针对基于规则的分类方法和通过分析广告链接网址来剔除垃圾信息的方法的缺陷,给出贝叶斯分类算法及机器训练方法,从实验结果看,本方法优于基于规则的分类法。
关键词：
贝叶斯分类 社交网站 信息过滤
[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] 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] 运筹与管理
[作者]
郝立亚 朱慧明 虞克明
针对股指波动所具有的动态结构信息特征,在状态空间建模理论的框架下,将服从Markov过程的潜在波动状态变量引入状态方程,同时在观测方程中考虑极值点的影响,构造出一类非高斯Markov随机波动状态空间模型。针对传统的MCMC方法对该类模型估计时效率低下的缺陷,设计了基于序贯Monte Carlo方法的贝叶斯滤波算法进行仿真分析,并且从算法效率和准确性方面对两种方法进行了比较。通过对沪深300股指波动的实证研究表明:对于一类非线性非高斯状态空间模型,贝叶斯滤波算法在保证估计精度的同时较MCMC方法更加有效率,能够有效刻画股指波动的动态结构特征。
关键词：
仿真分析 随机波动 贝叶斯方法 滤波
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
虞祯 鞠甜甜 王彩晶 田茂再
贝叶斯统计推断通常会遇到后验分布中出现高维积分这一公认的计算难题。一种常用的解决方法是使用MCMC算法。然而,MCMC算法在处理高维大数据或复杂模型时计算效率很低,并且难以判断算法收敛性。针对自适应贝叶斯收缩模型、贝叶斯LASSO模型和扩展的贝叶斯LASSO模型,本文提出了一种更高效的变分贝叶斯(VB)算法来进行参数估计和变量选择。该算法源于理论物理中的平均场理论。它将复杂积分问题转化为最优化问题,使用假定分布族中最接近目标后验分布的分布来近似求解,并且易于判断算法收敛情况。数值模拟结果显示,VB算法不仅计算速度明显优于MCMC算法,而且其模型拟合和变量选择效果也与MCMC算法相当,可以作为MCMC算法的一种替代方法。最后,本文运用VB算法分析了俄罗斯房产售价的重要影响因素。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
蒋远营
文章对随机波动模型的MCMC估计方法进行了比较研究,通过对SV0模型的四种不同的波动率抽样方式下的MCMC结果的比较发现,单步Gibbs抽样时波动率的自相关性非常大,而有限正态混合逼近和FFBS方法能够在一定程度上改变其单步Gibbs抽样的缺点,文章还应用SV0模型和ASV模型分别对外汇市场和证券市场进行研究,研究发现汇率数据不存在明显的杠杆效应,而证券市场具有杠杆效应,但是对于中国的证券市场来说并不是特别明显,和他成强烈对比的是S&P500指数的杠杆效应参数的值达到了0.7以上,这与Ait-Sahalia等(2013)的结果吻合,中国的证券市场的这种现象可能和"羊群效应"有关。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
管西鹏 陈宇拓 张怀清 刘闽 李永亮
针对三维激光扫描仪获取的树木点云数据存在噪声点的问题,结合双边滤波算法,通过设定空间邻近度因子σc值不变、灰度邻近度因子σs变化以及σs值不变、σc变化的2种不同参数取值状态,根据计算得到的双边滤波权因子α,选择剔除部分与当前采样点距离过大的相邻采样点,更新所有的数据点,最后得到经过滤波后的新数据点。经过对比分析2种参数取值状态下的不同去噪结果,可得到合理的参数取值,进而实现对树木点云模型去噪的处理,且达到保持原特征的目的。最后选取2个合适的实验数据模型,进一步对实验结果进行验证。实验结果表明该算法简单高效,噪声去除效果良好,具有较好的实用性和研究意义。
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