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[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
秦建成
样本稀疏地区空间插值法对区域化变量的精准管理具有重要意义。基于ArcGIS 9.0,在分析土壤属性空间分布特征的基础上,提出并构建了基于不同土壤类型的土壤特性空间预测模拟模型,对比了传统方法与改进方法空间插值精度,实现了数值插值在复杂地理环境区域的应用,得到以下结论:(1)基于经度、纬度、海拔高度及坡度等地理因子的土壤基础环境因子的空间预测模拟模型,突破以往只能描述土壤属性在水平方向变化的局限,较客观、合理地反映土壤属性随地理位置及海拔高度的立体变化特征;(2)基于不同土壤类型回归模型来增加样本点以推断评价指标在无取样地区的分布状况的处理方式具有一定的数学理论支撑,有效降低了插值误差,提高了评...
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈静思 叶德磊
文章研究常数红利边界下带干扰的稀疏风险模型,其中保费收入过程为一复合Poisson过程,而理赔过程是保费收入过程的p-稀疏过程。利用盈余过程的马氏性及全期望公式,得到了直至破产时红利付款的期望现值及模型的期望折现罚金函数所满足的积分—微分方程及边界条件,并在索赔额及保费额均服从指数分布的条件下,得到了红利付款的期望现值的具体表达式。
[期刊] 经济地理
[作者]
刘勇
在快速城市化过程中,迫切需要对未来城市空间扩展进行方案预测和评估,以减少规划的不确定性。以杭州市为研究区,以Landsat TM/ETM+影像为数据源,选择SLEUTH模型预测不同的城市扩展方案,即现有发展趋势方案(MSQ)、农田适度保护方案(MFP)、紧凑城市发展方案(CC)。为了增进模型的应用水平,从人口增长、地类转换、规划效果等不同角度对规划方案进行了比较。结果表明,MSQ方案预测的城市形态分散、耕地数量锐减,MFP方案通过农田保护抑制了城市无序蔓延,CC方案通过扩展边界控制防止多中心之间的过度开发。但各方案未能充分体现道路和开发区建设等因素的影响,在反映人口分布方面的能力有待加强。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
范少萍 郑春厚 王召兵
首先分析文本分类的现状,根据文本分类算法的要求和稀疏表示分类算法(SRC)的思想,设计基于元样本的稀疏表示分类器(MSRC),并应用于文本分类研究。实验结果表明,该MSRC算法具有较好的文本分类效果,有助于提高基于内容的信息检索效率。
关键词：
文本分类 稀疏表示分类 元样本 MSRC
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
孟京辉
【目的】选择能够真实反映种群自疏动态的拟合方法是评估自然稀疏法则的难点和热点问题。【方法】本研究基于福建省553块杉木同龄林样地数据,对前人用于估计自然稀疏方程的手绘法、区间法和相对密度法3种传统方法,普通最小二乘法回归(OLS)、简化主轴回归(RMA)和分位数回归(QR)3种以回归为基础的方法,修正最小二乘法(COLS)、确定性前沿函数(DFF)和随机前沿函数(SFF)3种边界模型构建方法进行对比分析,得出最大密度线的适宜拟合方法。【结果】手绘法简单易行,但主观性较强;区间法拟合结果会受到区间长度的显著影响,得到的最大密度线斜率往往比真实斜率平缓;相对密度法能排除非密度依赖死亡的干扰,但会受选点过程中预设斜率理论值的影响;OLS法、COLS法、RMA法拟合的直线容易出现与实际的数据点边界不吻合的问题,与自然稀疏直线为数据点上边界线的定义不相符;当分位数值越接近100%,QR法拟合得到的直线就越接近林分自疏上边界线;DFF法中,采用线性规划途径拟合直线优于非线性规划途径,但QR法和DFF法进行统计推断比较困难。SFF法拟合结果比较客观,但只有随机误差项的方差足够小且趋近于零时,拟合所得直线才能真实反映种群自疏过程。【结论】本文最后筛选得出福建省杉木人工林最优自然稀疏方程为ln(QMD)=7.795-0.620ln(N),可为当地杉木经营实践中制定有效密度调控措施提供参考。
关键词：
自然稀疏理论 杉木 林分密度 方法比较
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
王子卫 肖化顺 龙时胜 曾思齐 孙华 吴小群
【目的】划分栎类次生林自稀疏结构单元，是应用林分自稀疏发生规律开展栎类次生林经营的基础性工作。【方法】以湖南省2009年和2014年两期森林资源连续清查数据中6块栎类次生林样地为数据源，使用3种林分空间结构单元划分方法，分别得到若干个结构单元，计算各结构单元内林木的株数密度和平均胸径，建立Reineke密度指数模型，比较模型的拟合效果和检验效果。【结果】方法 1、方法 2和方法 3所得样本拟合的自稀疏边界线R~2分别为0.882、0.780、0.893;RMSE分别为0.180、0.229、0.169；方法 3的拟合效果最好。3种方法的检验结果中，方法 3对自稀疏判断的正确率为72%，检验效果较好；其余2种方法均低于50%。【结论】3种结构单元划分方法中，方法 1忽略了距离死亡木较远的样木；方法 2没有考虑位置不同的样木对死亡木影响的差异；方法 3(Voronoi图+样圆权重法)更为完整地统计了对自稀疏有影响的样木，并区分为Ⅰ类样木和Ⅱ类样木，分别计算权重，分析其对死亡木影响的差异。方法 3是一种考虑了林木空间分布差异，同时还依据对死亡木影响大小区分样木类别的林分空间结构单元划分方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘伟 吴黎军
[期刊] 上海金融
[作者]
周爱民 刘晓孟
随着我国汇率报价机制的逐步放开,人民币汇率的波动幅度近年来逐渐增大,汇率敏感部门对人民币汇率波动的预测需求逐渐增强。因传统的金融时间序列模型或指数平滑模型不能很好地筛选并包含高阶滞后项信息,故本文选取机器学习中的稀疏模型族(Lasso、Ridge、弹性网、SCAD与MCP)对汇率波动率进行预测,并将预测结果与传统模型进行比较并进行DM检验。结果发现,稀疏模型在各种货币的预测能力上均强于GARCH模型。在多种汇率的预测中,稀疏模型的预测能力表现出比指数平滑模型更强的稳健性。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
胡超 张举勇
提出了一种新的基于稀疏优化的网格逼近方法,使得三维几何物体可以由用户指定的合理的面片数的平面多边形来近似表示.该方法首先对输入的三维网格的面片法向进行L_0模优化,然后根据优化后的面片法向信息来驱动顶点位置更新.其次,对现有模型进行面片聚类.最后提出了一个基于全局顶点的稀疏优化模型.通过约束聚类边界顶点梯度L_0模最小对网格进行平面多边形逼近.大量的网格简化结果证明了所提出的优化模型与方法的有效性以及稳定性.
关键词：
L_0范数最小 网格逼近 稀疏优化
[期刊] 统计研究
[作者]
李仲达 林建浩 王美今
高维稀疏建模是当前统计学与计量经济学的理论前沿,是一种处理大数据的统计分析方法,在经济与金融领域有着广泛的应用前景。本文探讨了高维数据与高维模型给传统方法带来的挑战,并梳理了稀疏建模的发展、选择机制的作用及惩罚函数方法的理论性质。在实证方面,本文利用高维稀疏VAR模型研究了35个大中城市住宅销售价格的预测问题。相比传统的VAR模型与低维的动态面板数据模型,高维稀疏VAR模型的结构更加精简,能够捕捉重要解释变量与经济信息,预测效果更优。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
吴亚榕 李键红
提取黄瓜7种叶部病害图像颜色、形状和纹理的共26种特征进行研究,发现不同形式的特征在用同一样本集合稀疏表示时,它们的稀疏系数有着相似的结构。通过引入联合稀疏模型构造方程,对这一规律进行数学描述,使用加速近端梯度法求解联合稀疏系数,最后借助重构误差来实现病害识别。试验表明,这一算法的正确识别率达到90.67%,较稀疏表示分类算法提高5.7%,计算消耗时间7.5 s,较稀疏表示分类算法缩短4.3 s。
[期刊] 统计研究
[作者]
李仲达 林建浩 王美今
阈值模型是刻画非线性关系的一类重要模型,但由于传统的阈值估计量具有非标准型的渐近分布以及保守的置信区间,使得其在实证应用中受到限制。针对这些局限性,本文将传统的阈值模型扩展成为具有高维稀疏特征的形式,并从变量筛选的角度去考察模型的结构突变,在此基础上为新的高维阈值模型设计合理的求解算法,并进一步推导了参数估计量的一致性与渐近正态性。通过数值模拟实验发现,高维稀疏的建模方法,不仅能够有效识别出阈值模型的结构突变,对重要变量的参数也有着非常良好的估计效果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴传菊 王晓光 何晓霞 熊丹
考虑一类索赔到达计数过程部分稀疏相依的二元风险模型,借助于Poisson过程的随机分流定理将该风险模型转化为经典风险模型,利用经典风险理论的有关方法和结论给出了该模型的生存概率满足的积分方程以及破产概率的Lundberg不等式及其Cramer-Lundberg逼近,并在索赔为指数分布情形通过求解积分方程给出了破产概率的精确表达式,最后讨论了相依性对破产概率的界的影响。
[期刊] 统计研究
[作者]
李仲达 林建浩 王美今
阈值模型是刻画非线性关系的一类重要模型,但由于传统的阈值估计量具有非标准型的渐近分布以及保守的置信区间,使得其在实证应用中受到限制。针对这些局限性,本文将传统的阈值模型扩展成为具有高维稀疏特征的形式,并从变量筛选的角度去考察模型的结构突变,在此基础上为新的高维阈值模型设计合理的求解算法,并进一步推导了参数估计量的一致性与渐近正态性。通过数值模拟实验发现,高维稀疏的建模方法,不仅能够有效识别出阈值模型的结构突变,对重要变量的参数也有着非常良好的估计效果。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
杨娟 钱振伟
自第二代偿付能力监管制度体系正式实施以来,中国银保监会对保险公司的偿付能力有了新的规定,在此情况下,研究偿付能力影响因素具有重要的现实意义。现有研究多集中于面板数据模型等传统的假设检验方法,没有考虑多模型推断。作为模型选择的重要推广,模型平均将不同备选模型的估计进行加权平均,可以减少遗失有用信息,且在模型平均框架下亦可研究变量的重要性。本文基于我国2016-2020年67家寿险公司的面板数据,在模型平均和稀疏导向学习(Sparsity Oriented Importance Learning,SOIL)的框架下,分析偿付能力重要影响因素及其影响程度。研究结果发现,在控制GDP增速、利率水平等10个变量影响的基础上,债券投资占比、资产负债率等变量对偿付能力充足率有重要影响,并基于此对改进偿付能力监管提出相应的政策建议。
关键词：
偿付能力 模型平均 稀疏性导向学习法
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