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CONSERVATIVE ESTIMATING FUNCTION IN THE NONLINEAR REGRESSION MODEL WITH AGGREGATED DATA 被引量:1
1
作者 林路 《Acta Mathematica Scientia》 SCIE CSCD 2000年第3期335-340,共6页
The purpose of this paper is to study the theory of conservative estimating functions in nonlinear regression model with aggregated data. In this model, a quasi-score function with aggregated data is defined. When thi... The purpose of this paper is to study the theory of conservative estimating functions in nonlinear regression model with aggregated data. In this model, a quasi-score function with aggregated data is defined. When this function happens to be conservative, it is projection of the true score function onto a class of estimation functions. By constructing, the potential function for the projected score with aggregated data is obtained, which have some properties of log-likelihood function. 展开更多
关键词 nonlinear regression model with aggregated data quasi-score function conservative vector field potential function
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一级干线公路的Panel Data限速模型 被引量:1
2
作者 王华荣 孙小端 聂百胜 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期114-119,共6页
为使限速值的确定更为客观,避免以往仅以85%位速度作为限速主要依据所存在的缺陷,在剖析合理限速与运行速度、道路特征等约束条件之间所存在逻辑关系的基础上,根据百分位速度与其他限速影响因素所构成变量的数据结构与Panel Data结构的... 为使限速值的确定更为客观,避免以往仅以85%位速度作为限速主要依据所存在的缺陷,在剖析合理限速与运行速度、道路特征等约束条件之间所存在逻辑关系的基础上,根据百分位速度与其他限速影响因素所构成变量的数据结构与Panel Data结构的相似性,引入Panel Data相关建模方法来构建限速与百分位速度等影响因素之间的理论模型。采用逐步回归法与最小二乘虚拟变量相结合的方法来求解最优时点固定效应模型表达式,应用F检验或Hausman检验结果确定Panel Data模型类型及具体表达式,最终确定一级干线公路小型车限速的主要影响因素依次为行人干扰、地形、纵坡、百分位速度,大型车限速的主要影响因素依次为地形、纵坡、行人干扰、出入口密度。最后,应用统计软件分别对一级干线公路大、小型车Panel Data限速模型残差有效性进行检验,结果表明所建模型误差均在±10 km/h之内,说明所提出的限速确定方法在实际应用中具备一定的可行性。 展开更多
关键词 交通工程 一级干线公路 panel data线性回归模型 限速
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非参数固定效应Panel Data模型的分位数回归推断 被引量:1
3
作者 吕秀梅 《统计与信息论坛》 CSSCI 2012年第6期28-32,共5页
利用分位数回归方法,讨论了非参数固定效应Panel Data模型的估计和检验问题,得到了参数估计的渐近正态性及收敛速度。同时,建立一个秩得分(rank score)统计量来检验模型的固定效应,并证明了这个统计量渐近服从标准正态分布。
关键词 分位数回归 渐近正态 固定效应panel data模型
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Panel数据模型中回归系数的广义p值检验 被引量:3
4
作者 程靖 王松桂 岳荣先 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2009年第5期836-844,共9页
利用广义p值和广义置信区域的概念对含有三个随机效应的Panel数据模型中回归系数的假设检验问题建立了精确检验,构造了回归系数的几个广义置信区域;讨论了本文所构造的检验和置信区域在尺度变换下的不变性;对这几种检验的功效和置信区... 利用广义p值和广义置信区域的概念对含有三个随机效应的Panel数据模型中回归系数的假设检验问题建立了精确检验,构造了回归系数的几个广义置信区域;讨论了本文所构造的检验和置信区域在尺度变换下的不变性;对这几种检验的功效和置信区域的覆盖率给出了数值模拟结果。 展开更多
关键词 panel数据模型 随机效应 广义P值 广义置信区域 回归系数
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数据要素市场化与数字金融的关系研究
5
作者 赵丹丹 《技术与市场》 2025年第2期153-160,共8页
基于我国30个省(自治区、直辖市)2014—2022年相关数据,利用面板向量自回归(panel vector autoregression,PVAR)模型分析数据要素市场化和数字金融之间的影响关系。研究表明:数据要素市场化和数字金融之间存在相互影响的关系,且相互影... 基于我国30个省(自治区、直辖市)2014—2022年相关数据,利用面板向量自回归(panel vector autoregression,PVAR)模型分析数据要素市场化和数字金融之间的影响关系。研究表明:数据要素市场化和数字金融之间存在相互影响的关系,且相互影响表现出不同的变化趋势,但其影响随着时间的推移最终均趋于稳定。数据要素市场化对数字金融有显著的长期正向作用,数字金融对数据要素市场化的影响表现出长期促进的动态关系,数据要素市场化对数字金融的影响更为强烈。数据要素市场化和数字金融对自身贡献率较高,呈现出较强的自我强化特征。 展开更多
关键词 数据要素市场化 数字金融 面板向量自回归(PVAR)模型
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国家规模影响技术创新的机制及实证检验
6
作者 陈琦 王凤 《商学研究》 2025年第1期16-24,共9页
国家规模对技术创新的影响及其传导机制,是经济增长理论需要长期探索的重大问题。本文采用静态面板回归模型和面板向量自回归模型相结合的方法,利用40个国家2007—2022年面板数据,将国家规模用人口规模、市场规模与贸易规模三个维度进... 国家规模对技术创新的影响及其传导机制,是经济增长理论需要长期探索的重大问题。本文采用静态面板回归模型和面板向量自回归模型相结合的方法,利用40个国家2007—2022年面板数据,将国家规模用人口规模、市场规模与贸易规模三个维度进行表征,短期和长期实证研究它们对技术创新的影响。结果表明:无论是短期还是长期,市场规模始终都是技术创新的关键驱动因素,贸易规模也产生了一定的积极作用;而人口规模在短期对技术创新产生了负向影响,但从长期来看这种负向影响逐步减弱。在此基础上,根据中国国情提出了发挥国家规模优势促进技术创新的政策建议。 展开更多
关键词 国家规模 技术创新 静态面板回归模型 面板向量自回归模型
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基于多模型仿真的变电站数据监控与性能评估研究
7
作者 蒋亚坤 林旭 黄博 《电工电气》 2025年第4期53-58,共6页
各模型组合运用为变电站数据监控提供了技术支持,在数据分析和故障预警方面具有重要应用价值。采用卡尔曼滤波、自回归积分滑动平均(ARIMA)模型、高斯混合模型(GMM)、移动平均模型和系统性能评估方法对变电站数据监控的多种场景进行了... 各模型组合运用为变电站数据监控提供了技术支持,在数据分析和故障预警方面具有重要应用价值。采用卡尔曼滤波、自回归积分滑动平均(ARIMA)模型、高斯混合模型(GMM)、移动平均模型和系统性能评估方法对变电站数据监控的多种场景进行了仿真测试与分析。研究结果表明:卡尔曼滤波在噪声较大的观测数据中具备良好的平滑效果和状态估计能力;ARIMA模型能够准确捕捉时间序列的长期趋势和短期波动,适用于负荷预测;GMM模型通过概率密度分析成功识别低概率的异常点,实现异常检测;移动平均模型在不同窗口大小下能够平滑数据并分析短期趋势。通过系统性能评估实验,验证了系统在实时监控中的处理能力,发现高吞吐量和低延迟是系统高效运行的关键指标。 展开更多
关键词 变电站 数据监控 卡尔曼滤波 自回归积分滑动平均(ARIMA)模型 高斯混合模型 移动平均模型 异常检测 系统性能评估
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黄河流域资源型城市碳达峰情景模拟研究 被引量:1
8
作者 施晓燕 赵有益 +1 位作者 王音璠 史战红 《西北师范大学学报(自然科学版)》 2024年第1期106-114,共9页
自然灾害与极端天气频发,各城市有效推进碳减排已刻不容缓,尤其是黄河流域的资源型城市,地区经济发展主要依赖高耗能、高排放的资源产业,使得减排降碳任务更为艰巨.本文基于黄河流域资源型城市碳排放数据,首先采用贝叶斯模型平均法进行... 自然灾害与极端天气频发,各城市有效推进碳减排已刻不容缓,尤其是黄河流域的资源型城市,地区经济发展主要依赖高耗能、高排放的资源产业,使得减排降碳任务更为艰巨.本文基于黄河流域资源型城市碳排放数据,首先采用贝叶斯模型平均法进行因子选择,从影响碳排放的多种影响因素中提取重要信息,找出后验概率值大于50%时的几个变量作为影响碳排放的重要因素.其次,基于黄河流域资源型城市面板数据,结合情景分析法,在基准情景、政策导向型情景和科技驱动型情境下,构建个体时点双固定效应面板数据模型预测不同情境下各地区的碳排放量.结果表明:煤炭消费量、城镇化率、水泥产量、人均GDP、天然气消费量和第二产业在GDP中的比重是影响黄河流域资源型城市碳排放量的主要因素;通过比较政策导向方案和技术驱动方案,可以发现政策导向方案是一个渐进的过程,而技术驱动的碳减排效果更加快速和明显,基准情形下黄河流域资源型地区难以实现2030碳达峰目标. 展开更多
关键词 资源型城市 碳排放 贝叶斯模型平均 面板数据回归模型 情景模拟
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基于SARIMA和SVR组合模型的转向架系统寿命评估 被引量:1
9
作者 师蔚 范乔 +2 位作者 杨洋 胡定玉 廖爱华 《铁道机车车辆》 北大核心 2024年第1期157-163,共7页
随着地铁运营时间和里程的增加,地铁车辆逐渐接近其理论寿命,为确保车辆运行安全性,需对其重要子系统进行健康状态及剩余寿命评估。文中选取车辆转向架系统作为研究对象,提出了一种基于协方差优选法的季节性回归移动平均(SARIMA)和支持... 随着地铁运营时间和里程的增加,地铁车辆逐渐接近其理论寿命,为确保车辆运行安全性,需对其重要子系统进行健康状态及剩余寿命评估。文中选取车辆转向架系统作为研究对象,提出了一种基于协方差优选法的季节性回归移动平均(SARIMA)和支持向量回归(SVR)的组合模型对转向架寿命进行评估。首先,将车辆转向架系统历史故障率转化为健康指数,然后基于协方差优选法将SARIMA和SVR进行赋权组合,根据转向架系统历史健康指数进行预测,最后建立历史和预测的健康指数与运行时间的数学模型,分析得到转向架系统的剩余寿命。以某地铁车辆转向架系统为例进行算例分析及验证,结果表明组合模型可更准确地预测其健康状态,为有关维修部门开展维修维护策略提供理论依据,估计得出其剩余寿命,为车辆寿命后期退役及延寿决策提供理论数据分析支撑。 展开更多
关键词 转向架系统 寿命预测 季节性回归移动平均和支持向量回归(SARIMA和SVR) 组合模型 协方差优选法
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Assessing public transport passenger attitudes towards a dynamic fare model based on in-vehicle crowdedness levels and additional waiting time
10
作者 Yuval Hadas Avi Tillman +1 位作者 Dmitry Tsadikovich Almog Ozalvo 《International Journal of Transportation Science and Technology》 2023年第3期836-847,共12页
Public Transport(PT)provides passenger mobility and contributes to sustainable transportation.To achieve this a PT system must provide continuous accessible service and connections for passengers.PT reliability is con... Public Transport(PT)provides passenger mobility and contributes to sustainable transportation.To achieve this a PT system must provide continuous accessible service and connections for passengers.PT reliability is considered a major obstacle to growing its market share.Current solutions primarily address travel time reliability through methods like priority lanes and traffic signal priority.Dwell time reliability improvement,in turn,can be achieved by the use of smart cards which reduce the variability in boarding and alighting times.Another factor affecting reliability is in-vehicle crowdedness which causes delays and increases dwell time variability.To mitigate crowdedness,we propose a monetary approach that dynamically changes the fare based on the in-vehicle crowdedness level in a manner similar to congestion pricing.This approach would shift some passengers from boarding the over-crowded vehicle to waiting for the next,less crowded vehicle,while compensating them for the additional waiting.Passengers unwilling to wait might pay a penalty if the additional waiting time is reasonable.To assess the attitude of passengers towards a dynamic fare model,a stated preference questionnaire was developed to assess the factors that affect the choice of whether or not to board an over-crowded vehicle.Based on panel data and the fixed effect logit model it was revealed that the higher the waiting time,the lower the willingness to board the next vehicle.However,monetary schemes(penalties or discounts)increased the willingness to wait and board the next vehicle.Moreover,the willingness to wait was higher when a penalty was introduced compared to a discount,which is in line with the prospect theory.The results suggest that it is possible to construct a dynamic fare model that using data on vehicle crowdedness levels and waiting times obtained from advanced data collection systems,which is integrated within a mobile payment application.This approach could reduce crowdedness and increase reliability. 展开更多
关键词 Public transport Fare policy Discrete choice model panel data Binary logistic regression
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序列稀疏自回归方法及其在美股做空数据分析上的应用
11
作者 刘静 余琴 +1 位作者 吴捷 李阳 《财贸研究》 CSSCI 北大核心 2024年第1期60-70,共11页
采用序列稀疏回归的思路来处理向量自回归模型,并设计适用于大规模时间序列数据分析的序列稀疏自回归方法。研究表明:从因子角度刻画向量自回归模型可以有效地将稀疏矩阵估计问题分解成稀疏奇异向量的估计问题,从而极大地提高了计算效... 采用序列稀疏回归的思路来处理向量自回归模型,并设计适用于大规模时间序列数据分析的序列稀疏自回归方法。研究表明:从因子角度刻画向量自回归模型可以有效地将稀疏矩阵估计问题分解成稀疏奇异向量的估计问题,从而极大地提高了计算效率。以1523家美股上市公司1973年1月—2014年12月的做空数据为例,利用此方法探索公司之间的大规模做空关联网络。研究发现:此方法可以有效地恢复股票做空份额(即某一公司的空头股份数量)与股票收益率之间隐藏的关联网络,对于股票风险溢价研究具有一定启发意义。 展开更多
关键词 向量自回归模型 关联性网络 稀疏建模 股票做空份额 大数据分析
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基于自回归推广模型的海风预测方法分析
12
作者 张超群 张帆 +1 位作者 罗伟强 周磊 《上海船舶运输科学研究所学报》 2024年第5期16-21,共6页
为准确预测海上风速和风向数据,提升船舶海上航行的安全性,针对现有海风预测方法存在的预测精度不高的问题,提出一种基于自回归(Auto-Regressive,AR)推广模型的海风预测方法。将风速和风向看作风矢量的2部分,在确定2组数据的依赖性之后... 为准确预测海上风速和风向数据,提升船舶海上航行的安全性,针对现有海风预测方法存在的预测精度不高的问题,提出一种基于自回归(Auto-Regressive,AR)推广模型的海风预测方法。将风速和风向看作风矢量的2部分,在确定2组数据的依赖性之后,分别采用差分整合移动平均自回归(Auto-Regressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型和向量自回归(Vector Auto-Regressive,VAR)模型这2种AR推广模型对风矢量进行预测。试验结果表明,VAR模型的预测结果中有34.17%的数据落在误差允许范围内,而ARIMA模型的预测结果中有61.25%的数据落在误差允许范围内,该方法可供海上风速和风向预测参考。 展开更多
关键词 风向风速预测 差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型 向量自回归(VAR)模型
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基于向量自回归模型的电网虚假数据注入攻击检测 被引量:2
13
作者 陈将宏 饶佳黎 +1 位作者 李伟亮 胡炀 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1-9,共9页
虚假数据注入攻击(false data injection attack,FDIA)是威胁电网运行安全的主要因素之一,其主要通过攻击电网中的一些通信环节,误导电力系统的状态估计结果,给电网安全运行带来巨大威胁。针对FDIA难以有效检测及电力系统状态估计中过... 虚假数据注入攻击(false data injection attack,FDIA)是威胁电网运行安全的主要因素之一,其主要通过攻击电网中的一些通信环节,误导电力系统的状态估计结果,给电网安全运行带来巨大威胁。针对FDIA难以有效检测及电力系统状态估计中过程噪声与量测噪声两者协方差矩阵非正定问题,将向量自回归(vector auto regression,VAR)模型引入电力系统状态估计,提出一种基于VAR和加权最小二乘法(weighted least squares,WLS)的FDIA检测方法。首先,建立VAR状态估计模型,将量测噪声视为稳定量,只对过程噪声进行估计,解决两者协方差矩阵的非正定问题;其次,分别采用VAR与WLS对电力系统进行状态估计,采用一致性检验与量测量残差检验对2种方法的结果进行检测,以判定是否存在FDIA;最后,IEEE 14节点和IEEE 30节点仿真结果表明,本文所提检测方法能够成功检测到FDIA,且检测成功率较高,从而验证了该方法的可行性及有效性。 展开更多
关键词 虚假数据注入攻击 向量自回归 加权最小二乘法 状态估计 攻击检测
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Robust Estimation of Semiparametric Transformation Model for Panel Count Data 被引量:2
14
作者 FENG Yan WANG Yijun +1 位作者 WANG Weiwei CHEN Zhuo 《Journal of Systems Science & Complexity》 SCIE EI CSCD 2021年第6期2334-2356,共23页
Panel count data are frequently encountered when study subjects are under discrete observations.However,limited literature has been found on variable selection for panel count data.In this paper,without considering th... Panel count data are frequently encountered when study subjects are under discrete observations.However,limited literature has been found on variable selection for panel count data.In this paper,without considering the model assumption of observation process,a more general semiparametric transformation model for panel count data with informative observation process is developed.A penalized estimation procedure based on the quantile regression function is proposed for variable selection and parameter estimation simultaneously.The consistency and oracle properties of the estimators are established under some mild conditions.Some simulations and an application are reported to evaluate the proposed approach. 展开更多
关键词 B-spline function panel count data quantile regression semiparametric transformation model variable selection
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基于VAR-LRTC-TNN的交通流量数据补全框架模型
15
作者 孙秋霞 王淇 +2 位作者 李勍 孙璐 贾秀燕 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期47-53,86,共8页
从各类传感系统收集到的交通流数据往往会因探测器或通信故障等缘故出现数据连续性的缺失,故准确补全缺失的交通流数据对制定合理的交通管理策略至关重要。鉴于交通流数据具有低秩的特性,通过低秩张量补全模型可较好地刻画出交通流数据... 从各类传感系统收集到的交通流数据往往会因探测器或通信故障等缘故出现数据连续性的缺失,故准确补全缺失的交通流数据对制定合理的交通管理策略至关重要。鉴于交通流数据具有低秩的特性,通过低秩张量补全模型可较好地刻画出交通流数据的全局一致性,但却无法很好地捕捉数据的局部变化趋势,一定程度上影响了效果。基于此,提出了将VAR模型和基于残差序列的LRTC-TNN模型相结合的交通流补全框架模型;采用VAR模型对缺失数据进行粗略估计,移除平均趋势,利用LRTC-TNN模型对残差时间序列进行补全,再将平均趋势还原,从而完成对交通流量数据的高精度补全;该方法不仅保留了交通流数据的全局结构,还考虑了数据局部变化的特征。研究结果表明:与基于原始交通流量数据的填充方法相比,该模型框架对单传感器和多传感器数据的连续性缺失均具有更高的补全精度。 展开更多
关键词 交通工程 智能交通 交通流量填充 向量自回归模型 张量补全 缺失数据
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经济政策不确定性对中国农产品价格的影响
16
作者 陈雯 谢云 《农业展望》 2024年第10期62-68,共7页
近些年来国际经济形势突变,各种“黑天鹅”事件频发,全国经济呈现下行态势,国家安全与粮食安全问题备受关注。为了系统探究经济政策不确定性对中国农产品价格的影响及其传导机制,本研究选用玉米、小麦作为代表,基于2011—2021年中国13... 近些年来国际经济形势突变,各种“黑天鹅”事件频发,全国经济呈现下行态势,国家安全与粮食安全问题备受关注。为了系统探究经济政策不确定性对中国农产品价格的影响及其传导机制,本研究选用玉米、小麦作为代表,基于2011—2021年中国13个粮食主产区的经济政策不确定性指数,以及玉米、小麦的生产价格指数,通过中介效应模型,从长期视角探讨经济政策不确定性对玉米、小麦生产价格指数的影响及其传导机制。实证结果发现:长期来看,中国经济政策不确定性与玉米、小麦的生产价格指数之间存在显著的负相关性,且其影响存在部分中介效应,可以通过玉米、小麦的出口量进行传导。基于此,提出以下稳定农产品价格的政策建议:第一,维护农产品进出口市场的稳定。第二,降低农产品价格对出口的依赖,持续推进农产品消费的双循环格局。第三,制定农产品相关政策应相机抉择,对不同农产品制定针对性的政策。第四,完善经济风险监测预警体系,提高经济政策的稳定性和连续性。 展开更多
关键词 经济政策不确定性 生产价格指数 面板回归模型 中介效应模型 负相关性 玉米 小麦
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固定资产投资对建筑业劳动生产率的影响——基于房地产和制造业领域投资占比视角
17
作者 章啸 程正中 《科技和产业》 2024年第5期73-77,共5页
提升劳动生产率是建筑业高质量发展的关键。运用Eviews 10.0建立VAR(向量自回归)模型,利用脉冲响应和方差分解分析,研究房地产开发投资占固定资产投资比例和制造业投资占固定资产投资比例对建筑业劳动生产率的影响。实证结果显示,固定... 提升劳动生产率是建筑业高质量发展的关键。运用Eviews 10.0建立VAR(向量自回归)模型,利用脉冲响应和方差分解分析,研究房地产开发投资占固定资产投资比例和制造业投资占固定资产投资比例对建筑业劳动生产率的影响。实证结果显示,固定资产投资中的房地产开发投资占比和制造业投资占比均会促进建筑业劳动生产率的提高,但制造业投资占比的影响程度更大。在此基础上对建筑业未来的发展提出建议。 展开更多
关键词 房地产开发投资 制造业投资 劳动生产率 向量自回归(VAR)模型
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基于VAR模型的辽宁省建筑业发展与环境污染关系研究
18
作者 徐力 齐园 +1 位作者 姜磊 李凝玉 《山东建筑大学学报》 2024年第6期87-93,130,共8页
研究辽宁省建筑业发展与环境污染之间的关系,明确建筑业发展模式和转型升级方向,有助于实现辽宁省建筑业的高质量发展。选取2000—2020年辽宁省建筑业经济总产值及工业三废数据,测算建筑碳排放,并基于向量自回归(Vector Auto-Regressive... 研究辽宁省建筑业发展与环境污染之间的关系,明确建筑业发展模式和转型升级方向,有助于实现辽宁省建筑业的高质量发展。选取2000—2020年辽宁省建筑业经济总产值及工业三废数据,测算建筑碳排放,并基于向量自回归(Vector Auto-Regressive, VAR)模型,分析建筑产业经济增长与各环境污染指标之间的长期演变关系,通过脉冲响应分析和方差分解两种方法实证分析辽宁省建筑业经济增长与环境污染的动态计量关系。结果表明:辽宁省建筑业经济增长与环境污染之间存在长期稳定的关系;建筑业经济增长对环境污染存在长期正向效应;环境污染的冲击对建筑业经济增长具有双重效应,工业二氧化硫排放量、烟粉尘排放量以及固体废物产生量对建筑业产值增长具有抑制作用,而二氧化碳排放量则会在短期内促进建筑业发展。 展开更多
关键词 建筑产业 经济增长 环境污染 向量自回归模型
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基于PCA多模型融合的滚动轴承性能退化指标构建
19
作者 蒋丽英 郭濠 +2 位作者 李贺 刘明昆 张雷鸣 《沈阳航空航天大学学报》 2024年第1期54-60,共7页
单模型构建的滚动轴承性能健康指标仅能从本身的“单角度”来描述滚动轴承的性能退化状态,具有一定的局限性。为解决这个问题,提出一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)多模型融合的滚动轴承健康指标构建方法。该方法... 单模型构建的滚动轴承性能健康指标仅能从本身的“单角度”来描述滚动轴承的性能退化状态,具有一定的局限性。为解决这个问题,提出一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)多模型融合的滚动轴承健康指标构建方法。该方法分别采用支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)模型、自联想核回归(auto-associative kernel regression,AAKA)模型和高斯混合模型(gaussian mixture module,GMM)构建相应单模型的健康指标,再将3个单模型的健康指标经主成分分析(PCA)融合,并选取第一主成分作为能够包含“多角度”性能退化信息的健康指标(SAG-HI)。试验结果表明,相比于各单模型的健康指标,SAG-HI与滚动轴承保持可靠度的灰置信水平达到98.38%,其相关性、单调性和鲁棒性也均表现为最优,且通过包络谱分析验证了其能够准确且及时监测到早期故障发生时刻。 展开更多
关键词 滚动轴承 支持向量数据 自联想核回归 高斯混合模型 主成分分析 性能退化指标 多模型融合
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基于支持向量机的航空发动机滑油监控分析 被引量:33
20
作者 尉询楷 李应红 +2 位作者 王硕 路建明 汪诚 《航空动力学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期392-397,共6页
提出了一种基于支持向量机的航空发动机滑油金属含量预测方法。详细分析了支持向量机用于时间序列预测的理论基础,并给出了运用支持向量回归进行多步预测的一般公式,提出了用最终预报误差(FPE)准则优化选取嵌入维数。与传统的AR预测模... 提出了一种基于支持向量机的航空发动机滑油金属含量预测方法。详细分析了支持向量机用于时间序列预测的理论基础,并给出了运用支持向量回归进行多步预测的一般公式,提出了用最终预报误差(FPE)准则优化选取嵌入维数。与传统的AR预测模型相比,支持向量机由于采用了新型的结构风险最小化准则表现出优秀的推广能力。经过数值仿真得出自回归(AR)模型仅适合于短期预测;支持向量机预测推广能力强、具有较强的鲁棒性和容错性,对较长区间预测仍具有较好的效果。最后,将其应用于某型发动机滑油的铁金属含量预测,取得了较好的效果。 展开更多
关键词 支持向量机 航空发动机 滑油监控 自回归模型 时间序列预测 金属含量
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