基于CML的配电网μPMU相量测量算法 被引量：6

1

作者 李江 魏文震 陈继开 《南方电网技术》 北大核心 2017年第7期58-67,共10页

配电网受谐波和噪声干扰严重,电压相量的计算难度更大,传统的输电网相量测量精度不能满足配电网的要求。为提高配电网电压相量幅值和相角的测量精度,提出了一种基于条件最大似然估计法(conditional maximum likelihood estimation,CML)... 配电网受谐波和噪声干扰严重,电压相量的计算难度更大,传统的输电网相量测量精度不能满足配电网的要求。为提高配电网电压相量幅值和相角的测量精度,提出了一种基于条件最大似然估计法(conditional maximum likelihood estimation,CML)的配电网微型同步相量测量单元(μPMU)的相量测量方法。该算法建立了三相不平衡系统的信号模型,在待测量最多包含两个未知量且待测量矩阵与单位矩阵正交不等于零时,利用三相矩阵与样本协方差矩阵的特征向量正交来获取待测量,进而通过几何特性推导出电压相量的幅值及相位表达式,降低了运算量。通过Matlab进行了仿真验证,仿真结果表明所提方法能够在一定程度上提高配电网电压相量幅值和相位的测量精度。 展开更多

关键词 配电网 μPMU 三相不平衡系统 条件最大似然估计

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基于Poisson分布的Z值Taylor-Schwert GARCH模型

2

作者 刘思博 杨凯 +1 位作者 董小刚 徐悦 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第4期1039-1050,共12页

针对存在波动率的Z值时间序列数据建模问题,提出一个基于Poisson分布的Z值Taylor-Schwert广义自回归条件异方差模型.首先,推导该模型的一些统计性质;其次,采用条件极大似然估计方法对模型中的未知参数进行估计,并证明估计量的渐近性质;... 针对存在波动率的Z值时间序列数据建模问题,提出一个基于Poisson分布的Z值Taylor-Schwert广义自回归条件异方差模型.首先,推导该模型的一些统计性质;其次,采用条件极大似然估计方法对模型中的未知参数进行估计,并证明估计量的渐近性质;再次,为说明估计方法的性能进行数值模拟;最后,考虑一个每日股票收益的真实数据,通过对数据拟合结果的分析证明该模型相对于现有模型的优越性. 展开更多

关键词 Z值时间序列 GARCH模型 条件极大似然估计 异方差性

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一阶广义零一堆积Poisson-Lindley整数值自回归模型的统计推断

3

作者 张洁 杨志鹏 董小刚 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第2期399-410,共12页

针对过分散、零一堆积且个体之间具有相依结构的整数值时间序列数据的建模问题,提出一个具有零一堆积Poisson-Lindley新息的一阶广义整数值自回归模型.首先,给出模型的一些统计性质:期望、方差、自协方差和转移概率;其次,利用条件极大... 针对过分散、零一堆积且个体之间具有相依结构的整数值时间序列数据的建模问题,提出一个具有零一堆积Poisson-Lindley新息的一阶广义整数值自回归模型.首先,给出模型的一些统计性质:期望、方差、自协方差和转移概率;其次,利用条件极大似然估计方法对模型的未知参数进行估计;最后,将该模型应用到一组实际数据中进行拟合,并用一些评估准则对模型进行验证.实例分析结果表明,该模型拟合效果较好. 展开更多

关键词 整数值时间序列 广义二项稀疏算子 零一堆积Poisson-Lindley 条件极大似然估计

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LDPC编码辅助的判决反馈信道估计与均衡方法

4

作者 李佳宣 丁旭辉 +3 位作者 杨凯 代计博 卜祥元 安建平 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1168-1175,共8页

信道频率选择性衰落较强的环境下,传统正交频分复用非盲信道估计与均衡方法的系统误码性能较差,且需要在信号中增加导频符号的插入,降低系统吞吐量。针对上述问题,提出一种低密度奇偶校验(Low-Density Parity-Check,LDPC)编码辅助的判... 信道频率选择性衰落较强的环境下,传统正交频分复用非盲信道估计与均衡方法的系统误码性能较差,且需要在信号中增加导频符号的插入,降低系统吞吐量。针对上述问题,提出一种低密度奇偶校验(Low-Density Parity-Check,LDPC)编码辅助的判决反馈信道估计与均衡方法。将LDPC编码增益引入判决反馈回路中,以提升收敛性,在插入极少导频符号的条件下达到渐进非盲信道估计与均衡方法的性能。另外提出一种基于条件最大似然原则的信道估计改进算法,以恒虚警原则检测有效抽头信号以提高信道估计精度,并且能够与判决反馈信道估计与均衡方法相结合,进一步提升算法性能。仿真结果表明,在仿真所选用的信道环境下,LDPC编码辅助的判决反馈信道估计与均衡方法相比传统判决反馈方法具有11~13 dB的误码性能提升,具有优秀的系统误码性能和鲁棒性。 展开更多

关键词 正交频分复用 多径信道 信道估计与均衡 判决反馈 条件最大似然估计

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零修正Skellam整数值GARCH模型

5

作者 马悦 朱复康 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2024年第5期843-862,共20页

Skellam分布是一种定义在Z上的离散分布.最近,基于Skellam分布和修正Skellam分布的INGARCH模型相继被提出.本文在零修正Skellam(ZMS)分布的基础上,提出了ZMSINGARCH模型.该模型基于一个额外的参数对整数0进行了细致的处理,并且对零膨胀... Skellam分布是一种定义在Z上的离散分布.最近,基于Skellam分布和修正Skellam分布的INGARCH模型相继被提出.本文在零修正Skellam(ZMS)分布的基础上,提出了ZMSINGARCH模型.该模型基于一个额外的参数对整数0进行了细致的处理,并且对零膨胀或零收缩比例有着合理的解释,可以更好地拟合数据和捕获非零均值时间序列中的波动性.当模型的阶数p=1且q=1时给出了模型的定义和统计性质,通过数值模拟发现条件极大似然估计优于条件最小二乘估计.基于对数似然比统计量,检验了修正后的模型,通过分析来自不同股票交易市场的两个实例说明了该模型具有良好的性质. 展开更多

关键词 INGARCH模型 Z值时间序列 ZMS分布 条件极大似然估计 条件最小二乘估计

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k阶Poisson相依驱动随机系数混合算子整数值自回归模型

6

作者 刘秀芳 张晓磊 王德辉 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期866-877,共12页

采用k阶Poisson相依驱动随机系数混合算子整数值自回归模型分析具有变量字符元素计数特征的数据,给出该模型的统计性质和参数的条件极大似然估计,并证明估计量的渐近正态性.数值模拟结果表明,随着样本容量的增加,参数估计逐渐收敛于真实... 采用k阶Poisson相依驱动随机系数混合算子整数值自回归模型分析具有变量字符元素计数特征的数据,给出该模型的统计性质和参数的条件极大似然估计,并证明估计量的渐近正态性.数值模拟结果表明,随着样本容量的增加,参数估计逐渐收敛于真实值.实际数据分析结果表明了该模型的有效性. 展开更多

关键词 k阶自回归模型 Po-DDRCMTINAR(k)模型 混合稀疏算子 条件极大似然估计

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基于IRT若干参数估计方式的比较 被引量：15

7

作者 罗芬 丁树良 +2 位作者 胡小松 万宇文 甘登文 《江西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2003年第1期56-60,共5页

在项目反应理论(IRT)框架下,就目前流行的若干能力参数和项目参数的估计方法进行分析比较,阐述了它们各自适用的范围和不足之处,为选用估计方法提供依据.

关键词 参数估计 CTA IRT 条件似然估计 联合似然估计 边际似然估计 EM算法 贝叶斯估计 项目反应理论 自适应考试

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基于自回归条件密度模型的短期负荷预测方法 被引量：15

8

作者 陈昊 万秋兰 王玉荣 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期561-566,共6页

基于对负荷时间序列高阶矩时变特征的研究,提出了一种基于自回归条件密度模型的短期负荷预测新方法.该方法通过引入含时变参数的有偏分布,对负荷时间序列二阶以上矩信息进行了分析和描述.基于南京地区日用电量实际历史数据,分析了该负... 基于对负荷时间序列高阶矩时变特征的研究,提出了一种基于自回归条件密度模型的短期负荷预测新方法.该方法通过引入含时变参数的有偏分布,对负荷时间序列二阶以上矩信息进行了分析和描述.基于南京地区日用电量实际历史数据,分析了该负荷时间序列的时变高阶矩特征,建立了自回归条件密度模型.使用条件对数极大似然估计对模型参数进行了估计,实现了短期负荷预测,验证了该方法的可行性和有效性.结合算例中自回归条件密度模型时变参数的取值范围,推导了时变参数与条件高阶矩的数理关系,给出了一种刻画时间序列时变高偏度(三阶矩)、时变高峰度(四阶矩)的途径.算例分析表明,基于有偏t分布的自回归条件密度负荷预测模型的预测效果良好. 展开更多

关键词 自回归条件密度模型 时变参数 高阶矩 极大似然估计 短期负荷预测

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四格表OR值点估计的条件与非条件最大似然估计比较 被引量：3

9

作者 潘建红 陈靖 +1 位作者 何春拉 陈平雁 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2013年第1期12-14,共3页

目的比较四格表OR值的点估计值的条件与非条件最大似然估计方法的优劣,并为其应用提供依据。方法采用MonteCarlo模拟方法,考虑样本量、OR值、对照组暴露概率、病例组与对照组比例等四种参数的不同组合,使用SAS9.2软件编程,比较两种估计... 目的比较四格表OR值的点估计值的条件与非条件最大似然估计方法的优劣,并为其应用提供依据。方法采用MonteCarlo模拟方法,考虑样本量、OR值、对照组暴露概率、病例组与对照组比例等四种参数的不同组合,使用SAS9.2软件编程,比较两种估计方法的相对误差。结果在所有参数组合下,非条件最大似然估计的相对误差均明显小于条件最大似然估计方法。结论对于四格表资料,无论是实际资料的符合情况,还是OR值估计的准确性和计算的便捷性,非条件最大似然估计方法比基于超几何分布的条件最大似然估计方法更值得提倡。 展开更多

关键词 OR值 条件最大似然估计 非条件最大似然估计 二项分布 超几何分布

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病例对照研究中logistic回归参数估计的应用条件研究 被引量：4

10

作者 张宏 陈启光 沈其君 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2006年第3期206-208,共3页

目的通过计算机模拟抽样,对病例对照研究资料logistic回归模型参数极大似然估计方法的应用条件进行探讨,为正确应用该法提供理论基础和应用指导。方法利用SAS函数抽取四格表资料,应用LogXact软件计算MLE及精确推断结果,对其进行比较。... 目的通过计算机模拟抽样,对病例对照研究资料logistic回归模型参数极大似然估计方法的应用条件进行探讨,为正确应用该法提供理论基础和应用指导。方法利用SAS函数抽取四格表资料,应用LogXact软件计算MLE及精确推断结果,对其进行比较。结果当暴露比低于0.1,尤其是OR比较大的情况下,MLE法必须满足大样本条件;随着暴露比的增加,MLE法对样本含量的要求可以放宽,暴露比为0.2,每组样本例数可为15例。结论MLE法估计lo-gistic模型参数对样本含量的要求可以有条件的放宽;精确推断是MLE法的补充。 展开更多

关键词 LOGISTIC回归 计算机模拟 极大似然估计 应用条件

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基于条件概率积分变换的多元Copula函数选择 被引量：4

11

作者 王宗润 汪武超 +1 位作者 王小丁 周艳菊 《管理工程学报》 CSSCI 北大核心 2012年第3期102-108,共7页

本文构建了基于条件概率积分变换的Copula函数选择方法,通过对条件概率积分变换下Anderson-Darling(AD)、Kolmogorov-Smirnov(KS)、Cramér-von Mises(CM)这三种统计量的比较,讨论在不同样本容量和变量维数下其对多种Copula函数的... 本文构建了基于条件概率积分变换的Copula函数选择方法,通过对条件概率积分变换下Anderson-Darling(AD)、Kolmogorov-Smirnov(KS)、Cramér-von Mises(CM)这三种统计量的比较,讨论在不同样本容量和变量维数下其对多种Copula函数的拟合效果。利用GSPTSE、INMEX.MX和NDX三大股指样本,将基于条件概率积分变换的Copula函数选择方法与核密度估计和极大似然估计选择法的效果进行系统比较。结果表明,基于条件概率积分变换的检验法可以有效解决多元Copula函数的选择问题,其拟合优度检验更精确、更稳定;核密度估计检验在大样本下比较稳定,而小样本下稳定性较差;相比之下,极大似然值检验法则不稳定。 展开更多

关键词 COPULA函数 条件概率积分变换 拟合优度检验 核密度估计检验 极大似然估计检验

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具有Rao简单结构的多元t-模型的MLE及其精确分布 被引量：3

12

作者 邹清明 王静龙 朱仲义 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2009年第4期398-408,共11页

探求模型中未知参数的估计及其分布一直是统计学研究中的感兴趣的问题.本文研究了具有Rao简单结构多元t-模型的极大似然估计,利用条件分布方法,获得了其精确分布.

关键词 极大似然估计 RAO简单结构 条件分布 t-模型

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基于自回归条件异方差转换指标的非线性损伤识别 被引量：3

13

作者 郭惠勇 王志华 李正良 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期459-466,517,F0002,共10页

为了解决时域非线性损伤的识别问题,基于自回归条件异方差(ARCH)模型的基本理论给出了ARCH模型建模的定阶方法及模型参数估计的极大似然估计法;分析了结构非线性损伤的特性,提出了基于ARCH模型的非线性损伤识别原理;考虑到基于自由度的... 为了解决时域非线性损伤的识别问题,基于自回归条件异方差(ARCH)模型的基本理论给出了ARCH模型建模的定阶方法及模型参数估计的极大似然估计法;分析了结构非线性损伤的特性,提出了基于ARCH模型的非线性损伤识别原理;考虑到基于自由度的损伤指标难于判断损伤位置,故提出了一种自回归条件异方差转换指标;在测量误差和模型误差的影响下,使用3层框架结构的非线性损伤试验来验证该损伤指标的有效性.试验结果表明:非线性间隙距离为0.05 mm和0.10 mm时,损伤位置第3层的自回归条件异方差转换指标值比传统的倒谱测距转化指标值高21.7%以上;当非线性间隙距离为0.20 mm时,第3层的自回归条件异方差转换指标值比倒谱测距转化指标值高3.7%. 展开更多

关键词 损伤识别 ARCH模型 非线性 加速度响应 极大似然估计

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指数分布场合下步进应力加速寿命试验的极大似然估计 被引量：11

14

作者 费鹤良 张学新 《应用数学》 CSCD 北大核心 2004年第3期398-404,共7页

本文首先给出了指数分布场合下步进应力加速寿命试验定时和定数截尾的MLE的存在和唯一的充要条件 ,然后给出了正常应力下平均寿命的近似置信区间 ,最后用随机模拟的方法研究了MLE的点估计的偏性和均方误差 ,近似置信区间覆盖真值的比率... 本文首先给出了指数分布场合下步进应力加速寿命试验定时和定数截尾的MLE的存在和唯一的充要条件 ,然后给出了正常应力下平均寿命的近似置信区间 ,最后用随机模拟的方法研究了MLE的点估计的偏性和均方误差 ,近似置信区间覆盖真值的比率并与其它方法作了比较 . 展开更多

关键词 指数分布 样本截尾 极大似然估计 步进应力加速寿命试验

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OSTR试验下感度分布参数的推断 被引量：1

15

作者 田玉斌 蔡瑞娇 +1 位作者 李国英 严楠 《爆炸与冲击》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第3期215-222,共8页

研究了OSTR试验数据的统计处理方法。给出了推断感度分布参数的两种方法 :条件推断与非条件推断方法。通过研究与模拟 。

关键词 OSTR法 感度试验 极大似然估计 条件推断 非条件推断 火炸药

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NEAR(p)模型的参数估计 被引量：1

16

作者 朱复康 王德辉 曹伟 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2006年第6期851-856,共6页

分别用条件最小二乘、加权条件最小二乘和最大拟似然方法估计了平稳的NEAR(p)模型的参数.并讨论了这些估计量的渐近性质.通过数值模拟发现,当参数真值较小时,最大拟似然方法的估计效果较好;当参数真值较大时,加权条件最小二乘方法的估... 分别用条件最小二乘、加权条件最小二乘和最大拟似然方法估计了平稳的NEAR(p)模型的参数.并讨论了这些估计量的渐近性质.通过数值模拟发现,当参数真值较小时,最大拟似然方法的估计效果较好;当参数真值较大时,加权条件最小二乘方法的估计效果较好. 展开更多

关键词 NEAR(p)模型 条件最小二乘估计 加权条件最小二乘估计 最大拟似然估计

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随机效应生长曲线模型的一个注记(英文) 被引量：1

17

作者 罗幼喜 田茂再 李翰芳 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2012年第5期520-534,共15页

讨论回归系数估计的稳健性一直是回归分析中的一个热门话题.对于含随机效应的生长曲线模型,由于其响应变量观测之间不独立使得该问题的讨论异常困难,特别是当其设计矩阵非满秩时.本文不仅给出了当设计阵非满秩时广义最小二乘估计等于最... 讨论回归系数估计的稳健性一直是回归分析中的一个热门话题.对于含随机效应的生长曲线模型,由于其响应变量观测之间不独立使得该问题的讨论异常困难,特别是当其设计矩阵非满秩时.本文不仅给出了当设计阵非满秩时广义最小二乘估计等于最佳线性无偏估计的充要条件,而且还在误差协差阵为任意正定阵的一般假设下给出了广义最小二乘估计与极大似然估计相等的充要条件.利用这些结论我们得到了在几种常见协差阵假定下广义最小二乘估计与极大似然估计相等的推论.文章最后还分别在设计阵满秩和非满秩情形下对所得理论结果进行了模拟演示. 展开更多

关键词 广义最小二乘估计 极大似然估计 最佳线性无偏估计 相等条件.

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基于多阈连续条件随机场的标签推荐 被引量：2

18

作者 吴丹 苏一丹 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第5期1312-1315,共4页

标签推荐系统的推荐结果质量不高,会影响和误导用户对资源的查找与定位,甚至引发信息迷航的现象。为了提高推荐结果的准确度和覆盖度,提出的多阈连续条件随机场模型,不仅保持了条件随机场无须对数据作独立性假设且能避免标注偏执问题的... 标签推荐系统的推荐结果质量不高,会影响和误导用户对资源的查找与定位,甚至引发信息迷航的现象。为了提高推荐结果的准确度和覆盖度,提出的多阈连续条件随机场模型,不仅保持了条件随机场无须对数据作独立性假设且能避免标注偏执问题的优势,同时还使用标签间共现率、语义相似度和用户相似度三重阈提取特征,一并挖掘出显性和隐性标签,充分结合用户差异性,通过最大似然估计法迭代计算模型参数,建立模型来推荐标签。在BibSonomy数据集上测试表明该方法可行,实验效果与基于连续条件随机场模型、最大熵模型方法对比显示了本模型推荐的标签更精准、更全面;本模型在标签推荐中表现出了良好的稳定性。 展开更多

关键词 信息迷航 标签推荐 隐性标签 多阈连续条件随机场 最大似然估计

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缺失数据下含几何分布的对数线性模型的EM算法(英文) 被引量：1

19

作者 王继霞 刘次华 《应用数学》 CSCD 北大核心 2009年第2期297-302,共6页

本文研究缺失数据下对数线性模型参数的极大似然估计问题.通过Monte-Carlo EM算法去拟合所提出的模型.其中,在期望步中利用Metropolis-Hastings算法产生一个缺失数据的样本,在最大化步中利用Newton-Raphson迭代使似然函数最大化.最后,... 本文研究缺失数据下对数线性模型参数的极大似然估计问题.通过Monte-Carlo EM算法去拟合所提出的模型.其中,在期望步中利用Metropolis-Hastings算法产生一个缺失数据的样本,在最大化步中利用Newton-Raphson迭代使似然函数最大化.最后,利用观测数据的Fisher信息得到参数极大似然估计的渐近方差和标准误差. 展开更多

关键词 条件期望 极大似然估计 EM算法 Metropolis—Hastings算法 Newton—Raphson迭代

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具有Rao简单结构的多元t-模型的MLE的数字特征

20

作者 邹清明 朱仲义 《应用数学》 CSCD 北大核心 2007年第3期574-580,共7页

本文在文[7]已求得未知参数MLEs的基础上,利用条件期望方法,研究了具有Rao简单结构多元t-模型的极大似然估计的数字特征.

关键词 极大似然估计 RAO简单结构 条件期望 数字特征 t-模型

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