带有自相关结构误差的多元函数型回归模型的变量选择 被引量：1

1

作者 李倩 谭祥勇 王黎明 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2024年第4期588-607,共20页

多元函数型回归模型是经典多元线性模型的有益扩展.本文研究带有自相关结构误差的多元函数型回归模型的变量选择.我们基于Group SCAD(smoothly clipped absolute deviation)惩罚研究了模型中函数型协变量的变量选择和误差项的自相关阶... 多元函数型回归模型是经典多元线性模型的有益扩展.本文研究带有自相关结构误差的多元函数型回归模型的变量选择.我们基于Group SCAD(smoothly clipped absolute deviation)惩罚研究了模型中函数型协变量的变量选择和误差项的自相关阶数的确定问题.此外,我们在一定的正则性条件下证明了估计量的选择相合性和渐近正态性,并通过数值模拟说明提出方法在有限样本下具有良好性质. 展开更多

关键词 多元函数型回归模型 自回归误差 Group SCAD 选择相合性

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基于可见/近红外光谱和函数型线性回归模型的成熟期苹果可溶性固形物含量预测

2

作者 黄华 刘亚 +4 位作者 马毅航 向思函 何佳宁 王诗婷 郭俊先 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1905-1912,共8页

可溶性固形物含量(SSC)是反映苹果品质和成熟度的重要指标,能够用于苹果品质分析和成熟度预测。以新疆阿克苏冰糖心红富士苹果为研究对象,从果实膨大定形期至完熟期,以3d等间隔周期采摘样本,采集其380~1110nm的可见/近红外光谱,测定其S... 可溶性固形物含量(SSC)是反映苹果品质和成熟度的重要指标,能够用于苹果品质分析和成熟度预测。以新疆阿克苏冰糖心红富士苹果为研究对象,从果实膨大定形期至完熟期,以3d等间隔周期采摘样本,采集其380~1110nm的可见/近红外光谱,测定其SSC,共552个样品。然后,利用基函数平滑方法将采集的可见/近红外光谱离散数据转化为光谱曲线,即函数型数据,并以可见/近红外光谱曲线、一阶导曲线、二阶导曲线为函数型解释变量,SSC为标量响应变量,分别建立函数型线性回归模型。为了验证和分析模型的性能,根据原始光谱离散数据,经过移动平滑、一阶导和二阶导预处理后,分别建立偏最小二乘回归(PLSR)、核支持向量机(KSVM)、随机森林(RF)、梯度提升树(GBM)和深度神经网络(DeepNN)。结果表明,在建立的18个模型中,针对训练集,PLSR-dNIR模型、KSVM-dNIR模型、RF-dNIR模型、GBM-dNIR模型和Deep NN-d2NIR模型都优于FunLR-NIR模型、FunLR-dNIR模型、FunLR-d2NIR模型,且Deep NN-dNIR模型最优(r_(c)=0.9996,R_(c)^(2)=0.9986,RMSEC=0.0740,RPDC=27.4366);针对测试集,FunLR-NIR模型、FunLR-dNIR模型、FunLR-d2NIR模型均优于其他所有模型,且FunLR-NIR模型最优(r_(v)=0.9534,R_(v)^(2)=0.9077,RMSEV=0.5856,RPDV=3.3017)。综合训练集和测试集的结果来看,核支持向量机模型、随机森林模型、梯度提升树模型和深度神经网络模型容易过拟合,而函数型线性回归模型具有更好的普适性。此外,从三个函数型线性回归模型(FunLR-NIR模型、FunLR-dNIR模型、FunLR-d2NIR模型)的预测效果看,模型均具有良好的鲁棒性和较高的预测精度。试验结果表明,结合可见/近红外光谱技术与函数型数据分析构建的函数型线性回归模型,可成功、有效地实现成熟期苹果的可溶性固形物含量预测。 展开更多

关键词 苹果 可溶性固形物含量 可见/近红外光谱 函数型数据分析 函数型线性回归模型

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多项式函数型回归神经网络模型及应用 被引量：9

3

作者 周永权 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第9期1196-1200,共5页

文中利用回归神经网络既有前馈通路又有反馈通路的特点 ,将网络隐层中神经元的激活函数设置为可调多项式函数序列 ,提出了多项式函数型回归神经网络新模型 .它不但具有传统回归神经网络的特点 ,而且具有较强的函数逼近能力 .针对递归计... 文中利用回归神经网络既有前馈通路又有反馈通路的特点 ,将网络隐层中神经元的激活函数设置为可调多项式函数序列 ,提出了多项式函数型回归神经网络新模型 .它不但具有传统回归神经网络的特点 ,而且具有较强的函数逼近能力 .针对递归计算问题 ,提出了多项式函数型回归神经网络学习算法 ,并将该网络模型应用于多元多项式近似因式分解 ,其学习算法在多元多项式近似分解中体现了较强的优越性 .通过算例分析表明 ,该算法十分有效 ,收敛速度快 ,计算精度高 ,可适用于递归计算问题领域 . 展开更多

关键词 多项式函数型回归神经网络模型 反馈通路 学习算法 近似因式分解 神经网络

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部分函数型线性回归模型的预平滑估计 被引量：2

4

作者 张雪 田媛 王德辉 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期715-719,共5页

采用预平滑方法研究部分函数型线性回归模型,其中模型的响应变量为标量,解释变量由有限维向量和取值于函数空间的函数型变量构成.得到了模型系数的估计量,并讨论所提出估计量的相合性.

关键词 部分函数型线性回归模型 函数型数据 预平滑 相合性

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函数型数据回归分析综述 被引量：14

5

作者 丁辉 许文超 +3 位作者 朱汉兵 王国长 张涛 张日权 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2018年第6期630-654,共25页

随着计算机储存能力和在线观测技术的提高,当今数据越来越多的以曲线和图像的形式存在.曲线和图像数据两个最显著的特征是高维和相邻数据间高度相关.这些特征使得传统的多元统计分析方法不再适合,而函数型数据在处理曲线和图像数据中具... 随着计算机储存能力和在线观测技术的提高,当今数据越来越多的以曲线和图像的形式存在.曲线和图像数据两个最显著的特征是高维和相邻数据间高度相关.这些特征使得传统的多元统计分析方法不再适合,而函数型数据在处理曲线和图像数据中具有无可比拟的优势.近年来各种各样的函数型数据分析方法得以发展,其中包括数据的对齐、主成分分析、回归、分类、聚类等.本文主要介绍函数型数据回归分析研究的起源、发展及最新进展.具体地,本文首先介绍函数型数据的概念;其次介绍函数型主成分分析方法;再次着重介绍函数型回归模型的估计、变量选择和检验方法;最后将简要探讨函数型数据未来的可能发展方向. 展开更多

关键词 函数型主成分分析 函数型回归模型 变量选择 假设检验

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误差为AR(1)过程的半函数型偏线性回归模型参数估计的强收敛性 被引量：2

6

作者 臧智军 凌能祥 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第4期616-620,共5页

文章研究了基于半函数型偏线性回归模型Y=XTβ+m(T)+ε,(X,T)与误差ε相互独立,在一定假设条件下,当误差满足AR(1)过程时,建立了这种半函数型偏线性回归模型中未知参数β的估计量β^的强收敛性,推广了现有文献中的结果。

关键词 半函数型偏线性回归模型 函数型随机变量 强收敛性 AR(1)过程

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函数型空间自回归模型的贝叶斯估计 被引量：6

7

作者 徐登可 田瑞琴 《高校应用数学学报（A辑）》 北大核心 2022年第3期323-336,共14页

函数型数据广泛地存在于社会的各个领域,函数型数据分析也成为越来越热的统计研究方向.经典的函数型回归模型一般假设响应变量是一个独立变量,而在经济学,环境科学等领域会经常遇到响应变量具有空间相依关系.因此针对带有空间响应变量... 函数型数据广泛地存在于社会的各个领域,函数型数据分析也成为越来越热的统计研究方向.经典的函数型回归模型一般假设响应变量是一个独立变量,而在经济学,环境科学等领域会经常遇到响应变量具有空间相依关系.因此针对带有空间响应变量的部分函数型空间自回归模型,基于函数型主成分分析和MCMC算法研究了模型的贝叶斯估计.运用Karhunen-Loeve表示定理来逼近函数型系数的思想,以及应用Gibbs抽样和Metropolis-Hastings算法相结合的混合MCMC算法来获得模型中未知参数和函数型系数的贝叶斯估计结果.最后通过模拟研究和对加拿大气温数据的实证分析来表明所提出的贝叶斯估计方法是可行有效的. 展开更多

关键词 函数型空间自回归模型 贝叶斯估计 GIBBS抽样 Metropolis-Hastings算法 函数型主成分分析

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基于部分函数型线性回归模型的改进 被引量：2

8

作者 程丽娟 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2017年第11期70-72,共3页

金融市场的交易是不间断的,价格始终高频的更新,在金融数据的研究中,经常遇到函数型数据。文章主要建立部分函数型线性回归模型,分析函数型数据在上证指数预测中的应用,根据函数型数据分析的原理及其求解主成分分析的方法,使用Matlab对... 金融市场的交易是不间断的,价格始终高频的更新,在金融数据的研究中,经常遇到函数型数据。文章主要建立部分函数型线性回归模型,分析函数型数据在上证指数预测中的应用,根据函数型数据分析的原理及其求解主成分分析的方法,使用Matlab对上证指数进行预测。 展开更多

关键词 部分函数型线性回归模型 函数型数据 预测

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函数型线性回归模型的变点检验 被引量：1

9

作者 刘宣 马海强 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2023年第4期475-490,共16页

本文研究了解释变量为过程,响应变量为标量的函数型线性回归模型的变点检验问题.基于投影矩估计量,在截断的有限维空间上,论文给出了检验统计量和变点估计量,获得了检验统计量的渐近分布,并在一定的条件下证明了变点估计量的相合性.数... 本文研究了解释变量为过程,响应变量为标量的函数型线性回归模型的变点检验问题.基于投影矩估计量,在截断的有限维空间上,论文给出了检验统计量和变点估计量,获得了检验统计量的渐近分布,并在一定的条件下证明了变点估计量的相合性.数值模拟和实际数据分析呈现了所提方法的有限样本表现. 展开更多

关键词 变点 函数型线性回归模型 投影 布朗桥

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汾渭平原SO_(2)与气温的函数型空间自回归分析 被引量：1

10

作者 胡锡健 李妍琳 石小平 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第28期11938-11946,共9页

面对观测到的高维复杂数据,函数型数据分析方法能充分利用数据信息,有效处理这类数据,并分析不同数据类型之间的关系。收集了汾渭平原11个城市2019年月均SO_(2)浓度数据和逐时气温数据,为了在分析SO_(2)浓度与气温之间的关系时不丢失重... 面对观测到的高维复杂数据,函数型数据分析方法能充分利用数据信息,有效处理这类数据,并分析不同数据类型之间的关系。收集了汾渭平原11个城市2019年月均SO_(2)浓度数据和逐时气温数据,为了在分析SO_(2)浓度与气温之间的关系时不丢失重要信息,首先通过函数型数据分析方法,对逐时气温数据进行函数化,并对气温曲线进行动态分析;其次,由于月均SO_(2)浓度数据存在空间相关性,故在气温曲线和月均SO_(2)浓度之间建立函数型空间自回归模型(functional spatial autoregressive model,FSAR)。通过函数型主成分基展开的方法对气温曲线进行降维,采用极大似然估计方法对FSAR模型中的参数进行估计。通过与函数型线性模型(functional linear model,FLM)对比,结果表明:FLM模型的均方误差远大于FSAR模型的均方误差。可见用FSAR模型处理SO_(2)浓度与气温数据的拟合效果更好。 展开更多

关键词 汾渭平原 SO_(2)与气温 函数型主成分分析 函数型空间自回归模型(FSAR)

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我国城镇居民收支结构动态变化研究

11

作者 蔺顺锋 易丹辉 +2 位作者 张亚雄 张鹏 肖宏伟 《现代管理科学》 CSSCI 北大核心 2015年第11期6-8,共3页

当前,我国已经进入全面建成小康社会的关键时期,深化收入分配制度改革,切实增加居民收入和提高消费水平,是优化居民收支结构的重要举措.文章将收入函数的一阶导数纳入函数型回归模型,对我国1999 年-2014 年城镇居民收支结构动态变化进... 当前,我国已经进入全面建成小康社会的关键时期,深化收入分配制度改革,切实增加居民收入和提高消费水平,是优化居民收支结构的重要举措.文章将收入函数的一阶导数纳入函数型回归模型,对我国1999 年-2014 年城镇居民收支结构动态变化进行刻画.模型结果显示,我国城镇居民收入和支出动态轨迹具有一定的趋同性,且逐步向享受型发展,但不同省份消费结构存在不均衡性.应继续深化收入分配制度改革,多渠道提高居民收入水平,实现居民收入增长与经济增长协同发展,真正改善人民生活水平,为实现2020 年全面建成小康社会中的目标提供保障. 展开更多

关键词 收入分配 收支结构 动态变化 函数型回归模型

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