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一种基于半参数回归的加速度计误差模型辨识方法被引量：5: 1; 作者高贤志蒋效雄 +1 位作者陈伟李德才《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第3期352-357,共6页; 为了解决加速度计离心机试验中系统误差和未建模误差对加速度计模型辨识的影响,将统计学中的半参数回归方法引入到加速度计的模型辨识中,建立了加速度计的半参数回归模型,提出了一种基于最小二乘-半参数回归模型(LS-SPRM)的估计方法,该... 展开更多; 关键词加速度计误差模型辨识半参数回归二阶段估计; 在线阅读下载PDF 职称材料

一类半参数回归模型中M估计的收敛速度被引量：1: 2; 作者杜雪樵《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 2003年第6期1131-1136,共6页; 考虑半参数回归模型yi=xTiβ0+g(ti)+ei,i=1,2,…,n。其中,β0是未知参数,g是未知函数。当g的估计取一类非参数权估计(包括核估计和最近邻估计)时,文章讨论了参数β0的M估计β0的强收敛速度和未知函数g的估计g*n(t)的一致强收敛速度... 展开更多; 关键词半参数回归模型 M估计收敛速度随机变量凸函数非参数权估计; 在线阅读下载PDF 职称材料

固定效应面板数据部分线性模型的加权截面LSDV估计(英文) 被引量：1: 3; 作者朱能辉李肖施雅丰《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2018年第2期111-134,共24页; 本文考虑误差为自回归过程的固定效应面板数据部分线性回归模型的估计.对于固定效应短时间序列面板数据,通常使用的自回归误差结构拟合方法不能得到一个一致的自回归系数估计量.因此本文提出一个替代估计并证明所提出的自回归系数估计... 展开更多; 关键词面板部分线性变系数模型固定效应截面最小二乘虚拟变量法半参数自回归过程; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于T-S模糊神经网络组合模型的CPI预测被引量：4: 4; 作者荀新新张德生 +1 位作者王雁杜方欣《陕西科技大学学报（自然科学版）》 2014年第3期173-176,共4页; 首先对我国CPI和PPI序列建立了VAR模型和加外生变量的半参数自回归模型,得到CPI的拟合值和预测值;然后在这两种单模型的基础上,结合模糊数学和神经网络知识,建立了T-S模糊神经网络组合预测模型;最后对三种模型进行比较.结果显示,T-S模... 展开更多; 关键词 VAR模型加外生变量的半参数自回归模型 T-S模糊神经网络组合模型隶属度函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

生长与收获模型系统: 5; 作者曾伟生《吉林林业科技》北大核心 1990年第6期67-67,共1页; 生长与收获模型通常由彼此相关的方程式系统构成。Pindyck和Rubinfeld(1981)将由相关方程式构成的系统分为如下三类:(ⅰ)似然无关方程式:(ⅱ)联立方程式;(ⅲ)递归方程式。; 关键词似然模型系统误差项内生变量最小二乘回归参数估计回归方法普通最小二乘法因果关系外生变量; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于半参数回归的加速度计误差模型辨识方法被引量：5: 1; 作者高贤志蒋效雄陈伟李德才; 机构海军驻天津航海仪器研究所军代表室天津航海仪器研究所; 出处《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第3期352-357,共6页; 基金国防"十二五"预研项目(51309020101); 文摘为了解决加速度计离心机试验中系统误差和未建模误差对加速度计模型辨识的影响,将统计学中的半参数回归方法引入到加速度计的模型辨识中,建立了加速度计的半参数回归模型,提出了一种基于最小二乘-半参数回归模型(LS-SPRM)的估计方法,该估计方法利用最小二乘法估计加速度计的误差模型系数,利用半参数回归方法估计加速度计测试中的系统误差,并通过检验残差是否为白噪声作为判断是否有系统误差的条件。在半参数模型的估计中,采用二阶段估计方法,利用三次样条函数进行非参数部分的估计,并讨论了光滑参数的选取方法。仿真试验结果表明,采用该方法能够较好地补偿由于系统误差和未建模误差带来的影响,使加速度计模型辨识的标准差较普通最小二乘法减小45%左右,估计的残差也减小了近一倍。; 关键词加速度计误差模型辨识半参数回归二阶段估计; Keywords accelerometer error model identification semi-parametric regression two-stage estimation; 分类号 U666.1 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一类半参数回归模型中M估计的收敛速度被引量：1: 2; 作者杜雪樵; 机构合肥工业大学理学院; 出处《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 2003年第6期1131-1136,共6页; 基金安徽省软科学研究计划资助项目(02035034); 文摘考虑半参数回归模型yi=xTiβ0+g(ti)+ei,i=1,2,…,n。其中,β0是未知参数,g是未知函数。当g的估计取一类非参数权估计(包括核估计和最近邻估计)时,文章讨论了参数β0的M估计β0的强收敛速度和未知函数g的估计g*n(t)的一致强收敛速度,从而得到β0-β0=O(n-1/2(logn)1/2)　a.s.和sup|g*n(t)-g(t)|=O(n1/3logn)　a.s.。; 关键词半参数回归模型 M估计收敛速度随机变量凸函数非参数权估计; Keywords M-estimate semiparametric regression model convergence rate; 分类号 O212.7 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名固定效应面板数据部分线性模型的加权截面LSDV估计(英文) 被引量：1: 3; 作者朱能辉李肖施雅丰; 机构厦门理工学院应用数学学院上海财经大学统计与管理学院宁波工程学院理学院; 出处《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2018年第2期111-134,共24页; 基金 supported by the High-Level Personnel Fund of Xiamen University of Technology(Grant No.YKJ15031R) the Graduate Innovation Fund of Shanghai University of Finance and Economics(Grant No.CXJJ-2013-459); 文摘本文考虑误差为自回归过程的固定效应面板数据部分线性回归模型的估计.对于固定效应短时间序列面板数据,通常使用的自回归误差结构拟合方法不能得到一个一致的自回归系数估计量.因此本文提出一个替代估计并证明所提出的自回归系数估计是一致的,且该方法在任何阶的自回归误差下都是可行的.进一步,通过结合B样条近似,截面最小二乘虚拟变量(LSDV)技术和自回归误差结构的一致估计,本文使用加权截面LSDV估计参数部分和加权B样条(BS)估计非参数部分,所得到的加权截面LSDV估计量被证明是渐近正态的,且比可忽略误差的自回归结构模型更渐近有效.另外,加权BS估计量被推导出具有渐近偏差和渐近正态性.模拟研究和实际例子相应地说明了所估计程序的有限样本性.; 关键词面板部分线性变系数模型固定效应截面最小二乘虚拟变量法半参数自回归过程; Keywords panel data partially linear varying-coefficient model fixed effect profile least squares dummy variable technique semiparametric auto-regressive process; 分类号 O212.4 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于T-S模糊神经网络组合模型的CPI预测被引量：4: 4; 作者荀新新张德生王雁杜方欣; 机构西安理工大学理学院; 出处《陕西科技大学学报（自然科学版）》 2014年第3期173-176,共4页; 基金国家自然科学基金项目(51379172); 文摘首先对我国CPI和PPI序列建立了VAR模型和加外生变量的半参数自回归模型,得到CPI的拟合值和预测值;然后在这两种单模型的基础上,结合模糊数学和神经网络知识,建立了T-S模糊神经网络组合预测模型;最后对三种模型进行比较.结果显示,T-S模糊神经网络组合模型提高了预测结果的可靠性和准确性.; 关键词 VAR模型加外生变量的半参数自回归模型 T-S模糊神经网络组合模型隶属度函数; Keywords VAR model semi-parametric autoregressive model with exogenous variables T-S fuzzy neural network combination model membership function; 分类号 O212 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名生长与收获模型系统: 5; 作者曾伟生; 出处《吉林林业科技》北大核心 1990年第6期67-67,共1页; 文摘生长与收获模型通常由彼此相关的方程式系统构成。Pindyck和Rubinfeld(1981)将由相关方程式构成的系统分为如下三类:(ⅰ)似然无关方程式:(ⅱ)联立方程式;(ⅲ)递归方程式。; 关键词似然模型系统误差项内生变量最小二乘回归参数估计回归方法普通最小二乘法因果关系外生变量; 分类号 S7 [农业科学—林学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	一种基于半参数回归的加速度计误差模型辨识方法	高贤志蒋效雄陈伟李德才	《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心	2012	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	一类半参数回归模型中M估计的收敛速度	杜雪樵	《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD	2003	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	固定效应面板数据部分线性模型的加权截面LSDV估计(英文)	朱能辉李肖施雅丰	《应用概率统计》 CSCD 北大核心	2018	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于T-S模糊神经网络组合模型的CPI预测	荀新新张德生王雁杜方欣	《陕西科技大学学报（自然科学版）》	2014	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	生长与收获模型系统	曾伟生	《吉林林业科技》北大核心	1990	0	在线阅读下载PDF 职称材料