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评价贝叶斯向量自回归模型在区域经济预测中的表现 被引量：2
1
作者 王飞 《中国科技论坛》 CSSCI 北大核心 2014年第10期138-143,共6页
贝叶斯向量自回归(BVAR)利用先验的统计信息能够克服时间序列数据较短的困扰,理论上在我国区域经济预测中应该具有良好的效果。绝大多数区域预测模型文献缺乏"真正"意义上的样本外预测误差评价研究,但我们早期对民族八省区主... 贝叶斯向量自回归(BVAR)利用先验的统计信息能够克服时间序列数据较短的困扰,理论上在我国区域经济预测中应该具有良好的效果。绝大多数区域预测模型文献缺乏"真正"意义上的样本外预测误差评价研究,但我们早期对民族八省区主要经济指标2010—2015年的预测为本文详细评价BVAR模型实际预测误差提供了绝佳的机会。以民族地区为例,本文的分析表明,BVAR模型的预测误差非常小,预测能力令人非常满意。同时本文也分析并指出进一步提高BVAR模型预测精度的努力方向。 展开更多
关键词 预测 贝叶斯向量自回归 区域经济 民族地区
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应用贝叶斯岭回归模型辨识水下航行器水动力系数研究
2
作者 向国 欧勇鹏 +1 位作者 陈君杰 王威 《海军工程大学学报》 北大核心 2025年第1期104-112,共9页
针对水下航行器水动力系数求取问题,研究了应用贝叶斯岭回归模型进行水动力系数辨识的方法。首先,建立水下航行器六自由度运动模型并令其以指定方式运动,经白噪声调和、数据采样得到航行器空间运动仿真试验数据;然后,利用贝叶斯岭回归... 针对水下航行器水动力系数求取问题,研究了应用贝叶斯岭回归模型进行水动力系数辨识的方法。首先,建立水下航行器六自由度运动模型并令其以指定方式运动,经白噪声调和、数据采样得到航行器空间运动仿真试验数据;然后,利用贝叶斯岭回归模型辨识获得一组新的水动力系数,并据此预报了航行器水平面Z形、回转运动;最后,通过与原模型的水动力系数、运动轨迹的对比分析发现:除敏感度不高的少数耦合项外,应用贝叶斯岭回归模型辨识水动力系数均具有良好的精度;相较于原模型,辨识所得一阶水动力系数偏差小于5%、二阶系数偏差小于20%,Z形、回转运动参数预报偏差小于6%。 展开更多
关键词 水动力系数 参数辨识 贝叶斯岭回归模型 操纵运动模型
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基于向量自回归模型的配电设备异常自动化监测系统
3
作者 张志国 孙宏印 +3 位作者 闫洪刚 周阳 许冬阳 孙帅奇 《电子设计工程》 2025年第10期25-30,共6页
针对配电网络中负载电压、负载电流异常的问题,设计基于向量自回归模型的配电设备异常自动化监测系统。结合监测回路、射频芯片、微处理器,完成硬件单元设计,在此基础上构建向量自回归模型,利用异常行为时序数据,求解自动化监测参数,完... 针对配电网络中负载电压、负载电流异常的问题,设计基于向量自回归模型的配电设备异常自动化监测系统。结合监测回路、射频芯片、微处理器,完成硬件单元设计,在此基础上构建向量自回归模型,利用异常行为时序数据,求解自动化监测参数,完成自动化监测系统的软件部分设计。实验结果表明,利用上述自动化监测系统所得电压监测值保持在300 kV左右,电流监测值保持在2500 A左右,与标准值相符合,实现了对配电设备异常电压与电流的监测。 展开更多
关键词 向量自回归模型 配电异常 自动化监测 射频芯片 分位数 时序数据
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基于贝叶斯优化支持向量回归的流线型箱梁颤振气动外形优化方法 被引量：4
4
作者 封周权 邓佳逸 +1 位作者 华旭刚 陈政清 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期275-284,共10页
为解决风洞试验耗时费力和计算流体动力学(CFD)计算量大的问题,提出了一套新型流线型箱梁断面颤振性能气动外形优化方法.以风嘴参数为设计变量,利用CFD获取断面三分力系数,以准定常理论估算的颤振临界风速为优化目标.根据贝叶斯优化支... 为解决风洞试验耗时费力和计算流体动力学(CFD)计算量大的问题,提出了一套新型流线型箱梁断面颤振性能气动外形优化方法.以风嘴参数为设计变量,利用CFD获取断面三分力系数,以准定常理论估算的颤振临界风速为优化目标.根据贝叶斯优化支持向量回归构建代理模型,利用混合加点法更新模型,通过寻优算法确定最优断面.以虎门大桥为例,得到桥梁在可行域内颤振性能最佳的断面方案.结果表明,风嘴升高,颤振临界风速先增后减,相对高度为0.6时整体性能较优,相对高度为0.7时可获得最优断面.底板宽增加,颤振性能显著降低,下斜腹板倾角为14°~16°时颤振性能最优.断面优化后桥梁颤振临界风速相比原始断面提升约31%. 展开更多
关键词 流线型箱梁 气动优化 颤振性能 支持向量回归 贝叶斯优化 准定常理论
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机车前端薄壁吸能管仿真模型模糊参数的支持向量回归反求
5
作者 许平 黄启 +3 位作者 邢杰 何家兴 徐凯 许拓 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第18期28-35,共8页
为了获得影响耐撞性结构有限元计算精度的准确模型参数,提高冲击仿真的准确性,提出一种基于支持向量回归(support vector regression,SVR)模型进行参数优化反求的方法。以一种机车前端防爬结构中的预压薄壁吸能圆管为研究对象建立有限... 为了获得影响耐撞性结构有限元计算精度的准确模型参数,提高冲击仿真的准确性,提出一种基于支持向量回归(support vector regression,SVR)模型进行参数优化反求的方法。以一种机车前端防爬结构中的预压薄壁吸能圆管为研究对象建立有限元模型,进行台车冲击试验验证仿真模型准确性。通过拉丁超立方试验设计驱动有限元模型进行少量计算获得数据集,有限元模型中的模糊参数为输入变量,计算与试验载荷的差异为目标响应,通过SVR方法构建映射关系,并采用增强精英保留遗传算法(strengthen elitist genetic algorithm,SEGA)对超参数进行优化,确定SVR模型最佳配置;通过该最优SVR模型再次使用SEGA优化反求,获得最佳模糊参数组合。使用这组参数组合设置有限元模型,其仿真结果相较初始计算耐撞性指标和载荷曲线匹配程度都得到了提高。研究结果为有限元模型中模糊参数的准确设定、碰撞仿真的精度提升提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 耐撞性 薄壁圆管 有限元模型 模糊参数反求 支持向量机回归(SVR) 遗传算法
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基于Logistic回归和支持向量机的早发性结直肠癌风险预测模型 被引量：1
6
作者 薛亦诚 刘超 +1 位作者 杨贵淞 齐宏 《中国现代普通外科进展》 CAS 2024年第3期195-198,共4页
目的:通过Logis tic回归和支持向量机(SVM)探究早发性结直肠癌(EOCRC)和晚发性结直肠癌(LOCRC)的危险因素,建立针对不同年龄段人群的风险预测模型并比较预测效果。方法:选择2012—2022年诊断为结直肠癌患者,记录人口学特征、临床表现、... 目的:通过Logis tic回归和支持向量机(SVM)探究早发性结直肠癌(EOCRC)和晚发性结直肠癌(LOCRC)的危险因素,建立针对不同年龄段人群的风险预测模型并比较预测效果。方法:选择2012—2022年诊断为结直肠癌患者,记录人口学特征、临床表现、既往史、家族史、生活方式、体格检查、实验室检查及病理诊断,分别建立风险预测模型,比较两模型的ROC曲线下面积(AUROC)、准确率、精确率、召回率、F1分数。结果:综合两模型结果,EOCRC风险与出现消化道出血、腹胀腹痛、大便习惯改变等临床表现、体重减轻、肿瘤标志物升高具有较强的正相关性,与婚姻状况、阑尾切除史、糖尿病史、血脂异常病史、结直肠癌家族史也存在较弱的正相关;LOCRC风险与婚姻状况、出现临床表现、体重减轻、血脂异常、肿瘤标志物升高具有较强的正相关性,与年龄、吸烟、阑尾切除史、结直肠癌家族史也存在一定的正相关性。两模型的AUROC、准确率、F1分数相差不大,但Logistic回归模型的精确率更高而SVM模型的召回率更高。结论:EOCRC和LOCRC的危险因素不完全相同,婚姻状况、吸烟、血脂异常、肿瘤家族史在EOCRC中的贡献低于在LOCRC中的贡献。相较Logistic回归,SVM能发现更多的结直肠癌危险因素,能尽可能多的找出结直肠癌的可能患者。 展开更多
关键词 早发性结直肠癌 LOGISTIC回归 支持向量机 危险因素 预测模型
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基于支持向量回归(SVR)的马尾松木材脱脂率预测
7
作者 郭佳伦 钟浩珉 +1 位作者 赵俊博 陈瑶 《北京林业大学学报》 北大核心 2025年第3期151-161,共11页
【目的】脱脂处理是提升松木制品性能的重要手段,但传统脱脂率检测方法耗时且破坏试样。本研究旨在探索一种快速、无损的脱脂率检测方法,基于木材表面颜色变化,利用支持向量回归(SVR)构建脱脂率预测模型。【方法】采用氨气-水蒸气在高... 【目的】脱脂处理是提升松木制品性能的重要手段,但传统脱脂率检测方法耗时且破坏试样。本研究旨在探索一种快速、无损的脱脂率检测方法,基于木材表面颜色变化,利用支持向量回归(SVR)构建脱脂率预测模型。【方法】采用氨气-水蒸气在高温条件下对马尾松木材进行处理,分析不同条件对木材表面颜色参数和脱脂率的影响,探讨其相关性。利用3种不同的核函数(多项式核函数、Sigmoid核函数、径向基函数)构建基于SVR的脱脂率预测模型,并通过比较选择最优模型。【结果】经氨气-水蒸气热处理脱脂后,马尾松表面明度(L^(*))和黄蓝指数(b^(*))低于未处理木材,红绿指数(a^(*))则高于未处理木材。随着氨水质量分数和处理温度的增加,L^(*)、a^(*)和b^(*)呈逐渐降低趋势,总色差(ΔE^(*))逐渐增大,脱脂率随之提高。在180℃、较高氨水质量分数的处理条件下,ΔE^(*)达到最大值58.89,脱脂率达到最高值70.00%。颜色参数与脱脂率呈局部二次函数关系,相关系数最高为0.713。在以径向基函数为核函数的SVR模型中,预测含脂率和脱脂率的均方根误差分别为0.523和4.315,决定系数分别为0.847和0.823,该预测模型可应用于脱脂率检测的前期筛选。【结论】本研究成功构建了基于SVR的马尾松木材脱脂率预测模型。该模型在脱脂率检测的前期筛选中具有一定的应用价值,能够在一定程度上实现检测过程的快速、简便和无损化。本研究为马尾松木材脱脂率检测的效率提升和质量改进提供了一种新的方法。 展开更多
关键词 支持向量回归 机器学习 预测模型 脱脂 马尾松 颜色参数
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基于灰色支持向量回归的起伏管线临界携液流速预测模型 被引量：1
8
作者 何鹏 韩建红 +4 位作者 丁鲁振 艾昕宇 梁裕如 由洋 卢雄 《西安石油大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第3期103-111,119,共10页
延安气田起伏的地理形貌特征,致使其内部采气管线在低点及上倾段容易产生积液问题,制约气田正常生产,开展起伏管线临界携液流速的预测对保障采气管线流动安全和指导地面采气管线布线具有重要价值。为此,基于扩展双流体分相模型和PR气体... 延安气田起伏的地理形貌特征,致使其内部采气管线在低点及上倾段容易产生积液问题,制约气田正常生产,开展起伏管线临界携液流速的预测对保障采气管线流动安全和指导地面采气管线布线具有重要价值。为此,基于扩展双流体分相模型和PR气体物性方程,采用最小压力梯度法结合均匀设计构建了临界携液流速样本数据集,同时采用灰色关联计算了样本标签权重,并将其引入支持向量回归算法,构建了临界携液流速的回归预测模型,随后利用网格寻优算法,通过采用K-CV(交叉验证)对模型中超参数进行了优化设计,最后采用延安气田现场运行数据进行了模型准确性验证。研究结果表明:管径大小对临界携液流速影响最大,其次为上坡倾角、含水率和运行压力,其他因素的影响差距相对较小,网格分段寻优对比遗传、粒子群算法在模型超参数优化上具有较强稳定性。该预测模型对延安气田内部采气管线的临界携液流速预测具有较强准确性,可对其积液预测和防治提供理论支撑。 展开更多
关键词 气液混输管线 临界携液流速 支持向量回归模型 起伏输气管线 均匀设计 全局优化算法
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基于最小二乘支持向量回归的上边界模型构建
9
作者 刘小雍 曾成斌 +2 位作者 刘赟 何国锋 闫庚龙 《华南理工大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2024年第12期139-150,共12页
目前,基于数据驱动的传统非线性系统建模方法主要着眼于模型拟合和应用,鉴于此,该文针对来自系统的某个重要参数受不确定性影响的最大容忍极限输出,构建基于最小二乘支持向量回归(LSSVR)的上边界模型,深入剖析了上边界模型的精度与稀疏... 目前,基于数据驱动的传统非线性系统建模方法主要着眼于模型拟合和应用,鉴于此,该文针对来自系统的某个重要参数受不确定性影响的最大容忍极限输出,构建基于最小二乘支持向量回归(LSSVR)的上边界模型,深入剖析了上边界模型的精度与稀疏特性之间的平衡关系对上边界模型输出的影响。首先,借助LSSVR的优化问题,将原等式线性约束变成满足上边界模型的不等式约束;接着,为提高模型精度,引入基于上边界模型预测输出与实际输出之间逼近误差的不等式约束;与此同时,借助LSSVR的权值二范数来控制上边界模型结构的复杂度,从而构建出新的目标函数,并与满足上边界模型的不等式约束建立新的优化问题;最后,对所建立的优化问题引入拉格朗日函数并借助Karush-Kuhn-Tucker最优化条件来获取相应的对偶优化问题,并将其转化为标准的二次规划问题来求解上边界模型的参数。由于所构造的新优化问题满足凸性,因此模型系数解是全局最优的。该文还通过实验分析了反映模型精度的最大逼近误差、均方根误差及反映模型稀疏特性的指标,论证了所提方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 上边界模型 对偶优化问题 全局最优解 最小二乘支持向量回归 二次规划
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基于支持向量机回归的短时交通流预测模型 被引量：91
10
作者 傅贵 韩国强 +1 位作者 逯峰 许子鑫 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期71-76,共6页
将交通流预测的理论和方法引入交通控制系统,可提高交通控制系统对交通流变化的自适应能力.为此,文中通过引入核函数把短时交通流预测问题转化为高维空间中的线性回归问题,提出了基于支持向量机回归的短时交通流预测模型,并利用广州市... 将交通流预测的理论和方法引入交通控制系统,可提高交通控制系统对交通流变化的自适应能力.为此,文中通过引入核函数把短时交通流预测问题转化为高维空间中的线性回归问题,提出了基于支持向量机回归的短时交通流预测模型,并利用广州市交通流检测系统的数据进行实验.结果表明,文中模型的预测结果与实际数据相吻合,预测误差小于基于卡尔曼滤波的预测方法,从而验证了该模型的可行性和有效性. 展开更多
关键词 交通控制 短时交通流 预测模型 机器学习 支持向量机回归
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小样本数据的支持向量机回归模型参数及预测区间研究 被引量：63
11
作者 陈果 周伽 《计量学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期92-96,共5页
支持向量机是由统计学习理论发展起来的机器学习算法,它从结构风险最小化的角度保证了模型的最大泛化能力。文中运用支持向量机进行小样本数据回归分析研究。首先利用推广性的界理论指导支持向量机回归模型参数的选取,以保证模型具有最... 支持向量机是由统计学习理论发展起来的机器学习算法,它从结构风险最小化的角度保证了模型的最大泛化能力。文中运用支持向量机进行小样本数据回归分析研究。首先利用推广性的界理论指导支持向量机回归模型参数的选取,以保证模型具有最大的推广能力;其次,运用基于正态分布和基于t分布的两种区间预测方法进行了预测值的区间估计;最后,利用模拟序列和真实的航空发动机油样光谱分析数据作为实验数据,建立了支持向量机回归分析模型,并与最小二乘法进行了比较。结果表明,所提出的支持向量机模型参数选取和区间估计方法适用于小样本数据的回归分析,具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 计量学 支持向量机 小样本 回归模型 预测精度 区间估计
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基于多输出支持向量回归机的有限元模型修正 被引量：12
12
作者 滕军 朱焰煌 +1 位作者 卢云军 卢伟 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2010年第3期9-12,47,共5页
为了克服神经网络以及单输出支持向量回归算法在有限元模型修正中的不足,提出了基于多输出支持向量回归算法的有限元模型修正方法。根据5-折交叉验证法选择支持向量回归机的参数,用均匀试验设计法构造样本,联合结构的动力和静力响应数... 为了克服神经网络以及单输出支持向量回归算法在有限元模型修正中的不足,提出了基于多输出支持向量回归算法的有限元模型修正方法。根据5-折交叉验证法选择支持向量回归机的参数,用均匀试验设计法构造样本,联合结构的动力和静力响应数据作为输入,多个设计参数作为输出,以支持向量回归机逼近输入输出二者之间的非线性映射关系,然后利用支持向量回归机的泛化推广能力,求解设计参数的目标值。空间网格结构数值模型的分析结果表明,该方法能同时修正多个设计参数,在少量样本的情况下具有较高的修正精度,为有限元模型修正提供了一种新的探索。 展开更多
关键词 模型修正 支持向量机 多输出回归 均匀试验设计 5-折交叉验证
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基于贝叶斯准则的支持向量机预测模型 被引量：12
13
作者 呼文亮 王惠文 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期486-489,共4页
对实际统计数据中存在的相关性、不确定性和非线性问题,提出贝叶斯支持向量机预测模型方法.构建基于高斯分布的权值分布模型描述信息的不确定性,基于先验概率分布和贝叶斯关系获得后验分布模型,利用极大似然方法和递推迭代算法求解后验... 对实际统计数据中存在的相关性、不确定性和非线性问题,提出贝叶斯支持向量机预测模型方法.构建基于高斯分布的权值分布模型描述信息的不确定性,基于先验概率分布和贝叶斯关系获得后验分布模型,利用极大似然方法和递推迭代算法求解后验分布的最佳参数,从而得到关联向量机.建立起基于参数分布多维时间序列预测模型,将每一步迭代过程中的支持向量机输入作为随机变量,考虑数据不确定性的传递,递推得到贝叶斯支持向量机预测输出.由于贝叶斯支持向量机可以有效反映随机影响及其传递,可以克服数据不确定性和相关性的影响,因此基于贝叶斯支持向量机预测效果更加符合实际.实例表明利用贝叶斯支持向量机预测高科技企业发展趋势与实际发展趋势接近,可以克服数据相关性、不确定性和非线性对信息模型的影响,具有较高的预测精度和预测鲁棒性. 展开更多
关键词 贝叶斯 支持向量机 预测模型
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支持向量机回归模型在径流预测中的应用 被引量：19
14
作者 周秀平 王文圣 黄伟军 《水电能源科学》 2006年第4期4-7,共4页
为了探索提高径流中长期预测精度的有效途径,尝试建立了基于支持向量机的径流预测模型,并应用于西江流域梧州站的年、月径流预测中,取得了很好的效果。并与神经网络预测进行对比,结果表明该模型的预测精度要高于人工神经网络模型。
关键词 径流预测 支持向量机 回归模型
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基于支持向量回归机和粒子群算法的船舶操纵运动模型辨识 被引量：10
15
作者 张心光 邹早建 王岩松 《船舶力学》 EI CSCD 北大核心 2016年第11期1427-1432,共6页
基于仿真的Z形试验数据,应用支持向量回归机对船舶操纵运动响应模型进行了机理建模,从核函数结构中得到了模型中的操纵性指数,并利用建立的响应模型进行了Z形试验的运动预报,同时引入粒子群算法对惩罚因子C值进行寻优,以减少惩罚因子C... 基于仿真的Z形试验数据,应用支持向量回归机对船舶操纵运动响应模型进行了机理建模,从核函数结构中得到了模型中的操纵性指数,并利用建立的响应模型进行了Z形试验的运动预报,同时引入粒子群算法对惩罚因子C值进行寻优,以减少惩罚因子C值选择的任意性对船舶操纵运动模型辨识精度产生的不利影响。通过将运动预报结果同仿真试验数据进行比较,验证了文中方法的有效性。 展开更多
关键词 船舶操纵 响应模型 参数辨识 支持向量回归机 粒子群算法
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基于支持向量回归机的船舶操纵响应模型辨识 被引量：11
16
作者 张心光 邹早建 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期501-504,共4页
通过对自航模变形Z形试验舵角与转艏角速度数据的分析,应用最小二乘支持向量回归机(Least Square-Support Vector Regression,LS-SVR)辨识了船舶操纵运动响应模型中的操纵性指数,并用回归得到的响应模型进行了变形Z形试验的数值模拟.通... 通过对自航模变形Z形试验舵角与转艏角速度数据的分析,应用最小二乘支持向量回归机(Least Square-Support Vector Regression,LS-SVR)辨识了船舶操纵运动响应模型中的操纵性指数,并用回归得到的响应模型进行了变形Z形试验的数值模拟.通过将首向角和转艏角速度的预报结果与自航模试验数据进行比较,结果验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 船舶操纵 响应模型 参数辨识 支持向量回归机
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关于支持向量回归机的模型选择 被引量：59
17
作者 苏高利 邓芳萍 《科技通报》 2006年第2期154-158,共5页
支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的一种新型的机器学习方法。模型选择是设计支持向量机的重要内容之一。本文在分析用于回归的支持向量机原理的基础上,分别从核函数的选择、模型参数的作用、模型参数的调整方法等模型选择方... 支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的一种新型的机器学习方法。模型选择是设计支持向量机的重要内容之一。本文在分析用于回归的支持向量机原理的基础上,分别从核函数的选择、模型参数的作用、模型参数的调整方法等模型选择方面进行了综述,并讨论了模型选择的优缺点,最后指出在实际应用中常见的核函数和模型参数调整方法。 展开更多
关键词 支持向量回归机 核函数 模型参数 模型选择
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银行体系、股票市场与固定资产投资--基于三元向量自回归模型的格兰杰因果关系检验 被引量：8
18
作者 华桂宏 周茂彬 成春林 《财贸研究》 CSSCI 北大核心 2008年第1期90-94,146,共6页
通过把固定资产投资、金融发展和金融结构变量设定为向量自回归模型的三个内生变量,采用格兰杰因果关系检验实证研究了金融发展、金融结构与固定资产投资的因果关系。结果表明:(1)金融发展主动刺激固定资产投资增加,而不是被动跟随投资... 通过把固定资产投资、金融发展和金融结构变量设定为向量自回归模型的三个内生变量,采用格兰杰因果关系检验实证研究了金融发展、金融结构与固定资产投资的因果关系。结果表明:(1)金融发展主动刺激固定资产投资增加,而不是被动跟随投资的增加而发展;(2)仅仅是银行体系的发展具有主动刺激投资增加的功能,股票市场的发展并不具有这个功能;(3)金融结构和投资在格兰杰意义上并不存在因果关系,"金融服务观点"更适合中国金融的现实。 展开更多
关键词 银行体系 股票市场 向量自回归模型 格兰杰因果关系检验
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基于自回归模型和关联向量机的癫痫脑电信号自动分类 被引量：3
19
作者 韩敏 孙磊磊 +1 位作者 洪晓军 韩杰 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期864-870,共7页
癫痫脑电信号自动分类方法的研究具有重要意义。基于自回归模型和关联向量机,实现癫痫脑电信号的自动分类。采用自回归模型,进行脑电信号特征提取;通过引入主成分分析和线性判别分析两种特征变换方法,降低特征空间维数;采用关联向量机... 癫痫脑电信号自动分类方法的研究具有重要意义。基于自回归模型和关联向量机,实现癫痫脑电信号的自动分类。采用自回归模型,进行脑电信号特征提取;通过引入主成分分析和线性判别分析两种特征变换方法,降低特征空间维数;采用关联向量机作为分类器,提高模型稀疏性并可以得到概率式输出。在对波恩大学癫痫研究中心脑电信号的分类中,所提出的方法最高准确率可以达到99.875%;在将特征空间维数降至原始维数的1/15时,分类准确率仍可达到99.500%;采用关联向量机作为分类器,模型稀疏性大幅提高,与支持向量机相比,同等条件下关联向量数仅为支持向量数的几十分之一。所提方法可以很好地应用于癫痫脑电信号的自动分类。 展开更多
关键词 癫痫 自回归模型 主成分分析 线性判别分析 关联向量机
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外部冲击对蔬菜价格波动的影响——基于面板向量自回归模型(PVAR)的实证分析 被引量：7
20
作者 罗超平 李伟毅 翟琼 《中国蔬菜》 北大核心 2013年第05X期16-22,共7页
构建面板向量自回归模型(PVAR)的基础上,实证分析了外部冲击对蔬菜价格波动的影响,结果发现:除GDP增长率对蔬菜价格波动具有明显的冲击影响外,其他变量对蔬菜价格方差贡献都非常小,在1.5%～3.3%之间。同时,从变量冲击反应观察,当给蔬菜... 构建面板向量自回归模型(PVAR)的基础上,实证分析了外部冲击对蔬菜价格波动的影响,结果发现:除GDP增长率对蔬菜价格波动具有明显的冲击影响外,其他变量对蔬菜价格方差贡献都非常小,在1.5%～3.3%之间。同时,从变量冲击反应观察,当给蔬菜补贴LBT一标准差冲击,蔬菜价格LJG表现为负响应并在第3期达到最大;当给蔬菜成灾面积LCZ一标准差冲击,蔬菜价格LJG最初表现为负响应并在第3期转为正响应;当给GDP增长率一标准差冲击,蔬菜价格LJG表现为明显的正响应;当给城镇居民收入LCZSR一标准差冲击,蔬菜价格LJG表现为负响应。由此可见,蔬菜价格对外部冲击反应的效果并不理想,对部分外部冲击的反应存在明显的不合理的滞后性。健全蔬菜产业市场机制、提高蔬菜流通效率、保障蔬菜供需平衡等是抑制蔬菜价格剧烈波动的重要措施。 展开更多
关键词 蔬菜价格 外部冲击 面板向量自回归模型(PVAR)
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