半参数回归模型

摘要： 半参数回归模型结合了非参数回归和线性参数回归各自的优点,可用于曲线和数据的拟合和预测。 文章将介绍半参数回归及其在金融经济模型中的应用,通过列举不同类型的例子进行拟合,并说明了为什么半参数回归是更有效的。

摘要： 相依随机变量序列自从出现以后得到了学者们广泛的研究,回归模型在实际应用中有着重要的作用,研究NSD(negatively superadditive dependent)相依随机变量序列下半参数回归模型估计的相合性既扩展了相依随机变量性质的应用,又丰富了半参数回归模型估计相关理论。研究采用随机变量尾截技术结合NSD随机变量自身性质得出NSD随机变量序列下半参数回归模型估计的相合性。

摘要： 在磨削加工过程中,存在加工误差随加工顺序传递到下一道工序的问题.本文基于误差流理论,分析了上一道工序的加工误差对下一工序加工误差的影响,将工序间的误差传递关系用参数表达,未知的系统误差用非参数表达,基于泰勒公式建立了工序间误差传递的半参数模型.利用自然样条最小二乘法求解模型中的参数和半参数估计,将上述模型和参数求解方法应用于轴承套圈的内圈沟道的磨削加工过程中,并求解模型的残差、均方误差和平均绝对误差,然后进行模型验证.验证结果表明:半参数模型反映出内圈沟道多工序加工过程中的误差传递关系.与参数模型对比,半参数模型的均方误差从49.78降低到3.18,平均绝对误差从6.60降低到1.31,说明半参数模型精度更高,拟合效果更好.

摘要： 2002年至今,我国社会融资规模呈不断扩大趋势,尤其是2008年国际金融危机以后,为促进经济增长,我国的社会融资规模膨胀速度加剧,但是经济增长却未实现预期的效果,即社会融资规模与经济增长之间呈现出非一致发展趋势.通过对我国2008年至2019年社会融资与经济增长季度数据的实证分析,证实了我国社会融资规模与经济增长之间确实存在"倒U型"非线性关系.为了更加有力地阐释社会融资规模与经济增长之间的相关性,本文利用半参数和GMM估计方法分析两者之间的非线性关系,并结合现实情况解释社会融资规模与经济增长之间的"背离",指出在保持金融稳定的前提下,提升社会融资效率是关键.

摘要： 考虑如下半参数回归模型yi=xiβ+g(ti)+σiei, i=1,2,…,n,n ≥ 1,其中σ2i=f(ui),(xi,ti,ui)为已知设计点列.在适当的条件下,当误差为AANA变量时,本文研究了未知参数β和未知函数g的最小二乘估计与加权最小二乘估计的相合性,特别是p(p＞1)阶矩相合性和完全相合性,所得结果推广了误差为NA变量的相应结论.

摘要： Consider the following semiparametric regression model yi=X'iβ+g(ti)+ei, i=1, 2, · · · , n, where random errors {ei} are ψ- weakly dependent. Using the wavelet method, we obtain some estimators of the parametric component and the nonparametric component. Under general conditions, we investigate the asymptotic normality of these wavelet estimators. We not only generalize the corresponding conclusions of semiparametric regression models, but also unify asymptotic normal theorey of semiparametric regression models with dependent errors to some certain degree.%本文研究了半参数回归模型yi=X'iβ+g(ti)+ei,i=1,2,· · ·,n,其中{ei}为ψ-弱相依随机误差序列.利用小波估计的方法得到了参数、非参数的加权小波估计量.在相当一般的条件下,获得了这些小波估计量的渐近正态性,不仅推广了半参数回归模型的相应结果,而且在一定程度上统一了相依半参数回归模型的渐近正态性的理论.

摘要： 利用差分的方法研究半参数回归模型,提出了半参数回归模型的几乎无偏差分k-d估计,讨论了该估计量的一些基本性质.在均方误差意义下,与差分k-d估计进行了比较,得到了在一定情况下几乎无偏差分k-d估计优于差分k-d估计.

摘要： 半参数回归模型是参数回归模型的一种推广。其形式更加灵活,比一般参数回归模型更适用于实际问题的解释与应用。本文通过尝试用半参数回归模型来分析中国技术市场的发展情况。研究结果表明四个因素都对中国技术市场成交额产生了重要的影响,其中R&D经费投入和人均GDP对技术市场成交额有直接地线性影响,而R&D人员投入和专利授权率在相互影响的基础上对技术市场成交额有重要的非线性影响。

摘要： 半参数回归模型是参数回归模型的一种推广.其形式更加灵活,比一般参数回归模型更适用于实际问题的解释与应用.本文通过尝试用半参数回归模型来分析中国技术市场的发展情况.研究结果表明四个因素都对中国技术市场成交额产生了重要的影响,其中R&D经费投入和人均GDP对技术市场成交额有直接地线性影响,而R&D人员投入和专利授权率在相互影响的基础上对技术市场成交额有重要的非线性影响.

摘要： 在缺失响应数据下考虑半参数回归模型Y=X'β+g(T)+ε,建立该模型参数β,g(t)和σ2的二阶段估计(β)n,(g)n(t)和(σ)2,并通过对每个缺失响应数据Yi进行插值,得到了响应数据的均值.研究表明,这些参数的估计具有渐近正态性,并且(g)n(t)具有较好的收敛速度.

摘要： 针对GPS数据处理过程中很难将系统误差和偶然误差分离出来,将半参数回归模型应用到处理GPS系统误差中,通过实例分析验证半参数回归模型应用到GPS数据处理过程中的可行性.

摘要： 针对中国房地产的非均衡状态，本文从一个简单的逻辑起点出发——土地的二重性，提出了房地产价格二重性，并在非均衡分析框架下，建立了半参数回归模型，并结合滞后分析和时序分析，扩展了的半参数回归模型，对中国的房地产价格进行了实证分析。实证研究发现，半参数回归模型把所有其它的影响因素象体制、预期、房地产的特征、政府与开发商以及消费者之间的博弈等等不容易量化的因素引入模型的非参数部分，因此它改善了模型的回归结果，而且，非参数部分与函数的形式无关，因此它增强了模型的适用性。在拓展的模型中将房地产价格的滞后影响引入半参数回归模型，将滞后分析和时序分析结合起来，各项回归指标有了很大的改善，模型的解释能力大大增强，解释了目前我国房地产价格持续大幅度上涨的原因。

摘要： 随着航天任务对轨道确定的精度需求越来越高,相应地对轨道确定算法性能也提出了更高的要求.提出了基于小波去噪的半参数回归模型(SPRM)的卫星精密轨道确定模型,这种算法的线性估计部分为最小二乘估计(LSE)或Kalman滤波,而非线性估计为小波去噪算法.它能够很好地解决传统算法中残差序列为有色噪声的问题.这种基于小波去噪的半参数回归算法不但把经典算法作为其中的一部分,而且无论在理论上还是在应用上比经典算法更合理,更具有潜力.本文利用Lageos卫星激光测距的实测数据和仿真数据对算法进行了测试,计算结果表明它优于传统算法,能够有效地提高卫星的定轨精度.

摘要： Semiparametric reproductive dispersion nonlinear model(SEDNM)is an extension of reproductive dispersion nonlinear model and semiparametric regression model，and includes semiparametric nonlinear model and semiparametric generalized linear model as its special case. Based on the local kernel estimator of nonparametric component，profile-kernel and backfitting estimators of parameters of interest are proposed in SRDNM，and theoretical comparison of both estimators is also investigated in this article. Under some regularity conditions，strong consistency and asymptotic normality of two estimators are shown.It is shown that the backfitting method produces a larger asymptotic variance than that for the profile-kernel method.

摘要： Semiparametric reproductive dispersion nonlinear model(SEDNM)is an extension of reproductive dispersion nonlinear model and semiparametric regression model，and includes semiparametric nonlinear model and semiparametric generalized linear model as its special case. Based on the local kernel estimator of nonparametric component，profile-kernel and backfitting estimators of parameters of interest are proposed in SRDNM，and theoretical comparison of both estimators is also investigated in this article. Under some regularity conditions，strong consistency and asymptotic normality of two estimators are shown.It is shown that the backfitting method produces a larger asymptotic variance than that for the profile-kernel method.

摘要： Semiparametric reproductive dispersion nonlinear model(SEDNM)is an extension of reproductive dispersion nonlinear model and semiparametric regression model，and includes semiparametric nonlinear model and semiparametric generalized linear model as its special case. Based on the local kernel estimator of nonparametric component，profile-kernel and backfitting estimators of parameters of interest are proposed in SRDNM，and theoretical comparison of both estimators is also investigated in this article. Under some regularity conditions，strong consistency and asymptotic normality of two estimators are shown.It is shown that the backfitting method produces a larger asymptotic variance than that for the profile-kernel method.

摘要： Semiparametric reproductive dispersion nonlinear model(SEDNM)is an extension of reproductive dispersion nonlinear model and semiparametric regression model，and includes semiparametric nonlinear model and semiparametric generalized linear model as its special case. Based on the local kernel estimator of nonparametric component，profile-kernel and backfitting estimators of parameters of interest are proposed in SRDNM，and theoretical comparison of both estimators is also investigated in this article. Under some regularity conditions，strong consistency and asymptotic normality of two estimators are shown.It is shown that the backfitting method produces a larger asymptotic variance than that for the profile-kernel method.

摘要： Semiparametric reproductive dispersion nonlinear model(SEDNM)is an extension of reproductive dispersion nonlinear model and semiparametric regression model，and includes semiparametric nonlinear model and semiparametric generalized linear model as its special case. Based on the local kernel estimator of nonparametric component，profile-kernel and backfitting estimators of parameters of interest are proposed in SRDNM，and theoretical comparison of both estimators is also investigated in this article. Under some regularity conditions，strong consistency and asymptotic normality of two estimators are shown.It is shown that the backfitting method produces a larger asymptotic variance than that for the profile-kernel method.

摘要： Semiparametric reproductive dispersion nonlinear model(SEDNM)is an extension of reproductive dispersion nonlinear model and semiparametric regression model，and includes semiparametric nonlinear model and semiparametric generalized linear model as its special case. Based on the local kernel estimator of nonparametric component，profile-kernel and backfitting estimators of parameters of interest are proposed in SRDNM，and theoretical comparison of both estimators is also investigated in this article. Under some regularity conditions，strong consistency and asymptotic normality of two estimators are shown.It is shown that the backfitting method produces a larger asymptotic variance than that for the profile-kernel method.

摘要： 本发明提供一种多阶段定期抽检型产品贮存寿命评估的离散参数回归法，其步骤如下：步骤一：出厂数据失效概率分布拟合和均值估计；步骤二：融合数据的异常值筛选和保序处理；步骤三：基于离散参数的Weibull参数估计；步骤四：寿命参数选择和误差优化迭代。本发明基于出厂数据失效概率和离散参数回归匹配的思想，对数据进行了误差点筛选和保序处理，充分利用了多阶段数据的特征，保证了寿命分布参数估计的准确性和实际意义；本方法较之极大似然估计方法计算量小，迭代快速简单，可操作性强；本方法对异常数据具有较强的区分能力以及可调整能力；方法科学，工艺性好，具有广阔推广应用价值。

摘要： 本发明公开了一种基于数据驱动的k邻近非参数回归的交通流预测方法，基于两步数据搜索算法开发，首先在非预测时间段内，从历史数据库中寻找和识别候选输入数据去与当前状态近似，然后在预测点处从候选输入数据中识别用于预测的最佳决策输入数据，最后利用最佳决策输入数据通过预测算法生成预测。本算法可以有效地减少用于搜索历史数据的时间，从而降低系统预测过程中的执行时间，提高了预测系统的预测效率，同时也保准了系统预测的准确率。

摘要： 基于非参数回归分析的电力负荷异常数据识别与修正方法，1、对电力负荷数据进行用电模式分类，分为普通用电模式数据集和特殊用电模式数据集两大类；2、采用非参数回归分析法对获得的普通用电模式数据集提取各时刻的负荷特征值；3、利用提取的负荷特征值，根据选取的置信水平，形成异常数据域；4、对普通用电模式数据集和特殊用电模式数据集中的负荷数据利用步骤3形成的异常数据域进行负荷异常数据识别；5、利用改进的引入负荷水平映射关系和考虑特征值影响的加权均值法对识别出来的负荷异常值进行修正；本发明能够实现包含大工业电力负荷数据在内的电力负荷异常数据识别与修正，同时可以完善负荷异常数据识别和修正理论在电力负荷数据处理方面理论的不足。

摘要： 本发明公开了一种基于函数型非参数回归的中长期典型日负荷曲线预测方法，根据已有的历史典型日负荷曲线，基于函数型数据分析理论和非参数核密度估计方法，建立函数型非参数回归预测模型；考虑待预测典型日的日负荷率和最小负荷率，建立二次规划模型对函数型非参数回归预测模型的预测曲线进行修正，最终得到满足待预测典型日负荷特性指标要求的预测曲线。以中国某省级电网和美国PJM电力公司的典型日负荷数据为基础的仿真算例验证了所提方法简单实用，预测结果准确。本专利具有良好的推广价值和应用前景。

摘要： 本发明涉及一种菌落总数回归预测模型的构建及运用该模型检测鱼肉新鲜度的方法，菌落总数回归预测模型的构建方法包括对鱼肉样本进行高光谱图像检测，高光谱图像的预处理，获取训练样本和建立菌落总数回归预测模型。在构建得到菌落总数回归预测模型后，通过高光谱分选仪采集待测鱼肉样品的高光谱图像后即可预测待测鱼肉样品的菌落总数，从而判断其新鲜度。本发明利用差分进化算法优化核极限学习机，进一步建立鱼肉菌落总数回归模型，根据该模型可以对不同冷藏天数的鱼肉菌落总数含量进行无损检测，操作步骤简单，检测成本低，降低了传统方法所需的时间，提高了检测效率，为鱼肉的新鲜度快速无损检测提供了一种经济环保的理论支持和解决途径。

摘要： 本发明提供一种多阶段定期抽检型产品贮存寿命评估的离散参数回归法，其步骤如下：步骤一：出厂数据失效概率分布拟合和均值估计；步骤二：融合数据的异常值筛选和保序处理；步骤三：基于离散参数的Weibull参数估计；步骤四：寿命参数选择和误差优化迭代。本发明基于出厂数据失效概率和离散参数回归匹配的思想，对数据进行了误差点筛选和保序处理，充分利用了多阶段数据的特征，保证了寿命分布参数估计的准确性和实际意义；本方法较之极大似然估计方法计算量小，迭代快速简单，可操作性强；本方法对异常数据具有较强的区分能力以及可调整能力；方法科学，工艺性好，具有广阔推广应用价值。

摘要： 本发明公开了一种基于深度神经网络的空调机参数回归优化方法，涉及空调生产技术领域。本发明包括数据采集：通过采集铂电阻、温度传感器和主控板获得各种的样本数据；数据预处理：对采集的数据预处理获取训练样本数据；特征选择：引入专家知识和实践经验将监测数据抽取出来作为神经网络的输入；模型训练：选择ResNet‑152作为骨干网络，用二叉决策模型对骨干网络提取的特征进行回归预测；实时数据分析：输入建立好的模型，得到一组高维的抽象特征，并将这组抽象特征做为回归树的输入，回归树的输出数据分析结果。本发明通过加快了空调机的测试速度，采用自学习的神经网络针对空调数据进行实时调参，可以加快机器的研发速度。

摘要： 本发明公开了一种基于数据驱动的k邻近非参数回归的交通流预测方法，基于两步数据搜索算法开发，首先在非预测时间段内，从历史数据库中寻找和识别候选输入数据去与当前状态近似，然后在预测点处从候选输入数据中识别用于预测的最佳决策输入数据，最后利用最佳决策输入数据通过预测算法生成预测。本算法可以有效地减少用于搜索历史数据的时间，从而降低系统预测过程中的执行时间，提高了预测系统的预测效率，同时也保准了系统预测的准确率。

摘要： 本发明公开了一种基于参数回归的平面电机控制方法及终端设备，所述方法包括：根据平面电机的输入输出信号建立脉冲传递函数，并根据脉冲传递函数确定平面电机的参数回归模型；根据所述参数回归模型确定所述用于预测所述平面电机的第一预设数量时域的预测位置的预测模型；基于所述预测模型确定的预测位置建立代价函数，并根据所述代价函数计算平面电机的推力指令信号；将所述推力指令信号作用于平面电机驱动装置，以控制所述平面电机运动。本发明基于参数回归的方法确定以水平推力为输入信号、位置为输出信号的预测模型，根据所述预测模型预测的预测位置确定代价函数，并根据代价函数计算平面电机的推力指令信号，以将所述推力指令信号作用于电机，以提高了平面电机的动态跟踪精度。

摘要： 本发明公开了一种基于均匀试验和ACE非参数回归方法的高韧性水泥基工程复合材料的最优配合比设计方法。本方法包括以下步骤：首先确定高韧性水泥基工程复合材料配合比的优化目标，然后选取试验因素，并确定各因素的水平，选择均匀设计表和均匀设计表的使用表对各因素进行组合得到配合比表并进行试验，采用ACE非参数回归方法对试验数据进行分析处理，根据试验目标和约束条件进行筛分，得到最优的高韧性水泥基工程复合材料的配合比，最后根据最优配合比进行试验验证其合理性。本发明提出的优化设计方法与其他试验设计方法相比，在相同水平数的情况下，本试验方法的试验次数最少，其试验数据更具有均匀性、代表性，操作简单。