检索结果-内蒙古大学图书馆

系统科学与数学 2025年第4期 1255-1278页

作者：陈茜儒贺建风广东金融学院金融数学与统计学院华南理工大学经济与金融学院

在大数据背景下,能够较容易地获取更多可利用的辅助信息,但辅助信息的高维度特征不仅增加了计算复杂度,同时也会降低超总体模型的估计效果,进而致使传统的模型辅助估计方法不再适用.为此,文章将在模型辅助抽样估计框架下,引入贝叶斯模... 详细信息

在大数据背景下,能够较容易地获取更多可利用的辅助信息,但辅助信息的高维度特征不仅增加了计算复杂度,同时也会降低超总体模型的估计效果,进而致使传统的模型辅助估计方法不再适用.为此,文章将在模型辅助抽样估计框架下,引入贝叶斯模型平均方法对超总体模型进行估计,得到了完全辅助信息下的组合模型辅助估计量.文章首先对传统模型辅助抽样估计方法和贝叶斯模型平均方法进行系统梳理;然后给出了通过组合多个模型进行辅助抽样估计的贝叶斯模型平均辅助估计量,并证明了该估计量的渐近无偏性和一致性;随后的数值模拟和实证分析均表明在存在高维辅助信息的情形下,贝叶斯模型平均辅助估计量要优于采用单一模型进行辅助估计的广义回归估计量;最后在研究总结的基础上,提出了贝叶斯模型平均辅助估计方法改进的展望.

关键词：贝叶斯模型平均模型辅助抽样估计大数据

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一种车辆模型辅助的MEMS-SINS导航方法

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中国惯性技术学报 2017年第2期25卷 209-215页

作者：王美玲冯国强李亚峰于华超刘彤北京理工大学自动化学院北京100081

针对城市环境中GNSS因遮挡导致MEMS-SINS精度快速降低的问题,在车辆运动学约束的基础上,结合四通道ABS轮速传感器和方向盘转角信息,提出一种新的适用于陆地车辆的MEMS-SINS导航方法。该方法通过分析车辆转弯和运动约束特性,构建角速度... 详细信息

针对城市环境中GNSS因遮挡导致MEMS-SINS精度快速降低的问题,在车辆运动学约束的基础上,结合四通道ABS轮速传感器和方向盘转角信息,提出一种新的适用于陆地车辆的MEMS-SINS导航方法。该方法通过分析车辆转弯和运动约束特性,构建角速度和加速度观测量,从而实现基于模型辅助的MEMS误差在线补偿;其次,ABS轮速信息与非完整约束条件结合可额外增加三维车体速度观测量,进一步维持卫星失效时组合滤波器的量测更新。跑车实验表明,在GNSS信号频繁丢失甚至长时间无法定位时,低精度MEMS惯性器件引起的快速误差积累得到有效抑制,与经典车体约束结合里程计算法相比,航向精度提高约70%,位置、速度精度也有相应的提高,验证了算法的有效性。

关键词： MEMS-SINS ABS轮速传感器运动学约束模型辅助

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模型辅助条件下广义最优回归抽样估计方法研究

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数理统计与管理 2020年第2期39卷 263-273页

作者：陈光慧吴默妮暨南大学经济学院广东广州510632

在抽样估计中,当超总体模型为非线性形式时,广义回归估计量和最优估计量的估计效果均有待提高,而非参数回归估计量虽然能在一定程度上提高估计精度,但需要获得全部总体单位的辅助变量值,这在实际调查中往往难以满足。本文基于传统的广... 详细信息

在抽样估计中,当超总体模型为非线性形式时,广义回归估计量和最优估计量的估计效果均有待提高,而非参数回归估计量虽然能在一定程度上提高估计精度,但需要获得全部总体单位的辅助变量值,这在实际调查中往往难以满足。本文基于传统的广义回归估计量和最优估计量,借鉴非参数回归中局部多项式的估计思想,对原始辅助变量信息进行扩展,得到原始辅助变量多次方形式的新辅助变量,进而研究提出广义最优回归估计量。该估计量可以克服广义回归估计量、最优估计量和非参数回归估计量的缺陷,并证明其满足渐近无偏性和一致性。在不同超总体模型下,通过数值模拟方法比较了各类回归抽样估计方法的估计效果,模拟结果显示:在线性模型下,除了π估计量的精度较差,其余各类估计量的估计精度基本相同;但在非线性模型下,最优估计量和广义回归估计量的估计精度明显下降,而广义最优回归估计量和非参数的局部多项式回归估计量的估计精度都较好。

关键词：超总体模型模型辅助最优估计量非参数回归估计量广义最优回归估计量

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模型辅助条件下抽样估计方法研究

模型辅助条件下抽样估计方法研究

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作者：陈光慧暨南大学

学位级别：硕士

本论文主要是研究如何在抽样估计阶段利用超总体回归模型进行模型辅助估计，并对各种不同超总体回归模型下的模型辅助估计方法进行系统性研究和总结，使之成为一个完整的研究体系。本论文在第一章中对模型辅助估计方法进行了概述，界... 详细信息

本论文主要是研究如何在抽样估计阶段利用超总体回归模型进行模型辅助估计，并对各种不同超总体回归模型下的模型辅助估计方法进行系统性研究和总结，使之成为一个完整的研究体系。本论文在第一章中对模型辅助估计方法进行了概述，界定了辅助信息、超总体模型和模型辅助估计等概念，并对其内在联系进行了详细地阐述。第二章提出了一种通用的超总体回归模型——广义回归模型，并推导出该通用模型下的广义回归估计量及其性质，从而把辅助变量直接带入了估计量公式中，提高了抽样估计的精度。本章推导出的一般性结论为后面章节进行具体深入的研究提供了理论基础。第三章至第五章就是广义回归模型及广义回归估计方法的一系列具体应用，因而也就成为本论文的核心部分。首先是依据辅助变量与研究变量之间回归关系的不同，分别建立比率模型、线性回归模型、事后分层回归模型和非参数回归模型，然后再利用第二章中推导出的广义回归估计理论，对各种回归模型辅助下的估计方法进行了系统性研究，从而构成了模型辅助估计方法的整个研究体系。最后，第六章对本论文进行了总结，提出了本论文的一些不足之处，并且对本论文的理论体系及应用前景进行了展望。

关键词：辅助信息超总体回归模型模型辅助抽样估计方法研究

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基于半参数方法的模型辅助抽样估计研究

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统计研究 2015年第12期32卷 88-94页

作者：容越彦陈光慧暨南大学经济学院暨南大学经济学院统计学系

在总结现有模型辅助估计方法的基础上，本文通过构造一种半参数超总体模型，同时结合广义差分估计思想提出一种新型的模型辅助估计量。该估计量比传统的非参数和半参数回归估计利用更少、更易得到的辅助信息，即只需利用和广义回归估计... 详细信息

在总结现有模型辅助估计方法的基础上，本文通过构造一种半参数超总体模型，同时结合广义差分估计思想提出一种新型的模型辅助估计量。该估计量比传统的非参数和半参数回归估计利用更少、更易得到的辅助信息，即只需利用和广义回归估计相同的辅助信息，但一般会比广义回归估计拥有更高的估计精度。理论证明了该估计量是渐近设计无偏和设计一致的，其渐近设计均方误差为广义差分估计量的方差。模拟结果显示：本文提出的估计量估计效果至少与广义回归估计一样好；对于线性程度越低的超总体模型，其估计精度比广义回归估计有越明显的提高；就本文模拟而言，光滑参数在0．04～0．12间适当取值时会有相对较好的估计效果。

关键词：抽样估计模型辅助半参数模型辅助信息

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基于模型辅助捷联惯导组合导航仿真

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计算机仿真 2014年第2期31卷 405-410页

作者：李宁丁薇哈尔滨工程大学自动化学院黑龙江哈尔滨150001

为提高自主式水下潜器(AUV)捷联惯导(SINS)的自主导航精度,增强系统鲁棒性,采用了有关H∞滤波的AUV模型辅助的组合导航方法。克服当海底深度超出多普勒测速仪(DVL)范围时,SINS/DVL组合模式失效导致的捷联惯导误差迅速增大问题。针对传... 详细信息

为提高自主式水下潜器(AUV)捷联惯导(SINS)的自主导航精度,增强系统鲁棒性,采用了有关H∞滤波的AUV模型辅助的组合导航方法。克服当海底深度超出多普勒测速仪(DVL)范围时,SINS/DVL组合模式失效导致的捷联惯导误差迅速增大问题。针对传统卡尔曼滤波中系统模型和外部干扰统计噪声不确定时,系统精度降低的情况,提出采用H∞滤波提高系统精度和鲁棒性。在Matlab/LabVIEW的仿真平台上验证组合方法的可行性,仿真结果表明,基于H∞滤波的模型辅助捷联惯导方法能够有效提高组合导航系统精度、鲁棒性,是DVL工作失效时的备份导航系统,并能够有效抑制AUV在模型不准确的情况下Kalman滤波的发散问题。

关键词：组合导航仿真平台捷联惯导模型辅助

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基于平衡样本的最优模型辅助抽样策略

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统计与决策 2016年第7期32卷 9-12页

作者：巩红禹内蒙古财经大学统计与数学学院呼和浩特010070 中国社会科学院数量经济与技术经济研究所北京100732

模型辅助方法的思想是基于抽样设计借助于超总体模型获得对总体参数的有效推断。满足辅助变量的HT估计等于总体总量真值的样本被称为平衡样本。对于平衡样本,如果超总体模型的异方差性可以通过辅助变量解释,由此得出最优抽样策略:平衡... 详细信息

模型辅助方法的思想是基于抽样设计借助于超总体模型获得对总体参数的有效推断。满足辅助变量的HT估计等于总体总量真值的样本被称为平衡样本。对于平衡样本,如果超总体模型的异方差性可以通过辅助变量解释,由此得出最优抽样策略:平衡抽样设计与HT估计结合是最优策略,包含概率正比于模型残差的标准差。

关键词：超总体模型平衡样本模型辅助

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微小型AUV模型辅助技术在惯性导航中的应用

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计算机测量与控制 2011年第8期19卷 1987-1991页

作者：沈剑蕾战兴群杜刚上海交通大学航空航天学院上海200240

针对微小型水下潜器在无法获得GPS信号的情况,设计了一种模型辅助的全自主惯性导航系统;由于体积和功耗的限制,本系统无法采用传统的多普勒测速仪作为外部传感器,而提出了以惯性导航系统为核心,运动模型辅助的方法;根据水下潜器的运动... 详细信息

针对微小型水下潜器在无法获得GPS信号的情况,设计了一种模型辅助的全自主惯性导航系统;由于体积和功耗的限制,本系统无法采用传统的多普勒测速仪作为外部传感器,而提出了以惯性导航系统为核心,运动模型辅助的方法;根据水下潜器的运动特性进行数学建模,与卡尔曼滤波构成回路,运动模型输出位置、速度等信息对捷联解算输出信息进行误差补偿;搭建了基于Simulink的实验仿真环境,验证了该方法的有效性,能够满足微小型AUV对于导航系统体积、成本和功耗的要求,一小时的定位误差小于500m。

关键词： AUV 惯性导航模型辅助卡尔曼滤波

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基于SRUKF的模型辅助AUV惯性导航系统

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舰船科学技术 2021年第13期43卷 153-157页

作者：王科宇王俊雄上海交通大学船舶海洋工程国家重点实验室上海200240

小型水下自主航行器(AUV)空间小、功耗低,传感器布置有限,且AUV运动方程高度非线性,传统扩展卡尔曼滤波(EKF)易发散,多传感器数据融合的传统惯性导航方案难以实现。本文利用AUV数学模型进行辅助,设计了基于平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)... 详细信息

小型水下自主航行器(AUV)空间小、功耗低,传感器布置有限,且AUV运动方程高度非线性,传统扩展卡尔曼滤波(EKF)易发散,多传感器数据融合的传统惯性导航方案难以实现。本文利用AUV数学模型进行辅助,设计了基于平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)的惯性导航系统。利用AUV运动特性计算得到角速度、加速度等信息,融合六轴加速度传感器信号,实现导航系统误差补偿。通过半实物实验和Matlab仿真实验,验证该导航系统可行性。结果表明,该导航系统相比EKF滤波方案精度高、稳定性好,能够满足小型AUV导航定位需求。

关键词：惯性导航平方根无迹卡尔曼滤波模型辅助小型AUV

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基于非参数方法的模型辅助抽样估计研究

基于非参数方法的模型辅助抽样估计研究

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作者：陈飞华南理工大学

学位级别：硕士

随着大数据时代的来临,数据比以往更加受到人们的重视,数据的采集和分析在个人生活、企业的经营管理和国民经济的宏观调控中都起到很重要的指导作用。当下,抽样调查仍然是实际生活中搜集和分析数据的最重要的方法,因此本文将以抽样调查... 详细信息

随着大数据时代的来临,数据比以往更加受到人们的重视,数据的采集和分析在个人生活、企业的经营管理和国民经济的宏观调控中都起到很重要的指导作用。当下,抽样调查仍然是实际生活中搜集和分析数据的最重要的方法,因此本文将以抽样调查这一领域为研究目标,深入研究抽样调查中抽样估计的方法。文章主要研究了在抽样调查的抽样估计阶段如何充分利用辅助信息,通过非参数模型辅助估计量来估计总体的总值。具体而言,本文就非参数方法在模型辅助估计中的三个方面问题做了深入研究:其一:本文在总结现有模型辅助估计方法的基础上,通过基于设计的HT估计量和广义差分估计法,建立起了基于设计和基于辅助模型估计之间的联系,并在理论上给出了模型辅助估计方法的统一框架。其二,通过梳理模型辅助下非参数方法,在此基础上结合模型校准估计法构造一种新的非参数模型模型辅助估计量来尽量弥补传统估计量的缺陷。在一定的假设条件下,证明了该估计量具有设计一致性和渐进正态性,通过广义差分估计法获得了估计量的一致方差估计量。其适用性也更强,能够适应多元辅助变量和复杂抽样设计的情况。模拟结果显示:利用非参数方法得到的模型辅助估计量的在模型出现误设情况下的估计效果好于传统的线性估计量;在模型正确的条件下,估计效果与传统估计量大致相同。其三,我国抽样调查实践起步较晚,该领域的理论研究也始终滞后于国际先进水平。本文的研究内容能够为该领域的相关实践人员提供有参考价值的基础资料,也能够对模型辅助估计法在我国的推广、运用和发展起到一定的推进作用,这也是本文研究的意义所在。

关键词：抽样估计模型辅助非参数方法辅助信息

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