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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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协变量受区间约束的Logistic回归模型的同步置信带

协变量受区间约束的Logistic回归模型的同步置信带

引用

作者：魏冰琪东北师范大学

学位级别：硕士

本文基于线性回归模型的同步置信带构建理论和方法,关注当协变量受限时Logistic模型回归均值的置信带构建问题。主要工作为借助精确法和模拟法的思想,构建二项因变量概率p(x)的双曲型双边置信带,进而在k=1的情形下,通过多因素试验设计,... 详细信息

本文基于线性回归模型的同步置信带构建理论和方法,关注当协变量受限时Logistic模型回归均值的置信带构建问题。主要工作为借助精确法和模拟法的思想,构建二项因变量概率p(x)的双曲型双边置信带,进而在k=1的情形下,通过多因素试验设计,模拟计算针对Logistic模型的置信带覆盖概率,并进行全面的比较。本文给出了当协变量受限时,对于给定的置信水平1-α,任意k≥1的Logistic回归模型同步置信带的临界常数c的模拟法求解公式,以及相应的同步置信带的形式。针对简单Logistic回归模型同步置信带,给出了精确法和模拟法求解临界常数c的公式和模拟的步骤。基于这两种方法,模拟48种设计结构以及3种置信水平下,简单Logistic回归模型置信带的覆盖概率,并进行多角度的分析和比较。最后指出,利用线性模型的方法计算临界常数c用于Logistic回归模型同步置信带构建效果不错。同时,对于一组具体的数据,可以根据置信水平、协变量受限区间、模型要求等选择合适的方法构建Logistic回归模型的同步置信带。

关键词：线性回归 Logistic回归同步置信带统计模拟多重比较

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缺失数据背景下基于贝叶斯网络的疾病预测模型构建与应用研究

缺失数据背景下基于贝叶斯网络的疾病预测模型构建与应用研究

引用

作者：钟璐山东大学

学位级别：硕士

背景:个性化预后预测模型在临床决策中发挥着至关重要的作用,为指导治疗决策提供建议。Cox比例风险模型是使用最广泛的生存预测模型,能够很好处理存在删失的生存数据。然而,在生存预测模型的研究中,缺失数据的问题是非常重要的问题。由... 详细信息

背景:个性化预后预测模型在临床决策中发挥着至关重要的作用,为指导治疗决策提供建议。Cox比例风险模型是使用最广泛的生存预测模型,能够很好处理存在删失的生存数据。然而,在生存预测模型的研究中,缺失数据的问题是非常重要的问题。由于医学数据集通常具有不完整性的特点,许多基于回归方法构建的临床预测模型在缺失情境下不可用。目前处理缺失数据的策略包括完全案例分析法和填补法,而这些方法往往导致信息的损失或引入偏倚。由于这些方法主要应用于数据预处理过程,无法对缺失部分协变量信息的个体直接做出预测,降低了预测模型的可用性。方法:本文构建了生存贝叶斯网络模型,该模型可在缺失数据下评估个体风险。生存贝叶斯网络模型通过将Cox模型与贝叶斯网络相结合来处理缺失数据下的生存预测问题。本文对该模型进行了统计模拟研究,分别考虑训练集和测试集在同分布与不同分布下的情形,从数据样本量、缺失率、缺失机制、特征之间的相关程度和删失率多方面设置不同的模拟场景,综合评估模型在不同情景下的预测表现。最后,本研究进一步基于山东省威海市立医院的肺癌队列进行实例分析,利用生存贝叶斯网络模型构建了肺癌预后预测模型并评估模型的预测准确性及临床效用。结果:统计模拟结果显示,在同分布情形下,模型具有良好的区分能力和校准能力。对于分布不同的训练集和验证集,模型预测准确性略低于同分布情形,且呈现出与同分布情形下模拟研究一致的变化趋势。在实际数据分析中,构建的肺癌预后预测模型在建模队列和验证队列中的AUC分别为0.892(95%CI:0.869～0.915)和0.903(95%CI:0.887～0.919),模型具有良好的区分能力。校准曲线显示肺癌预测生存率与实际生存率具有较高的一致性,建模队列和验证队列的校准斜率分别为0.977和1.013,校准截距分别为0.069和0.065,表明该模型具有良好的标定能力。该模型在外部验证数据集上的AUC为0.768(95%CI:0.745～0.791),校准斜率为0.706,校准截距为0.017,表明该模型具有良好的外推性。此外,决策曲线分析结果显示,模型的净效益高于对所有个体进行干预和都不干预的净效益。结论:本文构建的生存贝叶斯网络模型是针对缺失情景的生存预测工具,解决了针对不完全数据的风险评估问题。统计模拟试验结果表明,生存贝叶斯网络模型在不同缺失机制下均表现良好,尤其在严重缺失数据下模型预测表现优于基于填补的方法,该模型具有鲁棒性。实际数据分析中,构建的肺癌预后预测模型具有较高的预测准确性以及临床实用性。综上,本研究的方法能在缺失数据情景下进行有效的生存分析。

关键词：预测模型缺失数据统计模拟肺癌贝叶斯网络

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康平地区轻度碱化草甸土持水特性的研究

康平地区轻度碱化草甸土持水特性的研究

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作者：凌国鑫沈阳农业大学

学位级别：硕士

土壤的空间变异性是土壤学基础研究内容之一,对认识土壤、改善土壤质量极为重要.土壤水分空间变异与土壤有机质、土壤质地、土壤容重、土壤孔隙度等土壤理化性质关系密切,并影响着作物生长发育.而土壤水分特征曲线能够直接或间接反映土... 详细信息

土壤的空间变异性是土壤学基础研究内容之一,对认识土壤、改善土壤质量极为重要.土壤水分空间变异与土壤有机质、土壤质地、土壤容重、土壤孔隙度等土壤理化性质关系密切,并影响着作物生长发育.而土壤水分特征曲线能够直接或间接反映土壤持水性能、土壤结构好坏,是土壤水分运动模拟、田间土壤水分常数确定等研究工作不可缺少的基础工具.通过土壤水分特征曲线空间变异性的研究,可以对土壤水分分布状况及土壤水分特性有一总体的认识,并为土壤水分运动研究提供较为真实的初始条件.同时,不同地区、不同类型的土壤其理化性质表现的差异很大,直接影响土壤水分特征曲线的形状,使土壤水分的研究成果的应用受到了限制.因此有必要对不同地区、不同类型的土壤水分的空间变异性分别进行研究.该文用网格法分上层(0-20cm)、下层(20-40cm)采集沈阳市康平县的原状土,以此为供试材料测定土壤水分特征曲线、容重、孔隙度、有机质、4土壤质地等指标,选取h=∑<\'4><,k=1>[a<,k>1-s<\'k>]/s、s=[1+(ah)<\'n>]<\'-m>、 s=ah<\'-b>,(h<0.0001,s=1)、θ=ch<\'-d>,(h<0.0001,θ=θ<,s>)四个模型对土壤水分特征曲线的空间变异性进行标定分析,并以标定系数为随机变量作统计模拟.综上所述,标定方法能够对土壤水分特征曲线的空间变异做出描述,标定系数作为随机因素进入确定性模型,可以把确定性模型转化为随机性模型,使之更加全面地模拟真实情况.标定方法作为土壤空间变异性的研究手段之一,无论在理论上还是实践中都具有广阔的应用前景.

关键词：土壤水分特征曲线空间变异标定半方差统计模拟

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高维稀疏数据的降维方法与应用研究

高维稀疏数据的降维方法与应用研究

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作者：李曾北京工业大学

学位级别：硕士

随着科学技术的发展,人们开始接触越来越多的数据。特别是随着信息技术的发展,海量数据成为了科学研究中不可缺少的依据。这些海量数据在统计中通常被称为高维数据。一方面,维数的膨胀为数据的分析带来了很大的困难,这通常被人们称之为... 详细信息

随着科学技术的发展,人们开始接触越来越多的数据。特别是随着信息技术的发展,海量数据成为了科学研究中不可缺少的依据。这些海量数据在统计中通常被称为高维数据。一方面,维数的膨胀为数据的分析带来了很大的困难,这通常被人们称之为“维数灾难”。但另一方面,维数的增长又为数据的分析提供了更多的信息,也就是“维数福音”。\n 在实际应用中,我们遇到数据常常是高维数据,因此高维数据分析是人们一直关心的问题。当前,在高维数据的降维处理方面的研究已经取得了许多显著性的成果,也有许多研究在针对这些理论的实际应用方面进行了探讨。但是,在某种特定类型数据(如经济领域数据)中这些理论方法适用性和应用方法的研究还十分的不足。\n 图模型作为一种通过描述变量之间相互关系来进行分析的统计工具,在近年来受到了广泛的关注和研究。图模型已经被广泛应用于数据挖掘、模式识别、因果推断、人工智能等研究领域。基于图模型的降维主要有两种方法:一种是通过判断变量之间的边缘独立和条件独立关系来建立图的结构,另一种是通过潜在的图结构中蕴含的似然或者后验概率来进行结构的判断,进而通过图的结构来描述高维变量之间的相关关系,从而将高维数据集分解为若干独立或条件独立的子集。\n 本论文利用统计模拟的方法,探讨高维稀疏数据集中应用图模型进行降维的算法实现及其适用性和应用效果。这主要包括基于相互信息量与条件相互信息量的高维随机变量降维方法,以及图模型在高维时间序列上应用的拓展。同时,还将研究将图模型降维方法实际应用于GDP及R&D分类数据的分析。

关键词：高维随机变量高维时间序列降维统计模拟算法效率

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改进的K-means法及其应用

改进的K-means法及其应用

引用

作者：鲁婧婧中山大学

学位级别：硕士

人们对客观事物的研究总是从无认识到有认识，步步深入，渐渐明朗化的。对事物进行分类则是人类认识世界的基本手段之一。在数据分类不明确时，对其进行探索性的分类是极为必要的。聚类分析作为一种无监督的分类方法，在分类方法学中起... 详细信息

人们对客观事物的研究总是从无认识到有认识，步步深入，渐渐明朗化的。对事物进行分类则是人类认识世界的基本手段之一。在数据分类不明确时，对其进行探索性的分类是极为必要的。聚类分析作为一种无监督的分类方法，在分类方法学中起到了举足轻重的作用。聚类分析包括很多种，其中K-means法作为快速聚类法(又称动态聚类法)中最常用的一种，由于在计算速度上具有无可比拟的优势，常被作为大样本聚类分析的首选方案。其基本原理为：人为地或按照某种标准选择初始凝聚点，依据样品点到各初始凝聚点的欧氏距离，将样品划分到与其距离最近的类别中，形成初始分类。再对初始分类进行修正，直到分类比较合理，不必再修正为止。实践表明，由于该方法在聚类过程中采取距离就近原则，故更倾向于产生大小相等的球状类。而在实际研究中常存在几个类在“空间”所占容积大小不等的情况。例如亚健康问题，健康的人大都相似，处于亚健康状态的人却因为症状各不相同而存在较大的变异度。在这种情况下，K-means法常常无法得到令人满意的结果。本研究通过模拟和实例分析来探讨对于各类在“空间”所占容积(对应于方差)大小不等的类，如何聚类可以达到较好的效果。材料与方法: 本研究旨在提出一种改进的K-means法，在对方差不等的类进行聚类时，可以取得较好的效果。思想来源：样品来自两个方差不等的类的可能性不但与该样品与类中心的距离有关，还与类内相似度有关。故在每次聚类过程中，对样品与类之间距离的量化，应考虑类内方差的大小。基本思想：不同的类相似度可能不同。故在计算样品与类的距离时，依据类内相似度的大小为其赋予不同的权重。当类内相似度比较大时，为其赋予较大的权重。当类内相似度比较小时，为其赋予较小的权重。类内相似度可以通过类内方差的大小来度量。方差大，说明类内相似度比较小；方差小，则说明类内相似度比较大。故将权重定义为方差的倒数。算法描述： 1、初始凝聚点的选择在选择初始凝聚点的过程中，如果仅仅基于距离因素，往往会找到许多孤立点作为初始凝聚点。实际上，初始凝聚点除了尽量分散，能使各类被恰当地区分之外，还应该具有一定的代表性，即具有较高的密度。因此，在初始凝聚点的选择中，除了考虑其散布程度外，还应考虑密度因素。本文所提出的聚类方法，引入了每类的方差，若仍以孤立点为初始凝聚点，聚类的效率会受到很大影响。因此，本文所提出的方法，选择密度法作为初始凝聚点的选择方法。 2、距离的定义由于考虑了各类方差的影响，故定义样品到各类的“相对距离”而非“绝对距离”作为聚类准则。所谓相对距离即样品点到类中心的欧氏距离平方与类内方差之比。考虑到极端点对方差的影响，故此处对方差进行修正。修正方法为选择与类中心的欧氏距离平方最近的80﹪的样品点，计算方差。 3、聚类效果的评价概括地说，对聚类效果的评价主要有三种方法。一种是基于外部的准则，该准则基于数据集上的一个预定义的结构来评价聚类算法的结果。另外一种是基于内部的准则，即利用数据集本身的特征来评价聚类结果。第三种是相对准则，即在同一个数据集上，用同一种聚类算法但参数取值不同的多次聚类结果的比较来进行算法的评价。基于以上各准则的评价指标很多，且各有优缺点。本研究采用的模拟数据和实际数据为已知分类的数据，故可采用外部准则对其进行评价。聚类准确度定义为分类结果与预定义类别一致的个体数与参与聚类的全部个体数的比。该指标容易理解，是对聚类结果进行评价的一个常用外部评价指标。但是聚类结果中所给出的类标签，与金标准并无明确的对应关系，故该指标如何计算十分模糊。本研究利用SAS软件编写程序，寻找聚类结果与金标准之间的对应关系，并计算聚类准确率。从而使聚类结果更加直观。模拟实验：利用SAS产生两类服从双变量正态分布的数据。要求两类数据具有不同的方差比，对于所选取的每个固定的方差比，设置不同的类间距。每类样本量为300，每种情况抽样次数为100。实例分析：应用改进的K-means法对真实数据进行分析，并对聚类结果进行评价。算法实现：采用SAS软件编写改进的K-means法的实现程序以及产生模拟数据、产生初始凝聚点以及准确度度量的程序。结果与讨论: 模拟试验的结果显示：当两类方差比为9，6，4，3时，改进的K-means法的聚类效果优于传统的K-means方法。当两类方差比为2时，改进的K-means法未体现出优越性。比较两种方法的聚类准则，可以看出：改进的K-means法与传统K-means法的不同之处在于，对处于中间地带的样品点的处理方式不同。改进的K-means法由于考虑了方差的因素，认为处于中间地带的样品点虽然与两类“绝对距离”相当，但“相对距离”不等。绝对距离相当的情况下，样品点

关键词：聚类分析欧氏距离统计模拟亚健康

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统计假设检验中显著性水平α的选择

统计假设检验中显著性水平α的选择

引用

作者：王创兰州商学院

学位级别：硕士

假设检验是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法，作为统计推断的一个重要内容，历来受到人们的极大关注并得到了广泛的运用。在检验的过程中，传统意义上显著性水平α的取值为0.01、0.05、0.1等，然而在国内外现有... 详细信息

假设检验是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法，作为统计推断的一个重要内容，历来受到人们的极大关注并得到了广泛的运用。在检验的过程中，传统意义上显著性水平α的取值为0.01、0.05、0.1等，然而在国内外现有的一般数理统计学书上,对显著性水平α的选择，只提到要结合实际情况，但怎样结合实际情况，大都没有详细的一个论述。在国内外学者进行的已有研究中，假设检验中显著性水平α的选取问题主要是针对总体均值、总体方差或针对两样本间此类关系的一个假设检验，目前还很少有人对样本比例的假设检验中显著性α选取问题做比较详细的探讨。诸如在民意测验、问卷调查、选举等要求抽样比例的问题中，尤其样本量在[100，2000]，抽样比率在[0.4,0.6]区间内时，现有文献依然选择显著性水平α为0.01、0.05、0.1,然而通过计算机大量的统计模拟发现，当我们依旧选择很小的显著性水平时，此时出现很大的误判。在总结已有文献成果的基础上，本文主要从以下几个部分展开，第一部分主要给出假设检验及有关显著性水平的综述总结；第二部分主要介绍假设检验中显著性水平α及P-值的有关含义；第三部分主要探讨在给定样本量n（样本区间为[100,2000]），样本比例pi（比例区间为[0.4,0.6]）条件下，α的取值问题；第四部分编制α分布表并建立模型,且给出案例并进行分析；最后介绍本文的结论、不足及未来的工作。为此，本文利用统计模拟方法，全面的设置了各种参数，来模拟不同条件下的假设检验，通过对样本比例作假设检验时，在不同样本量及样本抽样比例下如何选择显著性水平进行深入探讨，我们发现：选择传统的显著性水平α时，样本量越大，假设检验结果出现误判的可能性越小，精确度越高；样本比例越远离0.5即半数时，检验结果出现错误的可能性越小，精确度越高。并据此编制α分布表，为统计分析做此类假设检验时选择合适的显著性水平提供科学的方法和重要参考。

关键词：显著性水平假设检验样本比例 α-分布表统计模拟

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信息时滞与投资收益关联性的计算金融实验研究

信息时滞与投资收益关联性的计算金融实验研究

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作者：马力华中科技大学

学位级别：硕士

为了研究证券投资者的信息接收时滞是否影响其收益水平,本文通过统计模拟方法构造了一个基于Agent的人工金融市场,这个市场上只交易一只资产,其估值由多个相互独立的信息源取值之和决定,其中每个信息源的取值服从随机游走过程,同时,市... 详细信息

为了研究证券投资者的信息接收时滞是否影响其收益水平,本文通过统计模拟方法构造了一个基于Agent的人工金融市场,这个市场上只交易一只资产,其估值由多个相互独立的信息源取值之和决定,其中每个信息源的取值服从随机游走过程,同时,市场上存在多个称为Agent的模拟投资者,在信息源发生更新之后,Agent需要一定时时滞才能接收到更新后的信息,该时滞服从指数分布,其期望值根据Agent的不同而从大到小变化。在初始框架下,Agent利用自身掌握的信息对资产进行估值,并根据估值与现价的差别决定自己在资产与现金之间的配比,进而在市场上进行交易,从而形成新一期的资产价格。通过对价格变动过程的分析,发现该人工市场的资产价格变动能较好地反映资产实际价值的变动,但资产价格变动中表现出了资产实际价值变动中所没有出现的时间序列相关的特征,且价格序列的波动率小于真实价值序列的波动率。Agent的投资收益与其信息接收时滞呈负相关性。然后,文章对原框架加以改动,对Agent引入学习机制,令其通过一个滚动估计的带约束回归模型,以上一期市场价格以及自身信息的加权和来决定当期估值,并以该估值制定交易计划。在该实验中,信息接收速率较慢的Agent亏损幅度有所减小,但基本结论相较于上一实验并没有改变。此后,文章先后在实验一的框架中引入逆向投资者和技术指标交易者,发现它们可以取得明显的正向收益,但随着采用相同策略的Agent数量逐渐增多后,超额收益将趋于消失。最后,文章在第一个实验的基础上加入了噪声交易者,它们根据市场报价与上一期的价格差别来进行买卖决策。在这种情况下,收益率的自相关性消失了,市场波动率大幅提升,且不同组别的Agent财富变动的幅度大幅减小,但依然与其信息接收速率有明显的相关性。

关键词：信息时滞投资收益人工证券市场统计模拟

来源：评论

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基于Copula函数相依性测度的研究及应用

基于Copula函数相依性测度的研究及应用

引用

作者：张亚文兰州交通大学

学位级别：硕士

多维随机变量间的相依性是统计分析的一个重要指标,常用于不同领域的统计分析,例如:金融领域、时间序列中的条件概率领域等,尤其是在大数据时代,随机变量间的相依性越来越被各界关注.相依理论主要从概率积分变换、Copula函数以及脆弱模... 详细信息

多维随机变量间的相依性是统计分析的一个重要指标,常用于不同领域的统计分析,例如:金融领域、时间序列中的条件概率领域等,尤其是在大数据时代,随机变量间的相依性越来越被各界关注.相依理论主要从概率积分变换、Copula函数以及脆弱模型三个方面进行研究.Copula函数作为相依理论的研究方法之一,为逐渐精细的相依机制提供了理论基础.论文以Copula函数为基础研究二维随机变量间的相依性,主要工作如下.(1)基于随机点到独立点的相对距离,提出了微观相依度函数的定义,证明了微观相依度函数满足相依性度量的七条基本性质,从微观角度讨论了随机变量之间的相依关系.并且根据Copula在随机变量单调变换下的变换规律,推出微观相依度函数在随机变量单调变化下的变化规律;基于微观相依度函数的局部可积性,进一步给出任意随机变量的局部相依度.(2)讨论了不同相依性测度间的联系与区别.对FGM Copula函数族、Marshall-Olkin Copula函数族的秩相关系数进行统计模拟,分别对比两类Copula函数族秩相关系数的理论值与模拟值.结果表明,两类Copula函数族的Kendallτ均比Spearmanρ的模拟值更接近真值;且参数为1的FGM Copula函数,以及参数均为0.5的Marshall-Olkin Copula函数模拟结果更接近理论值.(3)利用MATLAB工具对2016-1-1到2020-3-31的上证A,B股指数日收益率进行Copula建模.通过模型检验发现参数为ρ=0.8150,k=5.0065≈5的二元t-Copula能更好的拟合A,B股指数日收益率的观测数据。

关键词：相依性 Copula函数微观相依度函数统计模拟 Copula建模

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马尔可夫链蒙特卡罗方法及其R实现

马尔可夫链蒙特卡罗方法及其R实现

引用

作者：叶钫南京大学

学位级别：硕士

普通Monte Carlo方法通过随机模拟为一些复杂积分的计算提供了便利,但是当碰到不容易直接采样的时候,将马尔可夫链的概念引入到采样过程中,利用非周期且不可约的马氏链可收敛到平稳不变分布的特性,在马氏链运行足够长之后,认为产生的马... 详细信息

普通Monte Carlo方法通过随机模拟为一些复杂积分的计算提供了便利,但是当碰到不容易直接采样的时候,将马尔可夫链的概念引入到采样过程中,利用非周期且不可约的马氏链可收敛到平稳不变分布的特性,在马氏链运行足够长之后,认为产生的马氏链序列来源于目标分布的随机样本,这样便产生了Markov Chain Monte Carlo方法,即所谓的MCMC。本文重点梳理和研究了MCMC的理论基础和构造原理,使得该方法能被更好的认识和接受。本文第一部分从简单Monte Carlo模拟出发,介绍了其原理,并分析了缩小Monte Carlo积分误差的方法。第二部分介绍MCMC方法的理论基础、构建方法及收敛性分析。其中第一块内容结合马氏链的数学知识和推理,分析了MCMC方法的理论基础,第二块主要梳理和分析了MCMC方法的构造原理,重点介绍了Metropolis-Hastings算法和Gibbs抽样。在分析MCMC算法的同时,使用开源的统计软件R语言编写了算法的实现代码,得到了较好的分析结果,包括图形诊断和参数估计结果。第三块探讨了MCMC方法的收敛性和误差问题。第三部分介绍了MCMC在贝叶斯统计中的应用,并推导了Logistic回归模型中参数关于样本的后验分布f(β|y)对应Metropolis-Hastings算法的形式,并用R语言对一个Logistic案例和一个更一般化的贝叶斯模型案例进行计算,得到较好的诊断图形和参数估计。本文最后对MCMC的并行化算法进行了展望和尝试,以期对MCMC算法在大样本或大数据形式下有好的应用发展。

关键词： Markov Chain Monte Carlo MCMC 统计模拟 Metropolis-Hastings算法 Gibbs抽样并行计算 R语言

来源：评论

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Bootstrap与模糊聚类方法在管道泄漏检测系统中的应用研究

Bootstrap与模糊聚类方法在管道泄漏检测系统中的应用研究

引用

作者：苗丽兰州理工大学

学位级别：硕士

长输管道以高效、便捷、环保等特点已成为与铁路、公路、航空、水运并行的五大运输手段之一。然而由于不可避免的老化、腐蚀及人为损坏等原因，管道泄漏频频发生，所产生的经济损失和环境污染也十分严重。因此管道泄漏的实时检测已成为... 详细信息

长输管道以高效、便捷、环保等特点已成为与铁路、公路、航空、水运并行的五大运输手段之一。然而由于不可避免的老化、腐蚀及人为损坏等原因，管道泄漏频频发生，所产生的经济损失和环境污染也十分严重。因此管道泄漏的实时检测已成为世界重要的研究课题。由于基于硬件的方法不能连续检测，而基于单一检测方法的软件系统在检测的实时性、可靠性、精确性、灵敏性等综合性能方面，很难达到令人满意的效果。因此近年来，随着SCADA系统在油气管道行业的广泛应用，基于信息处理的多种检测方法复合的软件技术已成为学术界关注的热点和发展的潮流。本文在前期研究工作的基础上，主要进行了以下工作：首先，通过对不同采样频率的管道小泄漏、调泵调阀压力波形的分析，确定了能反映小泄漏、调泵调阀基本结构和特征的系统采样频率，并对相应的负压波信号进行了归一化处理。其次，针对管道泄漏诊断过程中，负压波信号出现不同形式的信息缺失问题，利用小样本统计的Bootstrap方法，对观测样本进行模拟采样并进行统计分析，为正确区分小泄漏与正常工况变化所产生的负压波模式提供了大量有效的数据样本，从而建立了不同工况下的标准样本库。再次，从不同工况下的标准样本库中，可靠提取反映样本特征的若干指标或参数，构成指标向量，并将其作为模糊c均值聚类的输入。利用模糊聚类算法对提取的特征值进行迭代运算，最终获得不同工况下的模糊聚类中心，从而有效识别管道小泄漏与正常工况变化的运行模式，降低了小泄漏时系统误报警。仿真实验表明该方法应用在管道泄漏诊断中是简单实用和可行的。最后，在前期开发的管道泄漏检测与定位软件的基础上，利用模糊聚类仿真实验提供的重要设计思想和经验参数，提出了模糊聚类软件实现的初步方案。

关键词：长输管道泄漏检测与定位统计模拟特征提取模糊聚类

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