检索结果-内蒙古大学图书馆

非线性回归模型辨识的混合计算智能算法

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系统工程理论与实践 1997年第10期17卷 99-103,131页

作者：赵明旺武汉冶金科技大学自动化系

通过定义牛顿算子、选择算子、混合数据结构以及适应度，得到可结合遗传算法和牛顿法两者长处，既有较快收敛性，又能以较大概率求得全局解（一致收敛估计）的非线性参数辨识算法。数值计算结果表明该方法显著优于遗传算法和牛顿法。

关键词：计算智能参数辨识非线性回归模型算法

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非线性回归模型校正及应用

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统计研究 1991年第4期8卷 61-63页

作者：陈性生安徽省统计局

一、非线性回归校正模型非线性回归模型具有直观性强、计算简单、可检验等优点。但是,在实际应用中,对某一问题用多种曲线拟合往往都不能得到满意的效果,这主要是由于系统本身出现了一系列的转折性变化,例如受自然灾害、政策、价格等因... 详细信息

一、非线性回归校正模型非线性回归模型具有直观性强、计算简单、可检验等优点。但是,在实际应用中,对某一问题用多种曲线拟合往往都不能得到满意的效果,这主要是由于系统本身出现了一系列的转折性变化,例如受自然灾害、政策、价格等因素的影响。所谓转折性变化,是指在某一时点(称转折点)的前部曲线和后部曲线变化趋势不一致。为弥补这一不足,本文提出了非线性回归校正模型。其方法和步骤如下:第一步:将原始时序样本集S={y^0(1),y_0(2),…,y_0(n)}按时间顺序依次划分成互不相交的二个子集:

关键词：非线性回归模型校正应用关联系数

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非线性回归模型M估计的信息损失

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上海交通大学学报 2002年第Z1期36卷 59-61页

作者：赵慧秀冯予王执铨南京理工大学理学院南京210094

首先考虑非线性回归模型中参数向量θ的M估计的用曲率表示的一阶随机展开式.在此基础上,求出θ的Huber形式的M估计的信息损失.

关键词：非线性回归模型 M估计随机展开曲率信息损失

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用一种非线性回归模型估计药物透皮参数

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中国生物医学工程学报 2003年第1期22卷 37-42页

作者：刘宇红曾衍钧许景峰张梅北京工业大学生物力学与医学信息研究所北京100022 北京军区总医院北京100700

经皮给药是一种新兴的给药方式。判断一种药物是否适合制成经皮给药制剂 ,首先要进行大量的体外透皮实验 ,实验的目的之一是为了获得描述药物透皮性质的参数 ,其中最重要的参数就是药物的透皮系数。在目前所见到的文献中 ,研究人员的工... 详细信息

经皮给药是一种新兴的给药方式。判断一种药物是否适合制成经皮给药制剂 ,首先要进行大量的体外透皮实验 ,实验的目的之一是为了获得描述药物透皮性质的参数 ,其中最重要的参数就是药物的透皮系数。在目前所见到的文献中 ,研究人员的工作重心大都放在实验工作上 ,对于实验数据的处理与分析 ,还没有形成一套固定的、合理的数学方法。本文的目的是通过对观测数据的分析 ,建立一种恰当的数学模型 ,并通过对这一模型中参数的估计来得到描述药物透皮性质的重要参数 ,非线性回归模型被用来完成这一工作。在最后的讨论中发现 ,本文的工作进一步支持了将皮肤视作单层渗透膜的理论。

关键词：经皮给药非线性回归模型渗透系数

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非线性回归模型的线性变换和正交多项式回归

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统计与决策 2009年第23期25卷 13-14页

作者：卢静波吴艺能暨南大学统计学系广州510632

在非线性回归模型中,部分模型可以通过数据变换转化为线性模型进行研究,但这种转换有时会引起随机扰动项的变换,改变其假设条件,从而影响模型的准确性。文章引入非线性回归模型的线性变换方法和正交多项式回归方法,重点介绍了正交多项... 详细信息

在非线性回归模型中,部分模型可以通过数据变换转化为线性模型进行研究,但这种转换有时会引起随机扰动项的变换,改变其假设条件,从而影响模型的准确性。文章引入非线性回归模型的线性变换方法和正交多项式回归方法,重点介绍了正交多项式回归方法;基于R语言软件,通过例子说明了非线性模型线性变换的局限性,并给出了正交多项式回归方法拟合非线性模型的具体应用。

关键词：非线性回归模型线性变换正交多项式回归 R软件

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非线性回归模型及其在突变经济系统中的预测研究

引用

预测 1994年第6期13卷 62-64页

作者：胡强国淮南联合大学

非线性回归模型及其在突变经济系统中的预测研究胡强国（淮南联合大学２３２００１）考察近年来主要宏观经济指标的运行情况，可以发现大都呈突变性向上变化趋势。究其原因，主要是由于受自然灾害、价格和国家政策等因素的影响。因此，... 详细信息

非线性回归模型及其在突变经济系统中的预测研究胡强国（淮南联合大学２３２００１）考察近年来主要宏观经济指标的运行情况，可以发现大都呈突变性向上变化趋势。究其原因，主要是由于受自然灾害、价格和国家政策等因素的影响。因此，对宏观经济指标进行预测时，常规模型...

关键词：非线性回归模型经济预测突变经济系统预测

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非线性回归模型中估计量的Ibragimov-Hasminskii型大偏差不等式

非线性回归模型中估计量的Ibragimov-Hasminskii型大偏差不等式

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作者：唐艳艳河南师范大学

学位级别：硕士

估计理论起源于某些实际问题,对于某一模型和固定数量的统计数据,它需要获得参数的最佳估计情况,因此对参数估计量的偏差研究具有重要的理论和现实意义.在这篇文章中,我们考虑非线性回归模型:X_t=f_t（θ）+ε_t,t=1,2,··... 详细信息

估计理论起源于某些实际问题,对于某一模型和固定数量的统计数据,它需要获得参数的最佳估计情况,因此对参数估计量的偏差研究具有重要的理论和现实意义.在这篇文章中,我们考虑非线性回归模型:X_t=f_t（θ）+ε_t,t=1,2,···,n,其中Θ是Rk上的博雷尔集,(f_t（θ）)是从Θ到R上的已知连续函数,对每个t∈N,X~n=（X1,···,X_n）是被观测的随机变量,（ε_t）是随机误差.首先,我们利用文献[3]中的方法得到了误差序列（ε_t）为指数可积鞅差和条件指数可积鞅差时的概率指数型不等式,研究了非线性回归模型中误差序列为（条件）指数可积鞅差序列时最小二乘（LS）估计量的Ibragimov-Hasminskii型大偏差不等式,弱化了[5]中（ε_t）为有界鞅差的条件,扩大模型的可适用性.其次,我们对文献[11]的结果进行了修正和证明补充,并在此基础上建立了非线性回模型中带有相依误差条件时贝叶斯（Bayesian）估计量的Ibragimov-Hasminskii型大偏差不等式.将文献[11]的独立误差条件推广到了相依情况.最后,我们根据等价的方法找出了Michaelis-Menten模型中非退化的标准化因子,得到了Michaelis-Menten模型中参数估计量的一些大偏差结果.

关键词：非线性回归模型最小二乘估计贝叶斯估计鞅差大偏差

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非线性回归模型参数的经验似然推断

非线性回归模型参数的经验似然推断

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作者：姜玉北京工业大学

学位级别：硕士

非回归线性模型是为了更准确地描述数据之间的联系而引人的，该模型可用来描述物理分析，化学分解，生物医学等方面的许多现象，在自然界的各种学科研究中有着广泛的应用.\n 本文研究的对象是独立同分布数据下的非线性回归模型，回... 详细信息

非回归线性模型是为了更准确地描述数据之间的联系而引人的，该模型可用来描述物理分析，化学分解，生物医学等方面的许多现象，在自然界的各种学科研究中有着广泛的应用.\n 本文研究的对象是独立同分布数据下的非线性回归模型，回归函数是已知的，但其中参数未知，假定其误差项均值为零，方差相等.本文所采用的研究方法是经验似然方法，这一方法在1988年才正式提出，它的历史并不长，但是有许多优点，除了具有传统非参数方法的共性外，还有Barlett纠偏性.在已有的研究中，都得到了良好的结果.由于计算的复杂性，最小二乘方法在非线性回归模型中参数估计的效果并不是明显.把经验似然方法应用到非线性回归模型，有很好的理论和实际意义.\n 本文首先提出了非线性回归模型中参数的经验似然比，在比较宽松的条件下，证明了该对数经验似然比有渐近卡方分布，这与对应的线性模型的结论类似；其次我们给出了模型中的未知参数最大经验似然估计的渐近分布，由此结果可以做未知参数的假设检验和区间估计；随后给出了标准经验似然比的表示，用已知函数来刻画标准经验似然比.本文最后用最大经验似然估计做了数值模拟，给出区间估计和点估计的描述.

关键词：非线性回归模型经验似然渐近卡方分布标准经验似然比

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非线性回归模型中最小二乘估计量的相合性

非线性回归模型中最小二乘估计量的相合性

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作者：王吟安徽大学

学位级别：硕士

在非线性回归模型中参数θ的最小二乘估计量θ_n的相合性问题有重要的统计应用背景,所以已经被许多统计学家研究过了,并已得到较完善的解决。当模型误差{ε_n}是独立同分布,且对某整数t≥2,（?）E|ε_n|~t<∞时,Ivanov（1976）... 详细信息

在非线性回归模型中参数θ的最小二乘估计量θ_n的相合性问题有重要的统计应用背景,所以已经被许多统计学家研究过了,并已得到较完善的解决。当模型误差{ε_n}是独立同分布,且对某整数t≥2,（?）E|ε_n|~t<∞时,Ivanov（1976）得到了关于θ_n与真参数θ的偏差的概率不等式;而当{ε_n}是ψ-混合或强混合序列时,Prakasa Rao（1984）又推广了Ivanov的结果,但对于{ε_n}的矩和混合系数的假设条件较强。假设模型误差的t阶绝对矩是有限的,对t≥2且误差满足一定的相依条件的情况下,我们得到了与Ivanov（1976）中具有独立同分布误差时同样优良的大偏差概率不等式,并得到了θ_n的强相合性和θ_n的强相合速度;对于1

关键词：非线性回归模型最小二乘估计量模型误差相合性相合速度

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非线性回归模型的经验似然推断

非线性回归模型的经验似然推断

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作者：冯三营北京工业大学

学位级别：硕士

非线性回归模型是为了更准确地描述数据之间的联系而引入的，该模型可以用来描述物理分析、化学分解、生物医学、工程技术等方面的许多现象，在自然界的各种学科研究中有着广泛的应用．因此，积极开展非线性回归模型的研究在理论与实际... 详细信息

非线性回归模型是为了更准确地描述数据之间的联系而引入的，该模型可以用来描述物理分析、化学分解、生物医学、工程技术等方面的许多现象，在自然界的各种学科研究中有着广泛的应用．因此，积极开展非线性回归模型的研究在理论与实际中日趋重要．现有文献中对非线性回归模型的研究已经取得了可喜的成果，但是大部分文献集中在模型中参数的点估计及其渐近性质方面，为了得到未知参数的估计精度，往往需要构造参数的置信域，而这正是本文的主要研究内容．经验似然是Owen在1988年提出的一种非参数统计推断方法，它在置信域的构造方面有许多优点。除有域保持性，变换不变性，Bartlett纠偏性以及无需构造枢轴统计量等优点外，更重要的是无需估计渐近方差且置信域的形状由数据自行决定。自从经验似然方法提出以来，引起了统计学家的极大兴趣，他们已经把经验似然方法成功地应用到各种统计模型和领域。本文第二章研究了协变量带有测量误差的非线性回归模型。基于经验似然方法构造了模型中未知参数的经验对数似然比统计量。在适当的条件下证明了所提出的统计量渐近于卡方分布。同时，为了克服在构造经验对数似然比统计量过程中遇到的计算多重积分的困难，本章又提出了一个基于MonteCarlo模拟的经验似然方法，并证明了基于这种方法构造的统计量仍渐近于卡方分布。根据以上两个结果构造了未知参数的置信域，同时研究了由模拟方法得到的参数的置信域的有效性问题。第三章研究了含有非参数分量的非线性回归模型。利用经验似然方法构造了模型中未知参数的经验对数似然比统计量。在一定条件下证明了所提出的统计量渐近于卡方分布，并利用所得结果构造了参数的置信域。另外，本章也用最小二乘方法构造了未知参数的估计量，并证明了它的渐近性质。最后，通过模拟研究比较了模型误差方差取不同情况时置信域的精度，并把经验似然方法和最小二乘方法进行了比较。研究表明，经验似然方法在参数的置信域精度及其覆盖概率大小方面优于最小二乘方法。

关键词：经验似然非线性回归模型卡方分布置信域 Monte Carlo模拟

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