隐Markov模型的强马氏性

引入隐Markov模型强马氏性的概念,并进一步研究了隐Markov模型在强马氏性方面的一些性质.     

强混合相依变量加权和的收敛性及其应用

本文提供一条处理相依样本的新途径.建立了强混合相依变量加权和的收敛性.作为它的应用,考虑回归模型,给出回归函数非参数的强相合估计.     

误差为NSD序列的广义线性模型的M估计的强相合性

研究了以NSD序列(negatively superadditive dependent)为误差的广义线性模型,得到了未知参数的M估计.在较弱的条件下,利用指数不等式、NSD序列加权和的强收敛性和Borel-Cantelli引理等证明了未知参数M估计的强相合性.此结果推广了独立误差和NSD误差的线性模型的相应结果.     

强关联多电子体系的优化模型与算法

在电子结构计算领域,Kohn-Sham方程是最为广泛使用的数学模型之一.然而,由于现有的交换关联能近似仍存在缺陷,Kohn-Sham方程无法较好地描述强关联多电子体系.近年来,有学者从密度泛函理论的强相关极限出发,提出了严格关联电子能量的优化模型.该模型有望弥补Kohn-Sham方程的缺陷,从而拓宽密度泛函理论的应用面.由于在该模型中存在维数灾难,近年来,它的一些低维转化模型陆续被提出.在本文中,我们将介绍严格关联电子能量的优化模型、它的研究重点以及现有的一些低维转化模型.我们也将介绍这些转化模型的数值求解方法,并探讨未来的研究方向.     

基于残差GM(1,1)模型的强(弱)化缓冲算子还原模型

残差GM(1,1)模型预测效果相对于GM(1,1)模型较好,但是其要求残差尾段符号一致的自身缺陷常常存在,在实际工作中难以运用,需要解决其自身缺陷,故本篇提出新的模型,即基于残差尾段的强(弱)化缓冲算子还原模型.在残差GM(1,1)模型的基础上,以残差尾段序列作为原始数据,判断其是否满足灰色建模条件,如满足,则直接建模;如不满足,需要对其进行序列算子强(弱)化处理,进行GM(1,1)建模,之后进行强(弱)化缓冲算子还原.以实例为证,最终结果表明强(弱)化缓冲算子还原模型的预测精度稍有提高,且解决了自身缺陷和允许序列不符合灰色建模(诱发缺陷)的情况出现.     

一维Brusselator模型

用两种方法证明了一维Brusselator模型对应的Q过程非强遍历.对一个修正的一维Brusse—lator模型,证明了其对应的Q过程是强遍历的.应用其方法研究了一类扩展的分支过程,得到该过程强遍历的一个必要条件.     

一类具有年龄结构的传染病模型的持续性质

研究了一类具有年龄结构的SIR型传染病模型,证明了该模型当阈值R_0<1时疾病消亡,当阈值R_0>1时模型同时具有一致弱持续性质和强持续性质.     

随机场的潜周期模型及其参数估计 *

潜周期模型是二维随机场的重要模型之一 ,在二维信号处理 ,二维时空序列的预测中常有应用 .给出了二维随机场的潜周期模型的估计方法 ,论证所给估计量的强相合性 .     

强混合样本下部分线性模型的经验似然推断（英文）

本文研究强混合样本下部分线性模型的经验似然推断,将分块技术应用到经验似然方法中,证明部分线性模型的参数β的对数经验似然比统计量的渐近分布为卡方分布,由此构造强混合样本下β的经验似然置信区间.在有限样本情况下给出数值模拟结果.     

强混合样本下随机设计情形线性模型的经验似然推断

本文研究强混合样本下随机设计情形线性模型的经验似然推断,将分块技术应用到经验似然方法中,证明了线性模型的参数β的对数经验似然比统计量的渐近分布为卡方分布,由此构造了强混合样本下β的经验似然置信区间.在有限样本情况下给出数值模拟结果.     

随机回归模型选择的简单方法及其相合性

随机回归模型的选择是回归分析理论中的重要问题之一.本文对随机回归模型提供一种选择准则,它的计算简单,在一定的条件下,该准则具有强相合性.     

一类推广的常利率复合Poisson-Geometric风险模型的预警区问题

在复合Poisson-Geometric风险模型的基础上,引入利率因素,并将保费收入由线性过程推广为复合Poisson过程,建立了一类推广的带常利率复合Poisson-Geometric风险模型,该模型描述现实的能力更强,更具有实际意义.然后,利用盈余过程的强马氏性推导出了首个预警区的条件矩母函数所满足的积分方程,并进一步在保费额和索赔额都服从指数分布的情形下得出了其解析解.     

基于Pena距离的双重广义线性模型的统计诊断

本文主要研究双重广义线性模型,考虑基于数据删除模型的参数估计和统计诊断,比较删除模型与未删除模型相应的诊断统计量之间的变化.首次提出基于双重广义线性模型下的Pena距离.通过一些模拟研究以及实例分析,比较不同诊断统计量判别异常点或强影响点的差异,研究结果表明本文提出的理论和方法是行之有效的.     

基于改进BP神经网络的柘林湾水质综合评价模型

建立了基于改进 BP神经网络的柘林湾水质综合评价模型 .实验结果表明 ,新模型的网络训练收敛速度比未改进的模型快、误差更小 ,而且能克服 BP网络所存在的“过拟合”现象 .因此 ,它的泛化能力强 ,结果客观、合理 .     

基于RBC模型的动态随机一般均衡的数值解

以一般均衡为框架,引入随机变量的动态随机一般均衡系统,由于模型的庞大和函数形式的复杂,往往不能给出明确的数值解.本文给出几种操作性强的、有效的寻求一般化模型数值解的方法,并通过介绍模型参数确定的办法,使得理论的模型有了现实的含义.     

有限理性下种群博弈中合作均衡的稳定性

本文首先定义了理性函数,构造了有限理性模型,研究了有限理性下种群博弈NTU核的稳定性;其次,又进一步定义了种群博弈另一种合作均衡即强均衡的概念,并且采用类似的方法研究了有限理性下该强均衡的稳定性.研究结果表明:在我们所构造的有限理性模型框架下,对大多数的种群博弈(在Baire分类意义下)其NTU核和强均衡都是稳定的.     

附有不可靠服务台和无等待能力的M/G/1/1排队模型时间依赖解的渐近性分析[英文]

本文研究附有不可靠服务台和无等待能力的M/G/1/1排队模型时间依赖解的渐近行为.首先利用强连续算子半群理论证明此排队系统模型正时间依赖解的存在唯一性.然后通过研究该模型相应主算子的谱,分别得到0是其主算子及其共轭算子的几何重数为1的特征值与虚轴上除了0外其他所有点都属于该模型主算子的豫解集.最后将上述结果结合在一起推出该模型的时间依赖解强收敛于其稳态解.     

不可压粘弹性流体的Leray-α-Oldroyd模型整体解的存在性

该文介绍并研究了一个新的正则化的二维粘弹性流体模型,即Leray-α-Oldroyd模型.该模型是Cheskidov等人在描述湍流的Leray-α模型的基础上提出的~([16]).该文研究Leray-α-Oldroyd模型的Cauchy问题,并证明了该模型强解的整体存在性.     

具有高斯过程误差的函数型线性模型的统计诊断

提出了具有高斯过程误差的函数型回归模型的几种诊断方法.在此模型中,首先,在样条基的基础上,推导了回归系数函数的估计.随后,证明了数据删失模型和均值漂移模型的等价性.然后,研究了三种诊断方法,即残差分析、Cook距离和似然距离来诊断异常和强影响数据.最后,通过一个模拟例子和一个实例来阐述方法的有效性.     

拟似然非线性模型中MQLE的弱相合性的充分条件

拟似然非线性模型包括广义线性模型作为一个特殊情形.给出了拟似然非线性模型中极大拟似然估计的弱相合性的一些充分条件,其中矩的条件要弱于文献中极大拟似然估计的强相合性的条件.