动态极值排序集抽样设计下Inverse Rayleigh分布的Fisher信息量及其在参数估计中的应用

在统计推断里,参数估计的好坏很大程度上依赖于抽样设计,所以有效的抽样设计将是一项重要的研究课题.本文分别在简单随机抽样(SRS)和动态极值排序集抽样(MERSS)下研究了Inverse Rayleigh分布中参数的一些优良估计.数值结果显示MERSS估计比SRS估计更有效.     

基于样本均值的最优无重叠k-序对排序集抽样

本文提出了无重叠κ-序对排序集抽样方法,即在每个排序集中对κ-序对个体进行观测,并且不同的排序集的κ-序对之间没有任何重复.我们首先探究了此抽样方法得到的样本均值的有效性随每个排序集中κ-序对个体间的相关性变化的趋势.κ-序对个体间的相关性越强,样本均值的有效性损失越大.本文的目的是找到无重叠κ-序对排序集抽样方法中κ-序对分配的最优方案从而使样本均值的有效性损失最小,并证明了最优的无重叠κ-序对排序集抽样比广义排序集抽样以及简单随机抽样更有效.尽管无重叠κ-序对排序集抽样方法的统计效率低于经典的排序集抽样,但是在成本模型下,最优的无重叠κ-序对排序集抽样方法可以比经典的排序集抽样更有效.     

电动公交枢纽直流快速充电模式及充电设施最优配置

发展电动公交能减少燃油消耗和城市污染物排放,对改善城市环境具有十分重要的意义.提出一种能显著减少电动公交运营成本的直流快速充电方式及相应的充电设施的建设模式.对公交枢纽直流快速充电模式下电动公交充电服务排队模型、高峰和平峰期充电设施最优配置模型进行了研究,并通过算例验证了这些模型的有效性.研究成果对我国电动公交的充电设施建设具有借鉴意义.     

约束尺度和算子自适应变化的差分进化算法

由于可行域不连续和函数形式复杂使得许多算法难以有效求解约束优化问题,提出了一种约束尺度和算子自适应变化的差分进化算法.通过统计新个体中可行解和不可行解的数量以自适应调整惩罚系数,使个体能够分布在多个不连续的可行域中,从而找到最优解所在区域.同时,算法还采用了两种不同的差分算子,分别用于局部区域的快速寻优和整个可行域的全局探索.在两种算子的选择上,则根据新个体的存活情况和约束违反情况来自适应调整其选择的概率.最后通过3组标准约束优化问题在10维和30维变量下的测试结果显示:所提算法的性能整体优于对比算法,其平均最优解在10维时至少提升了4.75%.     

考虑破产惩罚的对偶风险模型的最优控制

本文主要研究对偶风险模型的最优控制问题. 为了考虑破产对保险公司(金融机构)的影响, 我们在构造价值函数的过程中引入了一个变量来测度破产对公司盈利的影响. 为了求得最优的控制策略, 我们首先研究了两类带有约束的优化问题. 基于这些带约束优化问题的解, 我们给出了无约束的最优策略.     

基于LQR的无人直升机姿态控制器设计

无人直升机控制系统是一个易受环境干扰的、各通道相互耦合的非线性系统.为了实现无人直升机能在不同环境下自主飞行,需要设计抗干扰能力强的控制器;采用系统辨识的方法得到直升机横向通道和纵向通道姿态环路的线性系统模型;根据线性最优二次型理论,对直升机横向通道和纵向通道的姿态环路设计了LQR最优控制器,使用MATLAB仿真选取最优控制器参数后,在ALIGN 700N 直升机上进行了实际飞行试验,仿真和飞行试验表明,采用LQR控制技术设计的无人直升机姿态控制器具有较强的鲁棒性和实用性.     

比例保本约束下的最优投资组合选择

本文研究了幂效用函数下带有比例保本约束的最优投资组合选择问题.利用拉格朗日乘子和投资组合复制方法,得到最优财富过程和最优投资组合,推广了带有限制的投资组合的相关结果.     

基于加权马尔可夫链预测方法最优分组的实证分析研究

在介绍加权马尔可夫链预测方法的基础上,以昆明市东川区1956年至2000年的年降雨量为实例,分别基于样本均值-均方差分组法和有序聚类分组法(最优分割法)进行加权马尔可夫链滚动预测的实证分析.结果表明有序聚类分组法比均值-均方差分组法更为合理.     

平衡损失下一般Gauss-Markov模型中回归系数的最优估计（英文）

在平衡损失下,我们研究了一般Gauss-Markov模型中回归系数的最优估计,首先我们得到了线性估计为最佳线性无偏估计的充分必要条件;其次证明了平衡损失下的最佳线性无偏估计在几乎处处意义下是唯一的,并且是普通最小二乘估计和二次损失下最优估计的平衡;最后,我们讨论了最优估计关于损失函数和模型设定的稳健性,并得到了该最优估计在模型误定下具有稳健性的充分必要条件.     

纵向艾滋病数据模型的最优稳健预测设计

本文考虑了纵向艾滋病数据模型响应值预测时的最优稳健设计问题。分别研究了两类预测问题:一类是群体响应均值的预测,另一类是个体观察值的预测。给出了模型方差参数空间上的最大最小和贝叶斯稳健设计,多个可选模型下的稳健设计以及预测点不确定时的稳健设计。提出了求各类稳健设计的模拟退火算法。