快速路交通微分系统的脉冲迭代学习策略研究

针对快速路交通微分系统,结合该交通系统具有明显的重复性和周期性等特点,设计了一种脉冲迭代学习策略,并建立了迭代学习误差的收敛性条件.其次,利用λ范数和脉冲Gronwall不等式等方法证明了算法的收敛性.结合脉冲控制与学习控制的特点,该方法的优点在于容易实现和经济环保,且能有效地达到控制目的.最后,通过数值仿真实证进一步说明所设计控制方法的有效性.     

带协变量的负二项回归模型中离散参数估计的研究

针对带协变量的负二项回归模型中离散参数估计问题,推广了极大似然估计和Bootstrap极大似然估计方法,并在绝对偏差的意义下,通过模拟研究和实际数据分析研究了估计的优良性.研究结果表明协变量和样本量均对离散参数估计有影响.