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提出一类新的求解无约束优化问题的记忆梯度法,证明了算法的全局收敛性.当目标函数为一致凸函数时,对其线性收敛速率进行了分析.新算法在迭代过程中无需对步长进行线性搜索,仅需对算法中的一些参数进行预测估计,从而减少了目标函数及梯度的迭代次数,降低了算法的计算量和存储量.数值试验表明算法是有效的. 相似文献
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《高校应用数学学报(A辑)》2020,(2)
分位数自回归模型作为一类常用的变系数时间序列模型,在理论研究和实际问题中都有广泛的应用.考虑到这类模型具有自回归的结构属性,数据采集过程中产生的额外信息,以相依辅助信息函数的形式被引入到模型系数的估计中来.该文应用经验似然方法得到了模型系数的估计量,得到了模型系数的估计量,并论证了其渐近正态性.基于渐近正态性的理论结果,进一步讨论了模型系数线性约束性问题的Wald检验统计量的渐近性质.数值模拟和实例数据分析的结果均表明,利用经验似然估计处理带相依辅助信息函数的方法较传统的分位数回归估计更有效.因而,一般常系数线性分位数回归模型在独立假设下的结果,被推广至具有相依结构的一类变系数模型中去. 相似文献
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函数型数据广泛地存在于社会的各个领域, 函数型数据分析也成为越来越热的统计研究方向. 经典的函数型回归模型一般假设响应变量是一个独立变量, 而在经济学, 环境科学等领域会经常遇到响应变量具有空间相依关系. 因此针对带有空间响应变量的部分函数型空间自回归模型, 基于函数型主成分分析和MCMC算法研究了模型的贝叶斯估计. 运用■表示定理来逼近函数型系数的思想, 以及应用Gibbs抽样和Metropolis-Hastings算法相结合的混合MCMC算法来获得模型中未知参数和函数型系数的贝叶斯估计结果. 最后通过模拟研究和对加拿大气温数据的实证分析来表明所提出的贝叶斯估计方法是可行有效的. 相似文献
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基于众数回归,利用工具变量研究含有内生变量的变系数部分线性模型的稳健估计.首先,引入工具变量对内生协变量进行分解,从而得到内生协变量的一致估计;其次,运用B样条基函数近似模型中的非参数部分,将模型简化;进一步,基于众数回归的思想,结合EM算法得到参数和非参数函数的估计.在一定条件下,证明估计量的大样本性质;最后,利用模拟实验和真实实例验证所提方法的有效性. 相似文献
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已有针对平滑转换自回归模型(STAR)的研究多是将转换函数设定为Logistic函数或指数函数形式,并在均值回归框架下获得模型的估计、检验及预测结果.文章基于重心权有理插值和分位数回归方法,构建一类新的半参数平滑转换分位数自回归模型,其主要特点表现在:第一,基于重心权有理插值方法构造的平滑转换函数,形式更加灵活自由,有效减少了模型误设的风险.第二,在分位数回归框架下,利用遗传算法获得新模型在不同分位点处的平滑转换自回归系数估计,比单纯的均值回归得到的信息更为丰富.数值模拟结果显示,新模型的平滑转换自回归系数估计在无偏性、有效性和一致性方面均具有较好表现.最后,将新模型应用于上证综指日收益率的动态趋势及预测研究,细致揭示了收益率序列在不同阶段、不同分位点处的非线性和异质性变化特征. 相似文献
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非线性回归模型中的约束拟似然 总被引:1,自引:0,他引:1
在非线性回归模型中,拟得分函数是一类线性无偏估计函数中的最优者(GodambeandHeyde(1987),朱仲义(1996)),而由拟得分函数得到的拟似然估计在由线性无偏估计函数得到的估计类中具有渐近最优性(林路(1999)).本文则研究非线性回归模型中的有偏估计函数理论,构造了参数的约束拟似然估计,得到了约束拟似然的局部最优性,局部改进了拟似然估计,从而扩充了线性模型中的有偏估计理论. 相似文献
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根据生理药动学模型的特点,把非线性药动学模型转化为线性模型,并验证线性模型的精确性.在此基础上,构造估计药动学模型参数的目标函数,并利用非线性优化算法求解模型参数.仿真结果表明,我们的算法具有快速、精确和稳定的特点.给出了一种快速估计复杂生理药动学模型参数的方法,这为解决复杂生理药动学模型的参数估计问题提供了一种有效工具. 相似文献
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《应用数学与计算数学学报》2015,(4)
在文献(Liuzzi G,Lucidi S,Sciandrone M.Sequential penalty derivative-free methods for nonlinear constrained optimization.SIAM Journal on Optimization,2010,20:2614-2635)提出的求解非线性有界约束优化问题的算法DFL(derivative-free line search algorithm)的基础上,提出了一个求解含有部分有界变量约束的非线性优化问题的无导数算法PDFA(penalty derivative-free line search algorithm).假设目标函数以及约束函数的导数由于某种原因无法得到,并且部分变量有界.与DFL不同的是,PDFA无需估计无界变量的上下界,并且沿简单边界的一组新正基进行线性搜索.证明了算法的收敛性,并用这两种算法对5个算列进行了数值计算,结果表明PDFA是有效可行的. 相似文献
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假定随机误差分布来自具有重尾特征的scale mixtures of normal分布族,运用贝叶斯方法研究了函数型线性回归模型的稳健性估计,其中模型的响应变量为标量,解释变量为函数型变量.数值模拟结果表明:当响应变量的观测数据存在离群值时,建立的方法得到的模型参数的估计,要优于正态分布假定下的模型参数的估计. 相似文献