基于贝叶斯视角的地铁安检效果评估

综合地铁安检的技术可靠性、乘客违禁品携带比例等因素,界定了乘客通过安检时可能出现的4种场景,并由贝叶斯理论分析地铁安检的后验准确率.结果表明,由于地铁安检的特殊性,通常情况下后验准确率较低;即使可靠性可保持较高水平,但由于携带违禁品是小概率事件,后验准确性依然不会有显著改善;提示有违禁品携带情况多数是由于误判所造成的.安检等待时间的蒙特卡洛模拟结果进一步表明,由于误判所造成的无效检查所耗费的时间占比较高,可靠性的提高并不能改善这种情况,在人流高峰时段有可能对通行效率产生严重影响.因此,对地铁安检模式的改进,不能仅依赖于技术的升级,优化人机协同才是关键.     

基于Cox模型的虚拟响应算法

提供一种求解Cox模型的新方法:基于Cox模型的基本特征构造虚拟响应变量,在此基础上利用最小二乘迭代算法得到基准生存函数和回归系数的估计,并进一步将该算法推广到广义Cox模型,利用局部多项式方法拟合虚拟响应变量,解决了协变量作用形式为非参的情形.     

基于满意度函数的多响应稳健优化模型及实证研究

针对传统的综合满意度模型在研究多响应时较少考虑噪声因素的问题,本文通过引入噪声因素对传统的满意度模型实施改进,进行多响应稳健优化分析。首先,构建包含可控因素和噪声因素的多质量特性的响应曲面模型;其次,借助传统综合满意度模型的构建方法,将多质量特性的响应曲面模型整合为改进的满意度模型;最后,将信噪比作为衡量改进的满意度模型稳健优化的指标,得到稳健优化的参数组合。实证研究表明:构建同时包含可控因素和噪声因素的改进的满意度模型是可行的,在此模型的基础上利用信噪比能够有效地找到多响应稳健优化的参数组合。     

基于Ordered-Probit模型对淘宝网店的综合分级评价

整理自作者2015年第四届全国大学生统计建模大赛市场调查类研究生组一等奖获奖论文.通过聚类分析、层次分析,给出从淘宝网上抽取样本网店的综合评级,并以此评价结果建立对淘宝网店进行综合分级评价的Ordered-Probit模型.     

二元响应模型的选择

本文在中、小样本试验数据下,研究响应模型的选择问题.文中给出了一个四参数分布族,变化其中两个参数的取值可以得到四种常见的响应分布模型.从而,将四种常见响应分布的选择问题,转化为该分布族的参数检验问题.     

基于云化双重AHP模型的地铁施工方案选择研究

根据专家对于方案评判指标重要性的自然思维对比过程和形成数据的特点,提出了云化双重AHP模型对备选方案进行选优,并应用于地铁施工方案选择.专家的自然思维对比过程分两次进行.第一次是赖于工程背景,不同施工方案之间相同评判指标的比较;第二次是不考虑实际工程背景下的各指标比较.使用云模型嵌入AHP是为了对专家提供的不确定信息进行处理.基于上述两点考虑构建了云化双重AHP模型.分析了4种隧道施工方案,得到了方案选优指标.分析结果表明:对于给定的工程背景,使用盾构法施工是最优的.最后将该模型与现有4种模型进行对比,说明了模型的相对优点.     

基于多阶段M/M/s排队模型的机场安检流程优化研究

本文针对机场安检过程中顾客常常遇到的队列极长现象,研究机场安检流程的优化.首先,将机场安检流程依序拆分成身份审核、准备机器扫描、机器扫描和人工扫描四个阶段,构建多阶段排队模型M/M/s.然后,基于2017年ICM中D题所提供的数据进行实证分析,从队列规模和排队机制两个角度对排队模型进行优化.实证分析结果表明,当s等于3时顾客在系统中的平均等待时长显著减小,系统可靠性显著提升;此外,多角度灵敏度分析显示所得模型稳健性较好.最后,我们根据以上分析结果,针对目前的机场安检流程及安检设施建设提出了一些改进建议.     

基于深度集成网络模型的膝关节退行性病变分级诊断方法

膝关节退行性病变(knee osteoarthritis, KOA)是一种由关节软骨纤维化等引发的进展性膝关节疾病.病情发展大致可分为轻度与重度两个阶段,若能对其进行有效追踪,则可根据严重程度及时采取相应的防控措施,这对于提高患者生存质量有着重要临床意义.本文将这一过程称之为KOA分级诊断.相比传统的KOA诊断方法 (CT, MRI等),骨振信号(Vibroarthrographic signal, VAG)有着无创无害,成本低廉,可便捷使用等优点,是近年来临床中正在探索的一种全新的KOA检查手段.然而,目前关于VAG信号的理论研究尚不充分,临床可提供的指导信息十分有限.基于此,本文以VAG信号为主要数据源,同时融入患者的生理信息,开展关于KOA分级诊断的辅助诊断方法研究.首先,在卷积神经网络框架下,构建了用于分析VAG信号的网络模块VAG-CNN-Block;其次,在前馈神经网络框架下,构建了用于分析生理信息的网络模块PI-FNN-Block;进而,结合VAG-CNN-Block和PI-FNN-Block,采用注意力机制设计了一种深度集成网络模型MBE-Net,并据此提出了KOA的分...     

基于DNA微阵列数据分析的分级Bayes模型

如何分离出少量区别不同组织类型的特异性基因是DNA微阵列数据分析中的主要问题,特别是构建恰当的统计模型来刻画这些不同组织类型的DNA表达形式尤为重要.为此,基于基因DNA微阵列数据的特点,我们假定对数变换后的微阵列数据服从混合正态分布.我们采用分级Bayesian先验刻画不同基因的相关性,利用分级Bayesian方法构建模型,给出了刻画不同组织基因表达的差异的一个标准,用MCMC迭代计算该标准.模拟计算表明我们的模型具有较好的识别能力.     

自动驾驶时代基于地铁定价策略的多模式通勤出行管理

多模式交通系统的优化管理研究是交通领域的经典问题.文章结合自动驾驶时代背景,构建高速瓶颈公路传统汽车和共享自动驾驶汽车,以及独立地铁线路组成的多模式竞争交通模型,研究不同地铁定价策略（如地铁边际成本,平均成本,总社会成本最优以及考虑道路收费时受补贴的地铁边际成本定价）对共享自动驾驶汽车市场渗透率,出行模式划分以及总社会成本的影响.结果表明:随地铁定价策略变化,独驾传统汽车的通勤者数量未受影响,共享自动驾驶汽车和地铁的通勤者数量变化不唯一;当满足某个特定条件时,总社会成本最优定价在引导地铁出行,缓解道路拥堵,降低通勤者个体出行成本和总社会成本等方面具有最佳效果;而提高地铁运营的边际成本,受补贴的地铁边际成本定价将实现总社会成本最优.文章从不同视角为政府制定多目标和弹性的交通政策提供参考.     

不确定性响应混料模型的最优设计

在混料试验中,响应变量存在着不确定性,提出了一类新的混料试验模型.基于模糊数的可能性方差理论,为该混料模型定义了D-最优和G-最优设计准则.同时,讨论了该模型最优设计的等价定理,并给出实例分析.     

基于JGLM-RM模型的动态稳健设计及其应用

根据动态稳健设计的基本思想和方法,结合联合广义线性模型(Joint Generalized linearmodel)和响应模型(Response model)各自的特点和优势,构建出基于JGLM-RM的动态稳健设计模型。利用新模型对具体工业案例进行了实证研究,结果表明新模型不仅能有效地区分具体噪声因子和潜在噪声因子对整个过程波动的影响,而且能够灵活地调节模型的截距和斜率。此外,新模型引入了均值和散度的联合广义线性模型因此能适应广泛的响应类型。     

新冠肺炎疫情影响下的统计科学研究新模式与新趋势——“科学抗疫、统计担当——全国统计科学线上高端论坛”综述

2020年3月15日,"科学抗疫、统计担当"全国统计科学线上高端论坛成功召开,来自全球821家单位或机构的5000余名专家学者"云"出席论坛。会议形式新颖、规模空前,以特邀报告的形式,围绕新冠肺炎疫情预测中的统计应用、社会经济走势预测过程中的统计分析、大数据分析技术以及统计学科未来发展等方面的热点问题阐释了统计在疫情防控中发挥出的重大作用。此次线上会议为突发事件中的统计研究注入了新理念、新思想、新方法和新智慧,丰富了统计学科发展的理论内涵,对新时代中国统计学的发展起着重要的启示作用。     

基于模糊推理的改进多响应参数稳健优化方法

提出一种基于模糊逻辑推理的改进多响应稳健参数优化方法,建立模糊逻辑推理系统,由多个响应的满意度值推算出一个模糊推理等级.拟合含有噪声因子的多响应过程的神经网络预测模型,可以预测参数优化结果,减少实验量.通过案例分析验证了所提稳健参数优化方法的有效性.     

右删失数据下多响应AFT模型的两阶段估计

在生存分析领域,加速失效时间(AFT)模型经常被用于预测事件发生的时间.本文将该模型推广到多事件时间情形,提出了多响应AFT模型,并假设协变量是高维的,模型的系数矩阵是联合低秩且稀疏的.此外还假设多个事件时间受制于同一个右删失变量.为了估计模型中的系数矩阵,本文提出一个两阶段方法,先对数据进行逆概率删失加权(IPCW),再用SESS算法求解一个稀疏降秩回归问题.本文通过数值模拟,验证了所提方法的有效性.最后将该方法应用于一个关于白血病患者骨髓移植的临床数据集.     

基于模式搜索的渴求函数法在多响应优化中的应用

渴求函数法是处理多响应参数优化的常用方法之一,它通过最大化总体渴求值获得因子的最佳水平组合.然而,随着因子个数和响应个数的增加,渴求函数往往变得多约束、多峰分布、高度非线性,传统的基于梯度的优化算法不适用.根据因子及响应个数等问题复杂程度不同,提出了以模式搜索算法为基础,用重叠等值线图或遗传算法设定模式搜索的起始点,对总体渴求函数进行寻优的新方法.算例验证了该方法的有效性.     

基于张量分解的张量响应回归模型及其参数估计

文章研究张量响应回归模型及其系数张量的最小二乘估计.为了提高该模型系数张量的估计精度,首先对模型的系数张量进行张量的CP分解和Tucker分解,构建两个新的张量响应回归模型.这两个模型不仅可以捕捉张量数据内部的空间结构信息,还可以大大减少待估参数的个数.然后,给出模型对应的参数估计算法.最后,通过Monte Carlo...     

基于模糊逻辑推理的改进多响应参数优化方法研究

研究一种基于模糊逻辑推理的改进多响应参数优化方法.通过满意度函数求解各个响应的满意度值,然后经过模糊逻辑推理将多个响应的满意度值转化为模糊推理等级(FRG).模糊推理规则可以充分考虑实际工艺操作经验和专家知识,利用响应间相互关系的机理和统计信息,得到的模糊推理等级能够客观反映多个质量特性的整体水平.将基于模糊逻辑推理的改进多响应参数优化方法运用到铣切削生产过程的参数优化设计中,使两个响应的粗糙程度均有所下降,验证了方法的有效性.     

基于多层博弈的智能电网住宅电力实时需求响应机制

通过建立多层博弈模型刻画智能电网系统中电力公司、家庭电力管理中心和家庭内各个电器设备间的电力实时需求响应过程。在此模型中,每个时段电力公司将电价通知各个家庭,每个家庭的电力管理中心接收到实时电价信息后为家庭内各个电器设备分配虚拟电价,各个设备则确定各自最优用电量并将其反馈给家庭电力管理中心,由其确定该家庭总用电量并发送至电力公司,电力公司再计算得到最优电价。证明了所建多层博弈模型的均衡存在唯一性,并得到均衡解。仿真结果验证了模型的有效性,并给出其实际应用价值。     

一种面向多预案整合的层次网络模型

突发事件发生后,需要启动相应的应急预案来减少突发事件所带来的损失。根据灾害后果的不同,所启动的可能是一个预案,更可能是多个预案。为了使得启动的多个预案能够有效衔接,共同起到一个预案的作用,通过应急响应流程分析,首先,从基础概念出发对应急预案体系各要素的概念进行界定,理清各要素之间的相互关系,构建预案体系概念模型。其次,基于概念模型的要素和结构,采用网络的方法对预案体系进行抽象和分析,提出了预案体系的层次网络模型。最后给出了多预案模型整合流程和建模实例。研究结果表明,该模型不仅可以实现基于预案内容特征的流程的纵向整合,而且可以实现多个预案的横向整合,整合后的预案体系各类要素更完整,元素之间的关系更紧密,有效提高了预案体系的完备性,是实现预案修订以及有效性评估的基础。