基于数据驱动的全线控底盘纵臂式悬架系统研究

汽车在越野类极限路况下行驶,对车身高度有一定范围的调节需求,传统悬架方案与全线控底盘进行技术融合时,存在机构运动干涉、底盘升降过程中车轮外倾程度过大、车轮发生侧向位移等现象,易导致轮胎过度磨损,致使行驶失稳.将车身高度变化对轮胎侧向参数的影响转化为车轮纵向滚动,进而实现稳定的大行程车身高度调节,是解决上述问题的关键.本研究建立整车七自由度动力学模型,对悬架系统导向机构展开力学分析,集两者作为系统研究的输入信息;通过正弦波激振台对弹性元件、减振器进行相关特性参数获取,基于数据驱动开展一体化电动轮的运动学仿真测试,包括对悬架系统关键铰接位置进行力学性能分析、对电动轮整体结构进行运动学特性研究,以此定义系统关键性能指标,结合理论研究与仿真测试,确定双纵臂式主动悬架系统方案.仿真结果与实车验证综合表明,搭载本研究系统方案的全线控平台,进行大行程高度调节过程中,车轮外倾问题得到有效解决,一体化电动轮具备良好的独立运行能力,本研究对提高车辆在极限路况下的通过性具有重要意义.     

基于当前状态数据的加法风险模型的自适应LASSO回归选择

当真实的潜在模型具有稀疏表示时通常需要使用变量选择方法,确定模型中的重要预测因子可提高被拟合模型的预测性能,许多文献研究了这类问题,其中张和吕[1]针对右删失数据开发了一种基于比例风险模型的变量选择方法.本文研究了基于当前状态数据的加法风险模型的变量选择问题.在文献[1]的启发下,我们提出一种自适应Lasso方法来解决...     

基于sieve方法的响应变量为当前状态数据的部 分函数型线性模型的估计

利用sieve方法研究响应变量为当前状态数据的部分函数型线性模型的估计.在一定的条件下,证明了该估计的强相合性和渐近正态性,得到了该估计的收敛速度,并且非参数部分达到最优收敛速度.最后通过一个数值模拟来研究该估计的有限样本性质.     

基于网络媒体信息的传染病传播模型及其仿真研究

当一种突发传染病开始流行时,政府、媒体会以各种形式告知民众,有防范意识的民众将采取一定的防范措施来降低感染率.考虑面对一种突发传染病,将易感群体划分为具有防范意识和不具有防范意识两种群体,利用生命周期理论,分析网络媒体信息报道对传染病传播的影响,以此为依据建立一种改进的传染病传播模型(MSI).利用网络大数据得到对传染病有防范意识群体的观测值信息,利用神经网络技术对模型MSI的参数进行反演.然后对模型MSI数值仿真得到传染病传播过程,提出了相应的控制措施.     

污染数据半参数回归模型估计的渐近正态性

考虑半参数回归模型：yi=xiβ g(ti) e1,i=1,2,…,n,其中Ee1=0,Ee^2/1=δ2/1>0．假定y1,y2,…,y0受到另一独立同分布随机变量序列μ1,μ2,…,μn的污染,{μi}与{y1}独立,且仅能观察到污染数据.[ι]对由污染数据作出的参数β的估计βn,证明了它的强相合性．而本则证明了它的渐近正态性．     

核实数据下响应变量缺失的线性EV模型经验似然推断

考虑响应变量随机缺失而协变量带有误差的线性模型,借助于核实数据和借补方法,构造了回归系数的两种经验似然比,证明了所提出的估计的经验对数似然比渐近于一个自由度为1的独立χ2变量的加权和;而经调整后所得的调整经验对数似然比渐近于自由度为p的χ2分布,该结果可以用来构造未知参数的置信域.此外,我们也构造了响应均值的调整经验对数似然比统计量,并证明了所提出的统计量渐近于x2分布,可用此结果构造响应均值的置信域.通过模拟研究比较了置信域的精度及其平均区间长度.     

缺失数据的插补调整

插补是另一类对缺失数据进行调整 ,以减小估计偏差的方法。本文介绍的插补方法有 :演绎估计 ,均值插补 ,随机插补 ,回归插补和多重插补     

调查问卷中含缺失数据的等级变量的补缺方法

讨论了调查问卷中等级变量缺失数据的补缺问题.基于多元统计学理论,并结合总体趋势和个体偏差,提出一种新的补缺方法,方法使得补缺值更加准确、真实,并且将此方法扩展到变量等级数不相等的调查问卷之中.     

方向数据密度函数核估计的重对数律

本文讨论方向数据密度函数核估计的逐点收敛速度问题,在较为温和的条件下建立了该核估计的重对数律并给出了它的逐点最优收敛速度.