一、一般形式下的協(xié)方差分析模型的局部影響分析(英文)（論文文獻綜述）
黃文婷[1]（2019）在《Meta回歸模型中基于廣義Cochran’s Q-statistic的局部影響分析》文中研究說明Meta分析是對多個有著同一目的且彼此之間互相獨立的研究結(jié)果進行綜合評價與定量分析的一種系統(tǒng)的方法。國內(nèi)外的眾多學者對Meta分析進行了大量的研究,Meta分析現(xiàn)已被廣泛地應(yīng)用于各種各樣的領(lǐng)域,例如醫(yī)學、生態(tài)學、經(jīng)濟學、社會科學等。根據(jù)已有的文獻可知,在Meta回歸分析中,關(guān)于異質(zhì)性的估計方法有很多種,并且學者們也對這些方法進行了一定的應(yīng)用。其中,關(guān)于Meta分析中異常值和影響點的識別問題,也有相應(yīng)的學者對其進行了討論。Viechtbauer和Cheung（2010）將線性回歸分析中的診斷方法應(yīng)用到了Meta分析模型,識別了Meta分析模型中的異常值和影響點。石磊等（2017）對Meta回歸分析模型進行了影響診斷,研究了Meta隨機效應(yīng)模型在數(shù)據(jù)刪除和局部影響分析框架下影響點的診斷理論,但是,文章雖然給出了基于似然的局部影響分析,但對Meta回歸模型中的其它常用統(tǒng)計量,比如廣義Cochran’s Q-statistic還未涉及到。因此,如何基于廣義Cochran’s Q-statistic及其它非似然統(tǒng)計量進行局部影響分析仍然是一個需要探討的問題。本文基于廣義影響函數(shù)和廣義Cook統(tǒng)計量的局部影響分析的理論框架下,考慮了Meta回歸模型中的廣義Cochran’s Q-statistic和Paule and Mandel（PM）兩種估計方法,分別導出了關(guān)于異質(zhì)性方差估計的診斷統(tǒng)計量,再通過個體加權(quán)擾動方案和因變量加權(quán)擾動方案等方式進行局部影響分析,并通過實例證明了上述方法的有效性。通過實例分析,本文發(fā)現(xiàn)用非似然統(tǒng)計量進行局部影響分析時和基于似然的局部影響分析所得到的結(jié)果一致。且不同的統(tǒng)計量識別出來的影響點或異常值是不同的;對于同一統(tǒng)計量而言,不同的擾動方式識別出來的影響點或異常值也是不同的。
余靜涵[2]（2019）在《國際原油期貨與中國新能源股票的關(guān)系研究 ——基于溢出效應(yīng)與動態(tài)聯(lián)動視角》文中提出石油,作為人類社會發(fā)展的動力支持與現(xiàn)代工業(yè)的原材料供給,在國民經(jīng)濟運行中發(fā)揮著重要作用,國際油價的跌宕起伏亦會經(jīng)由相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的觸角傳遞至國民經(jīng)濟的方方面面,給全球?qū)嶓w經(jīng)濟的發(fā)展增添了很多不確定因素。19世紀70年代以來,以原油期貨為代表的原油類衍生品相繼誕生,使得原油兼具了商品與金融的二重屬性,原油市場的不確定風險也從實體經(jīng)濟擴散至資本市場。近年來世界能源結(jié)構(gòu)正在經(jīng)歷深刻變革,傳統(tǒng)能源與新能源間相互替代的特性使得國際原油期貨與新能源股票市場間的關(guān)系變得愈發(fā)復雜,特別是對于中國這樣一個能源需求旺盛、石油對外依存度很高的新興經(jīng)濟體。但目前國內(nèi)對油價的研究主要集中在考察其對整體股市的影響上,鮮有從溢出與聯(lián)動兩個視角來綜合探討國際原油期貨與細分的中國新能源股票市場間的關(guān)系,而研究這一關(guān)系在全球金融市場一體化程度不斷加深、國內(nèi)期貨市場邁出對外開放關(guān)鍵一步的背景下顯得尤為重要。本文以近年來中國蓬勃發(fā)展的新能源產(chǎn)業(yè)為切入點,基于溢出效應(yīng)與動態(tài)聯(lián)動兩個視角,利用VAR、BEKK-GARCH、DCC-GARCH模型實證研究了在新的時代背景下,國際原油期貨與中國新能源股票市場表現(xiàn)間的復雜關(guān)系,并進一步討論了中國原油期貨上市前后兩市場關(guān)系的差異。研究發(fā)現(xiàn):在整個樣本期間內(nèi),國際原油期貨對中國新能源股票存在正向均值溢出效應(yīng),中國新能源股票市場對國際原油期貨不存在明顯的均值溢出效應(yīng),但隨著中國原油期貨的成功上市,國內(nèi)新能源股票指數(shù)開始對國際原油期貨價格產(chǎn)生負向影響。兩市場間存在雙向波動溢出效應(yīng),隨著中國原油期貨的上市,國際原油期貨對中國新能源股市間的波動傳遞有所減弱。此外,中國新能源股票收益率與國際原油期貨收益率間一般呈動態(tài)正相關(guān)關(guān)系,國際原油期貨價格上漲,會聯(lián)動帶來中國新能源股指的走強;而國際原油期貨價格下跌,也會聯(lián)動導致中國新能源股指的回落。兩市場間的動態(tài)條件相關(guān)系數(shù)呈現(xiàn)“W”型分布,在中國原油期貨推出之后,國際原油期貨與我國新能源行業(yè)股票的動態(tài)相關(guān)性有所提高,且高于中國原油期貨與新能源股票市場的動態(tài)聯(lián)動水平。本文進一步將原油期貨與新能源股票市場間的關(guān)系運用于投資策略的構(gòu)建,為投資者的投資決策提供了多種選擇:對于套期保值者來說,其可選擇在國際原油期貨市場上賣出WTI原油期貨或INE原油期貨來規(guī)避國內(nèi)新能源股票多頭風險,但相比之下使用WTI原油期貨套期保值的資金投入較低;對于追求風險最小化的投資者而言,投資新能源股票的比例應(yīng)略大于WTI原油期貨的比例,但與包含中國原油期貨的投資組合相比,使用WTI原油期貨的資產(chǎn)配置比例波動幅度較大,投資組合的頻繁調(diào)整可能會增加交易成本。
劉斯佳[3]（2019）在《系桿拱橋主梁模態(tài)參數(shù)溫度影響機理研究》文中進行了進一步梳理運營狀態(tài)下橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測是通過對橋梁的結(jié)構(gòu)行為進行模態(tài)跟蹤,應(yīng)用回歸分析和統(tǒng)計模式識別的方法,來確定結(jié)構(gòu)本身的動力特性,并以此為依據(jù)對結(jié)構(gòu)的整體健康狀況及結(jié)構(gòu)變化給予相應(yīng)的評價。然而,在自然環(huán)境激勵下,根據(jù)系統(tǒng)響應(yīng)模態(tài)參數(shù)識別得到的橋梁結(jié)構(gòu)模態(tài)頻率不僅與其結(jié)構(gòu)自身剛度、質(zhì)量等參數(shù)有關(guān),還會因溫度、交通荷載以及風等的環(huán)境影響而發(fā)生改變。其中,溫度作為最主要的影響因素,其變化引起的模態(tài)參數(shù)波動能掩蓋結(jié)構(gòu)的輕微損傷,造成對結(jié)構(gòu)動力特性的曲解,進而導致對結(jié)構(gòu)損傷識別、損傷定位、損傷程度的誤判。所以,探究溫度對橋梁結(jié)構(gòu)模態(tài)頻率的影響機理,能夠為以預(yù)測、消除溫度影響,并區(qū)分溫度變化與結(jié)構(gòu)本身變化所引起的結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)變異為目的的相關(guān)研究提供借鑒,具有重要的研究意義。本文以系桿拱橋結(jié)構(gòu)作為研究對象,將其等效成將連接梁與拱的鋼索作為彈性支撐的多跨彈性支撐梁,從而方便建立微分振動方程進行模態(tài)頻率的求解,并分別以模態(tài)頻率隨溫度變化的三個敏感條件:結(jié)構(gòu)材料特性,兩端邊界條件和溫度分布方式作為變量,從理論上明確橋梁模態(tài)頻率的溫度影響方式及變化規(guī)律。為了探究結(jié)構(gòu)材料特性變化的模態(tài)頻率溫度影響機理,通過建立多跨彈性支撐梁的模態(tài)頻率方程,對模態(tài)頻率表達式中溫度敏感變量進行變分運算求解,得出彈性模量是溫度改變結(jié)構(gòu)材料特性影響模態(tài)頻率的主要原因;為了探究梁端多余邊界條件的溫度影響機理,將溫度作用下的等效軸力作用于多跨彈性支撐梁結(jié)構(gòu)模型,建立包含兩端軸向力的模態(tài)頻率方程,從而確定軸向力與模態(tài)頻率的關(guān)系。采用上述方式理論上得出的這兩種溫度敏感條件對模態(tài)頻率的影響方式,都在三跨連續(xù)梁數(shù)值模型的模態(tài)頻率溫度影響數(shù)值分析中得到驗證。為了探究溫度分布方式的模態(tài)頻率溫度影響機理,應(yīng)考慮鋼索作為等效彈性支撐的剛度可變性。不同的溫度分布,包括主梁溫度梯度和鋼拱溫度,都會通過使結(jié)構(gòu)產(chǎn)生變形而改變鋼索的力學性能,造成結(jié)構(gòu)模態(tài)頻率的波動。經(jīng)過理論推導確定溫度變形與鋼索等效彈性支撐的剛度變化的關(guān)系,并在對簡易的梁拱組合數(shù)值模型的模態(tài)頻率溫度影響分析中進行了驗證,得出影響梁拱組合結(jié)構(gòu)模態(tài)頻率變化的溫度分布方式的主導是主梁溫度梯度。通過模態(tài)試驗結(jié)果對深圳大沙河橋有限元模型進行修正,并對其進行模態(tài)頻率溫度影響的數(shù)值研究,以此來驗證前文所提出的溫度影響理論的正確性。在數(shù)值分析中,影響大沙河橋的溫度敏感條件有兩個,即彈性模量與截面溫度梯度。根據(jù)結(jié)果分析確定了截面溫度梯度所造成的模態(tài)頻率變化要遠大于彈性模量改變所引起的影響。通過對大沙河橋結(jié)構(gòu)開展模態(tài)頻率溫度影響試驗研究,探究每一天的主梁結(jié)構(gòu)模態(tài)頻率波動規(guī)律,進而驗證主梁模態(tài)頻率與截面溫度梯度的相關(guān)關(guān)系因掩蓋了彈性模量引起的負相關(guān)趨勢,而與前文得到的正相關(guān)結(jié)論相一致,更通過變形監(jiān)測與鋼索頻率識別明確主梁截面溫度梯度對模態(tài)頻率的影響方式。此外,在對長期的模態(tài)頻率變化現(xiàn)象的研究中,發(fā)現(xiàn)長期平均溫度變化能通過改變結(jié)構(gòu)材料的彈性模量使結(jié)構(gòu)模態(tài)頻率發(fā)生整體偏移。
肖開攀[4]（2018）在《基于稀疏分解反演方法的致密儲層甜點識別研究》文中指出隨著常規(guī)油氣資源獲取難度的增大,全球油氣勘探已進入了常規(guī)與非常規(guī)油氣并重發(fā)展的時代。非常規(guī)的致密頁巖油氣儲層與致密砂巖氣儲層作為全球重要接替資源,其勘探開發(fā)技術(shù)已成為目前油氣勘探領(lǐng)域的研究熱點和難點。地震資料可為后續(xù)地質(zhì)解釋和油氣藏情況判斷提供數(shù)據(jù)保障,石油勘探開發(fā)過程中對地震資料質(zhì)量和儲層預(yù)測精度的要求越來越高。本文基于褶積模型和傅里葉尺度變換特性提出反問題框架下的地震數(shù)據(jù)分辨率處理技術(shù),方法認為反射系數(shù)序列是地下介質(zhì)的固有屬性并保持不變,由于激發(fā)產(chǎn)生子波的不同使得觀測地震資料具有不同特性,因此在反問題框架下建立尺度變換后子波與原子波間的一種映射關(guān)系,再借由該映射算子實現(xiàn)對原始觀測地震資料的處理。地震反演是利用觀測數(shù)據(jù)與模型參數(shù)間關(guān)系,結(jié)合實際資料特點,選擇合理反演策略或優(yōu)化算法估計地下介質(zhì)參數(shù)的過程。地震反演得到反射系數(shù)序列的過程可以理解為地震資料在子波字典下進行稀疏表示的過程,契合稀疏分解定義。結(jié)合實際致密頁巖油儲層地質(zhì)地球物理問題的需要,開展了新YPD方程下反演實現(xiàn)頁巖儲層脆性預(yù)測的方法研究,引入合理的低頻算子正則約束以度量反演結(jié)果低頻分量的準確性。稀疏性作為信號表征的重要課題,賦予地震信號處理領(lǐng)域新的生命力。論文將稀疏表示和壓縮采樣理論引入地震反射系數(shù)反演求解問題中,選取合理的正交基函數(shù)構(gòu)建變換字典,將反射系數(shù)序列反演問題看作是地震數(shù)據(jù)變換域的壓縮采樣結(jié)果在稀疏字典中表示系數(shù)的求解問題,為地震反演提供新思路下的技術(shù)實現(xiàn),不僅可實現(xiàn)地震反射系數(shù)的高精度求解,同時能節(jié)約數(shù)據(jù)存儲成本。當前反演方法多基于褶積模型,反演結(jié)果分辨地下地質(zhì)體的能力不夠,而目前勘探形勢下需要更為精細化的儲層預(yù)測技術(shù)以提供數(shù)據(jù)支撐。在此種背景下,本文提出并初步實現(xiàn)一種非褶積模型下的標靶參數(shù)模擬方法,方法基于相似地震波形所表征的儲層結(jié)構(gòu)具有等同相似性假設(shè),認為地震波形橫向變化本質(zhì)上反映儲層空間結(jié)構(gòu)變化。在等時框架約束下利用地震波形間的映射關(guān)系來表征儲層的空間變異性,從而實現(xiàn)儲層物性參數(shù)模擬的目標。該方法受地震資料和井數(shù)據(jù)驅(qū)動,結(jié)果分辨能力提高,可滿足復雜儲層精細表征的需要。
邱虹[5]（2018）在《壓縮感知理論研究及其應(yīng)用》文中研究說明大數(shù)據(jù)時代的到來,使得噪聲污染下的數(shù)據(jù)分類問題變得更加突出。以此為背景,模式識別和機器學習的相關(guān)理論和算法得到了積極推動。其中,伴隨著壓縮感知理論的研究熱潮,稀疏表示分類器因其在進行測試樣本重構(gòu)恢復時所固有的稀疏性或協(xié)作性具有天然的抗噪能力而受到越來越多的關(guān)注。然而,在實際非受控環(huán)境下,其性能往往因噪聲類型的不同而有很大差別。因此,非常有必要設(shè)計出更具靈活性、適應(yīng)性和魯棒性的稀疏表示分類算法。這對于壓縮感知理論的后續(xù)研究、復雜圖像的分類任務(wù),河流流速的視頻監(jiān)測等有著重要的理論意義和現(xiàn)實意義。本文從現(xiàn)有稀疏表示分類算法所存在的問題出發(fā),探索新算法、新約束、新應(yīng)用,主要工作如下:1.針對經(jīng)典稀疏表示算法存在的范數(shù)歸一化和優(yōu)化問題次優(yōu)解等問題,提出一種基于結(jié)構(gòu)及非凸約束的核組稀疏表示分類算法（KGSRSN）。KGSRSN通過將訓練樣本映射到高維核空間來緩解范數(shù)歸一化問題。此外,該算法在核特征空間中引入組稀疏性和保局性,然后利用非凸懲罰函數(shù)得到表示系數(shù)。同時,為了不以犧牲解的唯一性和凸優(yōu)化的魯棒性為代價來提升算法的稀疏性,KGSRSN給定了懲罰函數(shù)內(nèi)參數(shù)的值的區(qū)間范圍。最后,采用交替方向乘子法（ADMM）和優(yōu)化最小化方法（MM）求解優(yōu)化問題以得到全局最優(yōu)解。實驗選取AR、PIE和MNIST三個數(shù)據(jù)集驗證所提算法,結(jié)果表明KGSRSN能獲得更具鑒別力的稀疏系數(shù),且在識別率和運行效率方面均優(yōu)于一般經(jīng)典算法;2.針對一般算法以向量形式存儲誤差矩陣且假定其服從于獨立同分布而忽視了圖像數(shù)據(jù)內(nèi)部結(jié)構(gòu)信息的問題,提出一種基于矩陣變量分布的非光滑稀疏表示分類算法（NSRMVD）。該算法強調(diào)誤差矩陣中各個像素間的依賴性并假定誤差矩陣作為一個隨機矩陣變量服從于矩陣多變量橢圓分布;之后,引入輔助變量光滑目標函數(shù),使得模型易于獲得全局最優(yōu)解;最后,采用迭代加權(quán)最小二乘法優(yōu)化求解模型。在AR、ExYaleB和PubFig三個數(shù)據(jù)集中的實驗驗證了所提算法具有魯棒的鑒別力;3.針對大多數(shù)基于向量的算法（如所提KGSRSN）以及基于矩陣的算法（如所提NSRMVD）無法有效處理混合噪聲（連續(xù)噪聲+非連續(xù)噪聲）的問題,提出一種加權(quán)混合范數(shù)回歸算法（WMNR）。通過對分類算法統(tǒng)一框架的構(gòu)建,該算法給出了包含損失函數(shù)、低秩約束和系數(shù)正則化項的通用公式。給定通用公式中的特定損失函數(shù),WMNR可找到一種適合于非連續(xù)噪聲的分布。而對于連續(xù)噪聲,算法對其進行低秩約束,且低秩約束可通過一般非凸函數(shù)和加權(quán)奇異值進行量化。此外,由于所提WMNR算法的目標函數(shù)是混合范數(shù)最優(yōu)化問題,故提出一種新的加權(quán)ADMM優(yōu)化策略對模型進行迭代求解。該策略將原始優(yōu)化問題分為若干個子問題,以并行方式進行計算來提升算法效率。經(jīng)過上述操作,WMNR能實現(xiàn)有效處理混合噪聲的目標。實驗驗證了所提算法相較于其他算法在處理不同表情變化、像素污損、塊狀遮擋、真實偽裝和混合噪聲時所表現(xiàn)出的更好的識別性能以及更高的運行效率;4.針對傳統(tǒng)的河流流速測量方法對于天然河流復雜的紊動特性以及河流周邊復雜的現(xiàn)場環(huán)境的局限性,提出一種基于稀疏表示分類算法的新型非接觸式河流表面流速估計方法。該方法以水流圖像的特征識別為基本原理,通過圖像采集和預(yù)處理、對應(yīng)類別標簽與流速關(guān)系映射表的建立以及數(shù)據(jù)分析等技術(shù)方法的集成,建立一套河流表面流速估計方案。選擇位于湖北省通山縣境內(nèi)九宮梯級水電站所在的寶石河二級支流——界牌河作為實驗對象,利用所提稀疏表示分類算法進行數(shù)據(jù)分析得到表面流速范圍。實驗驗證了壓縮感知圖像分析方法用于河流表面流速估計的可行性,且通過實驗結(jié)果可得出所提各算法在面對不同噪聲類型的水流圖像時均有用武之地。綜上所述,本文主要研究壓縮感知理論中的稀疏表示分類算法,并將所提算法應(yīng)用于水流圖像的分類識別以實現(xiàn)對河流表面流速的估計,且各算法都具有得天獨厚的優(yōu)勢,能滿足不同噪聲類型的圖像。
孟田珍[6]（2017）在《超材料天線罩理論及應(yīng)用技術(shù)研究》文中研究指明隨著科學技術(shù)的發(fā)展,飛行器的雷達隱身性能已經(jīng)成為衡量其戰(zhàn)斗力的主要指標。而雷達隱身的難點在于天線系統(tǒng)的隱身。超材料以其獨特的電磁特性在天線系統(tǒng)的雷達散射截面（Radar Cross Section,RCS）減縮領(lǐng)域嶄露頭角。由于天線本身的散射特性很是復雜,賦型隱身技術(shù)受到很大限制。開展以用電阻膜為吸波材料開展雙側(cè)吸波的天線罩單元的理論、設(shè)計及應(yīng)用研究,通過吸波隱身技術(shù)實現(xiàn)天線系統(tǒng)的隱身,具有很高的學術(shù)價值和應(yīng)用價值。本文以超材料為研究對象,以天線系統(tǒng)的RCS減縮為目標,以不顯著降低天線的工作性能為前提,進行雙側(cè)吸波天線的設(shè)計和分析和應(yīng)用研究。主要工作概括如下:1.提出了基于電阻膜單元二次諧振特性的雙側(cè)吸波天線罩單元結(jié)構(gòu)的設(shè)計方法。利用等效電路模型對吸波原理進行了分析,對吸波層的設(shè)計進行了研究。分析了各個單元組成部分的設(shè)計要求和目的。在此基礎(chǔ)上,研制出3款5mm厚極化特性不同的雙側(cè)吸波天線罩結(jié)構(gòu),并對比了它們性能。該工作為雙側(cè)吸波天線罩的設(shè)計提供了理論依據(jù)和方法指導。2.將集總電阻吸波單元和電阻膜吸波單元兩種吸波結(jié)構(gòu)相結(jié)合,綜合各自的優(yōu)勢,提出一種基于電阻膜單元和銅箔帶線相結(jié)合的新型組合單元雙側(cè)吸波結(jié)構(gòu)。通過等效電路模型對其雙側(cè)吸波原理進行了分析,并結(jié)合典型的方環(huán)縫隙頻率選擇表面（Freqyency Selective Surface,FSS）單元,設(shè)計了天線罩單元結(jié)構(gòu),驗證了其吸波透波的能力。然后考慮工程應(yīng)用的可行性,對單元結(jié)構(gòu)進行了優(yōu)化,將電阻膜單元和銅箔帶線分置介質(zhì)基板兩側(cè),通過過孔連接。同時,研究了去除厚介質(zhì)基板后的吸波單元結(jié)構(gòu),擴寬了天線罩的通帶帶寬和吸波帶帶寬,擴展了天線罩的應(yīng)用范圍,同時進一步降低了天線系統(tǒng)的RCS,為帶金屬背板的微帶陣列天線的吸波罩設(shè)計打下了基礎(chǔ)。3.以吸波天線罩的帶通FSS反射板為應(yīng)用背景,設(shè)計出一款薄的具有平頂透波和陡降截止傳輸特性的雙屏FSS結(jié)構(gòu)。通過等效電路模型對其頻率響應(yīng)特性進行了分析,研究了各個組成部分對整體頻率響應(yīng)的貢獻及主要參數(shù)對傳輸特性的影響。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合組合吸波單元進行了具有良好頻率選擇特性的吸波天線罩單元設(shè)計。天線罩單元能夠在帶外反射或吸波,結(jié)合賦形隱身技術(shù),可以更好的實現(xiàn)天線系統(tǒng)的隱身。4.以超材料的應(yīng)用為研究點,針對天線本身的特點和吸波單元吸波的原理,對微帶陣列天線進行了帶罩一體化設(shè)計,直接利用不帶金屬背板的吸波層單元制作天線罩,設(shè)計出一款具有低RCS同時對天線輻射性能影響極小的微帶陣列天線系統(tǒng)。該天線罩具有輕薄、便于工程化應(yīng)用的特點。同時,面向被動導引頭的應(yīng)用,以偶極子圓陣為例,進行了天線陣列帶罩系統(tǒng)一體化設(shè)計,著重分析了天線罩對天線陣列測角性能的影響
劉盼[7]（2016）在《捆綁式運載火箭一體化模型降階、模態(tài)辨識與姿態(tài)控制設(shè)計》文中提出隨著航天技術(shù)的不斷發(fā)展,運載火箭已由傳統(tǒng)的串聯(lián)模式向捆綁助推器模式轉(zhuǎn)變,特別是隨著發(fā)射任務(wù)對運載能力的需求越來越高,捆綁式運載火箭更是朝著“通用化、模塊化、大型化”方向發(fā)展,這就對運載火箭的結(jié)構(gòu)動力學建模技術(shù)提出了新的要求。對于這種大型柔性航天結(jié)構(gòu),在結(jié)構(gòu)動力學建模中將其離散化為多自由度系統(tǒng)時,自由度數(shù)目通常很大,傳統(tǒng)的解析法、半解析法將不再適用,而且捆綁火箭振動模態(tài)通常具有低頻密集性特點,耦合振動明顯,傳統(tǒng)的地面試驗由于機電信號噪聲的影響,使得獲得的火箭模態(tài)參數(shù)容易出現(xiàn)“虛假”數(shù)值,增加了模態(tài)試驗分析的難度。因此有必要開展捆綁火箭的模型降階技術(shù)與模態(tài)參數(shù)辨識技術(shù)研究,使得結(jié)構(gòu)動力學模型階數(shù)得到有效縮減,并且提高運載火箭撓性參數(shù)的辨識精度。另一方面,由于捆綁火箭全箭振動形式更加復雜,傳統(tǒng)的串聯(lián)式運載火箭姿態(tài)動力學建模方法已經(jīng)不能有效描述捆綁火箭復雜的姿態(tài)運動形式,捆綁火箭的姿態(tài)動力學控制設(shè)計也變得更加復雜和困難,因此需要對捆綁火箭開展全新的姿態(tài)動力學建模與控制器設(shè)計研究,來提高姿態(tài)動力學模型的準確性和控制器設(shè)計的穩(wěn)定性。本學位論文在國家自然科學基金（11132001,11272202）、上海市教委科研重點項目（14ZZ021）和上海市自然科學基金（14ZR1421000）的資助下,以捆綁式運載火箭為研究對象,分別研究了結(jié)構(gòu)動力學建模與一體化模型降階方法、模態(tài)參數(shù)辨識技術(shù)、姿態(tài)動力學建模方法、控制系統(tǒng)多變量頻域設(shè)計方法、以及火箭結(jié)構(gòu)動力學與姿態(tài)穩(wěn)定性關(guān)系五個方面。主要研究內(nèi)容和成果總結(jié)如下:（1）以捆綁式運載火箭為研究對象,對一體化模型降階技術(shù)進行了深入研究,給出了一個兩步模型降階方法。首先采用雙協(xié)調(diào)自由界面模態(tài)綜合法對運載火箭有限元模型進行局部降階,然后采用模態(tài)價值分析方法對局部降階后的模型階數(shù)進一步縮減,得到最終的一體化降階模型,最后通過數(shù)值仿真對所建模型的有效性進行驗證。仿真結(jié)果表明,雙協(xié)調(diào)自由界面模態(tài)綜合法的計算精度高于傳統(tǒng)的自由界面模態(tài)綜合法和固定界面模態(tài)綜合法,在高階模態(tài)頻率處優(yōu)勢尤為突出;兩步降階所得到的縮減模型不僅模態(tài)階數(shù)更低,而且能夠有效地描述原系統(tǒng)的動態(tài)特性。（2）對捆綁式運載火箭模態(tài)參數(shù)的辨識技術(shù)進行研究,給出一個基于系統(tǒng)輸入和輸出數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)辨識方法。首先采用觀測器/Kalman濾波器的系統(tǒng)辨識方法（OKID）獲取系統(tǒng)的Markov參數(shù),進而采用以加速度計算格式得到的特征系統(tǒng)實現(xiàn)算法（ERA）進行火箭模態(tài)參數(shù)的識別。研究中分別考慮了三種外部激勵形式:白噪聲激勵、正弦激勵、脈沖激勵,作為輸入信號,加速度傳感器測量輸出信號。最后仿真結(jié)果表明,OKID和ERA方法能夠有效地辨識出捆綁式運載火箭的模態(tài)參數(shù),且具有很高的辨識精度。該辨識方法可以作為運載火箭地面試驗的一種補充驗證。（3）對捆綁式運載火箭的非線性耦合姿態(tài)動力學建模方法進行了研究,基于多柔體系統(tǒng)動力學建模技術(shù)推導了系統(tǒng)的姿態(tài)動力學模型。首先對運載火箭進行軌道設(shè)計,給出飛行軌道方程,通過彈道仿真計算得到了其飛行軌道各彈道參數(shù);然后推導出了捆綁式運載火箭的非線性耦合姿態(tài)動力學方程,并且通過小擾動理論對該動力學方程進行化簡和線性化處理,得到了小擾動線性化姿態(tài)動力學模型;最后在Adams多體動力學分析軟件中對捆綁火箭進行建模和數(shù)值仿真,并與小擾動線性化姿態(tài)動力學數(shù)學模型的數(shù)值仿真進行對比分析,驗證了本文推導模型的可靠性。（4）以捆綁式運載火箭的小擾動線性化姿態(tài)動力學模型為對象,開展了系統(tǒng)的多變量頻域設(shè)計研究。首先針對姿態(tài)動力學模型狀態(tài)方程的系數(shù)矩陣維度過高、傳遞函數(shù)中多項式系數(shù)有效位數(shù)過低的問題,設(shè)計了一種新的高精度廣義傳遞函數(shù)計算方法,得到了系統(tǒng)三通道耦合的傳遞函數(shù)矩陣;然后基于逆Nyquist設(shè)計思想展開姿態(tài)動力學控制器的設(shè)計,得到捆綁式運載火箭助推飛行段內(nèi)各個特征秒點處的姿態(tài)控制參數(shù);最后將各秒點控制參數(shù)整合,對火箭展開全時域變系數(shù)姿態(tài)動力學數(shù)值仿真,驗證了傳遞函數(shù)模型的準確性和姿態(tài)控制設(shè)計的有效性。（5）針對在串聯(lián)模式運載火箭姿態(tài)控制建模中忽略的剛?cè)狁詈蠎T性力、過載系數(shù)、縱向振動、助推器局部模態(tài)這四個因素,本文采用小擾動線性化模型,對四個方面進行研究:首先在模型中考慮和忽略與剛?cè)狁詈蠎T性力相關(guān)的小擾動系數(shù)來分別進行頻域控制設(shè)計和全時域姿態(tài)動力學仿真,并對兩種情況下系統(tǒng)穩(wěn)定性進行說明;接著在模型中考慮和忽略與過載相關(guān)的小擾動系數(shù)來分別進行頻域控制設(shè)計與全時域姿態(tài)動力學仿真,得到過載對系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響;然后在模型中,考慮和忽略彈性振動方程中模態(tài)數(shù)據(jù)的縱向位移分量,在這兩種情況下對控制系統(tǒng)進行頻域控制和全時域姿態(tài)動力學仿真,得出縱向模態(tài)對姿態(tài)穩(wěn)定性的影響;最后通過分析各階模態(tài)振型,將助推器局部模態(tài)從中挑出,對其進行頻域控制設(shè)計與全時域姿態(tài)動力學仿真,得到助推器局部模態(tài)對系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響。
羅新超[8]（2016）在《圖像分析中針對函數(shù)型響應(yīng)變量的變系數(shù)模型》文中認為近年來,在許多圖像分析中,大量的函數(shù)型據(jù)被廣泛地收集,這些函數(shù)型數(shù)據(jù)通常對應(yīng)著某個空間中的一組網(wǎng)格點。人們希望將函數(shù)型數(shù)據(jù)與各種臨床變量,比如年齡和性別等等聯(lián)系起來,以解決科學實驗中大家所感興趣的問題。最近有許多神經(jīng)影像學文獻對圖像數(shù)據(jù)做了大量的分析,受此啟發(fā),我們在這篇論文中提出三個不同的變系數(shù)模型,來研究圖像分析中的函數(shù)型數(shù)據(jù)與一組協(xié)變量之間的關(guān)聯(lián)。在第二章中,我們提出了非線性變系數(shù)混合效應(yīng)模型（nonlinear varying mixed effects models, NVMEM）,來研究縱向函數(shù)型響應(yīng)變量和協(xié)變量之間的關(guān)系,它比現(xiàn)有的線性方法更靈活。我們提出了有效的估計方法和一些統(tǒng)計推斷過程,并且系統(tǒng)地研究了它們的理論性質(zhì)。我們分析了固定效應(yīng)函數(shù)的估計,及其漸近偏差和漸進方差的弱收斂性質(zhì)。我們探討了協(xié)方差算子及其相關(guān)的特征值和特征函數(shù)估計的一致收斂速度,然后推導了隨機效應(yīng)函數(shù)估計的漸近偏差和積分均方誤差,并計算了它們的一致收斂速度。我們?yōu)楣潭ㄐ?yīng)函數(shù)的線性假設(shè)提出了一個全局檢驗統(tǒng)計量,并得到了它在零假設(shè)下的漸進分布。我們還為固定效應(yīng)函數(shù)構(gòu)造了同時置信帶。我們通過蒙特卡羅模擬研究了NVMEM在有限樣本下的表現(xiàn),并且用它分析了一個自閉癥研究數(shù)據(jù)。在第三章中,我們提出了轉(zhuǎn)換變系數(shù)模型（transformation varying coefficient model, TVCM）,來研究函數(shù)型數(shù)據(jù)和一組協(xié)變量之間的關(guān)系。在分析響應(yīng)變量和協(xié)變量的傳統(tǒng)回歸模型中,線性形式是最常用。然而在實際情況中,這一線性假設(shè)往往無法滿足。我們提出了轉(zhuǎn)換變系數(shù)模型的估計方法和統(tǒng)計推理過程,來研究這種非線性關(guān)系。我們還為變系數(shù)函數(shù)構(gòu)建了同時置信帶,并且系統(tǒng)地討論了各種估計的理論性質(zhì)。我們通過模擬研究評估了TVCM在有限樣本下的表現(xiàn),并且做了一個實際圖像數(shù)據(jù)的應(yīng)用。在第四章中,我們提出了單指標變系數(shù)模型（single-index varying coefficient model, SIVCM）,來研究圖像分析中的函數(shù)型數(shù)據(jù)與一組協(xié)變量之間的關(guān)聯(lián)。SIVCM結(jié)合了變系數(shù)模型和單指標模型的幾個特有的優(yōu)點。我們提出了變系數(shù)函數(shù)、指標函數(shù)和個體協(xié)方差函數(shù)的估計方法。我們描述了如何將不同網(wǎng)格點上的信息最優(yōu)化地整合起來,并且系統(tǒng)地研究了估計的漸近性質(zhì)（例如相合性和收斂速度）。我們還為變系數(shù)函數(shù)構(gòu)造了同時置信帶。我們通過模擬研究評估了SIVCM在有限樣本下的表現(xiàn),并且用一個阿爾茨海默氏病疾病數(shù)據(jù)的研究證實了SIVCM具有比其它變系數(shù)模型更高的準確性。
聶思玥[9]（2014）在《門限自回歸模型的理論與應(yīng)用研究》文中認為經(jīng)濟學理論和經(jīng)濟研究實踐都表明,很多重要的宏觀經(jīng)濟時間序列可能表現(xiàn)出非線性動態(tài)調(diào)整特征。而這類非線性動態(tài)調(diào)整特征需要依靠非線性時間序列模型才能準確地進行建模。作為非線性時間序列主流模型之一的門限自回歸（TAR）模型,自Tong（1983）較完整地提出后,其估計和檢驗理論都得到了迅速的發(fā)展和完善。在Enders和Granger（1998）提出了沖量自回歸模型（MTAR）后,Tong（1983）提出的模型被稱之為自激勵門限自回歸模型（SETAR）,這樣TAR模型就被區(qū)分為SETAR和MTAR模型。然而,學術(shù)界一直沒有文獻對這兩類模型進行系統(tǒng)的對比研究。在總體平穩(wěn)條件下,本文對這兩類門限自回歸模型進行了系統(tǒng)的對比研究。非平穩(wěn)性理論研究方面,本文在CH（2001）、Seo（2008）和KS（2006）等人的基礎(chǔ)上,對SETAR和MTAR模型的單位根檢驗理論進行了深入的拓展研究。因而,本文的主要研究工作可從以下四個方面闡明：在SETAR與MTAR建模的比較研究方面,本文從直觀特征、樣本統(tǒng)計矩、經(jīng)濟含義以及建模特征等四個方面對SETAR和MTAR模型進行了詳細的對比研究。研究結(jié)論認為MTAR過程比SETAR過程有更多的尖點；平穩(wěn)條件下,兩類模型的樣本矩函數(shù)都穩(wěn)定地收斂到其總體矩,但總體矩函數(shù)的具體計算公式未知；SETAR模型一般適用于研究經(jīng)濟變量的均值回復性等問題,而MTAR模型則可刻畫政策對沖的實時有效性等經(jīng)濟問題；在建模方面,本文認為用bootstrap I臨界值加權(quán)的WSSR方法可以有效地進行模型甄別,提高建模準確率。為揭示傳統(tǒng)單位根檢驗方法在非線性條件下的不適用性,本文用ADF、PP、 KPSS、ERS等單位根檢驗方法對各類不同的非線性模型進行檢驗尺度和檢驗功效模擬。結(jié)論認為,非線性特征由于其具體形式和參數(shù)的不同,可能會對數(shù)據(jù)過程的非平穩(wěn)性起到“激化”作用,也可能會對非平穩(wěn)性起到一定的“隱藏”作用,有必要從非線性模型的理論層面發(fā)展非線性單位根檢驗理論。在SETAR與MTAR模型單位根檢驗的理論研究方面,本文第三章將CH（2001）的2體制MTAR模型單位根檢驗理論拓展到3體制MTAR模型的單位根檢驗中,得到了檢驗統(tǒng)計量的漸近分布；在第四章中分別將Seo（2008）的2體制SETAR模型單位根檢驗理論和KS（2006）的2體制SETAR模型單位根檢驗理論拓展到估計方程含截距項的情形下,推導得到了檢驗統(tǒng)計量的漸近分布。在Monte Carlo模擬研究方面,本文在一般情況下和均值突變情況下,分別用各個統(tǒng)計量的漸近臨界值和bootstrap臨界值對其檢驗尺度和檢驗功效進行模擬。結(jié)果顯示在MTAR模型的單位根檢驗中,漸近臨界值方法在樣本容量較小時檢驗尺度偏大,但檢驗功效則尚可；而對于bootstrap方法,除了在含均值突變3體制EQ-MTAR的單位根檢驗中表現(xiàn)出檢驗尺度偏大以外,其他時候的檢驗尺度和檢驗功效都較為滿意。在SETAR單位根檢驗的模擬試驗中,漸近臨界值法在所有模擬試驗中都表現(xiàn)為檢驗功效偏低,而bootstrap方法的檢驗尺度和檢驗功效均較好。在實證研究部分,本文用3體制SETAR模型研究了人民幣對美元匯率的非線性動態(tài)調(diào)整問題。主要結(jié)論是,人民幣對美元匯率的退勢序列存在“BOI”區(qū)域,該過程應(yīng)該用3體制SETAR模型來進行描述；在短期動態(tài)均衡中,人民幣和美元之間存在相對購買力平價的關(guān)系,但調(diào)整周期長,是一個強持續(xù)性過程；人民幣匯率有更大比例處于升值體制中,可認為人民幣升值壓力較大,且升值體制較貶值體制有著更快的均值回復速度,顯示了市場對升值壓力的抵抗和一定程度的外干預(yù)力量。
朱弘韜[10]（2013）在《非賣空投資組合選擇問題的增廣Lagrange函數(shù)方法》文中提出投資組合的選擇就是對金融資產(chǎn)進行量化分析,建立數(shù)學模型,在一定的分析框架下.制定出一定風險水平下的具有最高收益的投資策略.非賣空均值-方差投資組合選擇問題是金融數(shù)學中的一個非常重要的研究課題,在市場非賣空的限制下：面對瞬息、萬變的金融市場,投資者通過建立適當?shù)臄?shù)學模型,借助統(tǒng)計學的方法和計算機的數(shù)據(jù)處理能力,來制定最優(yōu)的投資策略.非賣空的均值-方差投資組合模型是沒有顯示解的,很多優(yōu)化算法可以用來求解這類問題,本文主要討論的是增廣Lagrange函數(shù)方法在求解一系列非賣空的均值-方差投資組合問題中的應(yīng)用.在本文的緒論部分,我們對投資組合選擇的相關(guān)問題的研究背景和現(xiàn)狀做了簡單的闡述.第二章我們將結(jié)合具體例子討論不同風險容忍度的投資者如何運用增廣Lagrange函數(shù)方法.最大化投資組合收益.制定最優(yōu)投資組合策略.隨后我們對市場作了更細致的分析,第三章將在均值—方差分析的框架下,運用極大極小準則在最壞的情形下尋找最優(yōu)投資策略,然后運用第二章中的增廣Lagrange函數(shù)方法求得數(shù)值解并結(jié)合具體的例子加以說明.本文第四章將考慮市場的摩擦因素,在第三章模型假設(shè)的基礎(chǔ)上,引入了稅收和交易費等摩擦因素,然后結(jié)合例子討論了在摩擦市場中的投資者是如何基于極大極小投資組合模型制定最優(yōu)投資策略.
二、一般形式下的協(xié)方差分析模型的局部影響分析(英文)（論文開題報告）
（1）論文研究背景及目的
此處內(nèi)容要求：
首先簡單簡介論文所研究問題的基本概念和背景，再而簡單明了地指出論文所要研究解決的具體問題，并提出你的論文準備的觀點或解決方法。
寫法范例：
本文主要提出一款精簡64位RISC處理器存儲管理單元結(jié)構(gòu)并詳細分析其設(shè)計過程。在該MMU結(jié)構(gòu)中,TLB采用叁個分離的TLB,TLB采用基于內(nèi)容查找的相聯(lián)存儲器并行查找,支持粗粒度為64KB和細粒度為4KB兩種頁面大小,采用多級分層頁表結(jié)構(gòu)映射地址空間,并詳細論述了四級頁表轉(zhuǎn)換過程,TLB結(jié)構(gòu)組織等。該MMU結(jié)構(gòu)將作為該處理器存儲系統(tǒng)實現(xiàn)的一個重要組成部分。
（2）本文研究方法
調(diào)查法：該方法是有目的、有系統(tǒng)的搜集有關(guān)研究對象的具體信息。
觀察法：用自己的感官和輔助工具直接觀察研究對象從而得到有關(guān)信息。
實驗法：通過主支變革、控制研究對象來發(fā)現(xiàn)與確認事物間的因果關(guān)系。
文獻研究法：通過調(diào)查文獻來獲得資料，從而全面的、正確的了解掌握研究方法。
實證研究法：依據(jù)現(xiàn)有的科學理論和實踐的需要提出設(shè)計。
定性分析法：對研究對象進行“質(zhì)”的方面的研究，這個方法需要計算的數(shù)據(jù)較少。
定量分析法：通過具體的數(shù)字，使人們對研究對象的認識進一步精確化。
跨學科研究法：運用多學科的理論、方法和成果從整體上對某一課題進行研究。
功能分析法：這是社會科學用來分析社會現(xiàn)象的一種方法，從某一功能出發(fā)研究多個方面的影響。
模擬法：通過創(chuàng)設(shè)一個與原型相似的模型來間接研究原型某種特性的一種形容方法。
三、一般形式下的協(xié)方差分析模型的局部影響分析(英文)（論文提綱范文）
（1）Meta回歸模型中基于廣義Cochran’s Q-statistic的局部影響分析（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 引言 |
| 第一節(jié) 研究背景及研究意義 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意義 |
| 第二節(jié) 研究思路與內(nèi)容 |
| 一、研究思路 |
| 二、研究內(nèi)容 |
| 第二章 文獻綜述 |
| 第一節(jié) 國外研究現(xiàn)狀 |
| 第二節(jié) 國內(nèi)研究現(xiàn)狀 |
| 第三章 模型及主要理論知識 |
| 第一節(jié) Meta回歸模型 |
| 一、隨機效應(yīng)模型 |
| 二、異質(zhì)性參數(shù)τ~2的估計方法 |
| 第二節(jié) 局部影響分析 |
| 第四章 Meta回歸模型的局部影響分析及實例研究 |
| 第一節(jié) 擾動方式及其局部影響 |
| 一、廣義Cochran’s Q-statistic |
| 二、Paule and Mandel(PM)估計 |
| 第二節(jié) 實例分析 |
| 一、共生生物相關(guān)系數(shù)數(shù)據(jù) |
| 二、BCG疫苗數(shù)據(jù) |
| 第五章 總結(jié)及展望 |
| 參考文獻 |
| 附錄 |
| 致謝 |
| 作者讀研期間研究成果 |
（2）國際原油期貨與中國新能源股票的關(guān)系研究 ——基于溢出效應(yīng)與動態(tài)聯(lián)動視角（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 研究背景及意義 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意義 |
| 1.2 研究內(nèi)容、方法與結(jié)構(gòu)安排 |
| 1.3 研究創(chuàng)新點 |
| 第2章 文獻綜述 |
| 2.1 國外文獻綜述 |
| 2.2 國內(nèi)文獻綜述 |
| 2.3 文獻評述 |
| 第3章 國際原油期貨與中國新能源股票關(guān)系的理論分析 |
| 3.1 溢出效應(yīng)理論 |
| 3.1.1 溢出效應(yīng)內(nèi)涵 |
| 3.1.2 溢出效應(yīng)模型 |
| 3.2 動態(tài)聯(lián)動性理論 |
| 3.2.1 動態(tài)聯(lián)動性闡釋 |
| 3.2.2 動態(tài)聯(lián)動性模型 |
| 3.3 市場間相關(guān)關(guān)系的理論基礎(chǔ) |
| 3.4 國際原油期貨與中國新能源股票相互作用的影響機制 |
| 第4章 國際原油期貨與中國新能源股票溢出效應(yīng)的實證研究 |
| 4.1 變量說明 |
| 4.2 數(shù)據(jù)描述 |
| 4.3 模型構(gòu)建 |
| 4.3.1 VAR模型設(shè)計 |
| 4.3.2 BEKK-GARCH模型設(shè)計 |
| 4.4 VAR實證結(jié)果分析 |
| 4.4.1 平穩(wěn)性檢驗 |
| 4.4.2 VAR模型的建立 |
| 4.4.3 格蘭杰因果關(guān)系檢驗 |
| 4.4.4 脈沖響應(yīng)函數(shù) |
| 4.4.5 方差分解 |
| 4.5 BEKK-GARCH實證結(jié)果分析 |
| 4.5.1 ARCH效應(yīng)檢驗 |
| 4.5.2 BEKK-GARCH參數(shù)估計 |
| 第5章 國際原油期貨與中國新能源股票動態(tài)聯(lián)動性的實證研究 |
| 5.1 DCC-GARCH模型設(shè)計 |
| 5.2 DCC-GARCH實證結(jié)果分析 |
| 5.3 基于兩市場動態(tài)聯(lián)動性的投資策略 |
| 5.3.1 動態(tài)套期保值比率 |
| 5.3.2 動態(tài)投資組合權(quán)重 |
| 第6章 結(jié)論與展望 |
| 6.1 結(jié)論 |
| 6.2 展望 |
| 參考文獻 |
| 致謝 |
| 學位論文評閱及答辯情況表 |
（3）系桿拱橋主梁模態(tài)參數(shù)溫度影響機理研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 課題來源 |
| 1.2 課題背景及研究的目的和意義 |
| 1.3 國內(nèi)外在該方向研究現(xiàn)狀及分析 |
| 1.3.1 結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)溫度影響研究現(xiàn)狀 |
| 1.3.2 溫度與結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)相關(guān)關(guān)系研究現(xiàn)狀 |
| 1.3.3 溫度影響結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)的原因研究現(xiàn)狀 |
| 1.3.4 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析 |
| 1.4 本文主要研究內(nèi)容 |
| 第2章 多跨彈性支撐梁模態(tài)頻率溫度影響研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 結(jié)構(gòu)材料特性變化的模態(tài)頻率溫度影響機理 |
| 2.2.1 模態(tài)頻率方程的建立 |
| 2.2.2 結(jié)構(gòu)模態(tài)頻率材料特性的溫度敏感性分析 |
| 2.2.3 材料特性溫度影響的數(shù)值模型驗證 |
| 2.3 考慮梁端邊界條件的模態(tài)頻率溫度影響機理 |
| 2.3.1 有軸向力的模態(tài)頻率方程的建立 |
| 2.3.2 梁端邊界條件溫度影響的數(shù)值模型驗證 |
| 2.4 本章小結(jié) |
| 第3章 梁拱組合結(jié)構(gòu)模態(tài)頻率溫度敏感性分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 鋼索抗拉剛度的影響研究 |
| 3.2.1 單根鋼索受力平衡分析 |
| 3.2.2 不同張力下鋼索變形求解 |
| 3.2.3 鋼索抗拉剛度變化分析 |
| 3.3 梁拱組合結(jié)構(gòu)模態(tài)頻率溫度影響數(shù)值研究 |
| 3.3.1 數(shù)值模型選取 |
| 3.3.2 鋼拱溫度對模態(tài)頻率的影響 |
| 3.3.3 截面溫度梯度對模態(tài)頻率的影響 |
| 3.4 本章小結(jié) |
| 第4章 橋梁主梁模態(tài)頻率溫度影響數(shù)值研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 深圳大沙河橋數(shù)值模型的驗證 |
| 4.2.1 工程概況 |
| 4.2.2 SSI-COV模態(tài)分析理論及試驗設(shè)計 |
| 4.2.3 數(shù)值模型建立及模態(tài)分析結(jié)果對比 |
| 4.3 大沙河橋模態(tài)頻率溫度影響數(shù)值分析 |
| 4.3.1 數(shù)值模型的應(yīng)力變形影響分析 |
| 4.3.2 數(shù)值模型模態(tài)頻率的變化分析 |
| 4.4 本章小結(jié) |
| 第5章 橋梁主梁模態(tài)頻率溫度影響試驗研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 大沙河橋結(jié)構(gòu)動態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)介紹 |
| 5.3 截面溫度梯度模態(tài)頻率影響的試驗分析 |
| 5.3.1 截面溫度趨勢分析 |
| 5.3.2 截面溫差與主梁頻率變化的趨勢分析 |
| 5.4 結(jié)構(gòu)變形的溫度影響試驗驗證 |
| 5.5 長期頻率變化的溫度影響分析 |
| 5.6 本章小結(jié) |
| 結(jié)論 |
| 參考文獻 |
| 致謝 |
（4）基于稀疏分解反演方法的致密儲層甜點識別研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 研究背景與意義 |
| 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 地震數(shù)據(jù)分辨率處理技術(shù) |
| 1.2.2 疊前地震反演 |
| 1.2.3 稀疏表示理論與重構(gòu)算法 |
| 1.3 論文研究內(nèi)容 |
| 第二章 疊前正問題解析與稀疏表示理論 |
| 2.1 AVA反演的正問題解析 |
| 2.1.1 Zoeppritz方程及其近似 |
| 2.1.2 AVA三參數(shù)同步反演的正演模型 |
| 2.2 稀疏表示理論 |
| 2.2.1 稀疏信號的定義 |
| 2.2.2 信號的稀疏表示 |
| 2.2.3 信號的重構(gòu)過程 |
| 2.3 地震信號處理中的稀疏表示問題 |
| 2.3.1 參數(shù)的稀疏性度量 |
| 2.3.2 稀疏度參數(shù) |
| 第三章 基于時域尺度變換的地震數(shù)據(jù)分辨率處理技術(shù) |
| 3.1 方法原理 |
| 3.2 模型試算 |
| 3.3 實際數(shù)據(jù)應(yīng)用 |
| 第四章 稀疏分解反演方法的儲層脆性甜點預(yù)測 |
| 4.1 頁巖儲層脆性甜點識別問題 |
| 4.2 脆性指數(shù)疊前反演的可行性分析 |
| 4.2.1 新YPD近似公式的精度分析 |
| 4.2.2 新YPD近似公式的穩(wěn)定性分析 |
| 4.2.3 新YPD方程的敏感性分析 |
| 4.3 基于新YPD方程低頻算子約束的疊前反演方法 |
| 4.3.1 低頻算子約束下的目標函數(shù)構(gòu)建 |
| 4.3.2 目標函數(shù)的求解 |
| 4.3.3 模型試算 |
| 4.4 實際數(shù)據(jù)應(yīng)用 |
| 第五章 spa-DCT域地震反演方法研究 |
| 5.1 地震信號的離散余弦變換基本理論 |
| 5.2 spa-DCT域疊后地震反演方法 |
| 5.2.1 spa-DCT域疊后地震反演目標函數(shù) |
| 5.2.2 模型試算與實際數(shù)據(jù)應(yīng)用 |
| 5.3 spa-DCT域稀疏化疊前地震反演方法 |
| 5.3.1 spa-DCT域疊前地震反演目標函數(shù) |
| 5.3.2 模型試算 |
| 第六章 高分辨率標靶參數(shù)模擬方法初探 |
| 6.1 方法思路與實現(xiàn)策略 |
| 6.1.1 克里金方法與變差函數(shù) |
| 6.1.2 井震結(jié)合的標靶參數(shù)模擬思路 |
| 6.1.3 空間轉(zhuǎn)換函數(shù)的確定 |
| 6.1.4 時窗網(wǎng)格的模擬實現(xiàn) |
| 6.2 模型測試及參數(shù)分析 |
| 6.3 實際數(shù)據(jù)應(yīng)用 |
| 結(jié)論與認識 |
| 參考文獻 |
| 攻讀碩士學位期間取得的學術(shù)成果 |
| 致謝 |
（5）壓縮感知理論研究及其應(yīng)用（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 壓縮感知理論概述 |
| 1.2.1 信號的稀疏表示 |
| 1.2.2 觀測矩陣的設(shè)計 |
| 1.2.3 重構(gòu)原始信號 |
| 1.3 稀疏表示 |
| 1.3.1 數(shù)學模型 |
| 1.3.2 字典學習 |
| 1.3.3 分類算法框架 |
| 1.4 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.5 研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排 |
| 1.5.1 論文內(nèi)容概述 |
| 1.5.2 論文組織結(jié)構(gòu) |
| 第2章 主流稀疏表示分類算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 部分經(jīng)典算法介紹 |
| 2.2.1 稀疏表示分類器 |
| 2.2.2 組稀疏分類器 |
| 2.2.3 加權(quán)稀疏表示分類器 |
| 2.2.4 核稀疏表示分類器 |
| 2.3 優(yōu)化問題求解策略 |
| 2.3.1 交替方向乘子法 |
| 2.3.2 迭代重加權(quán)最小二乘法 |
| 2.4 本章小結(jié) |
| 第3章 基于結(jié)構(gòu)及非凸約束的核組稀疏表示分類算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 分類框架的一般形式 |
| 3.2.1 線性表示型分類算法 |
| 3.2.2 加權(quán)表示型分類算法 |
| 3.2.3 核表示型分類算法 |
| 3.3 算法模型構(gòu)建 |
| 3.3.1 范數(shù)歸一化問題 |
| 3.3.2 算法描述 |
| 3.3.3 算法優(yōu)化求解 |
| 3.3.4 收斂性和復雜度分析 |
| 3.4 實驗分析 |
| 3.4.1 數(shù)據(jù)集描述及實驗設(shè)置 |
| 3.4.2 歸一化及非凸懲罰項分析 |
| 3.4.3 識別性能分析 |
| 3.4.4 運行效率分析 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 第4章 基于矩陣變量分布的非光滑稀疏表示分類算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多變量分析 |
| 4.2.1 經(jīng)典多元分布比較 |
| 4.2.2 矩陣多變量橢圓分布 |
| 4.3 算法模型構(gòu)建 |
| 4.3.1 算法描述 |
| 4.3.2 算法優(yōu)化求解 |
| 4.3.3 收斂性和復雜度分析 |
| 4.4 實驗分析 |
| 4.4.1 參數(shù)的敏感度分析 |
| 4.4.2 光照及偽裝影響 |
| 4.4.3 像素污損影響 |
| 4.4.4 隨機遮擋影響 |
| 4.4.5 無約束自然場景 |
| 4.4.6 運行效率分析 |
| 4.5 本章小結(jié) |
| 第5章 基于混合范數(shù)約束的加權(quán)矩陣稀疏表示分類算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 稀疏表示分類模型統(tǒng)一框架 |
| 5.2.1 損失函數(shù) |
| 5.2.2 低秩約束 |
| 5.2.3 系數(shù)正則化 |
| 5.3 混合污損的魯棒損失近似值 |
| 5.3.1 特征自學習的損失函數(shù) |
| 5.3.2 加權(quán)非凸低秩約束 |
| 5.4 算法模型構(gòu)建 |
| 5.4.1 算法描述 |
| 5.4.2 算法優(yōu)化求解 |
| 5.4.3 兩個特例 |
| 5.4.4 識別策略 |
| 5.5 實驗分析 |
| 5.5.1 表情變化影響 |
| 5.5.2 隨機污損影響 |
| 5.5.3 真實偽裝影響 |
| 5.5.4 混合污損影響 |
| 5.5.5 無約束自然場景 |
| 5.5.6 特征加權(quán)及非凸約束的作用 |
| 5.6 本章小結(jié) |
| 第6章 壓縮感知在河流流速估計中的應(yīng)用 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 所需配備的設(shè)備 |
| 6.3 具體實施方案 |
| 6.3.1 戶外設(shè)備安裝及配置 |
| 6.3.2 目標河流表面水流圖像采集 |
| 6.3.3 圖像預(yù)處理 |
| 6.3.4 表面流速估計 |
| 6.4 預(yù)處理降維算法 |
| 6.4.1 t分布隨機近鄰嵌入分析方法 |
| 6.4.2 線性不動點近鄰嵌入分析方法 |
| 6.5 實驗分析 |
| 6.5.1 前期采集 |
| 6.5.2 無污損水流圖像識別 |
| 6.5.3 有遮擋水流圖像識別 |
| 6.5.4 混合污損水流圖像識別 |
| 6.6 本章小結(jié) |
| 第7章 結(jié)論與展望 |
| 7.1 結(jié)論 |
| 7.2 展望 |
| 參考文獻 |
| 致謝 |
| 攻讀學位期間參加的科研項目和成果 |
（6）超材料天線罩理論及應(yīng)用技術(shù)研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 課題研究背景及意義 |
| 1.2 國內(nèi)外相關(guān)技術(shù)研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 頻率選擇表面 |
| 1.2.2 吸波隱身天線罩 |
| 1.2.3 曲面加工技術(shù)方面 |
| 1.3 論文結(jié)構(gòu)及章節(jié)安排 |
| 第二章 超材料天線罩理論及分析方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 周期性表面及天線基礎(chǔ)理論 |
| 2.2.1 Floquet定理 |
| 2.2.2 天線理論基礎(chǔ) |
| 2.3 微波傳輸線理論及網(wǎng)絡(luò)分析方法 |
| 2.3.1 傳輸線理論 |
| 2.3.2 網(wǎng)絡(luò)分析方法 |
| 2.4 超材料天線罩的分析方法研究 |
| 2.4.1 有限元法 |
| 2.4.2 時域有限差分法 |
| 2.5 超材料的頻率響應(yīng)原理與測試系統(tǒng)設(shè)計 |
| 2.5.1 響應(yīng)原理 |
| 2.5.2 測試系統(tǒng)設(shè)計 |
| 2.6 本章小結(jié) |
| 第三章 基于電阻膜的雙側(cè)吸波天線罩設(shè)計 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 吸波層的結(jié)構(gòu)設(shè)計 |
| 3.2.1 吸波原理及設(shè)計原則 |
| 3.2.2 主要參數(shù)確定方法 |
| 3.3 一種新型高腳杯單元結(jié)構(gòu)吸波天線罩研究 |
| 3.3.1 |
| 3.3.2 單元性能分析 |
| 3.3.3 天線和天線罩系統(tǒng) |
| 3.4 極化不敏感吸波天線罩結(jié)構(gòu)研究 |
| 3.4.1 基于窗格結(jié)構(gòu)單元的的雙極化天線罩 |
| 3.4.2 檸檬結(jié)構(gòu)天線罩特性分析 |
| 3.4.3 圓環(huán)型全極化天線罩結(jié)構(gòu) |
| 3.5 對比分析及樣品加工測試 |
| 3.5.1 天線罩結(jié)構(gòu)和性能對比分析 |
| 3.5.2 樣品加工與測試 |
| 3.6 本章小結(jié) |
| 第四章 基于組合單元的吸波天線罩研究與設(shè)計 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 單元結(jié)構(gòu)吸波原理及設(shè)計方法研究 |
| 4.2.1 基于等效電路的吸波原理分析 |
| 4.2.2 設(shè)計實現(xiàn) |
| 4.3 面向X波段的吸波天線罩單元設(shè)計 |
| 4.3.1 帶通性金屬FSS反射底板 |
| 4.3.2 組合吸波單元的天線罩結(jié)構(gòu)性能分析 |
| 4.4 結(jié)構(gòu)優(yōu)化及對比分析 |
| 4.4.1 電阻膜和銅箔分置的吸波結(jié)構(gòu)研究 |
| 4.4.2 寬透波/寬吸波特性天線罩單元研究與設(shè)計 |
| 4.4.3 對比分析 |
| 4.5 本章小結(jié) |
| 第五章 平頂陡降特性的FSS單元及天線罩結(jié)構(gòu)研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 陡降邊緣和平頂特性的FSS模型 |
| 5.2.1 單元模型 |
| 5.2.2 等效電路 |
| 5.3 FSS模型分析 |
| 5.3.1 典型單環(huán)單元的頻率響應(yīng)曲線 |
| 5.3.2 單層組合方環(huán)單元的頻率響應(yīng)曲線 |
| 5.3.3 雙屏級聯(lián)結(jié)構(gòu)的頻率響應(yīng)曲線 |
| 5.3.4 樣品加工與測試 |
| 5.4 天線罩單元特性研究與分析 |
| 5.4.1 傳輸反射特性分析 |
| 5.4.2 入射角穩(wěn)定性分析 |
| 5.4.3 吸波天線罩樣品加工與測試 |
| 5.5 本章小結(jié) |
| 第六章 帶罩陣列天線系統(tǒng)一體化 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 帶罩微帶貼片陣列天線特性研究 |
| 6.2.1 微帶貼片陣列天線 |
| 6.2.2 帶罩一體化隱身設(shè)計 |
| 6.3 帶罩偶極子圓陣天線特性分析 |
| 6.3.1 基于偶極子天線的圓陣列 |
| 6.3.2 帶罩天線陣模型 |
| 6.4 帶罩天線系統(tǒng)的測角性能分析 |
| 6.4.1 超分辨測角算法模型 |
| 6.4.2 天線罩插損對測角性能的影響 |
| 6.4.3 超材料天線罩相位誤差對測角性能的影響 |
| 6.4.4 采用超材料天線罩后的測角性能分析 |
| 6.5 本章小結(jié) |
| 第七章 結(jié)束語 |
| 7.1 本文主要研究成果 |
| 7.2 下一步工作展望 |
| 致謝 |
| 參考文獻 |
| 作者在學期間取得的主要學術(shù)成果 |
（7）捆綁式運載火箭一體化模型降階、模態(tài)辨識與姿態(tài)控制設(shè)計（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 研究背景和意義 |
| 1.1.1 國內(nèi)外運載火箭設(shè)計與發(fā)展趨勢 |
| 1.1.2 運載火箭相關(guān)問題闡述 |
| 1.2 相關(guān)領(lǐng)域研究進展 |
| 1.2.1 結(jié)構(gòu)動力學相關(guān)領(lǐng)域研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.2 姿態(tài)動力學相關(guān)領(lǐng)域研究現(xiàn)狀 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 第二章 捆綁式運載火箭一體化模型降階理論與研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 捆綁式運載火箭的一體化模型降階 |
| 2.2.1 基于雙協(xié)調(diào)自由界面模態(tài)綜合法的局部降階 |
| 2.2.2 基于模態(tài)價值降階準則的整體降階 |
| 2.3 數(shù)值仿真 |
| 2.4 本章小結(jié) |
| 第三章 捆綁式運載火箭的模態(tài)參數(shù)辨識技術(shù) |
| 3.1 引言 |
| 3.2 捆綁式運載火箭動力學模型 |
| 3.3 參數(shù)辨識技術(shù)理論 |
| 3.3.1 OKID系統(tǒng)辨識基本理論 |
| 3.3.2 基于加速度格式的特征系統(tǒng)算法實現(xiàn) |
| 3.4 捆綁式運載火箭參數(shù)辨識仿真 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 第四章 捆綁式運載火箭姿態(tài)動力學建模與分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 運載火箭彈道方程的建立與飛行方案的設(shè)計 |
| 4.2.1 常用坐標系及其變化 |
| 4.2.2 運載火箭軌道設(shè)計中的受力分析 |
| 4.2.3 運載火箭的空間彈道方程與軌道設(shè)計 |
| 4.2.4 運載火箭軌道設(shè)計仿真 |
| 4.3 捆綁式運載火箭耦合姿態(tài)動力學分析 |
| 4.3.1 非捆綁運載火箭三通道姿態(tài)動力學模型分析 |
| 4.3.2 捆綁式運載火箭耦合姿態(tài)動力學模型分析 |
| 4.3.3 模型數(shù)值仿真與驗證 |
| 4.4 本章小結(jié) |
| 第五章 捆綁火箭姿態(tài)控制系統(tǒng)的高精度設(shè)計與分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于超高精度算法的運載火箭頻域模型 |
| 5.3 運載火箭多變量姿態(tài)控制系統(tǒng)頻域設(shè)計 |
| 5.3.1 多變量控制系統(tǒng)理論研究 |
| 5.3.2 多變量控制系統(tǒng)控制設(shè)計 |
| 5.4 捆綁火箭助推飛行段全時域仿真 |
| 5.4.1 助推飛行段變參數(shù)姿態(tài)控制設(shè)計 |
| 5.4.2 助推飛行段全時域變參數(shù)仿真 |
| 5.5 本章小結(jié) |
| 第六章 捆綁火箭結(jié)構(gòu)動力學特性與姿態(tài)穩(wěn)定性關(guān)系 |
| 6.1 前言 |
| 6.2 剛?cè)狁詈舷禂?shù)與姿態(tài)穩(wěn)定性關(guān)系 |
| 6.2.1 剛?cè)狁詈舷禂?shù)對模態(tài)頻率與阻尼比影響 |
| 6.2.2 頻域和時域仿真驗證 |
| 6.3 火箭機動性與姿態(tài)穩(wěn)定性關(guān)系 |
| 6.3.1 火箭機動性對姿態(tài)動力學影響 |
| 6.3.2 頻域和時域仿真驗證 |
| 6.4 火箭縱向振動與姿態(tài)穩(wěn)定性關(guān)系 |
| 6.4.1 火箭縱向振動對姿態(tài)動力學影響 |
| 6.4.2 頻域和時域仿真驗證 |
| 6.5 捆綁火箭振動模態(tài)類型與姿態(tài)穩(wěn)定性關(guān)系 |
| 6.5.1 捆綁火箭振動類型分析 |
| 6.5.2 頻域和時域仿真驗證 |
| 6.6 本章小結(jié) |
| 第七章 總結(jié)與展望 |
| 7.1 全文總結(jié) |
| 7.2 主要創(chuàng)新點 |
| 7.3 研究展望 |
| 參考文獻 |
| 附錄Ⅰ 第四章姿態(tài)動力學耦合系數(shù)矩陣分量表達式 |
| 附錄Ⅱ 簡化姿態(tài)動力學方程展開式 |
| 附錄Ⅲ 捆綁火箭小擾動線性化方程系數(shù)表達式 |
| 致謝 |
| 攻讀博士學位期間已發(fā)表或錄用的論文 |
| 攻讀博士學位期間參與的科研項目 |
（8）圖像分析中針對函數(shù)型響應(yīng)變量的變系數(shù)模型（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT(英文摘要) |
| 主要符號對照表 |
| 第一章 引言 |
| §1.1 函數(shù)型數(shù)據(jù)及其分析方法 |
| §1.2 變系數(shù)模型 |
| §1.3 本論文的主要內(nèi)容 |
| 第二章 圖像分析中針對函數(shù)型響應(yīng)變量的非線性變系數(shù)混合效應(yīng)模型 |
| §2.1 引言 |
| §2.2 估計方法 |
| §2.2.1 模型介紹 |
| §2.2.2 估計固定效應(yīng)函數(shù) |
| §2.2.3 估計協(xié)方差算子 |
| §2.2.4 函數(shù)型主成分分析 |
| §2.3 推斷過程 |
| §2.3.1 假設(shè)檢驗 |
| §2.3.2 同時置信帶 |
| §2.4 理論性質(zhì) |
| §2.4.1 假設(shè)條件 |
| §2.4.2 β(s)的漸近性質(zhì) |
| §2.4.3 b(s)的漸近性質(zhì) |
| §2.4.4 Σ_b(s,t)的漸近性質(zhì) |
| §2.4.5 推斷過程的漸近性質(zhì) |
| §2.5 模擬和實際數(shù)據(jù) |
| §2.5.1 模擬結(jié)果 |
| §2.5.2 實際數(shù)據(jù)分析 |
| §2.6 本章附錄 |
| §2.6.1 一些引理及其證明 |
| §2.6.2 定理的證明 |
| 第三章 圖像分析中針對函數(shù)型響應(yīng)變量的轉(zhuǎn)換變系數(shù)模型 |
| §3.1 引言 |
| §3.2 估計方法 |
| §3.2.1 初步估計標準化的變系數(shù)函數(shù) |
| §3.2.2 估計標準化的轉(zhuǎn)化函數(shù) |
| §3.2.3 重新估計標準化的變系數(shù)函數(shù) |
| §3.2.4 標準化的個體函數(shù)的光滑 |
| §3.2.5 函數(shù)型主成分分析 |
| §3.3 推斷過程 |
| §3.4 理論性質(zhì) |
| §3.4.1 假設(shè)條件 |
| §3.4.2 l~N(s,T)與β~N(s)的漸進性質(zhì) |
| §3.4.3 η_i~N(s)的漸進性質(zhì) |
| §3.4.4 Σ_η~N(s,t)的漸進性質(zhì) |
| §3.5 模擬和實際數(shù)據(jù) |
| §3.5.1 模擬結(jié)果 |
| §3.5.2 實際數(shù)據(jù)分析 |
| §3.6 本章附錄 |
| §3.6.1 一些引理及其證明 |
| §3.6.2 定理的證明 |
| 第四章 圖像分析中針對函數(shù)型響應(yīng)變量的單指標變系數(shù)模型 |
| §4.1 引言 |
| §4.2 估計方法 |
| §4.2.1 模型介紹 |
| §4.2.2 估計變系數(shù)函數(shù) |
| §4.2.3 估計未知指標函數(shù) |
| §4.2.4 估計協(xié)方差算子 |
| §4.3 推斷過程 |
| §4.4 理論性質(zhì) |
| §4.4.1 假設(shè)條件 |
| §4.4.2 最優(yōu)權(quán)重函數(shù) |
| §4.4.3 β(s)：與g(X~Tβ(s))的漸進性質(zhì) |
| §4.4.4 η_i(s)的漸進性質(zhì) |
| §4.4.5 Σ_η(s,t)的漸進性質(zhì) |
| §4.5 模擬和實際數(shù)據(jù) |
| §4.5.1 模擬結(jié)果 |
| §4.5.2 實際數(shù)據(jù)分析 |
| §4.6 本章附錄 |
| §4.6.1 一些引理及其證明 |
| §4.6.2 定理的證明 |
| 結(jié)論以及未來的工作 |
| 參考文獻 |
| 致謝 |
| 攻讀博士學位期間的研究成果 |
（9）門限自回歸模型的理論與應(yīng)用研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目錄 |
| 第一章 緒論 |
| 第一節(jié) 選題背景和研究意義 |
| 1.1.1 選題背景 |
| 1.1.2 研究意義 |
| 第二節(jié) 國內(nèi)外研究綜述 |
| 1.2.1 門限自回歸模型 |
| 1.2.2 單位根檢驗文獻綜述 |
| 1.2.3 門限自回模型的單位根研究綜述 |
| 第三節(jié) 研究內(nèi)容 |
| 第四節(jié) 本文創(chuàng)新與突破 |
| 第二章 總體平穩(wěn)條件下的門限自回歸模型 |
| 第一節(jié) 門限自回歸模型的設(shè)定與平穩(wěn)性質(zhì) |
| 2.1.1 SETAR模型 |
| 2.1.2 MTAR模型 |
| 2.1.3 模型的平穩(wěn)遍歷性質(zhì) |
| 第二節(jié) 門限效應(yīng)的檢驗與估計 |
| 2.2.1 Tsay檢驗 |
| 2.2.2 Hansen檢驗 |
| 2.2.3 Chan估計方法及擴展 |
| 2.2.4 估計參數(shù)的統(tǒng)計推斷 |
| 第三節(jié) SETAR與MTAR建模的比較 |
| 2.3.1 直觀特征比較 |
| 2.3.2 樣本矩的統(tǒng)計性質(zhì)比較 |
| 2.3.3 模型經(jīng)濟含義的比較 |
| 2.3.4 SETAR與MTAR建模的特征 |
| 第四節(jié) 本章小結(jié) |
| 第三章 MTAR模型的單位根檢驗 |
| 第一節(jié) 非線性條件下的傳統(tǒng)單位根檢驗 |
| 3.1.1 傳統(tǒng)單位根檢驗方法 |
| 3.1.2 非線性條件下的傳統(tǒng)單位根檢驗?zāi)M |
| 第二節(jié) 2體制MTAR模型的單位根檢驗 |
| 3.2.1 單位根檢驗的假設(shè)設(shè)定 |
| 3.2.2 CH(2001)檢驗 |
| 3.2.3 均值突變的2體制MTAR單位根檢驗 |
| 第三節(jié) 3體制MTAR模型的單位根檢驗 |
| 3.3.1 單位根檢驗的假設(shè)設(shè)定 |
| 3.3.2 3體制MTAR單位根檢驗的漸近分布理論 |
| 3.3.3 均值突變的3體制MTAR模型單位根檢驗 |
| 第四節(jié) 非平穩(wěn)與非線性的聯(lián)合檢驗 |
| 第五節(jié) 本章小結(jié) |
| 第四章 SETAR模型的單位根檢驗 |
| 第一節(jié) 2體制SETAR模型的單位根檢驗 |
| 4.1.1 單位根檢驗的假設(shè)設(shè)定 |
| 4.1.2 Seo(2008)檢驗的漸近性質(zhì) |
| 4.1.3 Seo(2008)的擴展——估計方程含截距項 |
| 4.1.4 均值突變的2體制SETAR模型單位根檢驗 |
| 第二節(jié) 3體制SETAR模型的單位根檢驗 |
| 4.2.1 BBC(2004)和BGG(2008)檢驗方法 |
| 4.2.2 KS(2006)檢驗的漸近性質(zhì) |
| 4.2.3 KS(2006)的擴展——估計方程含截距項 |
| 4.2.4 均值突變的3體制SETAR模型單位根檢驗 |
| 第三節(jié) 非平穩(wěn)條件下SETAR模型的估計參數(shù)推斷 |
| 第四節(jié) 本章小結(jié) |
| 第五章 人民幣匯率的均值回復過程與Band of Inaction |
| 第一節(jié) 均衡匯率的研究現(xiàn)狀 |
| 第二節(jié) 理論基礎(chǔ)與計量方法 |
| 第三節(jié) 數(shù)據(jù)與模型設(shè)定 |
| 5.3.1 樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析 |
| 5.3.2 單位根檢驗 |
| 5.3.3 模型設(shè)定 |
| 第四節(jié) 實證結(jié)果 |
| 5.4.1 無約束模型估計結(jié)果 |
| 5.4.2 約束模型估計結(jié)果 |
| 第五節(jié) 本章小結(jié) |
| 第六章 研究總結(jié)與展望 |
| 第一節(jié) 論文總結(jié) |
| 第二節(jié) 研究展望 |
| 參考文獻 |
| 附錄 |
| 程序1 |
| 程序2 |
| 程序3 |
| 程序4 |
| 程序5.1 |
| 程序5.2 |
| 致謝 |
（10）非賣空投資組合選擇問題的增廣Lagrange函數(shù)方法（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 緒論 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 發(fā)展現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 投資組合理論的發(fā)展現(xiàn)狀 |
| 1.2.2 投資組合優(yōu)化算法的發(fā)展現(xiàn)狀 |
| 1.3 本文的研究內(nèi)容 |
| 2 非賣空均值-方差投資組合選擇問題的增廣Lagrange方法 |
| 2.1 非賣空均值-方差投資組合模型 |
| 2.2 模型的分析和求解 |
| 2.3 收斂性分析 |
| 2.4 穩(wěn)定性分析 |
| 2.5 算例與數(shù)值實驗 |
| 2.5.1 算例 |
| 2.5.2 實驗結(jié)果分析 |
| 3 非賣空均值-方差投資組合模型的改進 |
| 3.1 模型假設(shè) |
| 3.2 模型的分析和求解 |
| 3.3 實例 |
| 4 摩擦市場下非賣空均值-方差投資組合模型的改進 |
| 4.1 模型的建立和分析 |
| 4.1.1 模型假設(shè) |
| 4.1.2 模型的建立 |
| 4.2 模型的求解 |
| 4.3 算例以及數(shù)值試驗 |
| 4.3.1 算例 |
| 4.3.2 數(shù)值實驗 |
| 5 結(jié)論與展望 |
| 參考文獻 |
| 攻讀碩士學位期間發(fā)表學術(shù)論文情況 |
| 致謝 |
四、一般形式下的協(xié)方差分析模型的局部影響分析(英文)（論文參考文獻）
- [1]Meta回歸模型中基于廣義Cochran’s Q-statistic的局部影響分析[D]. 黃文婷. 云南財經(jīng)大學, 2019(02)
- [2]國際原油期貨與中國新能源股票的關(guān)系研究 ——基于溢出效應(yīng)與動態(tài)聯(lián)動視角[D]. 余靜涵. 山東大學, 2019(09)
- [3]系桿拱橋主梁模態(tài)參數(shù)溫度影響機理研究[D]. 劉斯佳. 哈爾濱工業(yè)大學, 2019(02)
- [4]基于稀疏分解反演方法的致密儲層甜點識別研究[D]. 肖開攀. 中國石油大學(華東), 2018(07)
- [5]壓縮感知理論研究及其應(yīng)用[D]. 邱虹. 浙江工業(yè)大學, 2018(07)
- [6]超材料天線罩理論及應(yīng)用技術(shù)研究[D]. 孟田珍. 國防科技大學, 2017(02)
- [7]捆綁式運載火箭一體化模型降階、模態(tài)辨識與姿態(tài)控制設(shè)計[D]. 劉盼. 上海交通大學, 2016
- [8]圖像分析中針對函數(shù)型響應(yīng)變量的變系數(shù)模型[D]. 羅新超. 華東師范大學, 2016(08)
- [9]門限自回歸模型的理論與應(yīng)用研究[D]. 聶思玥. 南開大學, 2014(04)
- [10]非賣空投資組合選擇問題的增廣Lagrange函數(shù)方法[D]. 朱弘韜. 大連理工大學, 2013(09)
標簽：協(xié)方差分析論文; 模態(tài)分析論文; 天線效應(yīng)論文; 動態(tài)模型論文; 協(xié)方差論文;