负相伴样本情形下线性指数分布参数的渐近最优的经验Bayes估计

在平方损失下导出了线性指数分布参数的Bayes估计,利用负相伴样本密度函数核估计的方法构造了参数的经验Bayes(EB)估计.在适当的条件下证明了所提出的EB估计是渐近最优的.并给出一个满足定理条件的例子.     

基于极大似然估计的路段交通流量预测

基于对交通流量预测存在的问题的分析，用极大似然估计法对路段交通流量进行预测．这种方法的实质，是将连续的观测时段的上游观测量作为自变量，用极大似然估计法估计出观测量与下游预测量之间的关系，从而预测交通流量．实例结果表明，预测值与实际值的最大误差率为5.76％。     

极大似然估计:兰波特与丹尼尔·伯努利

本文探讨了似然思想早期的历史,指出兰波特是发现极大似然估计法的第一人,与丹尼尔·伯努利共为似然思想的先驱。     

非高斯AR序列参数的加权最小二乘估计

加权最小二乘估计是一种兼具精度与速度的非高斯自回归序列参数估计的优秀算法.使用混合高斯自回归模型描述估计问题之后,又从最大似然估计非线性方程组出发导出了与之近似的加权最小二乘估计线性方程组,并分析了加权函数的性质,给出了具体的两步实现算法.探讨了加权函数获得与激励方差估计2个细节问题,给出了一组实例.     

基于建成环境和低频浮动车数据的路段行程时间估计

将城市道路周边建成环境的相关属性作为路段行程时间的解释变量,结合城市低频浮动车数据,在不需要速度等GPS信息的条件下研究建成环境属性因素对路段行程时间的影响。同 时,给出一种新的路段行程时间分布估计方法,即利用路段车辆数的分布代替路段长度作为路段行程时间的分配比例系数,得到路段行程时间的分布情况。为验证所提方法的正确性,以辽宁省丹东市振兴区锦山大街为例进行分析,用极大似然估计法得到各类建成环境对行程时间的影响参数值,并对比研究路段在有、无建成环境影响下的行程时间。结果表明：道路周边的建成环境会在不同时段导致路段行程时间显著增加,学校的影响时间段主要在6:00-7:20,医院、诊所集中在7:00-8:00,交叉口造成的行程时间增量在研究范围内整体较为平均。通过似然比检验,验证了将建成环境变量作为路段行程时间影响因素的可靠性。     

Mean shift registration algorithm for dissimilar sensors

The mean shift registration (MSR) algorithm is proposed to accurately estimate the biases for multiple dissimilar sensors. The new algorithm is a batch optimization procedure. The maximum likelihood estimator is used to estimate the target states, and then the mean shift algorithm is implemented to estimate the sensor biases. Monte Carlo simulations show that the MSR algorithm has significant improvement in performance with reducing the standard deviation and mean of sensor biased estimation error compared with the maximum likelihood registration algorithm. The quantitative analysis and the qualitative analysis show that the MSR algorithm has less computation than the maximum likelihood registration method.     

非高斯AR序列参数的最大似然估计

自同归模型参数的最小二乘估计应用于非高斯数据,有效性便不复存在,而充分利用了概率密度信息的最大似然估计却仍然是该问题的有效估计.使用混合高斯自回归模型描述该类估计问题之后,讨论了其克拉美-罗限,导出了非高斯自回归序列参数的最大似然估计,给出Newton-Raphson迭代解法,并凡探讨了如何加快这一迭代算法的收敛和如何将估计算法应用于实际数据两个细节问题.最后给出一组仿真实例,对比检验了最大似然估计和最小二乘估计的效果.     

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作为一种新型的交通信息采集方式,浮动车技术得到了广泛的应用.在浮动车系统中,目前的难点在于浮动车配置数量的确定,即在保证一定覆盖率的前提下,如何合理配置路网中的浮动车数量.本文针对现有浮动车覆盖率模型的局限性,从覆盖率的产生机理入手,以路段为研究对象,研究路段属性对单位时间内浮动车通过该路段次数的影响,建立基于路段属性变量的浮动车覆盖率模型,并采用极大似然估计法求解.最后结合南京市的浮动车数据进行实例分析,验证了方法的可行性和有效性,可以为浮动车配置计划的确定提供参考依据.     

Nonlinear Mixed-Effects Models for Repairable Systems Reliability

Mixed-effects models,also called random-effects models,are a regression type of analysis which enables the analyst to not only describe the trend over time within each subject,but also to describe the variation among different subjects.Nonlinear mixed-effects models provide a powerful and flexible tool for handling the unbalanced count data.In this paper,nonlinear mixed-effects models are used to analyze the failure data from a repairable system with multiple copies.By using this type of models,statistical inferences about the population and all copies can be made when accounting for copy-to-copy variance.Results of fitting nonlinear mixed-effects models to nine failure-data sets show that the nonlinear mixed-effects models provide a useful tool for analyzing the failure data from multi-copy repairable systems.     

基于有删失数据的失效率非参数估计方法

为解决当寿命分布的数学形式完全未知，而寿命试验数据又含有右删失数据的情况下，如何估计失效率函数的问题，推广运用密度结构估计的处理手段，根据极大似然的估计思想，在推推导出失效率函数估计的数学形式基础上，构造特殊的样条插值，给出了失效率函数的连续非参数估计。     

高速列车滑模自抗扰黏着控制方法

为解决高速列车运行过程中因轨面情况改变,导致列车没有达到最大黏着利用而出现空转或滑行等问题,设计了一种基于最大黏着系数的滑模自抗扰(SM-ADRC)黏着控制器;考虑轮轨间黏着特性的复杂、时变与非线性等特点,基于黏着机理分析,建立了轮轨间牵引系统的力学模型;采用极大似然估计(MLE)方法对不同轨面的相关参数进行辨识,计算了当前轨面的最大黏着系数,保证列车始终能达到最大黏着利用;通过引入滑模算法改进了自抗扰控制(ADRC)中非线性误差反馈控制律部分,设计了一种SM-ADRC黏着控制算法,利用Levant跟踪微分器减小初始跟踪误差,利用扩张状态观测器(ESO)估计和补偿系统总的外部扰动,由滑模控制提高系统的鲁棒性;采用MATLAB软件对CRH380A型高速列车进行仿真,在轨面情况改变时,由SM-ADRC黏着控制器控制列车跟踪设定速度,并将其与比例积分微分(PID)控制器、滑模控制器、ADRC的仿真结果进行对比。仿真结果表明：干燥轨面的最大黏着系数是0.160,16 s时辨识出真值;潮湿轨面的最大黏着系数是0.106,18 s时辨识出真值;ADRC的速度跟踪误差范围为±1 km·h^-1,轨面变化后,速度跟踪误差波动幅度较大;SM-ADRC黏着控制器的速度跟踪误差范围为±0.4 km·h^-1,轨面变化后,速度跟踪误差波动幅度较小,更加平滑稳定,速度控制跟踪精度更高,且优于PID和滑模控制方法。可见,所提出的SM-ADRC黏着控制器能够实现列车的快速黏着控制,并达到最大的黏着利用。