浅谈Panel模型中未知参数的四种估计方法

浅谈Panel模型中未知参数的四种估计方法
浅谈Panel模型中未知参数的四种估计方法

时间序列分析与综合--ARMA模型的阻尼最小二乘法

论文题目:ARMA模型的阻尼最小二乘法班级: 姓名: 学号: 指导教师:

摘要 ARMA模型是将实际问题利用时间序列建立起的模型,只要把ARMA模型的参数估计出来,实际问题就能解决了。本文只对讨论了ARMA模型参数的优化理论估计方法的一种:阻尼最小二乘法。非线性时间序列ARMA模型参数的优化估计法一阻尼最小二乘法,它结合了Newton法和最速下降法的优点,既保证了迭代计算的收敛性,又加快了收敛的速度。当初值的精度较差时,更宜采用阻尼最小二乘法。本文给出实例的MATLAB程序,并利用t统计量检验出阻尼最小二乘法要比最小二乘法的参数估计值更为显著,拟合模型更优。 关键词:非线性;阻尼最小二乘法;ARMA;MATLAB Abstract ARMA model is to establish a real problem using time series models, As long as the ARMA model parameters estimated from the actual problem can be solved. Nonlinear time series ARMA model parameter optimization estimation method—Damped least squares method, It combines the advantage of Newton method and the steepest descent method, It not only ensures the convergence of iterative calculations, but also accelerate the speed of convergence. When the accuracy of the original value is poor, it better to using qualified damped least squares method. This paper gives examples of the MATLAB program,And use the t-statistic tests the damped least squares method more significant than the method of least squares parameter estimates, and better fitting model. Keywords: Nonlinear; Damped least squares method; ARMA; MATLAB

非线性模型参数估计的遗传算法

滨江学院 毕业论文(设计)题目非线性模型参数估计的遗传算法 院系大气与遥感系 专业测绘工程 学生姓名李兴宇 学号200923500** 指导教师王永弟 职称讲师 二O一三年五月二十日

- 目录- 摘要 (3) 关键词 (3) 1.引言 (3) 1.1 课题背景 (3) 1.2 国内外研究现状 (4) 1.3 研究的目的和意义 (4) 1.4 论文结构 (5) 2.遗传算法简介 (5) 2.1 遗传算法的起源 (5) 2.2 遗传算法的基本思想 (6) 2.2.1 遗传算法求最优解的一般步骤 (7) 2.2.2 用技术路线流程图形式表示遗传算法流程 (7) 2.3 遗传算法的基本原理及设计 (8) 2.3.1 适应度设计 (8) 2.3.2 遗传算子操作 (9) 3.遗传算法的应用实例 (9) 3.1 非线性模型参数估计 (10) 3.2 实例分析 (10) 4.结语 (12) 参考文献 (12) 英文题目 (14) - 1 -

- 2 - 致谢 (15)

非线性模型参数估计的遗传算法 李兴宇 南京信息工程大学滨江学院测绘工程专业,南京 210044 摘要:关于非线性模型计算中的参数估计是十分棘手的问题,为此常常将这样的问题转化成非线性优化问题解决,遗传算法作为一种具有强适应性的全局搜索方法而被频繁的应用于非线性系统参数估计的计算当中,本文介绍了遗传算法及其理论基础,阐述了遗传算法在非线性模型参数估计中的应用的起源和发展,引入实例说明了遗传算法在非线性模型参数估计的实际运用中的实现,并概述了基于遗传算法的非线性参数模型估计具体解算过程,将使用遗传算法得到的结果与其他算法的解算结果进行比较,结果表明:遗传算法是一种行之有效的搜索算法,能有效得到全局最优解,在今后的研究中值得推广。 关键词:遗传算法非线性模型参数估计应用 1.引言 1.1课题背景 当前科学技术的发展和研究已经进入了进入各个领域、多个学科互相交叉、互相渗透和互相影响的时代,生命科学的研究与工程科学的交叉、渗透和相互补充提高便是其中一个非常典型的例子,同时也表现出了近代科学技术发展的一个新的显著特点。遗传算法研究工作的蓬勃发展以及在各个领域的广泛应用正是体现了科学发展过程的的这一明显的特点和良好的趋势。 非线性科学是一门研究复杂现象的科学,涉及到社会科学、自然科学和工程技术等诸多领域,在测绘学的研究中,尤其是在测量平差模型的研究和计算过程中,大量引入的都是非线性函数方程模型,而对于非线性模型的解算,往往过程复杂。遗传算法的出现为研究工作提供了一种求解多模型、多目标、非线性等复杂系统的优化问题的通用方法和框架。 对于非线性系统的解算,传统上常用的方法是利用其中参数的近似值将非线性系统线性化,也就是线性近似,测绘学中通常称之为线性化,经过线性化之后,将其视为线性模型并利用线性模型的解算方法得到结果,这就很大程度的简化了解算步骤,减少了工作量,但同时会带来新的问题,运用这种传统方法得到的数据结果存在的误差较大、精度不足等问题。利用线性近似方法对非线性模型进行参数估计,精度往往取决于模型的非线性强度。 - 3 -

非线性回归分析

SPSS—非线性回归(模型表达式)案例解析 2011-11-16 10:56 由简单到复杂,人生有下坡就必有上坡,有低潮就必有高潮的迭起,随着SPSS 的深入学习,已经逐渐开始走向复杂,今天跟大家交流一下,SPSS非线性回归,希望大家能够指点一二! 非线性回归过程是用来建立因变量与一组自变量之间的非线性关系,它不像线性模型那样有众多的假设条件,可以在自变量和因变量之间建立任何形式的模型非线性,能够通过变量转换成为线性模型——称之为本质线性模型,转换后的模型,用线性回归的方式处理转换后的模型,有的非线性模型并不能够通过变量转换为线性模型,我们称之为:本质非线性模型 还是以“销售量”和“广告费用”这个样本为例,进行研究,前面已经研究得出:“二次曲线模型”比“线性模型”能够更好的拟合“销售量随着广告费用的增加而呈现的趋势变化”,那么“二次曲线”会不会是最佳模型呢? 答案是否定的,因为“非线性模型”能够更好的拟合“销售量随着广告费用的增加而呈现的变化趋势” 下面我们开始研究: 第一步:非线性模型那么多,我们应该选择“哪一个模型呢?” 1:绘制图形,根据图形的变化趋势结合自己的经验判断,选择合适的模型 点击“图形”—图表构建程序—进入如下所示界面:

点击确定按钮,得到如下结果:

放眼望去, 图形的变化趋势,其实是一条曲线,这条曲线更倾向于"S" 型曲线,我们来验证一下,看“二次曲线”和“S曲线”相比,两者哪一个的拟合度更高! 点击“分析—回归—曲线估计——进入如下界面

在“模型”选项中,勾选”二次项“和”S" 两个模型,点击确定,得到如下结果: 通过“二次”和“S “ 两个模型的对比,可以看出S 模型的拟合度明显高于

常见非线性回归模型

常见非线性回归模型 1.简非线性模型简介 非线性回归模型在经济学研究中有着广泛的应用。有一些非线性回归模型可以通 过直接代换或间接代换转化为线性回归模型,但也有一些非线性回归模型却无 法通过代换转化为线性回归模型。 柯布—道格拉斯生产函数模型 y AKL 其中L和K分别是劳力投入和资金投入, y是产出。由于误差项是可加的, 从而也不能通过代换转化为线性回归模型。 对于联立方程模型,只要其中有一个方程是不能通过代换转化为线性,那么这个联立方程模型就是非线性的。 单方程非线性回归模型的一般形式为 y f(x1,x2, ,xk; 1, 2, , p) 2.可化为线性回归的曲线回归 在实际问题当中,有许多回归模型的被解释变量y与解释变量x之间的关系都不是线性的,其中一些回归模型通过对自变量或因变量的函数变换可以转化为

线性关系,利用线性回归求解未知参数,并作回归诊断。如下列模型。 (1)y 0 1e x (2)y 0 1x2x2p x p (3)y ae bx (4)y=alnx+b 对于(1)式,只需令x e x即可化为y对x是线性的形式y01x,需要指出的是,新引进的自变量只能依赖于原始变量,而不能与未知参数有关。 对于(2)式,可以令x1=x,x2=x2,?,x p=x p,于是得到y关于x1,x2,?, x p 的线性表达式y 0 1x12x2 pxp 对与(3)式,对等式两边同时去自然数对数,得lnylnabx ,令 y lny, 0 lna, 1 b,于是得到y关于x的一元线性回归模型: y 0 1x。 乘性误差项模型和加性误差项模型所得的结果有一定差异,其中乘性误差项模型认为yt本身是异方差的,而lnyt是等方差的。加性误差项模型认为yt是等 方差的。从统计性质看两者的差异,前者淡化了y t值大的项(近期数据)的作用, 强化了y t值小的项(早期数据)的作用,对早起数据拟合得效果较好,而后者则 对近期数据拟合得效果较好。 影响模型拟合效果的统计性质主要是异方差、自相关和共线性这三个方面。 异方差可以同构选择乘性误差项模型和加性误差项模型解决,必要时还可以使用 加权最小二乘。

非线性模型参数估计的EViews操作

非线性模型参数估计的EViews 操作 例3.5.2 建立中国城镇居民食品消费需求函数模型。根据需求理论,居民对食品的消费需求函数大致为: ()01,,f P P X Q =。 其中,Q 为居民对食品的需求量,X 为消费者的消费支出总额,P1为食品价格指数,P0为居民消费价格总指数。 表3.5.1 中国城镇居民消费支出及价格指数 单位:元 资料来源:《中国统计年鉴》(1990~2007) 估计双对数线性回归模型μββββ++++=031210n n n P L LnP X L Q L 对应的非线性模型: 3 21 1ββ βP P AX Q = 这里需要将等式右边的A 改写为0 e β。取0β,1β,2β,3β的初值均为1。

Eviews操作: 1、打开EViews,建立新的工作文档:File-New-Workfile,在Frequency选择Annual,在Start date输入“1985”,End date输入“2006”,确认OK。 2、输入样本数据:Object-New Object-Group,确认OK,输入样本数据。 图1 3、设置参数初始值:在命令窗口输入“param c(1) 1 c(2) 1 c(3) 1 c(4) 1”,回车确认。 4、非线性最小二乘法估计(NLS):Proc-Make Equation,在NLS估计的方程中写入Q=EXP(C(1))*X^C(2)*P1^C(3)*P0^C(4),方程必须写完整,不能写成Q C(1) X P1 P0。确定输出估计结果:

图2 NLS注意事项: 1).参数初始值: 如果参数估计值出现分母为0等情况将导致错误,解决办法是:手工设定参数的初始值及范围,比如生产函数中的c(2)肯定是介于0-1之间的数字。 eviews6.0中并没有start 的选项,只有iteration的次数和累进值得选择。只能通过param c(1) 0.5 c(2) 0.5来设置。 2).迭代及收敛 eviews用Gauss Seidel迭代法求参数的估计值。迭代停止的法则:基于回归函数或参数在每次迭代后的变化率,当待估参数的变化百分比的最大值小于事先给定的水平时,就会停止迭代。当迭代次数到了迭代的最大次数时也会停止,或者迭代过程中发生错误也会停止。

第7章 非线性模型参数估值

第7章 非线性模型参数估值 7.1 引言 数学模型是观测对象各影响因素相互关系的定量描述。在获得实验数据并做了整理之后,就要建立数学模型。这一工作在科学研究中有着十分重要的意义。 人们选用的模型函数可以是经验的,可以是半经验的,也可以是理论的。模型函数选定之后,需要对其中的参数进行估值并确定该估值的可靠程度。对于线性模型,待求参数可用线性最小二乘法求得,即用前一章中介绍的确定线性回归方程的方法。对于非线性模型,通常是通过线性化处理而化为线性模型,用线性最小二乘法求出新的参数,从而再还原为原参数。这种方法在处理经验模型时,简便易行,具有一定的实用价值。但要注意到,这样做是使变换后的新变量y '的残差平方和(即剩余平方和)最小,这并不能保证做到使原变量y 的残差平方和也达最小值。因此,得到的参数估计值就不一定是最佳的估计值。可见在求理论模型的参数时,这种线性化的方法尚有其不足之处。此外,还有些数学模型无法线性化,所以用线性化的方法是行不通的。为此,需要一种对非线性模型通用的(不管是经验模型还是理论模型,不管这个模型能否线性化),能够得到参数最佳估计值的参数估计方法。 在工程中,特别是在化学工程中的数学模型大多是非线性、多变量的。设y ?为变量x 1,x 2,…,x p ,的函数,含有m 个参数b 1,b 2,…,b m ,则非线性模型的一般形式可表示为: =y ?f (x 1,x 2,…,x p ;b 1,b 2,…,b m ) (7.1) 或写为 ),(?b x f y = (7.2) 式中x 为p 维自变量向量,b 为m 维参数向量。 设给出n 组观测数据 x 1 ,x 2 ,… ,x n y 1 ,y 2 ,… ,y n 我们的目的是由此给出模型式(7.2)中的参数b 的最佳估计值。可以证明,这个最佳估计值就是最小二乘估计值。 按最小二乘法原理,b 应使Q 值为最小,即 ∑==-=n i i i y y Q 12min )?( 或写成 ∑==-=n i i i f y Q 1 2min )],([b x (7.3) 现在的问题是根据已知的数学模型和实验数据,求出使残差平方和最小,即 目标函数式(7.3)取极小值时的模型参数向量b 。这显然是一个最优化的数学问题,可以采用逐次逼近法求解。这种处理方法实质上是逐次线性化法或某种模式的搜索法。在下面各节中将介绍几个适用方法。

非线性模型参数估计方法步骤

EViews非线性模型参数估计方法步骤 1.新建EViews工作区,并将时间序列X、P1和P0导入到工作区; 2.设定参数的初始值全部为1,其方法是在工作区中其输入下列命令 并按回车键 param c(1) 1 c(2) 1 c(3) 1 c(4) 1 3.估计非线性模型参数,其方法是在工作区中其输入下列命令并按 回车键 nls q=exp(c(1))*x^c(2)*p1^c(3)*p0^c(4) 4.得到结果见table01(91页表3. 5.4结果)(案例一结束) Dependent Variable: Q Method: Least Squares Date: 03/29/15 Time: 21:44 Sample: 1985 2006 Included observations: 22 Convergence achieved after 9 iterations Q=EXP(C(1))*X^C(2)*P1^C(3)*P0^C(4) Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C(1) 5.567708 0.083537 66.64931 0.0000 C(2) 0.555715 0.029067 19.11874 0.0000 C(3) -0.190154 0.143823 -1.322146 0.2027 C(4) -0.394861 0.159291 -2.478866 0.0233 R-squared 0.983631 Mean dependent var 1830.000 Adjusted R-squared 0.980903 S.D. dependent var 365.1392 S.E. of regression 50.45954 Akaike info criterion 10.84319 Sum squared resid 45830.98 Schwarz criterion 11.04156 Log likelihood -115.2751 Hannan-Quinn criter. 10.88992 Durbin-Watson stat 0.672163 (92页表3.5.5结果)(案例二过程) 5.新建EViews工作区,并将时间序列X、P1和P0导入到工作区;

建立动物模型

1、建立动物模型 实验组:采用腹腔注射法定期注射定量抗生素到5只大鼠体内,,然后每只大鼠注射等量的LPS到体内,注射一周后观察大鼠体征(体重、食欲、运动情况),检测肠道菌群和SYN。 对照组:采用腹腔注射法定期注射定量抗生素到5只大鼠体内,确保肠道无菌,然后每只大鼠注射等量的安慰剂到体内,注射一周后观察大鼠体征(体重、食欲、运动情况),检测肠道菌群和SYN。 2、观察动物体征 体重:每天称量每一只大鼠的体重,并记录,进行横纵比较。 食欲:每只给相同足量食物,计量每只老鼠的摄入量,记录进行横纵比较。 运动情况:在固定时间给予相同刺激,观察每只老鼠的反应情况和运动能力。 3、肠道菌群检测 肠道菌群失调检测: 早期诊断菌群失调是正确有效治疗的前提。 菌群失调的诊断包括三部分: ①有无菌群失调。②菌群失调的程度。③菌群失调的诱因。 菌群失调患者常表现为严重腹泻或慢性腹泻,在应用抗生素治疗过程中,如突然发生腹泻,或原有腹泻加重,即有可能已发生了菌群失调。 菌群失调的程度可分为三度: Ⅰ度(轻度)为可逆性轻度菌群失调,去除致病因素后即可恢复好转,症状消失,临床上多见于急性疾病引起的肠道功能紊乱; Ⅱ度(中度)菌群失调较重,去除病因常不能恢复,多有慢性肠道症状; Ⅲ度(重度)菌群失调,表现为菌群交替或二重感染。详细地了解粪便性状并结合实验室检查可以确定一些有特异性诱因的菌群失调,如志贺菌、沙门菌、空肠弯曲菌、艰难梭菌和轮状病毒感染等。 粪便切片观察: 4、syn检测 利用免疫荧光手段,通过激光扫描共焦显微镜检测了过表达α-syn各片段后与线粒体分布情况。结果证明,α-synN端能够与线粒体共定位;JC1染色流式细胞术检测结果提示,该组细胞线粒体存在膜电位降低趋势。同时被截去N末端的突触核蛋白不会形成高分子量复合体,也不会影响线粒体功能。

(岗位职责)岗位胜任特征模型的构建与应用

(岗位职责)岗位胜任特征模型的构建与应用

岗位胜任特征模型的构建和应用 【知识要求】 一、岗位胜任特征的基本概念 (一)胜任特征的概念及内涵 1.通过剖析“胜任”壹词的中文含义,本课件认为,“胜任”表示的是对某项工 作的卓越要求,而不是基本要求。 2.胜任特征是潜于的、深层次的特征,即“水面下的冰山”(P88页图表) 3.胜任特征必须是能够衡量和比较的,即把任何壹个胜任特征指标拿出来放到 人群中进行评价。 4.胜任特征所指的能够是单个特征指标,也能够使壹组特征指标。 综上所述,本课件对“胜任特征”壹词给出如下定义:胜任特征是指确保劳动者能顺利完成任务或达到目标,且能区分绩优者和绩劣者的潜于的、深层次的各种特质。 胜任特征的定义有以下几层含义: 首先,胜任特征含有对个体或组织的基本要求。 其次,胜任特征能够判别绩效优异和绩效平平,区分出表现较好和较差的个体或组织,即具有可衡量性和可比较性。 最后,胜任特征是潜于的、深层次的,不是指年龄、性别、面容、知识等外显因素。 (二)胜任特征模型的概念及内涵 “胜任特征模型”定义:胜任特征模型是指采用科学的研究方法,以显著区分某类人群中绩效优异和壹般员工为基础来寻求鉴别性岗位胜任特征,经过反复比较分析,最终确立起来的和绩效高度关联的胜任特征结构模式。

胜任特征模型的定义有以下几层含义“ 1.它反映了胜任的内涵,即胜任特征是区别绩效优异者和绩效平平者的标志, 是建立于卓越标准基础之上结构模式。 2.胜任特征模型是于区别了员工绩效优异组和壹般组的基础上,经过深入的调 查研究和统计分析而建立起来的。 3.胜任特征模型是壹组结构化的胜任特征指标,能够通过数学表达式或方程式 表现出来,方程中的各个因子是那些和绩效高度关联的胜任特征要素的有机集合。 二、岗位胜任特征及其模型的分类 (一)岗位胜任特征的分类 1.按运用情境的不同,胜任特征可分为技术胜任特征、人际胜任特征和概念特 征分析。 2.按主体的不同,胜任特征可分为个人胜任特征、组织胜任特征和国家胜任特 征。 3.按内涵的大小,胜任特征可分为六种类型,即元胜任特征、行业通用胜任特 征、组织内部胜任特征、标准技术胜任特征、行业技术胜任特征和特殊技术胜任特征。 冯明博士对胜任特征作出了如下描述: 1.元胜任特征属于低任务、非公司具体性和非行业具体的生日特征。 2.行业通用胜任特征属于低任务具体性、低公司具体性和高行业具体性的胜任 特征。 3.组织内部胜任特征属于低任务具体性、高公司具体性和高行业具体性的胜任

ARMA模型的参数估计主要内容(精)

第六章 ARMA 模型的参数估计—主要内容 §6.1 AR(p)模型的参数估计 问题: 已知p 的AR(p): 1 ,0p t j t j t j X a X t ε-==+≥∑,2~WN(0,)t εσ.(1.1) 由12{,,,}N x x x 去估计12(,,,)T p a a a =a 和2σ. 1. AR(p)模型的Yule-Walker 估计 自回归系数p a 由自协方差函数{}k γ惟一确定.

1111210 2212 0p p p p p p a a a γγγγγγγγγγγγ----?????? ?????? ??=??????????????? ??????? 白噪声的方差2σ由2 0T p p σγ=-γa 决定. 现获12{,, ,}N x x x , N p >, 则作 (1) ,1~t t N y x x t N =-=; (2) 1 1 ?,0,1, ,N k k j j k j y y k p N γ-+== =∑;

(3) 只要12,, ,N x x x 不全同, 则?p Γ正定, 得惟一 1???p p p -=a Γγ, 2100????????T T p p p p p σγγ-=-=-γa γΓγ. 实用中, Levinson 递推公式(无需求逆, 快): (1)2 001,1 10222 1,1,11,2 1,1,101,12,2,1,,1,1,1????????(1)???????...????????...????,1,k k k k k k k k k k k k k k k k k k k j k j k k k k j a a a a a a a a a a a a a j k k p σγγγσ σγγγγγγγγ-+-++++++-?=?=??=-??----?=?----? =-≤≤≤??

非线性系统模型参数估计的算法模型

非线性系统模型参数估计的算法模型 摘要:针对非线性系统模型的多样性,提出了适用于多种非 线性模型的基于粒子群优化算法的参数估计方法。计算结果表明,粒子群优化算法是非线性系统模型参数估计的有效工具。 关键词:粒子群优化算法;非线性系统;参数估计;优化abstract: aiming at the diversity of nonlinear system model, it is proposed in this article a parameter estimation method based on particle group optimization algorithm that is applicable to a variety of nonlinear models. the result shows that the particle group optimization algorithm for parameter estimation of nonlinear system model is an effective tool. key words: particle group optimization algorithm;nonlinear system; parameter estimation; optimization 0 引言 非线性系统广泛地存在于人们的生产生活中,但是,目前我们对非线性系统的认识还不够深入,不能像线性系统那样,把所涉及的模型全部规范化,从而使辩识方法也规范化。非线性模型的表达方式相对比较复杂,目前还很少有人研究各种表达方式是否存在等效关系,因此,暂时还没有找到对所有非线性模型都适用的参数模型估计方法[1]。如果能找到一种不依赖于非线性模型的表达方式的 参数估计方法,那么,也就找到了对一般非线性模型系统进行参数

一般非线性预测模型参数优化的数值方法

《预测》1997年第1期 ?理论与方法研究? 一般非线性预测模型参数优化的数值方法Ξ 金菊良 杨晓华 储开凤 郦建强 (河海大学 210098) (南京水文水资源所 210024) 摘 要 本文提出了处理一般非线性预测模型参数优化问题的一种通用数值方法——加速基 因算法。该法与其他常用方法的计算结果比 较,优化效果均好于传统方法。 关键词 基因算法 非线性预测模型 参数优化 1 引言 非线性预测模型参数优化(估计)的传统方法存在两方面的不足,一是对模型结构(如可线性化、可微)作了限定[1,2],二是方法受参数优化准则形式制约(如目标规划法、松驰算法)[3],而对实际预测环境、预测目标缺乏足够的考虑,致使其适用性不强,影响了实际预测效果。基于自然选择和自然基因机制的基因算法(Genetic A lgo rithm,简称GA)突破了对模型结构是否线性、连续、可微等各种限制,同时可不受优化准则形式、优化参数数目、约束条件等的束缚,直接在优化准则值的引导下进行全局自适应参数优化,简便实用,是目前处理参数优化问题的一种通用的数值方法。这种方法已引起工程界的广泛应用和研究[4,5]。 我们在应用GA时发现,GA对各种实际预测模型参数变化区间的大小变化的适应能力较差,计算量大,算法自身参数设置技术目前尚无明确准则指导。但利用优秀个体逐步调整模型参数变化区间,可形成一种称为加速基因算法(A ccelerati on Genetic A lgo rithm,简称A GA)的新方法。经大量数值试验和实际应用,表明A GA对GA有明显改进。下面给出A GA的原理、步骤、算法参数设置准则。 2 加速基因算法的原理、步骤及其参数设置 不失一般性,设一般非线性预测模型为p-1阶多项式,模型参数优化准则为极小化下式 f=6m i=1 c1+c2x i+…+c p x p-1i-y i q(1)式中,{c j}为p个待优化参数;{(x i,y i)}为m对自变量、因变量的观测数据;任意实常数q为1时即为最小一乘准则,为2时为最小二乘准则,等等,视实际预测要求而定。 加速基因算法包括如下8步。 步1:模型参数变化空间的离散和二进制编码。设编码长度为l,把模型每个参数的变化区间等分成2l-1个子区间,于是模型参数变化空间被离散成(2l)p个参数格网点。GA中称每个格网点为个体,它对应模型p个参数的一种可能取值状态,并用p个l二进制数表示。这样,模型p个参数的取值状态、格网点、p个二进制数建立了一一对应关系。算法的模型参数优化工作将主要对这些二进制数进行操作运算。 步2:初始父代个体群的随机生成。从上述(2l)p个格网点中均匀随机选取n个点作为初始父代个体群。 步3:父代个体的适应能力评价。把第i个个体代入式(1)得相应的优化准则值f i,f i越小则该个体的适应能力越强。 步4:父代个体的概率选择。把已有父代个体按优化准则值f i从小到大排序。称排序后最前面的几个个体为优秀个体(群)。构造与f i值成反比的函数p i且满足p i>0和p1+p2+…p n=1。从这些父代个体中以概率p i选择第i个个体,共选择两组各n个个体。 步5:父代个体的杂交。由上得到的两组个体两两配对成为n对双亲。将每对双亲的二进制数的任意一段值互换,得到两组子代个体。 步6:子代个体的变异。任取上步中的一组子代个体,将它们的二进制数的任意一段值依某概率(即变异率)进行翻转(原值为0的变为1,反之变为0)。 步7:进化迭代。由上步得到的n个子代个体作为新的父代,算法转入步3进入下一次进化过程,重新评价、选择、杂交和变异,如此循环往复,使优秀个体逼近最优点。 ? 9 4 ? Ξ收稿日期:1996-11-11

时间序列ARMA模型及分析

ARMA模型及分析 本次试验主要是通过等时间间隔,连续读取70个某次化学反应的过程数据,构成一个时间序列。试对该时间序列进行ARMA模型拟合以及模型的优化,最后进行预测。以下本次试验的数据: 表1 连续读取70个化学反应数据 47 64 23 71 38 64 55 41 59 48 71 35 57 40 58 44 80 55 37 74 51 57 50 60 45 57 50 45 25 59 50 71 56 74 50 58 45 54 36 54 48 55 45 57 50 62 44 64 43 52 38 59 55 41 53 49 34 35 54 45 68 38 50 60 39 59 40 57 54 23 资料来源:O’Donovan, Consec. Readings Batch Chemical Proces, https://www.360docs.net/doc/2f5878854.html,ler et al. 下面的分析及检验、预测均是基于上述数据进行的,本次试验是在Eviews 6.0上完成的。 一、序列预处理 由于只有对平稳的时间序列才能建立ARMA模型,因此在建立模型之前,有必要对序列进行预处理,主要包括了平稳性检验和纯随机检验。 序列时序图显示此化学反应过程无明显趋势或周期,波动稳定。见图1。

图2 化学反应过程相关图和Q统计量 从图2的序列的相关分析结果:1. 可以看出自相关系数始终在0周围波动,判定该序列为平稳时间序列2.看Q统计量的P值:该统计量的原假设为X的1期,2期……k期的自相关系数均等于0,备择假设为自相关系数中至少有一个不等于0,因此如图知,该P值在滞后2、3、4期是都为0,所以拒接原假设,即序列是非纯随机序列,即非白噪声序列(因为序列值之间彼此之间存在关联,所以说过去的行为对将来的发展有一定的影响,因此为非纯随机序列,即非白噪声序列)。 二、模型识别 由于检验出时间序列是平稳的,且是非白噪声序列,因此可以建立模型,在建立模型之前需要识别模型阶数即确定阶数。阶数确定要借助于时间序列的相关图,即序列的自相关函数和偏自相关函数,并根据他们之间的理论模式进行阶数最后的确定。 下面给出自相关函数和偏自相关函数之间的理论模式:

企业建立能力素质模型的意义_作用(精选.)

企业建立胜任素质模型工作的价值、作用和意义 关于对建立胜任素质模型的思考之一 企业为什么要开展胜任素质模型工作? ----企业建立胜任素质模型工作的价值、作用和意义---- 在面临金融危机的今天,全球化、信息化以及市场需求的多样性与多变性,使得企业之间的竞争日益激烈。目前,越来越多的研究和实践表明,企业要想获取持续竞争优势必须高度重视人力资源的开发、利用与管理。企业的高层管理者作为企业人力资源的重要组成部分,由于其在企业经营管理决策活动中的特殊地位,其作用显得尤为重要。因此,采用什么标准来科学地选拔、培养和使用企业高层管理者,受到了越来越多企业高层领导(老板)的极大关注和高度重视。在传统的人力资源管理中,一般是通过职位分析来确定中高层管理者所需要具备的任职要求(包括知识、技能、能力和其他特点),这种任职资格是满足岗位的基本要求,而不是取得高绩效的素质能力要求,因此采取任职资格的方式选拨人才已远远不能满足企业在市场竞争和发展中的要求了,将会被在胜任素质模型之基础上进行中高层管理者的甄别、选拔、评价、培养和任用所取代,这将是人力资源管理新理论、新工具和新方法所带来的必然发展趋势。 我国正处在社会经济转型期,面对来自全球金融海啸的巨大冲击,甄别、选拔、任用和培养懂市场、善经营和会管理的高层管理人员已成为企业成功实施战略性的结构调整和市场竞争的关键所在。因此,采用科学的方法来确定高层管理人员的甄别、选拔、评价和任用的标准也就成为当务

之急、迫切需要解决的难题。揭示中国企业中高层管理者的胜任素质模型,为企业中高层管理人员的甄别、选拔、培训和评价及任用提供理论和方法的依据。麦克米兰有研究表明,对各行业成功的管理者而言,有两类胜任特征是他们共同需要的:一类是表现为个体内部的优异特质,如成就动机、个性、价值观、角色定位、概括性思维、态度、行为这类特征,表现出不同寻常的进取心,或者是想把事情做得更好的成就欲,或者是提前思考和计划的主动性,或以新的见解看待问题的概念性思维;另一类是表现为个体对工作群体进行组织的特征,如影响他人、形成组织承诺意识或群体领导。比如,如何使工作组织得更好,或者更积极地正面影响他人,或者是正确理解组织的政策(组织意识),或者是团队领导更有效。管理者若要获得成功,至少应在上述特征中有一个或者几个特征很突出。现在国际流行做法是采用行为事件访谈法这项工具技术的正确有效使用,通过对企业中高层管理人员的访谈,建立起企业中高层管理人员的胜任特征模型,其中包括影响力、组织承诺、信息寻求、成就欲、团队领导、人际洞察力、主动性、客户服务意识、自信心和组织变革与发展等多项胜任力指标,它清晰的界定了产生优秀绩效所必需的行为特征。 那么企业如何在招聘甄选精英人才时(真正选拨到具有真才实学、高绩效的中高级管理人才或精通技术、业务能力强的技术核心骨干)不看走眼、不被表面现象所迷惑,防止在筛选人才走入误区以及对工作绩效的评估所困惑,就必须导入胜任素质模型。这个焦点难题是长期困扰高层领导(老板)和人力资源部门甚至核心业务部门负责人的重要原因,这一难题未能得到突破或解决会让企业交不少学费,错失良机,贻误企业发展的速

人类重大传染病动物模型体系的建立及应用-中华医学会

中华医学科技奖形式审查结果公布 年份2018 推荐奖种医学科学技术奖 项目名称人类重大传染病动物模型体系的建立及应用 推荐单位推荐单位:中国医学科学院 推荐意见: 动物模型是从事传染病感染与致病机制等基础研究、传播与致病力预警、疫苗和药物成果转化的重要支撑条件。2003年SARS爆发之初,由于缺乏动物模型,导致防控体系建设严重滞后,给人民健康和国家经济带来重大损失。面对重大和新发传染病的威胁,如何在第一时间研制实用性高的动物模型,是传染病防控的关键问题之一。该项目组在SARS爆发时临危受命,克服生物安全保障体系不健全的威胁,经过10余年努力,完成了动物模型关键技术体系的集成创新,建立了我国最大的传染病动物模型资源库,从根本上扭转了国内资源匮乏的局面,并率先实现了传染病动物模型的规范化,为疫苗研发、应急药物储备提供了国际先进的动物模型评价技术,是国家传染病防控体系高效运转必不可少的动物模型应急反应平台。 该项目包含了多项技术和模型的原始创新与集成,搭建了从病原鉴定和预警、到动物模型研制和应用、再到药物和疫苗评价的完善的传染病防控链条,针对重大疫情来之能战、战之能胜,在重大传染病防治研究,以及SARS、H5N1、手足口病、H1N1、H7N9等疫情防控时发挥了对疾病控制、卫生应急、科学进步及产业发展四位一体的重大保障作用,利用有限的资源资助,将该领域推进到了国际先进水平,历次获得中国实验动物学会、北京市和教育部奖励。 我单位认真审阅了该项目推荐书及附件材料,材料真实有效;按照要求,该项目已经过公示,公示期间无异议,同意推荐申报2018年中华医学科技奖。 项目简介全球每8个月就有一次新的传染病疫情。据WHO不完全统计,每年因传染病直接死亡300余万人,是威胁社会安定的重大因素。动物模型是病原确定与溯源、感染与致病研究、疫苗与药物评价等必需的保障条件。该领域一直存在两大国际难题,一是动物对人类病原易感性差、特异诊断难、模型模拟不全面等技术难题,二是模型需满足不同研究需求,资源需长期创制和积累等建设难题。该项目组经过15年的技术创新和集成,建立了系统的传染病动物模型体系,在重大传染病防治、SARS及之后的疫情防控中发挥了应急支撑作用。主要科技创新包括以下五方面: 一、建立了病原易感动物培育技术体系,包含特病病原体排除、协同重组近交、特种动物培育、大鼠基因快速敲入等7项技术的创新及集成。其中大鼠基因快速敲入技术使CRISPR/Cas9技术效率从16%提高到30%以上,解决了大鼠10%的生命关键基因不能直接敲除的难题,被写入国际基因修饰大鼠指导原则。 二、针对威胁较大的流感和冠状病毒,分别建立了其宿主候鸟和蝙蝠的监测体系,发现并鉴定新病毒50余种,根据病毒突变风险预测,创建了我国最大的病原易感动物资源库,包含对流感、乙肝、冠状病毒等分别易感的动物114种,以及国际最大的遗传多样性小鼠70种,国际第三大的基因工程大鼠资源147种,该资源储备使新模型研制周期从SARS时的“7个月”缩短至H7N9时的“1个月”,为疫情防控从动物模型环节节省了时间。 三、完成了27项动物模型关键技术的创新及集成。其中首次建立了我国的动物生物安全实验室保障体系;研发了12种动物模型特异的病原检测试剂,解决了由于物种差异、临床试剂无法用于动物检测的问题,缩短了模型研制时间。 四、建立了国际最大的人类传染病动物模型资源库,含动物模型96种,涵盖三种重大传染病和近15年国内发生和国外输入新发传染病,高致病病原数量国际最多,并通过比较医学分析建立了反映传染病全病程的动物模型体系。首次在国内建立了恒河猴艾滋病模型、甲流雪貂模型;首次在国际上建立了MERS非人灵长类动物模型、

R语言实现ARMA模型的估计

基于R 的ARMA 模型的估计 首先,我们给出一个ARMA 模型:110.60.8t t t t y y εε--=-+- 随机生成一组含200个观测值的时间序列,代码如下: #ARMA(1,1) y[t]=-0.6y[t-1]+x[t]-0.8x[t-1] set.seed(10) x<-rnorm(200) y<-vector(length=2) y[1]=x[1] for(i in 2:200) { y[i]=-0.6*y[i-1]+x[i]-0.8*x[i-1] } y 事实上,在R 中有更简单的语句可以生成ARIMA 时间序列,以上述ARMA (1,1)模型为例: set.seed(10) y<-arima.sim(list(order=c(1,0,1),ar=-0.6,ma=-0.8),n=200) 在本次实验中,我们采用第一种方法生成的时间序列做估计。 时间序列图如下: ts.plot(y) ACF 和PACF 图如下: acf(y,xaxp=c(0,20,20),yaxp=c(-1,1,10)) pacf(y,xaxp=c(0,20,20),yaxp=c(-1,1,10))

下面给出三个模型的估计: 模型1:11t t t y a y ε-=+ 模型2:1111t t t t y a y b εε--=++ 模型3:1122t t t t y a y a y ε--=++ 【模型1】 a<-1;b<-0,c<-0 ARMA<-arima(y,order=c(a,b,c),method="ML") ARMA SBC 准则: #SBC=-2ln(模型中极大似然函数值)+ln(n)(模型中未知参数个数) loglike<-ARMA$loglik SBC<--2*loglike+log(200)*1 SBC 残差平方和: residual<-ARMA$residuals #残差 ssr<-0 for(i in 1:200) { ssr=ssr+(residual[i]^2)

肿瘤动物模型的构建——白血病篇

肿瘤动物模型的构建——白血病篇 导读白血病(Leukemia)是一种常见的恶性血液疾病,俗称血癌。据统计,白血病是儿童恶性肿瘤的头号原因,在儿童及35岁以下成人中发病率位居第一[1]。同时也是十大恶性肿瘤之一。目前,白血病具体的发病原因至今尚未研究透彻,因此建立合适的白血病动物模型,对于白血病发病机制及药物研发具有重要意义。 本期为大家综述了白血病的基本情况及小鼠模型的分类、建立方法和应用。 第一章:白血病基本常识白血病是常见液体瘤 白血病是常见的液体瘤,与结肠癌、肝癌等实体瘤不同的是,它是造血干细胞的异常分化和过度增殖导致,因此肿瘤细胞会遍布全身,会侵犯身体的每个脏器,造成全身衰竭。 造血干细胞是血液系统中的成体干细胞,具有长期自我更新和分化成各类成熟血细胞的能力。如下图为造血干细胞可分类形成各种血细胞,如红细胞、血小板和白细胞: 造血干细胞分化成各类血细胞(图片来自网站)白血病致病因素有哪些呢 现阶段认为白血病的发病因素:化学因素、电离辐射、药物、毒物、病毒、遗传因素等有关。 白血病主要分为四类

根据白血病细胞的成熟程度和自然病程,白血病可分为急性和慢性两大类,临床上,白血病共分为四大类:急性髓系白血病(AML)、急性淋巴细胞白血病(ALL)、慢性髓系白血病(CML)和慢性淋巴细胞白血病(CLL)。儿童白血病90%以上是急性的,其中急性白血病中70%~80%是ALL。 第二章:实验研究所用白血病模型首先,来了解一下常用的细胞株白血病中常用的小鼠品系 用于建立白血病小鼠模型的小鼠可分为近交系和突变系。根据不同类型和目的选择不同的小鼠品系,具体如下图所示:最后说说常用的动物模型,主要分为三类: 一、异种移植模型 异种移植模型是最常用的淋巴瘤动物模型。根据实验目的选择相应的小鼠品系和细胞株后,通常细胞的接种方式为皮下注射、腹腔注射和尾静脉注射。 皮下注射和腹腔注射操作简单,很快在接种部位形成肿瘤或腹腔内形成多发性肿瘤,适合筛选针对白血病的药物。但该类模型与白血病临床病人实际情况差距较大。异种移植型白血病模型异种移植示意图[2] 尾静脉注射接种模型,可形成全身性扩散的白血病模型。符合白血病临床过程规律,此模型以动物生存期作为评价药效的主要指标,并对采血样本进行血细胞的形态学检测。 下面以尾静脉注射模型实验步骤为例:

ARMA模型建模与预测指导

实验一ARMA 模型建模与预测指导 一、实验目的 学会通过各种手段检验序列的平稳性;学会根据自相关系数和偏自相关系数来初步判断ARMA 模型的阶数p 和q ,学会利用最小二乘法等方法对ARMA 模型进行估计,学会利用信息准则对估计的ARMA 模型进行诊断,以及掌握利用ARMA 模型进行预测。掌握在实证研究中如何运用Eviews 软件进行ARMA 模型的识别、诊断、估计和预测和相关具体操作。 二、基本概念 宽平稳:序列的统计性质不随时间发生改变,只与时间间隔有关。 AR 模型:AR 模型也称为自回归模型。它的预测方式是通过过去的观测值和现在的干扰值的线性组合预测, 自回归模型的数学公式为: 1122t t t p t p t y y y y φφφε---=++++ 式中: p 为自回归模型的阶数i φ(i=1,2, ,p )为模型的待定系数,t ε为误差, t y 为一个平稳时间序列。 MA 模型:MA 模型也称为滑动平均模型。它的预测方式是通过 过去的干扰值和现在的干扰值的线性组合预测。滑动平均模型的数学公式为: 1122t t t t q t q y εθεθεθε---=---- 式中: q 为模型的阶数; j θ(j=1,2, ,q )为模型的待定系数;t ε为误差; t y 为平稳时间序列。 ARMA 模型:自回归模型和滑动平均模型的组合, 便构成了用于描述平稳随机过程的自回归滑动平均模型ARMA , 数学公式为: 11221122t t t p t p t t t q t q y y y y φφφεθεθεθε------=++ ++---- 三、实验内容及要求 1、实验内容: (1)根据时序图判断序列的平稳性; (2)观察相关图,初步确定移动平均阶数q 和自回归阶数p ; (3)运用经典B-J 方法对某企业201个连续生产数据建立合适的ARMA (,p q )模型,并能够利用此模型进行短期预测。 2、实验要求: (1)深刻理解平稳性的要求以及ARMA 模型的建模思想; (2)如何通过观察自相关,偏自相关系数及其图形,利用最小二乘法,以及信息准则建立合适的ARMA 模型;如何利用ARMA 模型进行预测; (3)熟练掌握相关Eviews 操作,读懂模型参数估计结果。 四、实验指导 1、模型识别 (1)数据录入

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