导读:本文包含了非参数密度核估计论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:密度,参数,波动性,燃油,概率,函数,功率。
非参数密度核估计论文文献综述
李桂伟,赵明清[1]（2019）在《基于非参数核密度估计与Copula方法的山东省小麦收入保险定价研究》一文中研究指出农作物收入保险具有同时覆盖产量风险和价格风险的优势,对稳定农户预期收益,保障农业持续稳定发展具有重要意义。以山东省小麦为研究对象,在通过非参数核密度估计测算小麦产量及价格双重风险的基础上,运用Copula函数与蒙特卡罗模拟相结合的方法进行小麦收入保险费率厘定。研究表明:非参数核密度估计避免了参数分布选择的主观性问题,所测风险更符合实际,能够有效提高费率厘定结果的稳定性;山东省小麦单产与其价格之间存在较弱的负相关性;在75%～100%保障水平下,测算的山东省小麦收入保险费率在1.13%～6.71%之间,低于山东省现行产量保险费率。(本文来源于《山东科技大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
唐兴芸,罗明燕[2]（2019）在《非参数核密度估计核函数的最优选择》一文中研究指出非参数核密度估计,核函数的选择并不唯一。在大样本情况下,通过理论证明了核函数在密度估计上具有渐近无偏性,相合性。借助软件R就常见的几种核函数通过实例说明,当带宽是最优选择时,核密度估计对核函数的选择并不敏感,采用不同核函数所得到的核密度估计差异不明显。(本文来源于《黔南民族师范学院学报》期刊2019年04期）
杨楠,周峥,陈道君,王璇,李宏圣[3]（2019）在《基于非参数核密度估计的风功率波动性概率密度建模方法》一文中研究指出研究风电波动概率模型对于风电一体化及运行具有积极影响。该文提出一种基于非参数核密度估计的风功率波动性概率密度建模方法。首先通过小波分解对风功率样本数据的波动量进行提取,基于波动量样本建立相应的非参数核密度估计模型,然后针对模型带宽选择问题,构造一种以拟合优度检验为约束条件的带约束带宽优化模型,最后利用约束序优化算法对其进行求解。实际算例仿真结果表明,所改进的风功率波动量概率密度模型较传统基于参数估计的模型具有更高的精确性和适用性,并且基于约束序优化的求解算法提升非参数估计方法的计算效率。(本文来源于《太阳能学报》期刊2019年07期）
毛子源[4]（2019）在《非参数核密度估计在燃油政策优化中的应用研究》一文中研究指出随着航空公司运行控制能力和机场、空管保障能力的不断提升,在满足油量政策的前提下,合理减少不必要的燃油携带,特别是不可预期燃油,有利于促进绿色低碳飞行,降低燃油成本,提升航空公司竞争力。由交通运输部审核并给予通过第五次修订的《大型飞机公共航空运输承运人运行合格审定规则》中对燃油政策进行了修改,为航空承运人实施燃油政策的优化提供了规章依据。不可预期燃油政策的优化是基于数据统计方法实现的。同时,如何准确描述燃油消耗偏差数据特性是完成不可预期燃油政策优化过程中的关键性一步。因此,针对不可预期燃油政策优化中数据拟合部分问题,首先建立了箱形图异常检验模型对燃油消耗偏差数据进行检测、判断并剔除异常数据;然后利用积分均方误差法求得最优窗宽值,再通过非参数核密度估计方法对燃油消耗偏差数据进行拟合并通过KS检验法对其拟合优度进行检验;最后对拟合得到的密度曲线进行分析,依据安全风险阈值来确定其所对应的分位数,得出航空承运人可向局方申请的不可预期燃油政策等级,为航空承运人实施不可预期燃油政策优化的申请提供理论基础和参考。(本文来源于《中国民用航空飞行学院》期刊2019-04-15）
马梦知,范厚明,黄莒森,孔靓,岳丽君[5]（2019）在《基于非参数核密度估计的集装箱码头交通需求预测模型》一文中研究指出针对现有集装箱集疏港时间概率分布建模中需要假设参数分布的问题,基于非参数核密度估计理论建立集装箱码头交通需求预测模型.非参数核密度估计的核函数选取高斯核,最优带宽由交叉验证法求得,通过检验、K-S检验和后验检验对比分析了核密度估计与两种传统参数模型的估计效果,并应用该模型预测DCT码头的交通需求.结果表明:非参数核密度估计模型具有更高的拟合精度、稳定性和适用性,得到的概率密度曲线能更加准确反映出口箱集港时间和进口箱疏港时间的整体分布形态,基于非参数核密度估计的集装箱码头交通需求预测模型具有比传统的参数模型更高的预测精度,可为集装箱码头基础设施规划、集疏港通道的道路交通管理、码头资源优化配置和调度等问题的研究提供更准确的交通量和作业任务量预测.(本文来源于《大连海事大学学报》期刊2019年01期）
程媛,迟荣华,黄少滨,吕天阳[6]（2019）在《基于非参数密度估计的不确定轨迹预测方法》一文中研究指出随着大量移动设备的出现,准确和高效的轨迹预测有助于提高面向位置的应用和服务的质量和水平.针对现有方法对轨迹不确定性缺乏有效建模的问题,提出了基于非参数密度估计的不确定轨迹终点预测方法.在轨迹建模及模型训练阶段,利用非参数估计对起点与终点相同的轨迹构建基于密度分布的不确定轨迹模型;在轨迹预测阶段,将待预测轨迹视为轨迹数据流,并通过KS (Kolmogorov-Smirnov)检验方法与具有相同起点的不确定轨迹模型进行匹配,其中匹配程度最高的不确定轨迹即为预测轨迹.通过真实轨迹数据集上的实验表明,与现有各类主要轨迹预测方法相比,本方法在不同条件下的预测效率与准确性都有较明显优势.(本文来源于《自动化学报》期刊2019年04期）
杨楠,黄禹,叶迪,鄢晶,张磊[7]（2019）在《基于NACEMD和改进非参数核密度估计的风功率波动性概率分布研究》一文中研究指出在大规模风电并网运行控制过程中,准确构建风电出力波动特性的概率分布模型具有重要意义。提出了一种结合复数据经验模态分解的噪声辅助信号分解和改进非参数核密度估计的风功率波动性概率建模方法。首先通过一种结合复数据经验模态分解的噪声辅助信号分解方法对风功率进行分解并提取波动量,然后结合非参数核密度估计法对其进行概率特性建模,并基于此模型进行自适应改进。最后,采用约束序优化算法对模型求解。仿真结果不仅验证了模型改进的有效性,还验证了建模的精确性和适用性。(本文来源于《电网技术》期刊2019年03期）
刘蓓,吴稀西,张玲,宋淑敏,崔雷[8]（2018）在《负荷密度非参数核密度估计算法应用》一文中研究指出饱和负荷是确定电网发展最终规模的重要指标,不同用地性质的饱和负荷密度指标是影响负荷预测精度的关键因素。为了提高饱和负荷预测精度,对西宁地区8类用地性质的负荷发展数据进行统计、分析和研究,采用非参数核密度估计算法,得到8类负荷密度指标。通过验证显示通过该方法得到指标大大减小了负荷计算误差,提升了负荷预测精准度,可用于确定西宁地区最终负荷发展规模,指导目标网架规划,提高电网建设改造的合理性、可靠性与经济性。(本文来源于《青海电力》期刊2018年03期）
王晓珍,蒋子浩,郑颖[9]（2018）在《高校创新效率动态演进分析及影响因素识别——基于非参数核密度估计和SFA模型》一文中研究指出基于核密度估计和SFA模型,剖析2011—2015年中国高校创新效率及分解指标动态演进趋势和高校创新效率影响因素。通过对样本期内中国不同省级行政单位的面板数据分析发现:高校创新技术效率"双峰"态势显着、规模效率"单峰"态势显着,而纯技术效率分布曲线形态较多变,表明技术效率双极聚集、规模效率省域差异显着、纯技术效率波动较大;同时,经济优势、区域创新氛围、政策扶持力度、区位优势是影响高校创新效率的主要因素。据此提出改善并优化高校创新效率的对策建议。(本文来源于《统计与信息论坛》期刊2018年09期）
杨楠,黄禹,叶迪,王璇,李宏圣[10]（2018）在《基于自适应多变量非参数核密度估计的多风电场出力相关性建模》一文中研究指出研究多个风电场的联合概率密度,对于风电大规模并网及电力系统运行控制具有重要意义。该文提出一种基于自适应多变量非参数核密度估计的多风电场联合概率密度建模方法。首先以可变带宽代替固定带宽建立一种自适应的多变量非参数核密度估计模型,然后针对模型带宽选择问题,构造了一种以欧氏距离和最大距离为拟合性指标的带宽优化模型,最后利用序优化算法对其进行求解。实际算例仿真结果表明,该文方法不仅较传统基于copula函数的参数估计方法具有更高的精度和适用性,而且还较好地解决了传统多变量非参数核密度估计方法的局部适应性问题。(本文来源于《中国电机工程学报》期刊2018年13期）
非参数密度核估计论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
非参数核密度估计,核函数的选择并不唯一。在大样本情况下,通过理论证明了核函数在密度估计上具有渐近无偏性,相合性。借助软件R就常见的几种核函数通过实例说明,当带宽是最优选择时,核密度估计对核函数的选择并不敏感,采用不同核函数所得到的核密度估计差异不明显。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
非参数密度核估计论文参考文献
[1].李桂伟,赵明清.基于非参数核密度估计与Copula方法的山东省小麦收入保险定价研究[J].山东科技大学学报(自然科学版).2019
[2].唐兴芸,罗明燕.非参数核密度估计核函数的最优选择[J].黔南民族师范学院学报.2019
[3].杨楠,周峥,陈道君,王璇,李宏圣.基于非参数核密度估计的风功率波动性概率密度建模方法[J].太阳能学报.2019
[4].毛子源.非参数核密度估计在燃油政策优化中的应用研究[D].中国民用航空飞行学院.2019
[5].马梦知,范厚明,黄莒森,孔靓,岳丽君.基于非参数核密度估计的集装箱码头交通需求预测模型[J].大连海事大学学报.2019
[6].程媛,迟荣华,黄少滨,吕天阳.基于非参数密度估计的不确定轨迹预测方法[J].自动化学报.2019
[7].杨楠,黄禹,叶迪,鄢晶,张磊.基于NACEMD和改进非参数核密度估计的风功率波动性概率分布研究[J].电网技术.2019
[8].刘蓓,吴稀西,张玲,宋淑敏,崔雷.负荷密度非参数核密度估计算法应用[J].青海电力.2018
[9].王晓珍,蒋子浩,郑颖.高校创新效率动态演进分析及影响因素识别——基于非参数核密度估计和SFA模型[J].统计与信息论坛.2018
[10].杨楠,黄禹,叶迪,王璇,李宏圣.基于自适应多变量非参数核密度估计的多风电场出力相关性建模[J].中国电机工程学报.2018
论文知识图
