导读:本文包含了广义非线性模型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:广义,模型,缺失,算法,管片,摄动,次生林。
广义非线性模型论文文献综述
程慧燕[1]（2019）在《广义变系数模型的局部非线性似然估计》一文中研究指出针对广义变系数模型,在局部线性似然估计方法的基础上将关于系数函数的局部线性拟合改进为局部非线性拟合,利用Newton-Raphson迭代解法得到广义变系数模型的局部非线性似然估计,进一步讨论了当连接函数为典则函数时迭代公式的具体结果,并辅以实例.(本文来源于《曲阜师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
朱合华,周龙,朱建文[2]（2019）在《管片衬砌梁–弹簧广义模型及接头转动非线性模拟》一文中研究指出梁–弹簧模型法在盾构管片衬砌设计计算中逐渐得到广泛应用,但现有的梁–弹簧模型无法模拟盾构衬砌管片接头的不连续变形及接头转动刚度的非线性特性。基于此,开展了梁–弹簧模型在衬砌设计中的适用性及非线性接头转动刚度在梁–弹簧模型中的应用研究。研究表明:根据对相邻管片在接头位置结点位移处理的不同,可将梁–弹簧模型分为梁–弹簧连续模型和梁–弹簧不连续模型,后者又称为梁–接头模型,可准确分析盾构管片衬砌的内力及变形。采用梁–弹簧不连续模型求解衬砌内力及变形时:对于线性接头转动刚度模型,可基于卡氏第二定理求解;对于多段线性模型,可基于卡氏第一定理或克–恩定理求解;对于非线性模型,可采用增量–迭代法数值求解。(本文来源于《岩土工程学报》期刊2019年09期）
刘洋洋,陈萍[3]（2019）在《广义非线性模型的Bayes估计》一文中研究指出针对广义非线性模型的参数估计问题,提出了从参数的条件后验分布中抽取观测值来估计参数值的Bayes估计法.利用贝叶斯统计分析中蒙特卡洛抽样方法中的M-H算法和Gibbs抽样算法相结合的混合算法进行分析,通过参数的条件后验分布抽取出每次迭代时的参数值,并利用参数的样本路径图和均值遍历图验证迭代时马尔科夫链的收敛性;计算马尔科夫链达到收敛后参数的后验均值得到参数的Bayes估计;通过对产品销售数据的实证分析,比较Bayes估计和极大似然估计的偏差,验证M-H算法和Gibbs抽样算法在对广义非线性模型的参数进行Bayes估计时的简洁性、有效性以及可行性.(本文来源于《重庆工商大学学报(自然科学版)》期刊2019年01期）
冯星[4]（2018）在《基于非线性广义时滞模型的水轮机调节系统滑模鲁棒控制研究》一文中研究指出水轮机调节系统的精确建模是水力机组过渡过程研究和控制器优化设计的基础,对水电站的安全高效运行以及提高电力系统的稳定性具有非常重要的理论意义和工程价值。我国目前拥有的众多在建或已经建成的大中型水电站,具有装机容量大、过水管道长的特点,相比于常规水电站,其水轮机调节系统呈现更加明显的非线性特性和时滞特性。然而,目前用于理论分析的水轮机调节系统模型广泛采用基于水轮机六传递系数和过水系统弹性水击理论的简化线性定常模型,难以准确描述实际系统在大波动过渡过程以及不同工况下的动态特性。因此,有必要深入研究水轮机调节系统的精确建模方法,从而提高水力机组过渡过程计算的准确性与控制策略研究的有效性,为水电站及电力系统的安全经济运行提供保障。针对水轮机调节系统精确建模,重点研究了基于双叁次B样条的水轮机非线性空间曲面模型和基于水击基本方程的过水系统时滞模型,结合电气和机械部分数学模型,建立了水轮机调节系统的非线性广义时滞模型,为水力机组过渡过程精确求解和非线性控制策略研究奠定了基础。水轮机调节系统非线性广义时滞模型的数学本质是一组含有水压时滞项和流量时滞项的微分代数方程,由于时滞项这一边界条件通常是已知的,因此可以将水力机组过渡过程计算问题转化为微分代数方程的数值求解问题进行研究。对于单过水管道水力机组这类index-1型微分代数系统,可以采用正则化方法、迭代法和Matlab ODE15s工具箱进行求解,本文对这叁种方法的计算原理与求解步骤进行了详细阐述。选取典型工况进行仿真试验,结果表明迭代法和ODE15s工具箱具有非常高的计算精度,可有效解决水力机组过渡过程精确求解问题。在建立满足匹配条件的水轮机调节系统不确定离散广义时滞模型的基础上,提出了一种具有滑模结构的鲁棒控制方法。针对系统的参数摄动特性和时滞特性,构建了一类包含系统不确定项和滞后项的积分切换面,在此基础上,根据滑模控制系统收敛准则设计系统趋近律,并利用离散系统不确定项可估计的特点推导和设计了系统滑模控制器;为了进一步提高滑模控制器的鲁棒性和动态性能,基于线性矩阵不等式理论推导了系统时滞相关的鲁棒稳定条件,得到了水轮机滑模控制系统的鲁棒稳定域,并以此为优化空间,应用引力搜索算法对满足鲁棒稳定条件的滑模控制参数进行优化,从而完整地建立了基于不确定广义时滞模型的水轮机调节系统滑模鲁棒优化控制器设计方法。针对某试验机组进行仿真试验,结果表明本文所研究的滑模鲁棒优化控制方法能使系统具备良好的动态性能,并且对于系统工况变化具有很强的鲁棒性。(本文来源于《华中科技大学》期刊2018-06-01）
段光爽,李学东,冯岩,符利勇[5]（2018）在《基于广义非线性混合效应的华北落叶松天然次生林枝下高模型》一文中研究指出【目的】立木枝下高模型的构建是森林经营的核心内容,利用非线性混合效应模型方法构建华北落叶松枝下高模型,可为森林生长与收获研究提供理论依据。【方法】基于112块华北落叶松天然次生林样地单木数据,从7个备选的枝下高-树高模型中选出一个最优基础模型;分析9个不同单木或林分因子及其因子之间的组合对枝下高的影响,将影响显着的因子作为模型预测变量以提高模型精度。在此基础上,考虑区组以及嵌套在区组里的样地对枝下高的影响,即构建嵌套两水平的非线性混合效应枝下高模型。【结果】Logistic模型预测精度较高并且模型参数可解释,因此选为基础模型。除树高之外,立木胸径、样地内所有大于对象木胸径的立木断面积总和、平均冠幅和林分密度与枝下高相关显着,故作为模型预测变量。与传统模型相比,所构建的两水平嵌套非线性混合效应模型对应的决定系数提高了53.26%,均方根误差降低了24.73%,因此明显提高了模型预测精度。【结论】区组和嵌套在区组里的样地对立木枝下高随机干扰较大,当考虑这些随机效应对枝下高的影响时能明显提高模型的预测精度。(本文来源于《南京林业大学学报(自然科学版)》期刊2018年02期）
冯依虎,莫嘉琪[6]（2017）在《一类广义奇摄动非线性双曲型积分-微分方程模型》一文中研究指出考虑一类广义两参数非线性双曲型积分-微分方程奇摄动模型.首先,利用广义Fredholm型积分方程,得到了该模型的广义外部解;其次,用多重尺度变量方法得到了广义解的边界层校正项;然后,利用伸长变量方法,得到了广义解的初始层校正项;最后,构造了广义奇摄动解的合成渐近展开式,并用不动点理论证明解的渐近展开式的一致有效性.(本文来源于《吉林大学学报(理学版)》期刊2017年05期）
曹政才,赵琪,雷世昌,刘民[7]（2017）在《面向窑压控制的基于改进STS模型的非线性广义预测控制研究》一文中研究指出窑压是玻璃窑炉运行过程中重要的被控指标之一,由于受到大量不确定因素影响,现有控制算法的跟踪超调大且波动频繁.鉴于简化T-S模型(STS)的强在线自适应学习能力和减法聚类可以解决最优模型结构的不稳定问题,本文研究一种基于减法聚类与简化T-S模型相融合的非线性模糊广义预测方法实现窑压的控制.利用该方法可以快速的完成窑压跳变后对象的逼近,克服由于跳变所引起的系统不稳定现象;在改进的STS模型的基础上,针对窑压阶跃跟踪超调过大的问题,结合整体最优滚动优化函数及最优控制增量快速求解方法设计控制律,从本源出发抑制超调,计算量小,并易于实施.(本文来源于《电子学报》期刊2017年07期）
唐琳[8]（2017）在《带有不可忽略缺失数据的广义半参数非线性模型的统计推断》一文中研究指出缺失数据普遍存在于各个研究领域,一直以来都是统计学研究的热门课题之一.目前国内外用来分析半参数模型中的缺失数据的方法以及建立的统计理论大多都是基于缺失数据是可忽略的假设进行的.然而,在实际应用中,很多的数据其缺失机制是不可忽略的,如某种药物药效研究中,由于药物本身的副作用使得受试者放弃该药物的治疗等等.此时,若仍用可忽略缺失数据的假设进行统计推断可能导致不合理甚至是错误的统计推断结果.因此,本论文针对广义半参数非线性模型(GSNM)和广义半参数非线性随机效应模型(GSNMM),在不可忽略缺失数据的假设下,研究了GSNM的非参数函数和参数估计、变量选择、GSNMM的Bayes分析和Bayes局部影响分析.本论文的主要研究内容包括:1.基于广义半参数非线性模型(GSNM),在响应变量存在不可忽略缺失数据的情况下,通过考虑缺失数据机制的Logistic回归模型,讨论了广义半参数非线性模型的模型参数、非参数函数以及缺失数据机制模型中未知参数的估计问题.首先基于Fan et al.(1998)的局部核估计(local kernel estimation)思想以及Riddles(2013)的调整倾向得分法(propensity score adjustment),给出了GSNM中非参数函数的估计,然后借助于EM算法讨论了GSNM未知参数的极大似然估计,并在一定条件下证明了估计量的渐近性质.2.基于SCAD(Fan and Li,2001)和自适应LASSO(Zou,2006)惩罚函数,研究了GSNM以及缺失数据机制模型的变量选择问题.借助惩罚似然函数的思想,通过对GSNM中的模型参数和缺失数据机制模型中的回归系数同时进行惩罚,并通过极大惩罚似然函数得到了参数的惩罚估计,从而实现参数的同时估计和变量选择,没有被压缩为零的参数和回归系数所对应的自变量就选取为重要变量.在存在缺失数据的条件下,常用的惩罚参数选取准则如广义交叉核实法(GCV)和贝叶斯准则(BIC)等不易实施,因此采用ICQ(Ibrahim et al.,2008)准则选取合适的惩罚参数,并证明了 ICQ准则能相合地选取正确模型,同时还证明了参数惩罚估计量的Oracle性质.3.在半参数随机效应模型的研究中,大多数文献都是假设随机效应服从某一特定的参数分布,但是在许多实际问题的分析过程中,随机效应可能来自某一非参数分布,此时再假设随机效应服从参数分布有可能与实际情况相违背.因此,针对广义半参数非线性随机效应模型(GSNMM)中的随机效应,可以考虑用Dirichlet过程先验分布来刻画,同时考虑协变量带有测量误差项,并假设误差项服从偏正态分布,这样更能反映实际数据呈现出的有偏和重尾等性质.为了获得参数、非参数函数和随机效应等的Bayes估计,采用Gibss抽样从后验分布中抽取样本.4.基于Zhu et al.(2011),讨论了GSNMMs的Bayes局部影响分析方法,该方法能同时评价模型对个体数据、先验分布、DP先验和缺失数据机制的微小扰动的敏感性.考虑了数据、先验分布、DP先验和缺失机制模型的单一的或同时的扰动模型,通过构造Bayes扰动流形反映扰动模型的结构和扰动程度,并在不同的目标函数下定义了一阶和二阶调整Bayes局部影响诊断统计量,该诊断统计量可用来度量各种扰动对模型的影响.为了计算Bayes局部影响诊断统计量,采用MCMC算法从联合后验分布中抽取样本.(本文来源于《云南大学》期刊2017-06-01）
潘蕾,赵德材,张俊礼,沈炯,彭春华[9]（2017）在《微燃机-冷热电联供机组的Hammerstein模型及非线性广义预测控制》一文中研究指出为研究微燃机-冷热电(MGT-CCHP)联供机组动态运行特性及控制策略,采用Hammerstein模型结构快速辨识其非线性动态特性,并将非线性动态特性以串联的非线性静态模型和线性动态模型表示.采用逐步回归法确定动态模型阶次并采用粒子群算法辨识模型参数,得到易于复现的块结构化模型.基于Hammerstein预测模型,设计了MGT-CCHR冷负荷跟踪非线性广义预测控制器.利用Hammerstein模型分块描述对象静态与动态特性的结构特点,将非线性广义预测控制转化为线性广义预测控制与非线性静态函数求根问题,使控制量求解简化.通过与最优参数PID控制器的仿真结果比较表明,所设计的非线性广义预测控制器具有改善冷负荷跟踪性能和节能控制的效果.(本文来源于《东南大学学报(自然科学版)》期刊2017年03期）
牛翔宇[10]（2017）在《缺失数据下广义非线性回归模型基于经验似然的统计诊断》一文中研究指出论文研究的是带有缺失数据的广义非线性模型基于经验似然的统计诊断,对非线性模型进行了推广,首先利用经验似然的方法来对参数进行估计,并构造了参数的渐进置信区间。当响应变量随机缺失时,取缺失概率分别为π(x)=0.5,0.8,样本容量分别为n=20,50,100,每种情况重复模拟2000次,通过模拟,得出结论:经验似然方法的覆盖率与一般方法的覆盖率相比都比较大;对于固定的缺失概率π,随着样本容量n增大,经验似然方法与一般方法的平均区间长度均变短,覆盖率均增加。当样本容量n固定,缺失概率π越大,经验似然方法与一般方法的覆盖率越大,平均区间长度越短,但是经验似然方法比一般方法更加明显的提高了覆盖率。接着又对模型进行统计诊断,介绍了如何检测实际数据与既定模型之间可能存在的偏离,对模型进行数据删除度量和局部影响分析,并提出经验似然距离、经验Cook距离以及标准化残差等诊断统计量。最后又结合实例进行分析,选择合适的模型,找出了数据中的强影响点,验证了诊断统计量的有效性。(本文来源于《南京理工大学》期刊2017-01-01）
广义非线性模型论文开题报告
（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：
梁–弹簧模型法在盾构管片衬砌设计计算中逐渐得到广泛应用,但现有的梁–弹簧模型无法模拟盾构衬砌管片接头的不连续变形及接头转动刚度的非线性特性。基于此,开展了梁–弹簧模型在衬砌设计中的适用性及非线性接头转动刚度在梁–弹簧模型中的应用研究。研究表明:根据对相邻管片在接头位置结点位移处理的不同,可将梁–弹簧模型分为梁–弹簧连续模型和梁–弹簧不连续模型,后者又称为梁–接头模型,可准确分析盾构管片衬砌的内力及变形。采用梁–弹簧不连续模型求解衬砌内力及变形时:对于线性接头转动刚度模型,可基于卡氏第二定理求解;对于多段线性模型,可基于卡氏第一定理或克–恩定理求解;对于非线性模型,可采用增量–迭代法数值求解。
（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。
广义非线性模型论文参考文献
[1].程慧燕.广义变系数模型的局部非线性似然估计[J].曲阜师范大学学报(自然科学版).2019
[2].朱合华,周龙,朱建文.管片衬砌梁–弹簧广义模型及接头转动非线性模拟[J].岩土工程学报.2019
[3].刘洋洋,陈萍.广义非线性模型的Bayes估计[J].重庆工商大学学报(自然科学版).2019
[4].冯星.基于非线性广义时滞模型的水轮机调节系统滑模鲁棒控制研究[D].华中科技大学.2018
[5].段光爽,李学东,冯岩,符利勇.基于广义非线性混合效应的华北落叶松天然次生林枝下高模型[J].南京林业大学学报(自然科学版).2018
[6].冯依虎,莫嘉琪.一类广义奇摄动非线性双曲型积分-微分方程模型[J].吉林大学学报(理学版).2017
[7].曹政才,赵琪,雷世昌,刘民.面向窑压控制的基于改进STS模型的非线性广义预测控制研究[J].电子学报.2017
[8].唐琳.带有不可忽略缺失数据的广义半参数非线性模型的统计推断[D].云南大学.2017
[9].潘蕾,赵德材,张俊礼,沈炯,彭春华.微燃机-冷热电联供机组的Hammerstein模型及非线性广义预测控制[J].东南大学学报(自然科学版).2017
[10].牛翔宇.缺失数据下广义非线性回归模型基于经验似然的统计诊断[D].南京理工大学.2017
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