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ASYMPTOTIC PROPERTIES OF ESTIMATORS IN PARTIALLY LINEAR SINGLE-INDEX MODEL FOR LONGITUDINAL DATA 认领 引用 被引量：3
1
作者 田萍 杨林 薛留根 《Acta Mathematica Scientia》 SCIE 2010年第3期677-687,共11页
In this article, a partially linear single-index model /or longitudinal data is investigated. The generalized penalized spline least squares estimates of the unknown parameters are suggested. All parameters can be est... In this article, a partially linear single-index model /or longitudinal data is investigated. The generalized penalized spline least squares estimates of the unknown parameters are suggested. All parameters can be estimated simultaneously by the proposed method while the feature of longitudinal data is considered. The existence, strong consistency and asymptotic normality of the estimators are proved under suitable conditions. A simulation study is conducted to investigate the finite sample performance of the proposed method. Our approach can also be used to study the pure single-index model for longitudinal data. 展开更多
关键词 Longitudinal data partially linear single-index model penalized spline strong consistency asymptotic normality
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Empirical Likelihood Based Variable Selection for Varying Coefficient Partially Linear Models with Censored Data 认领 引用
2
作者 Peixin ZHAO 《Journal of Mathematical Research with Applications》 CSCD 2013年第4期493-504,共12页
In this paper, we consider the variable selection for the parametric components of varying coefficient partially linear models with censored data. By constructing a penalized auxiliary vector ingeniously, we propose a... In this paper, we consider the variable selection for the parametric components of varying coefficient partially linear models with censored data. By constructing a penalized auxiliary vector ingeniously, we propose an empirical likelihood based variable selection procedure, and show that it is consistent and satisfies the sparsity. The simulation studies show that the proposed variable selection method is workable. 展开更多
关键词 varying coefficient partially linear models empirical likelihood censored data variable selection.
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ESTIMATORS AND SOME BEHAVIORS FORA PARTIALLY LINEAR MODEL WITH CENSORED DATA 认领 引用 被引量：2
3
作者 陈平 《Acta Mathematica Scientia》 SCIE 1999年第3期321-331,共11页
This paper considers the local linear regression estimators for partially linear model with censored data. Which have some nice large-sample behaviors and are easy to implement. By many simulation runs, the author als... This paper considers the local linear regression estimators for partially linear model with censored data. Which have some nice large-sample behaviors and are easy to implement. By many simulation runs, the author also found that the estimators show remarkable in the small sample case yet. 展开更多
关键词 partial linear model censored data local linear smoothing cross-validation kernel estimator
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Inference and optimal design on step-stress partially accelerated life test for hybrid system with masked data 认领 引用 被引量：1
4
作者 SHI Xiaolin LU Pu SHI Yimin 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE CSCD 2018年第5期1089-1100,共12页
Under Type-Ⅱ progressively hybrid censoring, this paper discusses statistical inference and optimal design on stepstress partially accelerated life test for hybrid system in presence of masked data. It is assumed tha... Under Type-Ⅱ progressively hybrid censoring, this paper discusses statistical inference and optimal design on stepstress partially accelerated life test for hybrid system in presence of masked data. It is assumed that the lifetime of the component in hybrid systems follows independent and identical modified Weibull distributions. The maximum likelihood estimations(MLEs)of the unknown parameters, acceleration factor and reliability indexes are derived by using the Newton-Raphson algorithm. The asymptotic variance-covariance matrix and the approximate confidence intervals are obtained based on normal approximation to the asymptotic distribution of MLEs of model parameters. Moreover,two bootstrap confidence intervals are constructed by using the parametric bootstrap method. The optimal time of changing stress levels is determined under D-optimality and A-optimality criteria.Finally, the Monte Carlo simulation study is carried out to illustrate the proposed procedures. 展开更多
关键词 hybrid system step-stress partially accelerated life test Type-Ⅱ progressively hybrid censored and masked data statistical inference optimal test plan
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SOME PROBLEMS IN PARTIAL ABSTRACT DATA TYPE 认领 引用
5
作者 李中章 李传湘 黄汉飞 《Acta Mathematica Scientia》 SCIE 1992年第3期355-360,共6页
In this paper, we discuss some characteristic properties of partial abstract data type (PADT) and show the diffrence between PADT and abstract data type (ADT) in specification of programming language. Finally, we clar... In this paper, we discuss some characteristic properties of partial abstract data type (PADT) and show the diffrence between PADT and abstract data type (ADT) in specification of programming language. Finally, we clarify that PADT is necessary in programming language description. 展开更多
关键词 ADT SOME PROBLEMS IN PARTIAL ABSTRACT DATA TYPE
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基于深度与融合类信息的函数型数据重构方法 认领 引用
6
作者 黄介武 陈星悦 +1 位作者 王淋杰 饶文康 《山东大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2026年第4期84-91,101,共8页
针对部分观测函数型数据,提出一种基于深度与融合类信息的重构方法。运用基于深度的重构方法以及从K均值聚类中获取的样本曲线类间信息,在不同分类情形下对每条部分观测样本曲线进行重构。然后,利用自加权集成学习算法动态赋权,将各类... 针对部分观测函数型数据,提出一种基于深度与融合类信息的重构方法。运用基于深度的重构方法以及从K均值聚类中获取的样本曲线类间信息,在不同分类情形下对每条部分观测样本曲线进行重构。然后,利用自加权集成学习算法动态赋权,将各类别下的重构曲线融合,得到最终的重构曲线。数值模拟和实例分析表明:当样本中部分观测样本曲线占比较大时,所提方法在均方预测误差准则下优于基于深度的重构方法及正则化回归方法;而在部分观测样本曲线占比较小时,正则化回归方法表现更优。 展开更多
关键词 部分观测函数型数据 函数型数据重构 数据深度 类信息
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高维半参数模型平均预测研究 认领 引用
7
作者 赵彦勇 邓一航 +2 位作者 吕玲玉 韩忠成 林金官 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2026年第2期261-270,共10页
在大数据时代,高维数据越来越普遍,针对高维数据的多分类问题是统计学界的研究热点。已有研究大多数是针对参数模型的,但是这可能会限制模型的灵活性。本文引入高维半参数模型,提高模型的灵活性,并在结合LASSO方法选择重要的协变量。同... 在大数据时代,高维数据越来越普遍,针对高维数据的多分类问题是统计学界的研究热点。已有研究大多数是针对参数模型的,但是这可能会限制模型的灵活性。本文引入高维半参数模型,提高模型的灵活性,并在结合LASSO方法选择重要的协变量。同时,为了减少单一模型与真实模型之间的偏差,本文采用模型平均方法对模型进行修正,并采用AdaboOst算法提高模型的预测精度。最后,数值模拟和实证分析表明所提方法在预测精度和命中率方面的表现均有所提升。 展开更多
关键词 高维数据 部分线性模型 模型平均 Adaboost算法
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数据驱动扩展滑模观测器的PMSM无模型自适应高阶滑模控制 认领 引用 被引量：2
8
作者 赵凯辉 涂麟轩 +2 位作者 贾林 黄宜山 何静 《电子测量与仪器学报》 EI CSCD 北大核心 2026年第1期143-155,共13页
针对永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)驱动系统过度依赖精确模型且面临负载扰动时鲁棒性差的问题,提出一种基于数据驱动扩展滑模观测器的新型无模型自适应高阶滑模控制策略。首先,将电机运动方程转化为离散偏格... 针对永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)驱动系统过度依赖精确模型且面临负载扰动时鲁棒性差的问题,提出一种基于数据驱动扩展滑模观测器的新型无模型自适应高阶滑模控制策略。首先,将电机运动方程转化为离散偏格式动态线性化范模型。其次,构建融合偏格式无模型自适应控制和离散时间高阶滑模控制优点的新型控制器;同时设计基于数据驱动的扩展非奇异离散终端滑模观测器,实时观测扰动并反馈至控制器以补偿跟踪误差。然后,基于电机输出转速和滑动时间窗口内的输入参考电流数据,构造改进型伪梯数实时估计算法,增强对时变参数的跟踪能力,实现基于二阶偏格式范模型的数据驱动控制。最后,通过在工况突变情况下与传统方法的仿真和实验对比,结果表明该方法能使电机收敛时间缩短35%,由负载扰动引起的平均波形畸变率减小18.4%,有力保障了PMSM的稳定、高效运行,验证了所提方法的可靠性与优越性。 展开更多
关键词 偏格式动态线性化 伪梯数 数据驱动的扩展滑模观测器 无模型自适应高阶滑模控制
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基于GRU-BP的锂电池部分充电数据SOH估计 认领 引用 被引量：5
9
作者 钟耿钦 王学梅 康龙云 《电源学报》 CSCD 北大核心 2026年第5期139-148,共10页
电池充电时的初始荷电状态SOC(state of charge)往往是随机的,因此在实际应用中难以得到锂电池完整的充电数据,针对这一问题提出一种基于部分充电数据的锂电池健康状态SOH(state of health)估计方法。通过建立的门控循环单元-反向传播GR... 电池充电时的初始荷电状态SOC(state of charge)往往是随机的,因此在实际应用中难以得到锂电池完整的充电数据,针对这一问题提出一种基于部分充电数据的锂电池健康状态SOH(state of health)估计方法。通过建立的门控循环单元-反向传播GRU-BP(gated recurrent unit-back propagation)模型,可以由部分充电数据得到完整的充电曲线,然后在完整的充电曲线中提取能够有效表征电池老化程度的特征进行SOH预测。该方法能够实现在恒流充电模式下的任意定长电压区间充电数据下电池的SOH估计。通过实验证明,所提出的模型在数据不完备的情况下能够有效预测锂电池SOH,其估计的均方根误差RMSE(root mean square error)均在2%以下。 展开更多
关键词 锂电池 部分数据 健康状态估计 GRU 神经网络
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部分函数型线性模型中高维回归系数的检验 认领 引用
10
作者 李倩 谭祥勇 +1 位作者 方月歆 李红梅 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2026年第2期167-192,共26页
在实际应用中常常会遇到高维和函数型数据的混合数据.部分函数型线性模型是处理这种混合型数据的有力工具.本文基于部分函数型线性模型构造U检验统计量,讨论模型中高维回归系数的全局检验问题.应用鞅的中心极限定理,证明了所提出检验统... 在实际应用中常常会遇到高维和函数型数据的混合数据.部分函数型线性模型是处理这种混合型数据的有力工具.本文基于部分函数型线性模型构造U检验统计量,讨论模型中高维回归系数的全局检验问题.应用鞅的中心极限定理,证明了所提出检验统计量在原假设和局部备择下的渐近分布.通过蒙特卡洛数值模拟验证了该检验统计量在有限样本情形下具有良好水平和功效.最后,将该方法应用于环境污染数据,展示了其有效性和实用性. 展开更多
关键词 函数型数据分析 U统计量 部分函数型线性模型 高维检验
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面向复杂工程求解的物理感知神经算子框架 认领 引用
11
作者 朱霖潮 《计算》 CAS 2026年第3期25-34,共10页
偏微分方程(PDEs)的高效求解和逆向设计是科学计算与工程应用中的核心挑战。传统数值方法计算成本高昂;而现有的神经算子学习方法在灵活性与泛化能力之间存在固有权衡:谱基方法具有强大的泛化能力但缺乏局部适应性,注意力机制方法灵活... 偏微分方程(PDEs)的高效求解和逆向设计是科学计算与工程应用中的核心挑战。传统数值方法计算成本高昂;而现有的神经算子学习方法在灵活性与泛化能力之间存在固有权衡:谱基方法具有强大的泛化能力但缺乏局部适应性,注意力机制方法灵活但在数据有限时易过拟合;此外,三维逆向设计因其指数级增长的设计空间和几何-物理的紧密耦合而极具挑战性。本文提出了一个统一的物理感知神经算子框架,通过3个核心创新解决上述挑战。首先,全息物理混合器,通过可学习的耦合机制自适应地调制谱基函数,兼具谱方法的全局结构先验和注意力机制的点级灵活性。其次,物理状态残差学习方法利用物理系统稳定性,通过学习相似物理轨迹间的残差实现隐式数据增强,显著提升数据效率。最后,物理-几何统一表示与优化框架采用变分自编码器学习紧凑的隐空间,结合梯度引导扩散和拓扑保持优化,实现从零开始的高保真三维设计。在多个PDE基准挑战和气动外形优化任务上的实验表明,该框架在精度、数据效率和计算效率方面均达到了领先水平,并在零样本分辨率泛化上表现出色。 展开更多
关键词 神经算子 物理感知学习 逆向设计 数据高效偏微分方程求解 物理-几何耦合
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数据增强和DenseNet的局部放电故障识别方法 认领 引用
12
作者 陈丽丹 王磊 +1 位作者 吴超 张哲 《广州航海学院学报》 2026年第1期30-35,共6页
局部放电是表征电力设备绝缘劣化的关键早期征兆之一,但其在现场实际发生的概率较低,且不同放电类型的发生频率存在显著差异,导致可用于智能诊断的训练样本存在严重的类别不平衡。为此,提出一种面向样本不平衡的局部放电缺陷识别方法,... 局部放电是表征电力设备绝缘劣化的关键早期征兆之一,但其在现场实际发生的概率较低,且不同放电类型的发生频率存在显著差异,导致可用于智能诊断的训练样本存在严重的类别不平衡。为此,提出一种面向样本不平衡的局部放电缺陷识别方法,融合加权软动态时间规整重心平均(Dynamic Time Warping Barycenter Averaging,DBA)数据增强与DenseNet分类模型。首先,利用加权软DBA算法对训练集中的少数类样本进行扩充,以重构更均衡的数据分布;然而,采用增强后的数据训练DenseNet网络,实现端到端的故障识别。实验表明,采用所提方法对少数类扩充1000个样本后,模型整体准确率提升至88.5%,在保持多数类高识别率的同时,显著改善了少数类别的检测性能,为复杂现场条件下的设备状态评估提供了可靠依据。 展开更多
关键词 局部放电 故障识别 数据增强 软动态时间规整 密集连接卷积网络
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重尾过程下部分函数型可加线性回归模型的贝叶斯估计 认领 引用
13
作者 卢哲昕 李鑫 +1 位作者 徐萍 王纯杰 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2026年第2期38-43,共6页
文章针对重尾过程下的部分函数型可加线性回归模型(PFALM)提出了一个稳健贝叶斯估计方法,其中,响应变量服从SMN分布;采用函数型主成分分析方法对函数型斜率函数进行基展开,采用B-样条逼近可加函数,通过推导参数的后验分布并利用MCMC算... 文章针对重尾过程下的部分函数型可加线性回归模型(PFALM)提出了一个稳健贝叶斯估计方法,其中,响应变量服从SMN分布;采用函数型主成分分析方法对函数型斜率函数进行基展开,采用B-样条逼近可加函数,通过推导参数的后验分布并利用MCMC算法得到未知参数的估计。模拟研究结果表明,所提方法不易受厚尾分布或异常值的影响,具有稳健性。 展开更多
关键词 函数型数据 部分函数型可加线性回归模型 SMN分布 函数型主成分分析 MCMC算法
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偏序时态XML索引TempPartialIndex 认领 引用 被引量：1
14
作者 汤娜 叶小平 +2 位作者 汤庸 彭鹏 杜梦圆 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第9期2290-2302,共13页
时态数据管理是常规数据管理的深化和扩展,具有理论研究的意义与实践应用的价值.时态数据索引是时态数据管理的重要技术支撑,是其中的一个研究热点.首先,提出了一种时态数据结构,通过数据节点间的偏序关系,可将常规的二维时间区间的处... 时态数据管理是常规数据管理的深化和扩展,具有理论研究的意义与实践应用的价值.时态数据索引是时态数据管理的重要技术支撑,是其中的一个研究热点.首先,提出了一种时态数据结构,通过数据节点间的偏序关系,可将常规的二维时间区间的处理转化为基于偏序的时态等价类上的一维的处理,该数据结构可以快速有效地处理时态操作;其次,在该新型时态数据结构基础上研究了时态XML索引Temp Partial Index,其基本特征是将时态数据结构整合到非时态的XML索引中,即,将其整合到语义层之中,通过时态过滤和语义过滤掉大量节点之后,再进行结构连接;另外,着重讨论了基于Temp Partial Index"一次一集合"及其时态变量查询和增量式的动态更新机制.同时,仿真结果表明:Temp Partial Index能够有效地支持时态XML的各类查询及更新操作,技术上具有可行性和有效性. 展开更多
关键词 时态偏序关系 时态数据结构 时态XML索引 时态变量查询 增量式动态更新
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基于NIR与XRD单一及融合数据的定量分析CL-20晶型的偏最小二乘法模型建立与性能比对 认领 引用
15
作者 周利园 张群 +4 位作者 向易翀 张天龙 刘国权 李华 汤宏胜 《理化检验（化学分册）》 CAS CSCD 北大核心 2026年第7期884-893,共10页
为实现对六硝基六氮杂异伍兹烷(CL-20)不同晶型(α、β、γ、ε)含量的快速准确分析,采用近红外光谱(NIR)和X射线衍射(XRD)技术,结合偏最小二乘法(PLS),建立了CL-20晶型的定量分析模型。首先,分别基于NIR、XRD数据建立PLS模型,通过对比... 为实现对六硝基六氮杂异伍兹烷(CL-20)不同晶型(α、β、γ、ε)含量的快速准确分析,采用近红外光谱(NIR)和X射线衍射(XRD)技术,结合偏最小二乘法(PLS),建立了CL-20晶型的定量分析模型。首先,分别基于NIR、XRD数据建立PLS模型,通过对比标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、导数法、小波变换(WT)等预处理方法,确定了各晶型的最优预处理方法;进一步采用协同区间偏最小二乘法(SIPLS)、向后区间偏最小二乘法(BIPLS)和竞争性自适应重加权采样法(CARS)进行特征变量选择。结果表明,CL-20中各晶型经不同最优预处理结合CARS优化后,NIR数据中α、β、γ、ε晶型的特征变量数分别减少至67,80,43,27;XRD数据中α、β、γ、ε晶型的特征变量数分别减少至28,37,16,64,建模效率显著提高。除γ晶型外,其余晶型的PLS定量模型性能均有明显提升。为实现对4种晶型的准确定量分析,将NIR与XRD数据进行中级数据融合,经归一化、MSC预处理及CARS特征变量提取后,再采用CARS对融合特征向量进行二次变量选择,建立PLS定量模型。结果表明,基于NIR-XRD数据融合的CARS-PLS模型,融合特征变量中α、β、γ、ε晶型的特征变量数分别减少至48,35,29,346;对α、β、γ、ε晶型的预测集决定系数分别为0.9256,0.9702,0.9710,0.9782;均方根误差分别为0.0103,0.0090,0.0122,0.0536。该模型能够准确、可靠地测定CL-20中4种晶型的含量,为含能材料中CL-20晶型纯度检测提供了有效策略。 展开更多
关键词 近红外光谱法 X射线衍射法 偏最小二乘法 六硝基六氮杂异伍兹烷 晶型纯度 数据融合
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基于Wasserstein距离的电池SOH估算方法 认领 引用
16
作者 赵靖杰 胡聪慧 《电源学报》 CSCD 北大核心 2026年第8期140-150,199,共11页
电池健康状态SOH(state of health)评估在确保储能系统安全稳定运行方面具有重要意义。然而,使用固定电压段作为模型输入的方法在实际应用中受到用户使用习惯变化的限制,且多数利用容量增量IC(incremental capacity)分析估计SOH的研究... 电池健康状态SOH(state of health)评估在确保储能系统安全稳定运行方面具有重要意义。然而,使用固定电压段作为模型输入的方法在实际应用中受到用户使用习惯变化的限制,且多数利用容量增量IC(incremental capacity)分析估计SOH的研究仍存在着平滑参数选择较为困难的问题。提出的滑动窗口平滑方法在获得平滑IC曲线的同时,简化了实际应用中参数的选择过程。该方法使用了2种互补的Wasserstein距离计算方法评估目标IC曲线和参考曲线的差异,并将该差异作为健康特征HF(health feature)与对应电压段起始电压结合,作为模型输入,用于训练高斯过程回归模型。测试结果显示,任意区间的电压段,即使是未包含IC曲线峰值的部分充电数据,均可作为模型输入来获得低于2%均方根误差RMSE(root mean square error)的SOH估算结果。此外,分析了不同平滑参数、采样频率及估计模型对估算结果的影响。分析结果表明,所提取的HFs具有较强的鲁棒性,模型具有较高的估计精度。 展开更多
关键词 容量增量IC Wasserstein距离 部分充电数据 健康状态SOH估算
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Design of DC Partial Discharge Detecting System for Electrical Equipment 认领 引用 被引量：1
17
作者 王鹏 吴广宁 +1 位作者 曹开江 李明翔 《Journal of Southwest Jiaotong University(English Edition)》 2010年第4期333-339,共7页
A balancing method was used to build a DC partial discharge （PD） testing circuit for electrical equipment,and a narrow-band detection system was designed using detection resistance and a filter. After signal accesse... A balancing method was used to build a DC partial discharge （PD） testing circuit for electrical equipment,and a narrow-band detection system was designed using detection resistance and a filter. After signal accessed a high-speed digital acquisition （DAQ） card,the system was triggered to extract a single partial discharge （PD） signal. To eliminate the interference pulses caused by power supply ripple,etc.,the time domain and frequency domain features of pulses were extracted. Based on the features,cluster analysis was used to exclude interference pulses. Two-dimensional and three-dimensional histograms were obtained by use of the Δt method. Then,22 discharge statistical operators were calculated for the two-dimensional charts. Lastly,the defective capacitors were tested to verify the system＇s ability. The results show that the system is capable of PD detection in electrical equipment. 展开更多
关键词 Insulation DC partial discharge Pattern recognition Data acquisition Statistical operator
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部分函数线性模型的约束估计和检验 认领 引用
18
作者 郭一 冯三营 《应用数学》 北大核心 2026年第3期859-866,共8页
本文考虑部分函数线性模型的约束估计和假设检验问题.首先,基于函数主成分分析和Profile最小二乘方法得到模型中参数和非参数分量的约束估计,在一定条件下证明了其渐近性质.其次,本文针对约束条件构造了Profile Lagrange乘子检验统计量... 本文考虑部分函数线性模型的约束估计和假设检验问题.首先,基于函数主成分分析和Profile最小二乘方法得到模型中参数和非参数分量的约束估计,在一定条件下证明了其渐近性质.其次,本文针对约束条件构造了Profile Lagrange乘子检验统计量,并给出了其在原假设和备择假设下的渐近分布.最后,通过数值模拟研究和实例分析说明了本文所提估计和检验方法在有限样本下的表现. 展开更多
关键词 部分函数线性模型 函数型数据 约束估计 Profile Lagrange乘子检验 Profile最小二乘估计
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基于大数据的腐蚀预测模型建立及关键因素分析 认领 引用
19
作者 吴学兵 《特种油气藏》 CAS CSCD 北大核心 2026年第3期140-148,共9页
管道腐蚀是油气输运系统中的关键安全隐患,尤其在页岩油气开发过程中,在CO2、H2S、Cl-等多种腐蚀因素共存的情况下,腐蚀行为呈现出高度非线性与不可预测性,给传统基于实验数据或单因素建模的预测方法带来挑战。为解决现有预测方... 管道腐蚀是油气输运系统中的关键安全隐患,尤其在页岩油气开发过程中,在CO2、H2S、Cl-等多种腐蚀因素共存的情况下,腐蚀行为呈现出高度非线性与不可预测性,给传统基于实验数据或单因素建模的预测方法带来挑战。为解决现有预测方法在泛化能力、关键因素可解释性和实时响应方面存在的问题,基于现场电化学+环境+组分多源传感系统采集的120组高频腐蚀监测数据,利用Spearman-Kendall相关性分析、部分依赖图(PDP)可视化算法与L_GL1/2正则优化极限学习机(LF_ELM)等算法,建立腐蚀预测与关键因素识别方法。研究表明:入口温度对腐蚀速率影响最显著,Spearman相关系数ρ=0.79,CO2和H2S分别在含量为33 mg/L与5682 mg/L时呈现阈值效应;该预测方法在全样本测试中平均绝对误差EMAE降至0.00115 mm/a,R 2为0.8645,冗余节点数减少63%;在未来时间序列测试中仍保持高稳定性,EMAE=0.00128 mm/a。该模型不仅可实现高精度预测,还具备良好工程实用性,为油气管道腐蚀风险管理提供理论依据与智能化工具。 展开更多
关键词 管道腐蚀 L_GL 1/2正则化 极限学习机 多传感器数据 部分依赖图
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带固定效应部分线性空间自回归面板数据模型的约束估计 认领 引用
20
作者 杨颖 何帮强 《安徽工程大学学报》 CAS 2026年第2期80-87,共8页
文章研究带固定效应部分线性空间自回归面板数据模型在参数部分受到附加约束条件时的估计问题,首先利用B样条函数逼近未知函数,通过最小二乘虚拟变量法消除个体效应。其次结合最小二乘法得到参数部分受到附加约束条件时的约束估计量,并... 文章研究带固定效应部分线性空间自回归面板数据模型在参数部分受到附加约束条件时的估计问题,首先利用B样条函数逼近未知函数,通过最小二乘虚拟变量法消除个体效应。其次结合最小二乘法得到参数部分受到附加约束条件时的约束估计量,并在适当正则条件下,证明了约束估计量的样本性质。最后通过Monte Carlo模拟验证所提估计方法的有效性。 展开更多
关键词 固定效应 部分线性空间自回归模型 面板数据 约束估计
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