基于深层循环神经网络的陀螺仪降噪方法研究

陀螺仪固有的随机误差会随时间积累越来越大，循环神经网络作为一种有效处理时间序列信号的算法被广泛使用，然而传统的循环神经网络在处理陀螺仪产生的随机误差上无法解决长期依赖，容易出现梯度消失和梯度爆炸问题.为了获得精确的陀螺仪信号，本文基于循环神经网络变体的长短记忆网络和门循环单元的陀螺仪信号降噪算法，并创新性的将两种网络进行组合验证.文中先是通过Allan方差对陀螺仪随机误差进行误差分析，然后基于LSTM和GRU组合对陀螺仪输出信号进行补偿处理，结果表明LSTM结合GRU对陀螺仪的随机误差处理有明显改善，其中X、Y、Z轴方向陀螺仪的量化噪音、角度随机游走、零偏不稳定性、角速度游走和速度斜坡性能均有不同程度的提升.     

基于分位数回归的均值-VaR组合投资决策分析

建立在均值—方差分析框架下的组合投资决策,需要较强的正态分布假设,难以准确刻画与分散非对称与极端尾部风险。为此,文章考虑均值-VaR模型,将模型求解过程转化为一个分位数回归问题,给出了均值-VaR模型求解新算法。使用沪深300指数中的60只成分股进行了实证研究,验证了算法的有效性,并将基于分位数回归的均值-VaR模型与均值—方差模型进行了对比,发现前者能够很好地分散尾部风险。     

基于方差的相关输入变量重要性测度分析新方法

为了清晰地掌握相关输入变量情况下响应量方差的来源,非常有必要将基于方差的重要性测度( VBIM)分离为相关部分和独立部分.为此,在二阶非线性回归的基础上,提出了一种适用于非线性响应量的相关变量重要性分析的新方法.一个输入变量对响应量方差的相关贡献由该变量与每一个剩余变量两两相关的贡献分量组成,所以又进一步提出了一种概念...     

基于MATLAB的阿伦方差测试软件设计与实现

为了实现阿伦方差的灵活测试,摆脱专用测试仪器的限制,避免因短稳测试仪故障导致测试中断的问题,设计了一种由相位噪声计算阿伦方差的测试软件.首先通过理论推导得到相位噪声转换阿伦方差的关系表达式,其次利用MATLAB对相位噪声数据进行采集和处理,通过转换公式间接计算出阿伦方差,结果显示测试精度可达到10-11量级.与短稳测试...     

激光陀螺随机误差系数分离方法研究

介绍了国外常用于评估环形激光陀螺和其它精密测量仪器性能的Allan方差法，讨论了环形激光陀螺的随机噪声特性，应用Allan方差法对激光陀螺输出数据进行了分析，分离出各项误差的系数，结果表明Allan方差法是一种有效的误差特性分析方法。     

编排问题的一种方差最优算法——“手拉手”算法

介绍了编排问题中方差最优的均衡算法。此算法的特点是：通过量化工作得到完全规律编排工作的数学模型，求出模型中冲突段内每项工作最优调整位置，从而实现冲突调整后工作的目标位置与完全规律编排的位置之间的方差最小。     

国债指数GARCH模型实证研究

上证国债指数2003年2月24日至2005年7月14日日收盘时间序列经一阶差分后是平稳序列,利用一阶差分序列建立的ARIMA模型存在自回归条件异方差,在ARIMA模型基础上建立的GARCH(1,1)模型、ARCH(1,1)-M模型、TA．RCH(1,1)模型,模型系数检验、标准化残差检验及自回归条件异方差检验都非常理想。由于一阶差分代表收益,利用GARCH(1,1)模型可以对上证国债指数日收益的波动性以及波动性的不对称性,即均值和方差进行准确地预测,同时按差分的定义可将GARcH(1,1)模型转化为预测下一交易日收盘的预测模型。     

学生成绩的Logistic回归模型研究

研究了Logistic回归模型,进行分组数据,计算对数发生比,为了修正异方差性,在做常规最小二乘估计之前,转换数据,建立某校学生结业考试成绩与第一学期考试成绩及学生性别关系的Logistic回归模型,结果表明, 结业考试成绩不但与第一学期考试成绩有关而且与学生性别的关系也不容忽视,为研究三者之间的关系,选择适当的方法提高学生成绩提供理论根据.     

实现方差自适自增强的递归滤波器法

介绍了用递归低通滤波器方法来实现图象的方差自适应增强，提出了以局部统计值为基础的自和产强的数学表示式，以及采用递归低通滤波器实现的方法，并对递归滤波器的设计较详细的分析和说明，在运算过程中，考虑各种因素，对输出的影响，适当选择合适的参数以获得令人满意的效果，在ＭＯＤＥＬ７５图象系统上用上述算法实现图象增强，效果是明显的，使处理后的照片提高了局部对比度，细节更加清晰。