局部平稳部分线性面板数据模型的统计推断

部分线性模型是一类非常重要的半参数回归模型,由于它既含有参数部分又含有非参数部分,与常规的线性模型相比具有更强的适应性和解释能力。文章研究带有局部平稳协变量的固定效应部分线性面板数据模型的统计推断。首先提出一个两阶段估计方法得到模型中未知参数和非参数函数的估计,并证明估计量的渐近性质,然后运用不变原理构造出非参数函数的一致置信带,最后通过数值模拟研究和实例分析验证了该方法的有效性。     

碳排放库兹涅茨效应研究:以江苏省为例

文章选取江苏省1995-2016年相关能源消耗量和人口的平行数据,探究江苏省在城市化过程中,碳排放量与城市化率之间的线性关系。通过建立计量经济学模型,运用MATLAB软件,对江苏省碳排放量与城市化率分别进行一阶、二阶、三阶线性回归拟合和残差值分析。相比较于二阶回归曲线,三阶线性回归曲线拟合度较高且符合环境库兹涅茨倒"N"型曲线。通过观察倒"N"型曲线拐点的位置,给出江苏省能源发展以及生态环境保护的有效性建议。     

汇率货币模型的非线性协整关系检验——基于深度GRU神经网络

本文采用深度门控循环单元（GRU）神经网络探讨三种汇率货币模型（弹性价格、前瞻性和实际利率差模型）的非线性协整关系。GRU技术在深度学习中具有智能记忆、自主学习和强逼近能力等优点。为此，本文运用该技术对6组典型浮动汇率制国别数据进行了非线性Johansen协整检验。结果表明，汇率与宏观经济基本面之间存在非线性协整关系，从而说明了货币模型在非线性条件下的有效性，以及先进的深度学习工具在检验经济理论中的优势。     

用联想神经网络设计的信道均衡器

研究了联想神经网络在数字通信信道均衡器实现中的应用,讨论了其设计方法和设计步骤,给出了计算机模拟结果,并进行了性能比较。研究结果表明:Hopfield联想神经网络实现的信道均衡器具有比传统线性横向均衡器更优越的性能。     

基于神经网络的高级行政管理人才选拔方案群体决策支持系统研究

地方政府高级行政管理人才选拔及班子配备是组织人事部门领导人才管理的核心内容,它对一个地方的经济发展和社会进步有着举足轻重的作用。如何根据该地区的地理、经济、社会、文化等特点,选择最佳的地方政府高级行政管理人才选拔及班子配备方案,是组织人事管理工作中面临的主要研究课题之一。本文从分析传统的选择地方政府高级行政管理人才选拔及班子配备方案模式入手,根据神经网络和模糊数学理论,结合工人智能技术,提出了基于神经网络的地方政府高级行政管理人才选拔及班子配备方案群体决策支持系统(Group DecisionSupport Systemfor Lea…     

冲激噪声环境中LFM信号的特征参数估计

SαS稳定分布是一类非常重要的非高斯随机分布,具有这类分布的噪声称为冲激噪声。在冲激噪声情况下,α阶以上的矩均不存在,导致基于二阶矩的高斯模型算法性能下降,甚至不能正常工作。该文提出了一种在冲激噪声环境下线性调频信号特征参数估计的算法,通过分析冲激噪声的具体特点,给出了修正的低阶矩模糊函数,并结合Radon变换估计了冲激噪声环境下LFM信号的参数。该算法既可应用于冲激噪声下,又可应用于高斯噪声环境,故具有较好的鲁棒性。最后用计算机仿真验证了该算法的有效性。     

浅析思维模式差异对语言结构的影晌

思维和语言是相互作用的。思维通过语言来表达 ,而语言的形成由思维来决定。不同的思维方式必定反映在语言的结构上 ,东西方思维模式的差异造成了英汉语言从文字到语篇结构的不同。汉语受重形象、重综合、重本体的圆式思维模式影响 ,产生了以形声义为一体的汉字。汉语句子和语篇结构以语义为中心 ,无词形变化和严格的语法限制 ,是一种“意会”语言。英语受重抽象、重综合、重客体的线性思维模式影响 ,句子结构严谨 ,有明显的词形变化 ,并以被动语态居多。了解思维差异对语言的影响可以更好地帮助外语学习者从更广泛、更深入的角度去了解语言 ,学习语言     

增长曲线模型非齐次线性估计的可容许性

讨论增长曲线模型Y =X1BX2 +ε中回归矩阵B的函数C1BC2 的估计L1YL2 +A ,在矩阵损失 (LT2 L1)Y +A - (ST2 XT2 S1X1)B (LT2 L1)Y +A - (ST2 XT2 S1X1)B T 下 ,我们得到了非齐次线性估计L1YL2 +A在非齐次线性估计类Г ={L1YL2 +A|L1:t×p ,L2 ;n×n ,A :t×s均为已知实阵 }中可容许的充要条件 :L1YL2在Г0 ={L1YL2 |L1:t×p ,L2 :n×s均为已知实阵 }中容许且当LT2 XT2 L1X1=ST2 XT2 S1X1时有A =0。