导读:本文包含了条件概率密度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,概率,条件,步长,位数,变量,平面。
条件概率密度论文文献综述
石晟,杜东升,王曙光,李威威[1]（2019）在《概率密度演化方程TVD格式的自适应时间步长技术及其初值条件改进》一文中研究指出随机性普遍存在于实际工程问题中,而复杂结构的非线性随机响应分析是其中的一个难点,近年发展的概率密度演化方法为此类问题的求解提供了新的途径.由于实际问题的复杂性,概率密度演化方程通常采用数值方法求解,因此提高计算效率和求解精度对实际应用具有重要意义.本文基于变网格技术,推导了概率密度演化方程在非均匀时间步长上的总变差减小(total variation diminishing,TVD)差分格式,算例结果表明通过自适应插值可将迭代次数减少为原来的43.4%,当随机过程样本持续时间增大时均值估计的平均误差基本不变,而标准差估计的平均误差不断增大,但增大幅度不断减小;计算耗时随样本持续时间的增大也呈增大趋势,而由于使用了时间步长自适应插值算法导致有些情况下长持时样本的计算耗时反而比短持时样本的计算耗时短;在传统的脉冲函数型初值条件基础上,提出了一种高阶导数更稳定的余弦函数型初值条件形式.结果表明,脉冲函数型的初值条件是余弦函数型初值条件的一个特例,当参数取值适当时,余弦函数型初值条件的数值求解结果具有更高的精度.本文的工作进一步完善了概率密度演化方程的求解方法,为其在实际工程中的应用提供了基础.(本文来源于《力学学报》期刊2019年04期）
王艺宁[2]（2019）在《对利用平面域的解析表示求条件概率密度分析》一文中研究指出本文旨在利用平面域的解析,来得到求解条件概率密度的有效方法。考虑条件概率密度的求解公式,首先针对利用平面域的解析表示求边缘概率密度的方法进行分析,基于边缘概率密度,进一步探究如何利用平面域的解析表示求条件概率密度,以此为同学们提供参考。(本文来源于《智富时代》期刊2019年03期）
谢文贤,唐亚宁,蔡力,林伟[3]（2019）在《典型随机动力系统的联合与边缘、条件概率密度的形态分析》一文中研究指出本文刻画几类典型随机动力系统的二维稳态联合概率密度的形态,并通过引入"横"与"侧"认识角度观察联合概率密度这座"山峰",直观展现其与边缘、条件概率密度叁者之间的联系并形成对随机变量独立性的立体认知.从而帮助学生增强对联合概率密度概念的直观认识,加深对叁者概率密度相互联系的理解,也有助于相关教师对概率论教学与科研活动互动的促进.(本文来源于《高等数学研究》期刊2019年01期）
康晓蓉[4]（2018）在《利用平面域的解析表示求条件概率密度》一文中研究指出本文给出了利用平面域的解析表示求条件概率密度的有效方法.(本文来源于《高等数学研究》期刊2018年04期）
蒙园,张建华,龙日尚[5]（2018）在《基于交替条件期望的短期负荷概率密度预测》一文中研究指出现今电力系统短期负荷预测的点预测方法多种多样。为弥补传统点预测方法结果过于单一的问题,结合温度及日历序列因素对负荷的影响,提出基于交替条件期望(ACE)的短期电力负荷概率密度预测方法。以温度及日期序列为负荷影响因子,建立基于交替条件期望理论的非参数回归模型,计算历史负荷与影响因子的非线性回归方程;考虑日类型及星期类型等多重因素,利用模糊聚类方法选取相似日;以回归方程为基础,根据所得相似日及预测日影响因子,进行负荷回归值计算,并利用核密度估计(KDE),得到负荷概率密度曲线。利用某市的实测数据,进行负荷概率密度曲线预测,并选取概率密度众数作为负荷点预测值,与其他负荷预测方法结果相比较,仿真结果表明该方法的精度高、可靠性好。(本文来源于《华北电力大学学报(自然科学版)》期刊2018年01期）
俞奕涵[6]（2016）在《基于支持向量分位数回归的金融市场条件概率密度预测》一文中研究指出在经济与金融定量分析领域,准确预测经济与金融变量的变动规律,对于制定经济与金融政策、实施相应的控制方案具有重要的决策参考价值。由于经济与金融系统的具有非线性、非对称性与异质性等复杂性,导致线性均值回归分析等传统的模型与方法,难以有效揭示其内在运行机理。为此,需要开发新的建模工具开展相关研究工作,本文对此进行研究。本文将支持向量机原理与分位数回归相结合,建立支持向量分位数回归模型,并将其应用于经济与金融定量分析中。该模型能够充分发挥支持向量机与分位数回归两个方面的优势：一方面,通过支持向量机,能够充分模拟经济与金融系统的非线性作用机制；另一方面,通过分位数回归,能够充分刻画解释变量对响应变量整个条件分布的影响,揭示经济与金融系统的非对称性与异质性作用。本文重点开展了以下叁个方面新的研究：第一,将支持向量分位数回归引入货币需求分析与人民币汇率预测,建立了相应的计量模型,给出了模型表示、模型求解、参数选择等方法；第二,在基于支持向量分位数回归模型条件分位数预测基础上,进一步给出了条件密度预测方法,实现了货币需求与人民币汇率的概率密度预测；第叁,通过Monte Carlo数值模拟与实证研究,将支持向量分位数回归模型与一般线性回归模型进行比较,结果显示前者具有更好的模型拟合效果与更高的预测准确程度。实证研究结果表明,支持向量分位数回归模型既能够很好地拟合货币需求(或人民币汇率)与其影响因素之间的非线性依赖关系,也能够给出准确的条件密度预测结果：不仅可以预测货币需求与人民币汇率的未来取值水平,而且可以判断其散布与形状,能够细致考虑解释变量对响应变量未来取值分布特征的影响,从而比传统的点预测方式提供更多的有用信息,能够为货币需求及人民币汇率政策的制定提供科学的决策依据。本文的研究结果表明,支持向量分位数回归模型具有很好的非线性处理能力与完整条件分布特征刻画能力,能够深入、细致地揭示经济与金融系统中的复杂关系,可望获得广泛应用。未来,可以在以下两个方面,开展进一步研究工作：第一,在建模理论与方法上,可以考虑带有惩罚约束的支持向量分位数回归问题,解决众多解释变量的影响。第二,在实际应用中,可以结合条件密度预测的结果进行决策优化,如：组合投资决策问题。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2016-04-01）
顾梦元[7]（2014）在《威布尔分布与正态分布两种条件概率密度曲面比较研究》一文中研究指出在工程机械和其他工业领域中，疲劳问题普遍存在，几乎所有工程机械都存在疲劳破坏的可能。疲劳破坏往往会引发突发性的灾难，造成极大的危害，所以疲劳问题的研究对企业经济和人身安全的保障都有着十分重要的意义。传统的疲劳试验通常分为成组法和升降法两部分，通过这两部分的试验可以得到材料的S-N曲线和疲劳极限，从而了解材料的疲劳特性，为疲劳寿命的预测提供依据。然而，用于获得疲劳极限的升降法试验，实际上是一种得到给定寿命下疲劳强度的试验方法，在疲劳极限的确定之中受疲劳寿命的限制，而且有实验时间长、耗费试件多、试验成本高的缺点。如何能够通过更准确并且效率更高的方法获取S-N曲线及疲劳极限从而了解材料的疲劳特性成为了疲劳研究的新方向。基于以上研究背景，本文在条件概率密度曲面的理论基础上，构建了威布尔分布条件概率密度曲面数学模型，介绍了根据该模型得到S-N曲线及疲劳极限的方法，通过与试验值的对比，对威布尔分布条件概率密度曲面进行了验证，并将威布尔分布条件概率密度曲面与正态分布条件概率密度曲面进行了比较分析。构建威布尔分布条件概率密度曲面数学模型是通过构造疲劳寿命平均值与应力之间的函数和疲劳寿命标准差与应力水平之间的函数来实现的。疲劳寿命平均值与应力之间的函数采用Basquin提出的疲劳寿命N与应力水平S间的幂函数表达式，疲劳寿命标准差与应力水平之间的函数采用倒数模型。将以上两个函数带入威布尔概率密度函数，就得到了威布尔分布条件概率密度曲面数学模型。对威布尔分布条件概率密度曲面的验证，是将通过改曲面和疲劳试验两种方法得到的S-N曲线与疲劳极限进行对比。对比结果显示两种方法得到的结果具有一致性。威布尔分布条件概率密度曲面与正态分布条件概率密度曲面的比较，主要也对比了两种方法得到的S-N曲线与疲劳极限。通过对比可以观察到根据威布尔分布条件概率密度曲面和正态分布条件概率密度曲面两种方法得到的结果具有一致性。根据以上的分析，本文认为威布尔分布条件概率密度曲面的方法可以比较准确的得到材料的S-N曲线和疲劳极限，从而了解材料的疲劳特性。本文所提出的威布尔分布概率密度曲面模型是研究材料疲劳特性的新方法，为未来的疲劳可靠性研究提供了新的思路和理论基础。(本文来源于《北京工业大学》期刊2014-06-01）
李昌利,李司东[8]（2009）在《基于EM算法的因子分析中隐变量的条件概率密度函数》一文中研究指出因子分析是一种重要的多元统计分析技术,可以采用EM算法迭代得到模型的未知参数,其中一个关键的问题就是在已知观测数据和前一次迭代得到的参数估计值的条件下,如何得到隐变量的条件概率密度函数.国内外的有关文献都不加说明地直接给出了这个函数,本文给出了详细的推导过程.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2009年14期）
谢潇衡,何幼桦[9]（2008）在《条件概率密度函数核估计的误差分析及其最优带宽的选择(英文)》一文中研究指出本文在α-混合严平稳过程的假设下,研究了条件概率密度核估计的偏和均方误差.在此基础上给出了核估计的渐近最优带宽,并以S&P500指数为例展示了本文的结果.(本文来源于《运筹学学报》期刊2008年03期）
卢学文[10]（1995）在《平稳过程的条件概率密度非参数估计的L1－模强相合性》一文中研究指出设｛Ｘ_Ｊ｝_（ｊ＝－∞）~∞是一个实值平稳随机过程，本文考虑了联合密度和给定过去状态的条件密度的递推估计，得到这些估计在过程｛Ｘｊ｝的各种混合条件下是Ｌ１－模强相合的。(本文来源于《湖南师范大学自然科学学报》期刊1995年03期）
条件概率密度论文开题报告
（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：
本文旨在利用平面域的解析,来得到求解条件概率密度的有效方法。考虑条件概率密度的求解公式,首先针对利用平面域的解析表示求边缘概率密度的方法进行分析,基于边缘概率密度,进一步探究如何利用平面域的解析表示求条件概率密度,以此为同学们提供参考。
（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。
条件概率密度论文参考文献
[1].石晟,杜东升,王曙光,李威威.概率密度演化方程TVD格式的自适应时间步长技术及其初值条件改进[J].力学学报.2019
[2].王艺宁.对利用平面域的解析表示求条件概率密度分析[J].智富时代.2019
[3].谢文贤,唐亚宁,蔡力,林伟.典型随机动力系统的联合与边缘、条件概率密度的形态分析[J].高等数学研究.2019
[4].康晓蓉.利用平面域的解析表示求条件概率密度[J].高等数学研究.2018
[5].蒙园,张建华,龙日尚.基于交替条件期望的短期负荷概率密度预测[J].华北电力大学学报(自然科学版).2018
[6].俞奕涵.基于支持向量分位数回归的金融市场条件概率密度预测[D].合肥工业大学.2016
[7].顾梦元.威布尔分布与正态分布两种条件概率密度曲面比较研究[D].北京工业大学.2014
[8].李昌利,李司东.基于EM算法的因子分析中隐变量的条件概率密度函数[J].数学的实践与认识.2009
[9].谢潇衡,何幼桦.条件概率密度函数核估计的误差分析及其最优带宽的选择(英文)[J].运筹学学报.2008
[10].卢学文.平稳过程的条件概率密度非参数估计的L1－模强相合性[J].湖南师范大学自然科学学报.1995
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