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非线性模型前沿信息_非线性模型是什么(2024年11月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-11-27

非线性模型

Wald检验：约束必备！ 1. Wald检验是一种检验约束条件是否成立的方法。除了Wald检验外，还有F检验、似然比（LR）检验和拉格朗日乘子检验（LM）。 F检验和LR检验主要适用于线性模型，它们的检验思想相似：都需要构建约束模型和非约束模型来计算统计检验值。 Wald检验可以在线性和非线性模型条件下应用，但只需构建非约束模型和约束模型的方差协方差矩阵。该方法假设约束模型和非约束模型之间的差异是显著的。什么是非约束模型和约束模型？当你想要知道往模型里加一个新的变量是否有统计学意义时，加进去后的新模型就是非约束模型，加变量之前的模型即约束模型。非约束模型：y=b0+b1x1+b2x2+…bkxk+e 约束模型：y=b0+b1x1+…b(k-1)x(k-1)+e

UCL计量经济学ECON0019备考攻略大家都知道，UCL的ECON0019计量经济学可不是闹着玩的，想要学好它，真的得下点功夫。课程内容丰富，涵盖了时间序列和回归模型，这些知识在以后实习中，比如quant trading，都会大有用处。学习建议读数学书：首先，建议你单独去读一些数学方面的书籍，比如线性代数、一元回归模型、多元回归模型、可线性化的非线性模型、微积分和概率论。这些知识是计量经济学的基础，掌握了它们，你就能更好地理解课程内容。从矩阵运算开始：我们的tutor会从矩阵运算开始教学，也就是线性代数。让学生们掌握最基本的矩阵变换法则，然后从矩阵起步，循序渐进学习OLS, MLE，再逐步进阶。estimation是需要不断推导的，在进行系统性总结，这样才能看懂模型，熟练运用模型。真题练习：稳扎稳打，把计量经济学的知识融会贯通。不仅能在期末考试中取得好成绩，对于往后的实习工作也有很大的帮助。建议做4套以上的往届真题做练习，熟悉题型以及知识点范围。以上就是我们tutor总结的部分有关计量经济学的学习建议，希望能帮助到同学们复习。遇到课业难题时，记得及时和tutor讨论解决，致力于让大家的成绩单都清一色85+！𐟒ꀀ

顶会论文创新难？试试这招！ 𐟤”𐟤” 你是不是也在为发顶会论文而头疼，找不到创新点怎么办？别急，创新其实有两个主要方向，今天我们就来聊聊如何在这两个方向上找到突破口。原理创新 𐟚€ 首先，原理创新是最直接的方式。你可以尝试对现有的模型进行改进或者提出全新的模型。比如：模型创新：目标检测模型，像YOLO、SSD、R-CNN等，这些都是经典的模型。你也可以尝试对这些模型进行改进，比如引入新的优化算法，比如粒子群算法、差分进化算法、天牛须算法等。对已有模型的改进：比如从常规卷积到深度可分离卷积的改进，或者引入通道注意力机制的多尺度融合姿态估计网络。再比如，从粒子群算法到混沌粒子群算法，或者从天牛须算法到天牛群算法的改进。应用创新 𐟌 除了原理创新，应用创新也是一个不错的选择。你可以尝试将已有的算法模型应用到新的领域，或者将多个模型进行组合。比如：新领域应用：比如天牛群优化算法在某非线性模型参数拟合中的首次应用，或者YOLO目标检测算法在某场景中的目标检测首次应用。新组合：比如前馈补偿算法结合闭环控制算法的非线性系统复合控制算法，或者人体目标检测结合姿态估计的自顶向下多人姿态估计模型。小贴士 𐟒እ䚨ﻨ–‡：多读一些顶会的论文，看看别人是怎么解决问题的，灵感往往就在这些细节中。多交流：和同行多交流，大家一起讨论问题，有时候会有意想不到的收获。多实践：理论再好也要实践检验，动手做一做，说不定就有新的发现。希望这些方法能帮到你，找到属于你的创新点！加油！𐟒ꀀ

卡尔曼滤波的锂离子电池 SOC 在可再生能源系统中的改进锂离子电池广泛用于各种应用，例如电动汽车、便携式电子产品和可再生能源系统，准确的充电状态 (SOC) 估算对于确保这些电池的安全高效运行至关重要，卡尔曼滤波是锂离子电池 SOC 估算的常用方法。然而，由于电池系统的非线性、不确定性和动态变化，传统的卡尔曼滤波算法在准确估计 SOC 方面存在局限性。 SOC 定义为电池中剩余的能量与其完全充电状态相比的量，准确的 SOC 估算对于电池管理系统来说至关重要，可以防止过度充电或过度放电，这会导致安全隐患并缩短电池寿命。已经提出了各种用于SOC估计的方法，包括基于模型的方法和数据驱动的方法，基于模型的方法使用数学模型来描述电池的行为并根据模型的输出估算 SOC，另一方面，数据驱动方法使用历史数据来训练可以根据当前电池状态估计 SOC 的模型。卡尔曼滤波是锂离子电池中广泛使用的 SOC 估计方法，它是一种递归算法，可根据噪声测量和数学模型估计系统状态。卡尔曼滤波器由两个阶段组成：预测阶段和更新阶段。在预测阶段，卡尔曼滤波器利用数学模型来预测系统的下一状态。在更新阶段，卡尔曼滤波器使用噪声测量来校正预测状态并提高估计的准确性。然而，由于电池系统的非线性、不确定性和动态变化，传统的卡尔曼滤波算法在准确估计 SOC 方面存在局限性，因此，已经提出了几种改进的卡尔曼滤波技术用于锂离子电池中的 SOC 估计。扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 是传统卡尔曼滤波器的改进版本，可以处理系统模型中的非线性，在 EKF 中，使用一阶泰勒展开对非线性模型进行线性化，并将生成的线性化模型用于预测和更新阶段，由于 EKF 能够处理电池模型中的非线性，因此已广泛用于锂离子电池的 SOC 估算。在基于 EKF 的 SOC 估计中，电池模型由一组非线性微分方程描述，EKF 算法使用一阶泰勒展开对模型进行线性化，并将生成的线性化模型用于预测和更新阶段，电池电压和电流测量用于使用 EKF 算法更新估计的 SOC。无迹卡尔曼滤波器 (UKF) 是传统卡尔曼滤波器的另一个修改版本，可以处理系统模型中的非线性。 UKF 使用一组称为西格玛点的确定性采样点来表示状态变量的概率分布。西格玛点通过非线性模型传播以生成预测状态分布。然后使用预测的状态分布来计算预测的测量分布，将其与实际测量进行比较以更新估计状态。在基于 UKF 的 SOC 估计中，电池模型由一组非线性微分方程描述。UKF 算法生成一组西格玛点来表示电池状态变量的概率分布。西格玛点通过非线性模型传播以生成预测状态分布。电池电压和电流测量用于使用 UKF 算法更新估计的 SOC。粒子滤波 (PF) 是一种用于状态估计的非参数方法，可以处理非线性和非高斯分布，PF 使用一组加权粒子来表示状态变量的概率分布。传播的粒子通过非线性模型生成预测的状态分布，然后使用预测的状态分布来计算预测的测量分布，将其与实际测量进行比较以更新估计状态。在基于 PF 的 SOC 估计中，电池模型由一组非线性微分方程描述。PF算法生成一组加权粒子来表示电池状态变量的概率分布。准确的 SOC 估算对于锂离子电池的安全高效运行至关重要，由于电池系统的非线性、不确定性和动态变化，传统的卡尔曼滤波算法在准确估计 SOC 方面存在局限性，已经提出了改进的卡尔曼滤波技术，例如 EKF、UKF 和 PF 来解决这些限制。 EKF 计算效率高且易于实现，但可能会出现线性化误差，UKF 可以处理没有线性化错误的高度非线性模型，但需要比 EKF 更多的计算资源。 PF 是一种非参数方法，可以处理非线性和非高斯分布，但需要大量粒子才能实现准确估计，并且可能会受到粒子简并的影响。最近的研究比较了这些改进的卡尔曼滤波技术在锂离子电池 SOC 估算中的性能，结果表明，UKF 和 PF 在精度方面优于 EKF，尤其是在高电流和温度条件以及动态负载条件下，然而，PF 需要比 UKF 多得多的粒子数才能实现准确估计。总之，用于锂离子电池 SOC 估计的卡尔曼滤波技术的选择取决于具体的应用要求、电池模型中的非线性水平以及可用的计算资源。需要进一步的研究来优化这些改进的卡尔曼滤波技术，并开发更准确和高效的锂离子电池 SOC 估计方法。

高级计量经济学笔记分享：基础但重要！今天整理了一些高级计量经济学的基础笔记，分享给大家，便于大家复习和学习！这些笔记涵盖了很多重要的概念和公式，大家可以多多参考！线性回归模型的基础知识 𐟓š OLS估计量：线性回归模型的最小二乘估计量是š„估计值，使得残差平方和最小。无偏性：OLS估计量是线性无偏的，即E( = €‚ 有效性：在所有线性无偏估计量中，OLS估计量的方差最小。假设检验 𐟔 t检验：用于检验回归系数的显著性。 F检验：用于检验整体模型的显著性。最小二乘估计量的性质 𐟓Š 线性性：OLS估计量是因变量的线性函数。无偏性：在经典假设下，OLS估计量是无偏的。一致性：当样本量趋近于无穷时，OLS估计量趋近于真实值。协方差矩阵 𐟓ˆ 协方差矩阵：用于描述多个变量之间的关系。正定矩阵：协方差矩阵是正定的，保证了模型的稳定性。特征值与特征向量：协方差矩阵的特征值和特征向量用于计算主成分。模型设定与检验 𐟛 ️ 模型设定：选择合适的模型形式，如线性模型、非线性模型等。检验假设：对模型的假设进行检验，如异方差性、自相关性等。调整与优化：根据检验结果调整模型，优化模型的拟合效果。总结 𐟓 这些笔记涵盖了高级计量经济学的基础知识和重要概念，希望对大家有所帮助！大家可以根据自己的需求进行参考和学习，加油！

索菲亚大学咨询心理学文学硕士项目课程演示 | Dr. Adrian Eraslan （婚姻与家庭治疗师 (LMFT)，执业心理治疗师 (LPCC））在课上探讨咨询心理学中人类的发展。首先介绍了埃里克森心理社会发展理论这一经典线性模型，接着阐述Bill Plotkin的“eco or soul centric development wheel”这一非线性模型，该模型将人生分为童年、青春期、成年和老年等阶段，各阶段与不同方向、季节、能量及原型相关联，还通过小练习让大家感受不同阶段能量并选明信片呼应，强调各阶段能量常伴且相互交织。「索菲亚大学SofiaUniversity超话」「咨询心理学」「心理治疗」「超个人心理学」索菲亚大学SofiaUniversity的微博视频

机器学习在量化投资中的真相与误区今天，石川博士又带来了一篇精彩绝伦的文章《机器学习与资产定价: Facts and Fictions》，再次展示了他在该领域的高瞻远瞩。随着机器学习在量化投资领域的应用越来越广泛，关于它的讨论也越来越多。这篇文章以Fiction vs Fact的方式，深入剖析了机器学习在资产定价中的实际作用。 𐟚렆iction: 认为数据越多越好，单纯依赖高级算法。 ✅ Fact: 机器学习只是工具，真正重要的是基于资产定价理论进行大数据分析。 𐟚렆iction: 机器学习模型是黑箱，学术研究不关注可解释性。 ✅ Fact: 机器学习揭示的预测变量与实证资产定价结果高度吻合，可解释性研究仍在努力中。 𐟚렆iction: 复杂模型容易过拟合，导致预测误差增加。 ✅ Fact: 复杂模型能更好地近似真实DGP，在正则化得当的情况下，其优势可能超越统计代价。 𐟚렆iction: 非线性模型能轻松提升夏普比率。 ✅ Fact: 非线性模型能捕捉协变量与预期收益率的非线性关系，但目前仅提供边际增量贡献。 𐟚렆iction: 机器学习模型易于实践应用。 ✅ Fact: 机器学习发现的可预测性主要集中在交易成本高的股票上，对机构投资者价值有限。石川博士提醒我们，不要高估技术的全能性，而是要基于扎实的资产定价理论进行探索。同时，他也指出，机器学习模型有较高的换手率，许多异象的超额收益主要来自空头或微小市值股票。这一现象在ChatGPT尝试进行股票投资策略时也有所体现。总的来说，机器学习在量化投资领域的应用虽然广泛，但仍然需要谨慎对待，不能盲目跟风。我们需要基于扎实的理论基础，不断探索和努力，才能更好地利用这一强大的工具。

沃拉斯理论在艺术展览中的创新应用 𐟌Ÿ项目名称：《UNFOLDING EMBODIED EXPERIENCE: A PROCESS-DRIVEN IMMERSIVE EXHIBITION DESIGN MODEL》 𐟑颀𐟎訮𞨮ᨀ…：MOOA SEONGAH KANG 𐟔项目介绍：在传统的艺术展览中，我们常常看到的是静态的二维艺术品，它们被展示在单调的白色画廊空间中，缺乏与观众的互动和沉浸式体验。这种展示方式往往无法让观众真正感受到艺术品的深度和复杂性。因此，我们需要重新审视传统的展示方式，并探索新的展览设计模式。 𐟌ˆ新的展览设计模式应该能够让观众用所有的感官参与到艺术家的体验之旅中，重新构建过程和输出之间的层次结构。每个艺术家都有独特的创作习惯，这些习惯往往是非线性且不连续的。为了更好地理解艺术家的创作过程，我们可以基于沃拉斯的创作过程的四阶段模型来设计一个展览。这个展览将由四个不同的展馆组成，每个展馆都由一个关键词来描述：准备、孵化、照明和验证。 𐟑奏‚观者将成为积极的参与者而不是被动的观察者，他们将通过导航这四个展馆来体验艺术家的创作过程。这些展馆将采用多种智能理论来设计，包括园丁的多元智能理论。 𐟓š我们提出了一种新的展览设计模型，称为“过程驱动的沉浸式展览设计模型”。这个模型将为艺术家、展览设计师和策展人提供一个合作和交流的指南，从而创造出一个引人入胜的展览。这个展览将通过促进多种感官、学习风格和具体体验来涵盖更广泛的观众。

回归分析中的Rⲯ𜚤𝠩œ€要知道的一切 𐟓ˆ ### Rⲧš„定义 Rⲯ𜌨🙤𘪥œ襛ž归分析中闪闪发光的指标，到底是个啥？简单来说，它衡量的是自变量能解释因变量变异的比例。它的取值范围在0到1之间。 Rⲧš„统计学意义 𐟓Š 从统计学的角度来看，Rⲥ映了回归模型对数据的拟合程度。RⲨ𖊦Ž娿‘1，说明自变量对因变量的解释力越强，模型的拟合优度也就越高；反之，RⲨ𖊦Ž娿‘0，说明模型的拟合程度越低。一般来说，如果Rⲥ䧤𚎰.5，我们认为模型拟合较好；如果Rⲥ𐏤𚎰.2，则认为模型拟合较差。 Rⲧš„局限性 ⚠️ 不过，RⲤ𙟦œ‰它的局限性。首先，它只能反映模型的拟合程度，并不能说明模型的预测能力。Rⲥ𞈩똧š„模型可能存在过拟合的问题，反而预测效果不佳。其次，Rⲥ—样本量的影响。在样本量较小的情况下，Rⲥ˜“被高估。最后，Rⲥꥅ𓦳襏˜量之间的线性关系，对于非线性关系的拟合效果不佳。如何提高RⲠ𐟒እ➥Š 自变量：引入更多的解释变量可以提高模型对因变量的解释力。但要注意避免引入无关变量，否则会导致过拟合。变量变换：对自变量或因变量取对数、平方等数学变换，可以提高变量之间的线性关系，从而提高Rⲣ€‚ 去除异常值：异常值会严重影响回归结果，去除异常值可以提高模型拟合度。采用非线性模型：如果变量之间存在明显的非线性关系，采用非线性模型更为合适。 Rⲥœ襮ž际研究中的应用 𐟔슥œ襮ž际研究中，Rⲧš„应用非常广泛。在消费者行为研究中，可以用RⲦ娡ᩇ消费者满意度与品牌忠诚度之间的关系；在教育研究中，用RⲦ娯„估教学方法对学生成绩的影响。不同领域对Rⲧš„要求 𐟌 不同研究领域对Rⲧš„要求也不尽相同。在自然科学领域，如物理学、化学等，研究对象往往具有明确的因果关系，数据的可靠性较高，因此对Rⲧš„要求较高，一般需要达到0.9以上。而在社会科学领域，如心理学、社会学等，研究对象受多种因素影响，数据的随机性较大，因此对Rⲧš„要求相对较低，一般在0.2-0.5之间就可以接受。在经济学领域，Rⲧš„取值因研究问题而异。在微观经济学中，如研究个人消费行为，RⲤ𘀨ˆ쨾ƒ低；而在宏观经济学中，如研究经济增长，RⲨ𞃩똣€‚ 总之，RⲦ˜露€个非常重要的统计指标，但也要注意它的局限性，合理使用才能更好地理解数据背后的规律。

SHAP模型：让AI更透明！ 𐟓Š SHAP依赖图（SHAP dependence plot）是一种强大的工具，主要用于展示特征与模型预测输出之间的关系，同时揭示特征间的相互作用。它通过以下方式帮助我们理解模型的行为： 1️⃣ 特征值与预测输出的关系通过SHAP依赖图，我们可以直观地看到某个特征的取值如何影响模型的预测值。X轴通常表示某个特征的取值，Y轴则显示该特征的SHAP值（即该特征对预测结果的贡献）。这样，我们就能清晰地理解特征变化对预测的影响。 2️⃣ 揭示特征间的相互作用如果两个特征之间存在相互作用（即一个特征的影响取决于另一个特征的值），SHAP依赖图可以通过色彩来展示第二个特征的影响。这通常能帮助我们发现模型中隐藏的特征相互作用。 3️⃣ 可视化非线性关系 SHAP依赖图还能揭示特征与预测结果之间的非线性关系，帮助我们理解复杂模型（如树模型、神经网络）中的特征对预测的影响。通过这些功能，SHAP依赖图为我们提供了一个全面而深入的理解模型行为的视角，让AI变得更透明、更可解释。