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基于半参数模型的我国能源结构调整减碳效应研究
1
作者 王祉静 王红瑞 +1 位作者 张力 李一阳 《水资源保护》 北大核心 2025年第6期209-216,250,共9页
基于我国30个省(区、市)2008—2019年数据,围绕能源结构调整在碳排放控制中的核心作用,采用Kaya恒等式及其扩展形式,结合平滑剪切绝对偏差法构建了精细化评估指标体系,分析了各要素的碳减排贡献,并引入半参数模型,揭示了能源结构调整中... 基于我国30个省(区、市)2008—2019年数据,围绕能源结构调整在碳排放控制中的核心作用,采用Kaya恒等式及其扩展形式,结合平滑剪切绝对偏差法构建了精细化评估指标体系,分析了各要素的碳减排贡献,并引入半参数模型,揭示了能源结构调整中水力发电比例与地区碳排放间的动态联系。结果表明:控制发电量与调整能源结构是减碳贡献最高的两种方式;通过提高水力发电的比例优化能源结构,可以显著促进碳减排,且水力发电比例8%、38%、76%是影响碳减排的3个关键阈值;同时通过地区异质性分析提出了差异化的能源结构调整策略。 展开更多
关键词 “双碳”目标 能源结构 平滑剪切绝对偏差法 半参数模型 水力发电
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基于SCAD_L_(2)和SCAD混合惩罚的高维随机效应线性回归模型
2
作者 李旭琳 贺素香 王传美 《数学物理学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2023年第4期1297-1310,共14页
大数据时代的到来,使得变量选择问题成为了当前统计界和各重要领域实际工作者研究的重点课题在许多实际问题中,由于数据间存在相关性或异方差,对高维模型进行变量选择时会产生较大的系统性偏差。该文考虑高维随机效应线性回归模型,改进... 大数据时代的到来,使得变量选择问题成为了当前统计界和各重要领域实际工作者研究的重点课题在许多实际问题中,由于数据间存在相关性或异方差,对高维模型进行变量选择时会产生较大的系统性偏差。该文考虑高维随机效应线性回归模型,改进了现有的基于双惩罚思想的变量选择方法,提出了基于SCAD_L_(2)和SCAD的混合惩罚方法,在一定程度上弥补了已有方法不同时具备分组效应和渐近性质的不足:给出了基于混合惩罚的随机效应线性回归模型的两步迭代算法.分别在信噪比和随机效应影响不同的情况下对模型进行蒙特卡洛模拟和实例验证.结果表明:与其他惩罚方法相比,该混合惩罚方法具有分组效应和渐近性质,表现出更优良的变量选择能力和系数估计效果,适用于高维随机效应线性回归模型. 展开更多
关键词 scad_L_(2)和scad混合惩罚方法 高维随机效应线性回归模型 分组效应 渐近性质
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国外关于儿童学习研究的新进展 被引量：1
3
作者 张敏 雷开春 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2002年第2期178-184,共7页
儿童学习是发展心理学研究领域中的一个重要课题。20世纪90年代以来,国外在儿童学习的研究上取得了一系列理论和方法的进步。文章对之进行简要回顾,重点阐述有关儿童学习的重波理论、微发生方法,并在此基础上,简要介绍研究者们所取得的... 儿童学习是发展心理学研究领域中的一个重要课题。20世纪90年代以来,国外在儿童学习的研究上取得了一系列理论和方法的进步。文章对之进行简要回顾,重点阐述有关儿童学习的重波理论、微发生方法,并在此基础上,简要介绍研究者们所取得的几个较为一致的结论。 展开更多
关键词 儿童学习 重波理论 scadS(strategy CHOICE and DISCOVERY simulation) 微发生方法
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超记忆梯度法在大规模信号重构问题中的应用
4
作者 李双安 陈凤华 赵艳伟 《山东大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期65-73,80,共10页
研究了用基于非单调线搜索技术的超记忆梯度算法解决大规模信号恢复问题。利用平滑切片绝对偏差惩罚函数(SCAD)代替1正则化最小二乘问题的1范数惩罚函数,因SCAD的一个局部二次逼近是凸且可微的,所以目标函数的梯度和海瑟阵易计算。... 研究了用基于非单调线搜索技术的超记忆梯度算法解决大规模信号恢复问题。利用平滑切片绝对偏差惩罚函数(SCAD)代替1正则化最小二乘问题的1范数惩罚函数,因SCAD的一个局部二次逼近是凸且可微的,所以目标函数的梯度和海瑟阵易计算。该算法的特点:每一步迭代充分利用前面多步迭代信息,避免目标函数海瑟阵的储存和计算,因此它适合解决大规模信号恢复问题。在某些假设下,证明了提出算法的收敛性,数值实验表明本文提出的算法是可行的。 展开更多
关键词 压缩感知 稀疏信号 平滑切片绝对偏差惩罚函数 超记忆梯度法
原文传递
正则稀疏化的多因子量化选股策略 被引量：8
5
作者 舒时克 李路 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第1期110-117,共8页
针对高维度数据集特征之间的复杂性,而传统的L1惩罚项不满足Oracle性质的无偏性,将逻辑回归弹性网(LR-Elastic Net)中的L1惩罚项替换为SCAD(Smoothly Clipped Absolute Deviation)和MCP(Minimax Concave Penalty)惩罚项,分别构建了LR-S... 针对高维度数据集特征之间的复杂性,而传统的L1惩罚项不满足Oracle性质的无偏性,将逻辑回归弹性网(LR-Elastic Net)中的L1惩罚项替换为SCAD(Smoothly Clipped Absolute Deviation)和MCP(Minimax Concave Penalty)惩罚项,分别构建了LR-SCAD和LR-MCP模型,在保留稀疏性的同时满足了无偏性,并利用ADMM(Alternating Direction Method of Multipliers)算法进行求解。通过模拟实验发现,LR-Elastic Net模型能很好地处理特征存在相关性的小样本数据,而LR-SCAD和LR-MCP模型在特征存在相关性的大样本数据中表现较好;建立LR-Elastic Net、LR-SCAD和LR-MCP策略,并应用于沪深300指数成分股数据。回测结果显示,LR-SCAD和LR-MCP策略在股票相关性很强的数据中比LR-Elastic Net策略表现更好。 展开更多
关键词 弹性网(Elastic Net) scad MCP ADMM算法 逻辑回归 多因子选股
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