基于M估计的稳健双参数线性模型

分数阶傅里叶变换作为一种线 性变换, 能够实现线性调频信号检测与分离。而多项式相位信号在短时间内可以由线性调频信号提供良好的近似, 故可以采 用短时分数阶傅里叶变换实现多线性调频分量的检测与分离。对每

负荷作为网络模型的一部分，并且在不同供电系统中的重要性而言，负荷建模一直是研究的一个重要领域，尤其是负荷的动态行为在电力系统研究中，是大家非常感兴趣的。这篇论文也关注实时建模和电力系统中负荷的动态改变

许多作者已经基于非齐次集处理了正态分布参数的估计：Hald A. 1949 [1]，Arango-Castillo L.和Takahara G. 2018 [2]。 所有稳健的方法均基于这样的假设：受

论文研究-半参数STAR模型的估计及应用.pdf,  文中首次提出了一个新的STAR模型，在保留了转换函数的前提下，让转换变量以非参数的形式进入转换函数，从而有效减少了模型误设的风险，提高了样本内拟合

一类半参数模型，半参数模型的介绍，估计及结果

针对股票市场中 AR 模型的识别、建立和估计问题，利用 AR 模型算法对股票 价格进行预测。选取浦发银行和东风汽车股票数据，发行时间为 2013 年 5 月 6 日 2014 年 4 月 3 日，取开

介绍了基于ABS的间接胎压监测系统中使用的参数估计模型。结合最小二乘法思想,采用减小测量误差平方和的思路建模,当误差趋于独立零均值时等效为最优化问题。将估计法与模式搜索法结合估计识别监测参数。理论分析

论文研究-系统平均性能测度的稳健估计.pdf,  研究离散事件仿真中系统平均性能测度θ的估计问题，建立了θ的一种新的估计量—切尾均值．研究表明，这种估计在某些非正态分布中优于传统的估计量—样本均值，并

在测量数据服从正态分布的情况下,最小二乘估计具有最优化统计性质,它是应用最广泛的一种估计方法.针对测量数据由于过失误差而偏离正态分布,最小二乘估计并没有抵抗异常值的能力,需要寻求具备抗粗差能力的估计理

研究含大规模风电的电力系统的动态行为,需要准确的风电机组模型参数。发电机是风电机组的核心部件,对其准确建模至关重要。提出了基于风电机组的短路电流辨识双馈感应发电机(DFIG)模型参数的方法。分析了DF