王昕
- 作品数：26 被引量：74H指数：5
- 供职机构：北京信息科技大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京市优秀人才培养资助北京市教委科技计划面上项目更多>>
- 相关领域：文化科学交通运输工程理学经济管理更多>>
- 统计学专业独立实践环节教学方法探析
- 2019年
- 实践教学是高校学校教学工作的重要组成部分,是深化课堂教学的重要环节,是学生获取、掌握知识的重要途径。目前实践教学依然是高校人才培养中的薄弱环节,统计学作为应用性很强的专业,尤其应该加强实践教学,用以提高学生统计分析、统计计算、数据挖掘的能力。通过对北京信息科技大学应用统计学专业实践教学环节课程设置现状的分析,阐述了该专业设置独立实践教学环节的意义,进一步以回归分析课程设计教学案例解析的全面呈现,探讨了在统计学专业培养计划中设置实践教学的必要性和重要性。
- 王昕
- 关键词：课程设计案例教学统计学
- 交通事故对路段通行能力影响作用分析被引量：1
- 2015年
- 本文针对交通事故占用的不同车道,从道路横截面的车流量、车辆排队长度研究交通事故对城市道路通行能力的影响。通过从视频中截取事故道路横断面的车流量、路段上游车流量、路段车辆排队长度等数据,分析交通事故持续期间路段通行能力的变化过程,并分析当事故占用不同车道时,通行能力变化的差异及原因。
- 王昕
- 关键词：车流量道路通行能力
- 基于非线性时间价值的多用户出行均衡与系统最优被引量：5
- 2012年
- 针对存在异质用户的固定需求交通路网,当用户的时间价值呈离散分布,且出行费用与出行时间表现为非线性函数关系时,分别建立了基于时间和费用两种计量准则下的系统最优和多用户均衡路径选择模型。证明了在非线性时间价值函数条件下,存在非负匿名路段收费方案,使得基于费用计量的多用户均衡解与系统最优解一致,但在时间计量单位下,使得系统最优解与多用户均衡解一致的匿名路段收费方案不存在。
- 王昕黄海军
- 关键词：用户均衡
- 部分线性回归模型的主成分Liu估计被引量：3
- 2018年
- 针对参数回归模型受很多函数假设限制和非参数回归模型受"维数灾难"影响问题,构造出半参数线性回归模型。结合半参数线性回归模型的主成分估计和Liu估计方法,提出了半参数线性回归模型的主成分Liu估计方法,分别推导出在无约束条件下、精确约束条件下和随机约束条件下的回归系数的各个数字特征,为进一步深入研究半参数线性回归模型的主成分Liu估计提供了有效的理论基础。
- 魏文科王昕
- 考虑到达时间感知价值的静态网络均衡模型被引量：9
- 2015年
- 实际到达时间的大小直接影响出行感受,从而影响出行者的路径决策.在一个出行时间不确定的网络中,路径的实际到达时间也是不确定的,以偏好到达时间为分界点,本文对实际到达时间所处的可能区域进行了划分,在累积前景理论框架下建立了到达时间感知价值函数,在此基础上假设累积感知价值是由出行收益、出行负效用和到达时间感知价值三部分构成,构建了一个基于累积感知价值的静态网络均衡模型,探讨了均衡解的存在性和唯一性并设计了求解算法.最后,通过两个数值算例分析了模型参数改变对均衡结果的影响.
- 田丽君黄海军王昕
- 关键词：用户均衡
- 基于集成学习的不平衡交通事故风险研究被引量：1
- 2021年
- 针对交通事故中的事故类别不平衡现象,采用随机欠采样(random undersampling,RUS)结合极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost),建立一种基于RUS-XGBoost的类别不平衡事故风险预测模型。采取样本扰动、特征扰动和参数扰动方法构建具有差异性的子模型进行预测;用AUC和代价敏感错误率评价模型的预测效果,与其他模型比较验证其优越性;根据此模型计算的增益值探究影响事故风险的主要因素。使用英国政府公开的交通事故数据集进行实验表明,该模型预测效果优于单一Logistic回归、随机森林和XGBoost模型,以及Logistic回归集成、随机森林集成模型。
- 方方王昕
- 关键词：智能交通
- 渐进式系统教学方法探究——以概率论与数理统计教学为例被引量：2
- 2013年
- 根据概率论与数理统计课程的教学经验和发展现状,在实际教学经验的基础上,提出了循序渐进式的系统教学方法。以概率统计中的古典概型和极大似然估计两个知识点为例,演示了如何将复杂的问题分解为几个简单问题,然后再逐一解决,体现了该方法化整为零、循序渐进、易于理解和接受的特点。
- 程希明王昕
- 关键词：古典概型极大似然
- 二维等温可压缩磁流体方程组的不可压极限
- 2019年
- 我们考虑二维等温可压缩磁流体方程组的不可压极限问题.在好始值以及理想导体边界条件下,我们证明了当马赫数趋于零时,可压缩磁流体方程组的弱解收敛到不可压缩磁流体方程组的强解并且得到了相应的收敛率.
- 王昕胡玉玺
- 基于决策树的学生综合素质评价方法被引量：1
- 2017年
- 小学阶段的学生评价机制是为了帮助学生养成良好学习生活习惯的重要手段之一。我国现阶段主要是班主任老师以评价手册的方式对每个同学进行学期评价总结,还没有用数据挖掘的科学方式构建评价数据模型的先例,数据挖掘作为当代最有效的科学预测技术以此研究学生评价模型具有重要意义。本文使用数据挖掘中常用的决策树算法,以北京市西城区西单小学五六年级全体学生平时表现得分及班主任老师对学生的评价作为数据来源,对小学生评价问题做出分析。通过小学生的纪律,卫生健康,习惯,成绩等属性构建班主任评价的决策树模型。
- 王伟豪王昕
- 关键词：决策树算法
- 石油产量预测的麦克斯韦模型被引量：5
- 2019年
- 使用广义翁氏模型研究石油产量预测问题时,常采用线性试差法进行模型参数估计,该方法因需要预先设定1个参数值,并在此条件下求得另2个参数,所以受到的人为影响因素较多。基于统计学中的麦克斯韦分布,建立了两参数的麦克斯韦模型,提出了非线性最优化、一元多项式回归、二元线性回归这3种参数估计法求解麦克斯韦模型中的2个参数。依据1971-2016年挪威石油产量数据,对比了3种方法的求解过程及计算结果,并分析了3种方法的优缺点。结果表明:3种方法的计算结果与实际数据均非常吻合,由此证明了麦克斯韦模型的适用性及其参数估计方法的准确性;回归方法所得均方差极小,说明该方法具有较高的精度,而非线性最优化方法拟合的最高产量发生时间更为准确。这一研究为油气田的产量预测提供了新的模型和有效的模型参数估计方法。
- 王昕程希明
- 关键词：石油产量参数估计
