GMM模型

摘要： 通过流通业发展促进农村居民消费是构建国内大循环的客观要求.准确把握流通业发展与农村居民消费的因果关系,有助于充分激发农村居民消费潜力,促进国内大循环的发展.本文在研究流通业发展促进农村居民消费的机理分析基础之上,选取我国2015-2019年27个省级行政区数据,使用系统G M M估计方法检验流通业发展对农村居民消费的影响.研究发现:流通业三大细分领域的体量扩大均显著促进农村居民消费增长;同时城镇化率的提高与农村地区网络建设,均对农村居民消费有正向作用.

摘要： 产业集聚对城镇化效率提升至关重要。本文以我国116个大城市为研究对象,运用SUPER-SBM-DEA模型分别测定了样本城市的综合、经济及社会城镇化效率,并采用DIFF-GMM和SYS-GMM模型实证检验了工业集聚、服务业集聚分别对各城镇化效率的影响。结果表明,我国大城市综合及经济城镇化效率呈上升趋势,而社会城镇化效率呈下降趋势;现阶段工业、服务业集聚均处于非过度集聚状态,其中工业集聚普遍促进了各线城市综合及经济城镇化效率的提升,但抑制了各线城市社会城镇化效率的提升;服务业集聚普遍促进了城市各城镇化效率的提升,特别是弥补工业集聚短板,促进了社会城镇化效率的提升。未来,进一步完善产业集聚水平是推动各城镇化效率提升的重要选择。

摘要： 本文通过构建GMM动态面板模型,实证考察居民消费结构对产业服务化转型的动态影响,同时就影响二者相关性的外部因素进行考察。结果表明:现阶段我国居民消费结构升级趋势明显,居民消费升级对于产业服务化转型具有显著的促增作用;城市居民消费升级对服务业转型的边际促增效应明显高于农村地区,中西部地区居民消费结构变迁对产业结构服务化转型的边际影响亦显著高于东部地区;经济增长的中介效应显著,居民消费结构变迁具有促进经济增长和产业结构服务化转型的双重效应;居民消费结构变迁对产业服务化转型的影响面临普惠金融发展的门槛效应。

摘要： 本文以我国30个省、市、自治区为研究对象,利用两步系统GMM模型研究绿色金融的碳减排效应及其作用机制。研究发现,在总体研究方面,我国绿色金融发展水平可以显著地对二氧化碳排放产生抑制效应,且东部地区的抑制效应强于中、西部地区;在中介效应研究方面,绿色金融发展可以通过产业结构合理化、产业结构高级化、能源消费转型三个作用途径对二氧化碳排放产生影响,其中产业结构高级化的碳减排效果最为明显,能源消费转型次之,产业结构合理效果相对较弱。结合上述结论,从完善绿色金融体系、优化产业结构、推动能源转型三方面提出建议,以期推动我国经济可持续、高质量发展。

摘要： 海洋科技创新能力对海洋经济绿色健康发展具有重要作用。文章采用2007—2016年沿海11个省(自治区、直辖市)面板数据,首先建立对海洋科技创新能力的综合评价体系,使用熵值-TOPSIS法对我国沿海11个省(自治区、直辖市)的海洋科技创新能力进行测算,再运用DEA-Malmquist法测算我国沿海11个省(自治区、直辖市)的海洋经济绿色全要素率,最后通过建立GMM模型研究海洋科技创新能力对海洋经济绿色全要素生产率的影响。结果表明:海洋科技创新对于海洋经济绿色全要素生产率具有显著促进作用,有助于海洋经济绿色持续发展,海洋经济绿色全要素生产率增长主要源于海洋经济绿色技术进步指数而非海洋经济绿色技术效率指数。

摘要： 基于产业融合内涵,以黄河流域为例,从农村产业链延伸、农业多功能拓展、农村服务业、经济效益与社会效益5个层面构建农村一二三产业融合指标体系,采用熵值法测度了黄河流域农村产业融合水平及空间差异特征,并收集2012—2019年的面板数据,运用动态GMM模型检验农村产业融合水平的影响因素。结果表明,黄河流域的农村产业融合水平在2012—2019年逐年稳步上升,发展态势良好,其中黄河流域中下游地区发展水平高于黄河上游区域,存在明显的空间差异;居民消费需求、农村土地流转、农村环境质量发展水平对黄河流域一二三产业融合水平具有显著的积极作用,而农村人力、技术、基础设施建设、金融支持等还需要进一步的发展空间。为此,针对农村的产业融合问题提出了相应的对策建议。

摘要： 近年来房地产领域“黑天鹅”频出,对我国区域金融稳定造成了较大影响。基于2015—2019年间省级层面的季度数据,选择八大金融风险领域合成了我国31个省(自治区、直辖市)的区域金融稳定指数,并通过运用系统GMM模型与空间杜宾模型,测量房价波动对中国区域金融稳定的影响及其空间效应。研究表明,房价波动会导致区域金融风险增加,并且在宽松的货币环境下会增强影响的显著性;由于不同区域之间地理环境和社会经济存在密切联系,房价波动不仅会增加本区域金融风险,还会增加相邻区域的金融风险,而且这种空间溢出效应在地缘环境中体现得更加显著。

摘要： 新型城镇化建设是扩大内需的重要动力,这一重大结构调整若能拉动内需,改善居民服务消费,便能使这一动力更加强劲。首先,基于中国31个省(市、自治区)2007—2020年的面板数据,运用熵值法构建了新型城镇化综合指标。随后,通过动态面板GMM估计方法,考察了我国新型城镇化对居民服务消费的影响。最后,得出结论:新型城镇化对居民服务消费的增长具有显著促进作用,并且地区的交通通达性、政府财政支出有利于居民服务消费需求的增加,而老龄人口比重增加会抑制居民服务消费。因此,持续推进新型城镇化建设可激发居民消费需求,挖掘居民服务消费潜力。

摘要： 精准识别环境规制对绿色发展效率的影响机理,对于我国构建绿色发展长效机制具有重要的理论价值和实践意义。从环境规制对绿色发展效率的作用机理出发,运用超效率EBM模型测算2005—2018年全国112个环保重点城市的绿色发展效率,借助GMM模型检验环境规制对绿色发展效率的影响效应。研究发现:我国112个环保重点城市的绿色发展效率主要呈W型变化且存在区域差异;环境规制对城市绿色发展效率的影响整体呈先抑制后促进的U型特征;环境规制通过技术创新效应、要素替代效应和溢出示范效应对绿色发展效率产生间接影响,其中,技术创新效应表现为“遵循成本效应”大于“创新补偿效应”,要素替代效应表现为要素结构优化的促进作用,溢出示范效应则表现为外资技术的“减量效应”大于“提质效应”。

摘要： 不同的出口贸易方式意味着出口生产模式以及能源投入的差异,因而对碳排放的影响也不相同。利用静态与动态模型对51个地级市2006—2019年的面板数据进行分析,研究中国加工贸易出口与一般贸易出口这两种不同贸易方式对碳排放影响的差异。研究表明:加工贸易出口与一般贸易出口都会带来碳排放的增长,但加工贸易出口带来的碳排放相对更小;在考虑动态因素后,二者对碳排放增长的影响更为明显。此外,加工贸易出口与一般贸易出口对碳排放影响的差异程度与地区经济发展密切相关,在高收入城市,加工贸易出口带来的碳排放显著增加;而在中等收入城市,一般贸易出口仍旧是出口贸易中引起碳排放增长的主力。对此,中国应该继续推动加工贸易向高附加值贸易方式转型,限制、调整一般贸易出口中高污染产品的占比,加大相关产业科研经费的投入,推进出口企业节能减排技术的研发。

摘要： 水力压裂过程中，大量微震事件可在短时间内发生，通过识别这些事件，并对其进行定位，便可判断裂缝的走向，滑动角等信息。在地震记录上,微地震事件一般表现为清晰的脉冲,越微弱的微地震事件,其频率越高,持续时间越短,能力越小,破裂长度越短,易受周围环境的影响.特定的微震事件有着特定的频谱特征,震源相近的微震事件可认为有着相近的频谱特征.当前的事件识别和匹配方法大都是基于能量和相关系数的，这两种方法适用于信噪比较高，波形匹配较好的情况。GMM模型对这些模板事件进行分类，每一个模板事件就形成一个GMM模型，以及对应的参数。再将可能的微震事件特征代入模板事件GMM模型，得到一个概率值，表示此事件和模板事件的匹配度，越大，说明此事件离模板事件越近，将其作为可定位的事件。

摘要： 水力压裂过程中，大量微震事件可在短时间内发生，通过识别这些事件，并对其进行定位，便可判断裂缝的走向，滑动角等信息。在地震记录上,微地震事件一般表现为清晰的脉冲,越微弱的微地震事件,其频率越高,持续时间越短,能力越小,破裂长度越短,易受周围环境的影响.特定的微震事件有着特定的频谱特征,震源相近的微震事件可认为有着相近的频谱特征.当前的事件识别和匹配方法大都是基于能量和相关系数的，这两种方法适用于信噪比较高，波形匹配较好的情况。GMM模型对这些模板事件进行分类，每一个模板事件就形成一个GMM模型，以及对应的参数。再将可能的微震事件特征代入模板事件GMM模型，得到一个概率值，表示此事件和模板事件的匹配度，越大，说明此事件离模板事件越近，将其作为可定位的事件。

摘要： 水力压裂过程中，大量微震事件可在短时间内发生，通过识别这些事件，并对其进行定位，便可判断裂缝的走向，滑动角等信息。在地震记录上,微地震事件一般表现为清晰的脉冲,越微弱的微地震事件,其频率越高,持续时间越短,能力越小,破裂长度越短,易受周围环境的影响.特定的微震事件有着特定的频谱特征,震源相近的微震事件可认为有着相近的频谱特征.当前的事件识别和匹配方法大都是基于能量和相关系数的，这两种方法适用于信噪比较高，波形匹配较好的情况。GMM模型对这些模板事件进行分类，每一个模板事件就形成一个GMM模型，以及对应的参数。再将可能的微震事件特征代入模板事件GMM模型，得到一个概率值，表示此事件和模板事件的匹配度，越大，说明此事件离模板事件越近，将其作为可定位的事件。

摘要： 水力压裂过程中，大量微震事件可在短时间内发生，通过识别这些事件，并对其进行定位，便可判断裂缝的走向，滑动角等信息。在地震记录上,微地震事件一般表现为清晰的脉冲,越微弱的微地震事件,其频率越高,持续时间越短,能力越小,破裂长度越短,易受周围环境的影响.特定的微震事件有着特定的频谱特征,震源相近的微震事件可认为有着相近的频谱特征.当前的事件识别和匹配方法大都是基于能量和相关系数的，这两种方法适用于信噪比较高，波形匹配较好的情况。GMM模型对这些模板事件进行分类，每一个模板事件就形成一个GMM模型，以及对应的参数。再将可能的微震事件特征代入模板事件GMM模型，得到一个概率值，表示此事件和模板事件的匹配度，越大，说明此事件离模板事件越近，将其作为可定位的事件。

摘要： 水力压裂过程中，大量微震事件可在短时间内发生，通过识别这些事件，并对其进行定位，便可判断裂缝的走向，滑动角等信息。在地震记录上,微地震事件一般表现为清晰的脉冲,越微弱的微地震事件,其频率越高,持续时间越短,能力越小,破裂长度越短,易受周围环境的影响.特定的微震事件有着特定的频谱特征,震源相近的微震事件可认为有着相近的频谱特征.当前的事件识别和匹配方法大都是基于能量和相关系数的，这两种方法适用于信噪比较高，波形匹配较好的情况。GMM模型对这些模板事件进行分类，每一个模板事件就形成一个GMM模型，以及对应的参数。再将可能的微震事件特征代入模板事件GMM模型，得到一个概率值，表示此事件和模板事件的匹配度，越大，说明此事件离模板事件越近，将其作为可定位的事件。

摘要： 为方便互联网数据的检索，根据复杂音频数据的特点，本文采用同一种特征参数----Mel频率倒谱系数及其动态参数将互联网上的才艺表演音频数据集分类为纯语音类节目、纯乐器类节目、配乐朗诵类节目、歌唱类节目及其他。由该特征参数的特点以及各类表演音频之间的差异，提出一种特征筛选及模型训练的多级二分类音频分类方法，即先对各级音频数据的特征进行选择，然后再用选择后的特征对GMM进行训练。对测试数据的实验结果表明，该方法能使特征维数减少且分类正确率有所提高。

摘要： 为方便互联网数据的检索，根据复杂音频数据的特点，本文采用同一种特征参数----Mel频率倒谱系数及其动态参数将互联网上的才艺表演音频数据集分类为纯语音类节目、纯乐器类节目、配乐朗诵类节目、歌唱类节目及其他。由该特征参数的特点以及各类表演音频之间的差异，提出一种特征筛选及模型训练的多级二分类音频分类方法，即先对各级音频数据的特征进行选择，然后再用选择后的特征对GMM进行训练。对测试数据的实验结果表明，该方法能使特征维数减少且分类正确率有所提高。

摘要： 为方便互联网数据的检索，根据复杂音频数据的特点，本文采用同一种特征参数----Mel频率倒谱系数及其动态参数将互联网上的才艺表演音频数据集分类为纯语音类节目、纯乐器类节目、配乐朗诵类节目、歌唱类节目及其他。由该特征参数的特点以及各类表演音频之间的差异，提出一种特征筛选及模型训练的多级二分类音频分类方法，即先对各级音频数据的特征进行选择，然后再用选择后的特征对GMM进行训练。对测试数据的实验结果表明，该方法能使特征维数减少且分类正确率有所提高。

摘要： 为方便互联网数据的检索，根据复杂音频数据的特点，本文采用同一种特征参数----Mel频率倒谱系数及其动态参数将互联网上的才艺表演音频数据集分类为纯语音类节目、纯乐器类节目、配乐朗诵类节目、歌唱类节目及其他。由该特征参数的特点以及各类表演音频之间的差异，提出一种特征筛选及模型训练的多级二分类音频分类方法，即先对各级音频数据的特征进行选择，然后再用选择后的特征对GMM进行训练。对测试数据的实验结果表明，该方法能使特征维数减少且分类正确率有所提高。

摘要： 地方政府作为独立的主体，在经济发展与环境质量两难冲突中扮演至关重要的角色。在传统的发展观下，地方政府追求地方财政和经济增长的最大化而忽视环境保护。科学发展观要求地方政府在发展经济的同时兼顾环境保护。那么，地方政府将如何统筹经济与环境协调发展？在已有理论的基础上，本文首先构建了一个包含环境、地方财政与经济增长的地方政府效用模型，从理论上阐述污染排放与地方财政之间的动态关系。其次，本文构建了以污染排放、地方财政和地方总产出为内生变量的联立方程系统，通过运用GMM估计法分析我国1994-2006年省际面板数据，从实证上验证了本文理论部分的结论，并进一步得出了污染排放的拐点值。研究发现：我国除了个别省市外，几乎所有的省市都将必然地经历着污染排放持续增加、环境质量进一步恶化的趋势。

摘要： 本发明涉及光学电流传感器领域，具体涉及基于自由能模型的GMM‑FBG交流电流传感器。校准方法包含步骤如下，1，设计GMM‑FBG交流电流传感器驱动模型；2，确定输入电流与磁场强度的关系；3，GMM材料发生伸缩应变，确定超磁致伸缩材料应变量与磁场强度的关系；步骤4，GMM发生磁滞损耗，设计动态Smith自由能模型，确定GMM材料中磁场强度与磁感应强度的关系，对其建模补偿；步骤5，粘合在GMM表面的FBG的中心波长发生偏移，确定磁感应强度与波长漂移量之间的关系；步骤6，确定传感模型FBG中心波长偏移量与被测电流的关系，辨识模型参数，优化模型。本发明可用于动态电流测量，传感器应用范围广。

摘要： 本发明公开一种基于GMM噪声估计的模型组合语音识别方法，用一个含有较少高斯单元的GMM从含噪测试语音中实时估计噪声参数，并监控噪声的变化。噪声参数估计按时间间隔进行，每个时间间隔更新一次噪声参数，静音段也当作含噪语音处理。估得的噪声参数除了用于模型组合，还存储在内部存储器中，用于下一个时间间隔的噪声变化判断。在噪声监控中，首先从存储器中读取上一个时间间隔的噪声参数，然后与纯净语音GMM组合，得到含噪语音GMM，并对当前时间间隔的含噪测试语音进行概率计算，将输出的平均对数似然值与噪声参数估计子模块输出的平均对数似然值进行比较，若似然差大于阈值，则认为噪声发生了变化，否则就认为噪声不变。

摘要： 本发明涉及互联网技术领域，公开了一种融合GMM模型和HMM模型的婴儿哭声检测方法，包括以下步骤：建立短哭声数据模型C1；建立中哭声数据模型C2；建立长哭声数据模型C3：将上述得到的每种哭声数据模型，分别针对多条婴儿哭声声音进行识别训练测试，通过训练得到其对应的HMM模型；建立短噪声数据模型N1；建立中噪声数据模型N2：建立长噪声数据模型N3：将上述得到的每种噪声数据模型，分别针对多条婴儿哭声声音进行识别训练测试，通过训练得到其对应的GMM模型,能够充分利用GMM模型。本发明的技术方案能够显著提高哭声检测准确率，降低虚警率和漏报率。

摘要： 本发明为克服直接利用鸟类鸣声进行鸟类识别存在识别效果差的缺陷，提出一种基于GMM识别模型的鸟类智能识别方法，以及一种基于GMM识别模型的鸟类智能识别系统，其中包括以下步骤：采集鸟类声音信号，同时采集声音源方向的图像信号；将采集的鸟类声音信号和图像信号进行预处理；将经过预处理的鸟类声音信号和图像信号分别输入用于识别鸟类声音的GMM识别模型，以及用于识别鸟类图像的卷积神经网络模型，分别输出鸟类声音识别结果和鸟类图像识别结果。本发明采用GMM识别模型和卷积神经网络模型对输电线路环境的鸟类声音和鸟类图像进行识别，有效提高鸟类识别准确率。

摘要： 本发明公开了一种基于GMM‑DNN混合模型预测船舶主机功率方法，首先对船舶特征进行相关性分析，选择与主机功率相关系数较大的船舶特征作为GMM‑DNN混合模型的输入；其次使用GMM对船舶特征进行聚类，将聚类结果作为标签和船舶特征一起作为DNN的输入，同时使用Adam‑Dropout优化模型；最后为了探究方法的有效性，本发明比较了多元线性回归、非线性回归、普通DNN、GMM‑DNN的预测效果，实验表明GMM‑DNN混合模型在船舶主机功率预测上性能最优。

摘要： 本发明提供一种GMM‑HMM混合模型概率似然得分的SVM二次分类方法，该方法首先使用GMM‑HMM混合模型对鲸鱼叫声进行建模，然后使用SVM对模型进行二次分类。实验数据处理表明该方法有效地提高了分类准确率，该方法比GMM‑HMM的分类准确率提高了近2％，比SVM模型分类准确率提高了近10％。

摘要： 本发明属于音频信号的获取与处理领域，公开了一种基于GMM‑UBM的冲击声模型建立、冲击声检测方法及系统。模型建立方法包括：获取麦克风拾取的音频信号；音频信号的MFCC计算；样本数据的GMM‑UBM数据训练；冲击声检测方法包括测试音频的冲击声判决。本发明对冲击声有较好的检测效果。本发明具有检测结果对环境噪声鲁棒、对信噪比鲁棒、方法运算复杂度低、易于实现等优点。

摘要： 本发明涉及光学电流传感器领域，具体涉及基于自由能模型的GMM‑FBG交流电流传感器。校准方法包含步骤如下，1，设计GMM‑FBG交流电流传感器驱动模型；2，确定输入电流与磁场强度的关系；3，GMM材料发生伸缩应变，确定超磁致伸缩材料应变量与磁场强度的关系；步骤4，GMM发生磁滞损耗，设计动态Smith自由能模型，确定GMM材料中磁场强度与磁感应强度的关系，对其建模补偿；步骤5，粘合在GMM表面的FBG的中心波长发生偏移，确定磁感应强度与波长漂移量之间的关系；步骤6，确定传感模型FBG中心波长偏移量与被测电流的关系，辨识模型参数，优化模型。本发明可用于动态电流测量，传感器应用范围广。

摘要： 本发明涉及信号处理技术，具体涉及一种基于GMM模型的复杂环境下说话人识别自适应方法，包括基于GMM的说话人识别模型的构建阶段，即对语音信号进行低通滤波、预加重、加窗、分帧等预处理后，通过Gammatone滤波器进行滤波去噪，提取GMFCC组合特征参数。还包括说话人识别及自适应阶段，即通过提取待识别的说话人语音特征参数并对原模型进行自适应调整，并完成说话人识别。该方法克服了因生病或环境复杂造成说话人识别准确率降低等缺点，提出一种新的组合特征参数方法，能够组合分析不同特征，有效补偿因说话人自身情况不同而造成语音变化而带来的误差，从而提高识别准确率。

摘要： 本发明公开了一种基于SVM‑GMM模型的语音识别方法，包括声音数据模块、GMM分类器模块、SVM分类器模块、投票模块和决策模块。本发明的有益效果是：本发明将高斯混合模型和支撑向量机模型结合起来建立SVM和GMM的混合模型，其混合模型的辨识度优异于独立的GMM模型及独立的SVM模型，采用GMM‑SVM多模型语音识别方法相较于与传统单个GMM及SVM分类器在辨识能力上有着大幅度的提升，使得识别性能更佳，有良好的经济效益和社会效益，适合推广使用。