MATLAB稳健回归在作物水模型建模中的应用

本文讨论了作物水模型常规多元线性回归以及稳健回归的建立方法.基于内蒙古河套灌区曙光试验站玉米非充分灌溉试验资料,利用MATLAB中提供的稳健回归方法建立了Minhas型作物水模型,并与常规的多元线性回归方法进行了比较.结果表明采用稳健回归的方法比常规的多元线性回归可在一定程度上提高作物水模型的回归效果.     

“四个回归”背景下新思政在本科教育中的教学改革初探

教育部长陈宝生于2016年在武汉高等学校工作座谈会上提出高校发展要以"回归常识、回归本分、回归初心、回归梦想"四个回归作为人才培养目标,四个回归指明了我国本科教育的发展方向,为新时代构建更加科学有效的本科教育课程体系提出了要求。在本科思想政治教育中,需要更加注重增强课程内容的科学性与课堂教学的有效性。济南某大学以"四个回归"作为指导思想,对心理健康教育课程在本科教育中的教学改革中采取了"12345"教学法,以期对构建科学有效的本科思想政治课程体系有所助益。     

二次旋转回归设计在苗木施肥上应用前景分析

二次旋转回归设计是一种新型的施肥模式,和传统施肥相比,有一定的优越性,二次旋转回归设计在农业施肥上已经较早开展了研究,在苗木施肥方面也具有广阔的前景。本文简述了二次旋转回归的主要技术要点,同时对其苗木应用前景进行了分析。     

皖西低山丘陵林区马尾松毛虫为害对松树生长量的影响

开展了皖西低山丘陵林区马尾松毛虫为害对松树生长量的影响研究。结果表明:松针被害率(xi)与其相应的材积损失量(yi)总回归预测为:yi=-0.147 904+0.006 324xi,回归剩余标准Syx=0.012 337,回归在1%水准上显著。     

局部回归残余克里格对土壤阳离子交换量空间预测的精度分析

高精度土壤理化属性的空间分布图件是环境保护、土壤管理及精准农业不可或缺的要件,土壤特性空间异质性的普遍存在是土壤理化特性精确预测的一大难题。以土壤阳离子交换量(CEC)为对象,通过比较不同的空间插值方法,来探讨土壤属性的高精度预测方法。通过采样实测表层土壤阳离子交换量,利用普通线性回归、地理权重回归及二者残余的克里格进行空间插值,来比较不同方法的插值精度和制图效果。结果表明,地理权重回归残余克里格法的精度最高,其预测值与实测值的回归决定系数达90%,普通线性回归的精度最低。在回归残余分析中,普通线性回归残余对CEC预测精度提高的幅度达34%,而地理权重回归残余对预测精度提高程度为9%,相对较小。说明地理权重回归及回归克里格法也是较好的空间预测方法。在制图效果上,2种残余法的预测图在空间上过渡自然,平缓,能较好地反映出CEC在空间上的变化细节,与实际情况吻合较好。对于那些环境影响因素明确,且与之存在线性相关的土壤属性,地理权重回归残余克里格法及回归克里格法可作为其高精度空间预测及制图的有效工具。     

吉林省中西部平原区降径关系回归模型的研制与应用

本文针对吉林省中西部平原区降水径流计算的实际情况,结合"吉林省涝区排水模数"科研课题中和水径流关系的研究内容,以一元钱性回归和曲线回归基本理论为基础,研制了平原区降水径流关系回归模型,并在该区域得到广泛的应用,添补了吉林省中西部平原区历史上无法准确计算区域径流深的空白。     

基于改进遗传算法-偏最小二乘回归的大坝变形监测模型

【目的】针对常规大坝变形监测回归模型中存在的因子多重相关性干扰和模型拟合效果欠佳问题,进行偏回归模型优化方法研究。【方法】将改进的遗传算法引入大坝变形监测偏回归模型,利用遗传算法强大的自适应全局优化搜索功能,对偏最小二乘回归模型进行优化,建立了基于改进遗传算法-偏最小二乘回归的大坝变形监测模型。【结果】工程实例研究与对比分析表明,改进遗传算法-偏最小二乘回归模型在一定程度上改善了原偏回归模型存在的拟合效果不佳的问题。【结论】改进遗传算法-偏最小二乘回归模型具有较好的拟合与预测能力,有较强的工程实用性。     

超宽带信道频率域AR模型建立与仿真

IEEE802.15.3a推荐的超宽带信道模型的参数较多,在计算机仿真中实现起来比较繁琐.近年来频率域自回归模型由于其参数较少,计算机仿真过程较为简便而得到广泛的应用.通过对广义平稳非相关散射过程的分析,探讨了建立超宽带信道频率域自回归模型的可行性.仿真结果表明频率域自回归模型在超宽带多径信道描述上有着明显的优势.     

基于“3414”试验模型的沿海砂质土壤马铃薯氮、磷、钾效应研究

2009年在福建省平潭县具有代表性的土壤类型上进行了马铃薯"3414"试验,结果表明:施用氮肥的效应最好,增产达101.5%;磷肥增产16.7%;钾肥增产16.1%。采用二次多项式逐步回归的方法对试验产量结果进行肥料效应回归模型模拟,得出的3点试验田肥料效应回归模型全部为氮、磷、钾三元二次多项式回归模型,经显著性检验达到极显著水平,由此提出了马铃薯的最佳施肥量。     

淹水程度对枫杨木材力学性质与气干密度、解剖特征间关系的影响

对2组不同淹水程度下的枫杨木材力学性质与其气干密度、解剖特征间的关系进行了研究.结果表明,枫杨木材气干密度与抗弯强度、抗弯弹性模量、顺纹抗压强度和横纹(全部)抗压强度间的二项式回归效果比直线回归、指数回归及幂函数回归都好;第1组回归效果优于第2组,但总体上相关性不太高.木材抗弯强度等力学指标与木材解剖特征间具有较高的相关性,横纹(全部)抗压强度与双壁厚间的相关性在径、弦向上存在着较大的差异.     

SAS软件在回归分析中的应用

SAS软件是目前世界上应用最广泛的数据分析软件之一,它具有强大的统计功能和较好的人面交互性。本文通过实例介绍了如何用SAS软件进行农业试验的直线回归分析和多重线性回归分析。     

尤溪县楠木林分叶面积指数的研究

本文在样地调查的基础上研究了楠木叶面积的测定方法和叶面积指数的测定及生物量、材积、林分密度与叶面积指数间的关系,得出在现有林分条件下单位面积上的生物量、材积与叶面积指数均成线性回归关系,而叶面积指数与林分密度的倒数成二次回归关系。利用这些关系本文确定出了最佳林分密度的估计值。     

多元回归积分及其在农业气候分析中的应用

本文根据对一元回归积分原理进一步理解的基础上，结合大量的实践与试算，提出了多元回归积分的概念和计算方法。利用上方法计算了汉中地区农科所的水稻产量及光温资料，所得光温回归积分函数曲线与汉中盆地水稻生产实际相吻合。文章最后在综合国内外生产潜力方法的同时，给出了利用光温回归积分函数曲线与各时段的偏差计算光温生产潜力的公式。     

Boosting集成支持向量回归机的滑坡位移预测

支持向量回归机(SVR)在实际的学习应用中,由于数据时空的复杂性和算法本身的参数选择,学习模型难以达到预期的效果.针对这个问题,提出了基于Boosting集成的支持向量回归机方法.通过在原始数据集加权采样的基础上,进行多次迭代子SVR机器学习,不断调整样本权值再采样,优化机器学习模型,然后对迭代所得的每级支持向量回归结果按某种组合方法进行集成,得到最终的回归函数形式.应用该方法进行了仿真试验和滑坡变形时序预测研究.结果表明:使用集成的SVR进行回归预测较之单一的SVR具有更高的准确性和更好的泛化性.对Boosting与Bagging 2种不同的集成SVR,进行了比较研究,试验结果表明,2种算法性能相差不大,总体上前者强于后者.     

林木调查数据的随机、空间、时间特征的模型处理

林木调查数据常具有随机性、空间性和时间性3种特征,这些特征造成了传统林木模型精度不高、应用不稳定。尽管已有多种建模方法可处理这些特征,但很少有研究界定这些方法在林木数据的适用范围。介绍混合效应模型、空间回归、地理加权回归、回归克里金4种建模方法在林木因子上的应用,分析它们对林木调查数据的随机效应、空间相关性与异质性、时间相关性与异质性上的适用度。结果表明,混合效应模型能有效处理林木数据的随机效应、空间相关与异质性、以及时间相关性;地理加权回归主要解决数据的随机效应、空间相关与异质性;空间回归与回归克里金只能处理数据的空间相关性;但这4种方法均无法有效处理数据的时间异质性。在实际研究中,可以依据这4种建模法对林木数据随机、空间和时间特征的适用度,分析数据特征来选择合适的建模方法,从而提高研究效率与精度。     

核回归在异构无线传感网节点定位中的应用

为了提高多跳定位在各项异性网络中的定位精度,使用核回归模型构建跳数与欧式距离的映射关系,将定位过程模型化为回归预测。提出的核回归定位算法(LE-KR)能有效避免网络的各向异性对定位精度造成的影响。仿真实验结果表明,相比于其他传统多跳定位算法,LE-KR算法在定位精度上有较大幅度提高。     

广义逆M-回归及其应用

广义逆M-回归是在信息矩阵M =(X′X)为奇异或病态时一种备择的回归分析方法。介绍了广义逆M-回归的统计学原理和基本特征 ;提出了在奇异矩阵M中找出M-的方法以及适合M-回归的场合。以若干例子说明M-回归的程序和效果 ,也讨论了消除奇异矩阵的奇异性的一些途径。     

局部支持向量回归在小麦蚜虫预测中的研究与应用

针对小麦蚜虫预测预警准确率不高的问题,本文提出了一种基于局部支持向量回归的小麦蚜虫短期预测算法。首先用相关分析法进行特征选择,然后进行归一化处理,最后使用局部支持向量回归进行小麦蚜虫百株蚜量短期预测模型的构建,并对未知样本进行预测。利用1990~2013年山东省烟台地区的小麦蚜虫数据及气象数据进行实验,并与标准的支持向量回归进行对比试验。局部支持向量回归的预测以及回代的均方误差为196362和198780,准确率为82.69%和91.03%;支持向量回归的预测以及回代的均方误差为199366和213108,准确率为80.77%和91.03%。实验结果表明,对于小麦蚜虫的短期预测,局部支持向量回归在准确率和推广能力上均明显优于支持向量回归。     

播期,密度和氮肥对小麦白粉病定量效应的研究

本文研究了播期、密度和氮肥对小麦白粉病及产量的定量效应,组建了病情指数及产量回归数学模型,并对其进行了检验和解析,结果表明:两回归模型均在0.01水平上显著,且拟合较好;三个因子对白粉病病指的影响为:播期>氮肥>密度,对产量的影响为:播期>密度>氮肥;播期与氮肥互作对病指的影响达到0.05显著水平,播期与密度互作对病指及产量的影响分别在0.1和0.05水平上显著;早播稀植低氮措施组合有利于控制小麦白粉病,减少产量损失。最后对回归模型进行了仿真优化,提出了控病增产的栽培措施决策方案。     

巧用Excel解决多元非线性回归分析

非线性回归是回归分析的重要内容和难点,而多元非线性回归在农业生产中有重要的应用。应用Excel"工具"菜单"数据分析"选项中的"回归"分析工具,以二元二次非线性回归为例,阐述了用Excel做多元非线性回归的详细过程,并与SPSS软件做的结果进行比较,证明使用Excel做多元非线性回归完全可行,且操作简单、易行,并就方程的统计意义进行了分析。