济宁青山羊成年母羊体尺与体重相关性回归分析

为研究济宁青山羊成年母羊体尺与体重的相关关系，利用SPSS 19.0软件运用通径分析原理，对其体尺指标和体重进行相关分析和通径分析，并建立最优线性回归模型。结果表明，体重的变异系数最大（29.57%）、体高的变异系数最小（6.50%）。济宁青山羊成年母羊体重与体长、胸围呈极显著正相关，与体高呈显著正相关，而体重与管围呈显著负相关。各性状之间的表型相关均达到了极显著水平。胸围对体重的直接作用最大，管围对体重的间接作用最大。济宁青山羊成年母羊体重的最优线性回归模型为：Y=10.996+0.669X3–4.279X4，该回归模型的截距为10.996,2个偏回归系数分别为0.669和-4.279，且均达到了极显著水平。该研究结果阐明了济宁青山羊成年母羊体尺与体重之间的相关关系，并建立了最优线性回归模型，旨在为制定合理有效的羊育种方案、提高肉羊养殖的经济效益以及优良济宁青山羊的选种选育提供重要依据。     

不同种植密度对夏玉米品种株型及产量性状的影响

为了阐述不同玉米品种株型及产量性状对密度响应，以目前生产上广泛种植的6个品种（‘郑单958’、‘先玉335’、‘伟科702’、‘浚单20’、‘金海5号’、‘利民33’）为材料，研究4个种植密度(60000、90000、112500、127500株/hm2)下不同品种株型和产量性状的变化。结果表明：6个品种棒三叶面积及茎粗系数均随着密度增加而减小，但减小幅度在不同品种或不同叶位存在差异。产量构成因素如穗长、穗粗、穗行数、行粒数、穗粒数和千粒重随着密度增加而减小。4个种植密度中，‘金海5号’、‘伟科702’、‘郑单958’在密度为90000株/hm2时产量为最高；其他3个品种随密度增加，产量降低。回归分析发现在10个已知影响玉米产量因素中，穗粒数对产量的直接影响最大，其次为行粒数。此结果为玉米品种选育和生产上高效栽培提供理论依据。     

基于农村养老社会支持系统的计量分析

通过对养老水平、养老支持与相应变量的Logistic回归分析,得出6个变量与养老水平的关系达显著水平,而3个变量对养老支持具有较强的解释力。同时结合农村养老中3个现实问题的调查分析,指出了我国农村养老保障体制的发展应该重视农村经济组织、农村社区传统资源及社会参与力量。     

深县猪早期体重、体尺变化研究及最优回归模型的建立

为了摸清深县猪的早期生长发育规律,为深县猪提纯复壮及科学饲养和育种打下基础,试验测定并分析了深县猪0,20,30,60,90日龄体重、体尺数据。结果表明:深县猪体重总体随着日龄的增长而增加,其中不同阶段体重与胸围均表现为显著及极显著相关(P0.05或P0.01),各阶段相关系数平均为0.586。验证了地方猪肚大、体短、体高不会太高的特性,这也符合胸围与体重相关大的特性。     

海南岛日最低、最高气温空间插值研究

为探索适用于海南岛日最低、最高气温空间插值的方法,研究以经度、纬度、海拔、坡度、坡向、海陆距离、NDVI等为环境变量,采用多元线性回归(multiple linear regression,MLR)、地理加权回归(geographically weighted regression,GWRK)、多元线性回归克里格(multiple linear regression-Kiging,MLRK)和地理加权回归克里格(geographically weighted regression-Kriging,GWRK)等4种方法对海南岛2016年1月1日—6月30日的日最低、最高气温进行了插值。结果表明:4种方法对日最低气温插值的总的平均绝对误差:MLRGWRGWRKMLRK,但GWR、GWRK、MLRK对日最低气温插值的总的平均绝对误差十分接近,对日最高气温有相同的规律。MLRK对日最低、最高气温的总体平均绝对误差分别为0.50℃和0.73℃。GWRK、MLRK对逐日最低气温插值的平均绝对误差也十分接近,对日最高气温也有相同的规律。无论是对日最低气温还是对日最高气温,MLRK、GWRK插值空间分布的主要差异均在站点稀疏的山区。因此,在海南岛,宜采用多元回归克里格(MLRK)对日最低、最高气温进行空间插值。     

股票市场波动性的计量分析

本文以1991-2013年上证指数年换手率、进出口总额、1年期存款利率、人民币对美元汇率为解释变量,利用线性回归的双对数模型研究了上证指数年换手率、进出口总额、1年期存款利率、人民币对美元汇率和上证指数波动的情况。表明了年换手率、进出口总额对股票市场的波动有积极影响,而1年期存款利率、人民币对美元汇率则反作用于上证指数波动。论文具体的分析了中国股票市场出现的异常情况并做出了解释。     

两个苦瓜品种

春丰(XPD017-2014,见第24页图4)由长沙市蔬菜科学研究所选育的早中熟苦瓜品种。植株蔓生,生长势强,主蔓第10节左右着生第1雌花,雌花节率高,节成性好,连续坐果能力强。果实中长棒形、翠绿色,瓜条肩平尾钝,整齐匀称,果长24厘米、宽7厘米、肉厚1.2厘米左     

基于增强回归树的杉木人工林林分断面积模型研究

【目的】林分断面积是森林生长收获预估中的重要变量。构建基于增强回归树的林分断面积模型,并分析不同林分密度指标和不同立地指标及其交互作用对模拟的影响,为采用增强回归树模拟林分断面积提供一定的参考。【方法】研究以江西省崇义县的杉木人工林为对象,采用增强回归树构建了林分断面积模型,通过交叉验证分析了交互深度、收缩参数和回归树数量的变化对增强回归树预测的影响,并对比分析了2种立地指标(地位级指数和地位指数)、2种密度指标(每公顷株数和林分密度指数)及其交互作用对林分断面积的影响,以此筛选出林分断面积模型中最适的立地指标和密度指标。【结果】(1)经过参数优化的增强回归树能较好的模拟林分断面积,最优模型的MAB为0.504 7 m~2/hm~2,RMA为2.29%,RMSE为0.900 8 m~2/hm~2;(2)基于林分平均高的地位级指数对林分断面积的模拟效果优于地位指数,因此可在缺少优势高数据时采用地位级指数描述立地质量;(3)林分密度指数对林分断面积的模拟效果明显优于每公顷株数,说明包含了林木大小信息的密度指标能有效的模拟林分断面积;(4)立地和密度的交互作用能在一定程度上提升林分断面积模型精度。【结论】增强回归树能较好的模拟林分断面积,但需要对参数调优,且在需要精确预估林分断面积时,建议考虑立地和密度的交互作用。     

基于PCA-SVR-ARMA的狮头鹅养殖禽舍气温组合预测模型

为提高狮头鹅养殖禽舍气温预测精度,提出了基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)融合自回归滑动平均(Autoregressive Moving Average,ARMA)模型的狮头鹅养殖禽舍气温组合预测模型。在建模过程中,运用主成分分析法筛选狮头鹅养殖禽舍气温的关键影响因子,消除变量之间冗余信息,约简预测模型结构;采用SVR-ARMA构建狮头鹅禽养殖舍气温组合预测模型,先通过SVR对气温进行预测,再由基于ARMA模型的残差预测值修正气温预测结果。利用该模型对广东省汕尾市2018年7月21日至2018年7月30日期间的狮头鹅养殖禽舍气温进行预测。结果表明,该组合预测模型取得了良好的预测性能,与标准BP神经网络、标准SVR、PCA-BPNN(反向传播神经网络,BackPropagationNeuralNetwork)、PCA-SVR和PCA-BPNN-ARMA等模型对比分析,其评价指标平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差分别为0.183 2℃、0.454 0℃和0.005 9,均表明所提出的组合模型具有更高的预测效果,不仅能够满足狮头鹅养殖禽舍气温实际精准调控的需要,还为狮头鹅健康养殖和种苗繁育环境精细化管理提供决策。     

基于BP神经网络的欠发达地区失地农民生计方式选择预测——以甘肃省兰州市安宁区为例

[目的]探析欠发达地区失地农民生计方式选择的影响因素,推进失地农民可持续生计研究,为精准实现失地农民可持续生计提供政策参考.[方法]以甘肃省兰州市安宁区失地农民群体为研究对象,基于可持续生计分析框架及实地调查数据,采用BP神经网络及二元Logistic回归模型定量分析人力资本和政策性因素对失地农民生计方式选择影响的边际效应.[结果]BP神经网络检验分类预测准确率达92.44%,二元Logistic回归模型检验分类预测准确率为78.15%,且BP神经网络的AUC值显著高于二元Logistic回归模型,表明BP神经网络具有更好的拟合性能,能更有效地分析失地农民生计资本对其转移就业选择的影响及边际效应.因征地补偿所获得的财产性收入和转移性收入在一定程度上降低了失地农民转移就业率;年龄对转移就业概率的边际效应呈倒U形,35岁以上失地农民的转移就业概率显著低于35岁以下群体,45岁以上失地农民的转移就业概率已低至0.5以下;欠发达地区教育水平仍是影响非农就业水平的关键因子,且高中以上教育水平对就业概率提升的影响显著.[建议]提高人力资本存量,增强职业技能培训;选取更合理的征地补偿措施,正确引导失地农民合理分配使用货币性补偿;完善失地农民劳动力市场体系,提供更有针对性的就业扶持及保障措施,缓解失地农民提前退出劳动力市场的现状.