基于GIS的气象要素空间插值方法研究

基于地理信息系统软件ArcMap的统计分析模块,对我国及周边地区2 114个气象站点1961-1990年的年均温度、年降水量以及年积温等数据,分别使用反距离权重法、样条函数法和普通克里格法,选取不同的气象站点进行了空间插值,并利用交叉检验方法对插值精度进行了评估,结果表明：对于同一种插值方法,参与插值的气象站点数目不同,插值结果也不同。对3种气象要素的插值结果进行验证发现,普通克里格法均具有最好的插值精度。对年均温度和年降水量来说,样条函数法的插值精度优于反距离权重法,而对年积温,反距离权重法的插值精度优于样条函数法。通过对原始数据进行一定的处理,可以有效提高最终插值结果的精度。研究表明,我国水热的空间分布呈现明显的东西、南北分界,与胡焕庸线大致相一致,此线以东,水热条件充分,此线以西水热条件较差。     

基于 GIS 的中国草地合理载畜量空间化

天然草地合理载畜量是反映草地合理利用强度的基本单位。为提高草地合理载畜量的划分精度,根据“极大似然逼近原理”,创建了异质因子控制下的“线性回归+区域化值残差修正”数据空间化方法。以全国草地资源调查汇总数据中县域理论载畜量和1∶400万中国草地资源图为基础数据,采用分省控制构建了理论载畜量与植被类型-生产力异质植被斑块的线性回归模型,其判定系数由全国模型下的0.867提高到0.937,拟合优势度较高,所获得的中国公里格网草地合理载畜量分布图空间化精度也较高。中国公里格网草地合理载畜量分布图不仅表明了不同类草地因生产力的不同有不同的放牧要求,也体现了不同环境条件下草地载畜能力的差别,有效反映了单位面积内草地植被载畜-生产力水平,为生态治理和草地资源保育工作中合理制定草地利用强度提供了理论参考。     

基于多元线性回归的商品住宅价格预测模型

随着我国住房制度的商品化改革,我国住宅产业蓬勃发展,逐渐成为影响国计民生的重要产业之一。本文的主要目的是挖掘武汉商品住宅价格变化数据、市民工资收入和GDP数据间的关系,对商品住宅价格的影响因子进行全面的剖析,运用相关性算法得出各影响因子所占权重,通过多元线性回归模型来预测商品住宅价格走势。     

基于高光谱数据的高寒草地土壤有机碳预测模型研究

土壤退化是草地退化的更深层次指示,运用遥感手段大面积测定土壤有机碳进而评估草地土壤状况有助于对草地退化状态的正确认识。以甘南州高寒草地土壤为研究对象,使用ASD地物光谱仪,在室内条件下对土壤样品进行可见光/近红外光谱测量,分析8种光谱变换形式与土壤有机碳含量的相关性并选取特征波段,利用3种多元回归方法(逐步多元线性回归、主成分回归、偏最小二乘回归),通过验证样本的决定系数(R_v²)、均方根误差(RMSE)和剩余估计偏差(RPD)来评价模型,进而确定高寒草地土壤有机碳的最佳估测模型。结果表明,微分变换方法可以显著提高光谱特征与土壤有机碳含量的相关性,在所有变换形式中以光谱反射率的一阶微分与土壤有机碳含量相关性最好,最大相关系数绝对值为0.865;基于光谱反射率一阶微分变换形式的3种多元回归方法对土壤有机碳均有极好的预测能力,表明对于土壤有机碳的稳定监测来说光谱反射率的一阶微分是非常有效的变换形式;综合考虑基于所有光谱变换形式的3种多元回归方法的预测结果,偏最小二乘回归法具有高的R_v²和RPD,同时具有低的RMSE值,是研究区土壤有机碳估测的最优回归方法;基于光谱反射率对数的一阶微分变换形式所建立的偏最小二乘回归模型具有相对较高的预测集决定系数(R_v²=0.878)、最大剩余估计偏差(RPD=2.946)和最小均方根误差(RMSE=7.520),因此该模型为甘南高寒草地土壤有机碳的最优估测模型,最优模型的RPD大于2.5说明该模型有足够的稳定性可以应用于其他地区土壤有机碳的估测。     

基于多元线性回归的飞机巡航阶段燃油流量模型研究

本文在深入分析真实飞行QAR数据的基础上,首先确定了在飞机巡航阶段影响燃油流量的因素,然后采用多元线性回归分析方法,建立了该机型巡航段燃油流量模型。通过将实际燃油流量数据与模型预测流量数量进行比较,结果表明所建立的模型具有较好的效果,为航空公司提高燃油消耗监控效率提供了参考。     

基于多元线性回归的服装专业课程教学设计与改革实践——以《服装CAD》课程为例

自2011年国家新学科目录颁布以来,全国各高校都开始进行了新一轮的学科专业的教学计划和大纲的修订工作。本文基于多元线性回归法,以服装CAD课程为例,对服装专业课程教学进行设计与实践。     

基于GIS技术的青海省草地类型分类研究

分析青海省50个气象台站1971-2006年的＞0 ℃年积温平均值和年降水量平均值,以及各站的海拔高度和纬度值,建立年积温和年降水量的估算方程。在GIS环境下,根据年积温和年降水的估算方程,以及青海省高程资料,插值出分辨率为4 km×4 km的各个格点的年积温和年降水量值,然后根据湿润度公式计算出每个格点的湿润度值,最后根据综合顺序分类法第一级--类的检索图,确定各个格点的草地类型。研究结果表明,青海省天然草地共有18类,其中寒冷潮湿多雨冻原、高山草甸类的面积最大,约占草地总面积的50%。     

基于大数据的餐馆外卖行业原材料置办及管理方法

文章针对如何为餐馆合理地规划食材采购量以及如何比较影响食材采购量各因素之间的重要性展开研究.罗列出5个可能影响食材采购量的因素:快餐店优惠活动力度、该区域内人群活动密度、顾客评分、食材购置成本、订单数.利用主成分分析法消除关联性后利用多元线性回归模型拟合出食材采购量与新的主成分之间的定量关系,并使用NAR神经网络模型对...     

基于GIS模块的气象数据空间插值方法新改进——以甘肃省为例

以甘肃省113个气象站点1961-2004年的〉0℃年积温（∑θ）、年降水量（r）、经纬度和DEM数据为主要数据源,选用反距离权重法（IDW）、普通克里金法（OK）、协同克里格法（CK）和“多元回归＋残差分析法”（AMMRR）4种空间插值方法,进行气象数据空间插值试验,并进行精度验证和插值效果比较。研究结果表明：IDW...     

基于人工神经网络的甘肃省年积温空间插值研究

中国西部地区气象站点空间分布不均匀,而且数量较少,导致气象要素空间插值的误差较大。以甘肃省为研究区,将其划分为东、中、西3个插值区域,利用人工神经网络方法,对1960~2009年气象站点地面观测的≥0℃年积温值进行拟合,将202个气象站点数据扩展到586个,插值结果表明:3个区域年积温平均绝对误差(MAE)为246.53℃、平均相对误差(MRE)为8.37%;东中西3个区域精度与原有气象站点数据量有明显关系。研究方法和结果可为进行甘肃省生态环境变化研究提供方法和数据参考,为进一步进行区域空间插值提供数据基础。