基于天气预报估算参考作物蒸发蒸腾量的预测模型比较

参考作物蒸发蒸腾量(ET0)是计算作物需水量和进行灌溉预报的基础要素.利用天气预报可测因子和Penman Monteith公式计算ET0,分别建立多元线性回归模型(MLR)和自适应神经模糊推理系统模型(ANFIS),两种方法的估算值与PenmanMonteith公式计算值没有明显的差异,自适应神经模糊推理系统预测值相对于多元线性回归模型具有整体吻合度好,相关性高.两种预测模型的输入项完全可以从当前短期气象预报中获得,程序运行操作简单,具有实用价值,为实时灌溉预报提供了理论基础.     

全国房屋销售均价多元线性回归模型分析

本文旨在建立我国90年代以来全国房屋均价宏观经济影响因素的线性模型,选取4个宏观经济指标作为方程初始导入自变量,与全国房屋均价进行初步多元线性回归模型分析,并解决了自变量之间多重共线性问题,进而修正为3个自变量与全国房屋均价建立多元线性回归模型,并对回归模型进行分析,得出方程效果良好的结论,指出模型的应用价值。     

夏玉米LAI与冠层反射光谱的定量关系

从不同角度研究夏玉米LAI与其对应冠层反射光谱的相关性.结果表明,夏玉米LAI与冠层反射光谱的定量关系以由多个单波段建立的多元线性回归模型为最优,其次是由DVI(900,730)建立的三次多项式回归模型,再次是由SAVI(950,600)建立的幂函数回归模型.     

2种森林资产批量评估模型的构建与比较

以中龄林为例,分别建立了基于多元线性回归和BP神经网络的批量评估模型,选取测试样本对这2种模型的有效性进行检验．结果表明,所建立的2种模型对于中龄林评估都适用,但BP神经网络模型较多元线性回归模型的适用范围更广,预测精度更高．     

基于反馈回归法的用电量预测模型研究

多元线性回归法是用电量预测中常用的一种方法,带反馈的多元线性回归法是一种改进的回归方法,具有更高的精度.本文在此基础上进行了多次反馈,即利用带多次反馈的多元线性回归法,结合SPSS软件进行统计分析,并以陕西省用电量为例探究分析多次反馈的多元线性回归法在用电量预测中的应用,从而得到更精准的用电量预测模型.最后以四川省的用电量数据对模型进行了验证,体现出了该模型的优越之处.     

基于灰色多元线性回归的粮食产量预测

针对粮食产量预测精度差和波动大的问题,结合灰色系统和多元线性回归模型,提出了一种灰色多元线性回归模型。利用该模型对南宁市的粮食产量进行了预测。结果表明,灰色多元线性回归模型的预测精度要高于单一的灰色系统或多元线性回归模型。     

矩阵法在多元线性回归模型上的应用研究

利用矩阵的形式对多元线性回归模型的进行估计、检验并分析了实现的具体步骤。结合实例建立了回归模型,利用该模型给出了回归系数的置信区间、因变量平均值的置信区间、因变量个别值的预测区间及多元线性估计回归模型的拟合图形。研究表明,该法对进一步研究算法与结论之间的关系有重要作用,有利于理解矩阵代数和多元线性回归模型的内在关系。     

河西绿洲灌区春小麦精确灌溉预报系统参数模型的建立

根据河西绿洲灌区春小麦全生育期(3—7月)的水文、气象、作物生长等资料,采用彭曼法PenmanMethod的ET0i值预报模型,运用多元线性回归进行参考作物的腾发量预测,以及其它参数模型及公式的确定,建立了河西绿洲灌区春小麦精确灌溉预报参数模型。     

大兴安岭林区重特大森林火灾扑救时限预测模型构建研究

针对内蒙古大兴安岭林区重特大森林火灾发生频、损失大、危害重、扑救难等特点,在分析影响其发生、蔓延与扑救的主要因子基础上,运用多元线性回归方法,构建重特大森林火灾扑救多元线性回归、预测灭火时限的经验统计模型,经回归拟合和预测检验,其平均相对误差小于8.60%.该模型可为内蒙古大兴安岭林区重特大森林火灾扑救时限预测与决策提供科学的参考依据.     

关于线性空间维数压缩的实践问题

本讨论了线性模型的建立和线性空间维数压缩实践中的几个常见问题,讨论了回归模型选模型的建模方法及所建选模型的性质。     

金沟岭林场天然云冷杉林冠幅模型和估计方法比较

【目的】对比不同冠幅预测方法对云冷杉幼树不同方向冠幅(东、西、南、北、东西、南北、平均冠幅)的预测精度的差异,为天然云冷杉林经营提供一定的理论依据。【方法】利用2013年金沟岭云冷杉3块1 hm²固定样地中云冷杉幼树各向冠幅实测数据,以逻辑斯蒂模型为基础模型,以非线性最小二乘法为基础方法进行模型初步拟合。以1/D、1/D^0.5、1/D²作为模型的权函数进行模型异方差的消除。以不加权非线性似乎不相关法、加权非线性似乎不相关法、分位数回归法、非线性最小二乘法分别构建了云冷杉幼树冠幅各组分预测模型。【结果】模型拟合结果显示,分位数回归模型的拟合效果在云冷杉幼树冠幅预测模型中拟合精度最低;相较于分位数回归而言,加权非线性似乎不相关回归模型拟合效果与加权最小二乘模型拟合效果相当。模型拟合效果排序为:加权NSUR≈加权OLS> OLS> QR。以1/D²作为模型的权函数时,模型残差图的异方差趋势被消除最明显,该权函数为最优权函数。【结论】本文中非线性分位数回归模型拟合效果不一定比非线性最小二乘法更好...     

广西农产品价格预测初探——以南宁市为例

利用SPSS软件的多重线性回归模型研究分析了广西各地市主要农产品价格与首府南宁市主要农产品价格的关系,同时以南宁市猪肉价格为例分别进行普通线性回归分析和时间序列自回归过程分析。结果表明,南宁市农产品价格受桂林、贺州和来宾市农产品价格影响较大;时间序列自回归分析模型对南宁市猪肉价格的预测效果较普通线性回归分析模型理想,可在一定时间内对南宁市猪肉价格进行预测。     

回归分析方法在农机化系统分析中的应用

用回归分析方法，将大量的原始资料借助微机进行数据处理，可以迅速地把有规律的因果关系变为直观的数学模型。作者利用沈阳市东陵区的农机化管理年统计数据，经过微机处理后，建立的系统因素分析模型，并对影响农业机械化系统的诸因素进行了相关性分析。它为正确、合理地了解在市场经济下的农机化发展提供了理论论据，为各级农机管理部门的领导决策提供参考。     

新疆焉耆盆地农户主动选择节水灌溉技术的实证研究

以2009年焉耆盆地农户调查资料为基础,运用Logit回归模型,对影响新疆焉耆盆地农户主动选择节水灌溉技术的内在因素进行研究,结果表明:农户的年龄、是否统一种植、对节水灌溉重要程度的认识、节水灌溉是否有风险等因素对农户主动选择节水灌溉技术有显著影响。对此提出通过加大培训力度、发展农民专业合作组织、增加政府投入等措施加快节水灌溉技术的推广应用。     

表面活性剂SDS与DBS对褐点石斑鱼急性毒性研究

[目的]研究表面活性剂SDS和DBS对水环境的污染程度,分析比较2类毒性数据处理方法的优劣。[方法]以褐点石斑鱼(Epinephelus fuscoguttatus)变态期仔鱼作为指示生物,采用静水法生物测试研究SDS和DBS的急性毒性。建立直线回归模型,并用非线性最小二乘拟合技术构建非线性回归模型,预测表面活性剂的毒性效应。[结果]2种表面活性剂的直线方程F检验均为极显著;其剂量—效应曲线(DRC)均可用双参数模型Weibull与Logit函数有效表征。直线和非线性回归模型对2种表面活性剂毒性效应估算表明,预测半致死浓度时,2种模型差异可忽略不计;预测极端效应浓度时,差异显著。直线回归模型估算的安全浓度SDS为0.4292mg/L,DBS为0.9543mg/L;双参数模型对48hLC50拟合预测值SDS为1.5033mg/L,DBS值为3.3416mg/L,两者预测结果一致,毒性均为SDS大于DBS。[结论]试验结果为研究表面活性剂污染对水环境造成的危害及评价提供参考资料,并为毒性数据的分析处理提供一种可供参考的新模式。     

一类带跳的线性回归模型

针对普通的常系数线性回归模型存在预测误差较大的缺陷，对Hildreth-Houck模型进行修正，得到带跳的线性回归模型(LRMJ)，对该模型中各参数进行估计，并对模型中被解释变量的数学期望与方差等统计性质进行讨论．最后将该模型运用于一个实际问题，证明该模型不仅可行而且能够得到比普通常系数线性回归模型更为精确的预测值。     

回归系数迭代改进法在近红外光谱定量分析中应用的研究

本研究对多元线性回归模型中的残差部分再次进行回归分析 ,提取其中与自变量相关的成分 .用所得回归系数与初次回归所得系数相加作为新的回归系数 ,建立改进的回归方程 .将此建模方法用于近红外光谱定量分析 ,提高了预测精度     

灰色线性组合模型在涝灾预测中的应用

灰色线性组合模型由于在传统灰色预测模型的基础上加入了对数据的线性分析,在各个领域应用已较为广泛.应用灰色线性组合模型,以沈阳市1960～2006年的降雨量作为数据依据,建立模型对涝灾进行预测.结果表明:组合模型较好的拟合了预测灾变年,预测误差小于普通灰色预测模型,为涝灾预测增加了一种新方法.     

浑水水力分离清水装置的优化试验研究

运用均匀正交设计法和投影寻踪回归分析法（PPR）对浑水水力分离清水装置进行优化试验研究。通过选用高度、底孔、浓度、进流量4个主要影响因素对浑水分离清水装置进行了均匀正交试验，并且利用投影寻踪回归分析方法对试验结果进行了数据分析及计算机仿真优化，明确了耗水率的主要影响因素是底孔和高度，溢流含沙量的主要影响因素是浓度，表面负荷率的主要影响因素是进流量。     

应用logistic回归模型预测急性缺血性脑卒中发生概率的病例对照研究

目的 通过分析急性缺血性脑卒中病人发病的影响因素,建立发病概率预测模型,为缺血性脑卒中提供早期防治依据。方法 采用病例对照研究方法,进行统计学分析,应用logistic回归分析建立发病概率预测模型并计算ROC曲线（受试者工作特征曲线receiver operating characteristic curve,ROC）进行评价。结果 病例组超急性期血清N末端脑钠肽前体（NT-proBNP）、星形胶质细胞特异性蛋白（S100B）、超敏C反应蛋白（Hs-CRP）、溶血磷脂酸（LPA）的水平均高于对照组,金属基质蛋白酶-9（MMP-9）与对照组比较差异无统计学意义;眼底动脉硬化（AS）、LPA通过筛选进入logistic回归模型,计算ROC曲线下面积达0.976 1。结论 NT-proBNP、S100B、Hs-CRP、LPA均可较好地预测急性缺血性脑卒中的发生,LPA和AS的logistic回归模型能较为准确地预测缺血性脑卒中的发病概率。