Taylor幂法则模型的遗传算法最优拟合研究

Taylor幂法则模型是研究种群空间格局的重要工具之一，其拟合方法通常采用对数线性化－最小二乘法求得a、b值．这种方法显然不是最优的，本文首次用遗传算法最优拟合该模型，并比较了各种方法的拟合结果，证明遗传算法筒单、精确，优于其他拟合方法．     

Taylor幂法则模型的改进单纯形法最优拟合

Ｔａｙｌｏｒ幂法则模型是研究种群空间格局的重要工具之一,其拟合方法通过采用常线性化－最小二乘法求得参数ａ,ｂ值。这种方法不是最优的,本文提出用改进单纯形法最优拟合Ｔａｙｌｏｒ幂法则,并比较了多种方法的拟合结果,证明改进单纯形法简单,精确,优于其他拟合方法。     

用三次设计法最优拟合Taylor幂法则模型

在用Taylor方法研究种群空间格局时,拟合Taylor幂法则V=a·m~b通常采用将原函数线性化为1nV=1na+b1nm,然后用线性最小二乘法拟合,求得参数a、b。这种方法不是最优的,本文提出用三次设计法最优拟合Taylor幂法则。实例验证也表明三次设计法简单、精确,优于通常采用的“对数线性化——最小二乘法”。采用前者的拟合残差远小于采用后者时的拟合残差。     

基于实数编码遗传算法最优拟合Taylor幂法则模型的研究

Ｔａｙｌｏｒ（１９６１,１９７１）用大量生物种群抽样调查数据研究得出,在大自然种群中,种群空间格局多为非随机分布,均数（种群密度）ｍ与方差ｖ之间的关系是不独立的,即方差常随均数增加而增加,这种关系,Ｔａｙｌｏｒ认为遵从一指数法则,生态学文献常称之为Ｔ...     

Taylor幂法则在抽样方法中的应用

本文基于Taylor幂法则导出简单随机抽样,比例配额和最适配额分层抽样的理论抽样数,序贯抽样公式及其最大抽样数以及零频率和种群密度的关系。这对Taylor幂法则在实践中应用有一定意义。     

Taylor幂法则在昆虫种群抽样设计方面的应用

从理论上就该模型在昆虫种群抽样设计方面的应用进行了较为系统、全面的总结,同时推导出一些新的抽样模型。并就有关问题进行了讨论,对推动这一模型在实践中的应用,将起到积极的作用。     

用麦夸法进行室分析曲线拟合

用麦夸（ＭＡＲＱＵＡＲＤＴ）法与“高斯－牛顿法”进行室分析曲线拟合的比较，结果表明，麦夸法具有放宽对初值的要求，而收敛效果好的优点。     

Marquardt方法在动物传染病模型参数拟合中的应用

该文利用Marquardt方法对动物传染病模型进行参数的优化估值,获得原始数据的最佳拟合曲线,建立数学模型。并与最小二乘法对此模型的拟合结果进行比较,Marquardt方法拟合结果较好。     

修水黄羽乌鸡生长发育规律及生长曲线拟合研究

对修水黄羽乌鸡这一新兴的地方特禽资源平毛、翻毛系生长发育规律加以探讨。运用Logistic、Von Berta-lanffy、Gompertz 3种非线性动物生长模型对0～22周龄修水黄羽乌鸡进行生长发育曲线拟合分析,并通过拟合度（ R2）和残差平方和（ E）进行效果比较。结果显示3种模型模拟效果均较好,但Von Bertalanffy方程拟合效果最佳,平、翻毛两系母鸡拟合度分别为0．990、0．991,平毛系拐点时间为11．02周略早于翻毛系的11．08周,平毛系拐点体质量（503．21 g）也比翻毛系（474．02 g）大。运用3种模型对修水黄羽乌鸡进行生长曲线拟合分析是可行的,为及时了解修水黄羽乌鸡生长发育及改善饲养管理提供参考。     

基于布谷鸟搜索的地位指数曲线模型参数拟合

针对地位指数曲线模型的实用性和精度程度,以残差平方和为目标函数,应用布谷鸟搜索算法拟合模型参数。通过实例以及与粒子群和免疫算法对比分析,基于布谷鸟搜索算法模型拟合的参数使模型的总体误差更小,精度更高;布谷鸟搜索算法的简单性方便地位指数曲线模型的参数求解,从而提高模型的实用性。     

公路隧道围岩变形时程曲线拟合的BP算法

运用 BP算法学习率自适应调整策略 ,对公路隧道新奥法正台阶施工开挖过程中围岩变形时程曲线的拟合进行了研究 ,结合实例对拟合效率进行了讨论     

瘦肉型猪早期生长发育规律的拟合模型研究

以杜洛克猪、长白猪和大约克猪3个典型瘦肉型猪种为研究对象,进行了早期(30~50 kg)性能连续测定和全期(30~100 kg)性能测定,探索最适拟合模型,研究早期生长性状发育规律.以湖北省5个代表性种猪场3个品种共计678头种猪的测定数据为基础,采用Logistic、Gompertz、Saturation、Quadratic及Polynomial等多种非线性模型和线性模型,分别对早期日龄与体质量、体质量与背膘的发育规律进行了多种条件下的回归分析.结果显示,Logistic、Gompertz和Saturation模型在一定范围都适合瘦肉型猪日龄与体质量生长发育规律的研究,从生物学意义上讲Gompertz模型优于Logistic模型,而Saturation模型不仅拟合度高,且简单无次型变化,具有制定校正公式的优势,是最适的拟合模型.Logistic和Gompertz模型不适合体质量与背膘发育规律的研究,Saturation模型在体质量与背膘发育规律拟合中有很好的生物学意义,对猪极限生长体质量范围内任一体质量阶段背膘发育具有连续点预测的功能.线性模型在研究体质量与背膘发育规律时拟合度高且简单实用,阶段性发育特征明显,是制定目标性状校正公式的最适模型.     

基于最小方差迭代圆拟合的立木胸径提取算法研究

为了提高基于二维激光数据的立木胸径提取算法的精度与稳定性,提出了一种基于最小方差的迭代圆拟合算法。该算法参照最小二乘法得到拟合圆的初始圆心坐标后,以降低半径向量的方差为目的,设定迭代步长,迭代后得到最终圆心坐标,圆心坐标与每个扫描数据点之间的平均距离为拟合半径。运用该算法对实际直径为680 mm的立木激光数据进行胸径提取,并与常用的最小二乘圆拟合算法,Nlinfit算法,Taubin算法,Pratt算法进行比较表明,基于最小方差的迭代圆拟合算法得到的拟合圆的直径为728.944 18 mm,其精度高于其他4种常用算法,且拟合圆直径的标准差为1.926 01,在5种算法拟合的过程中稳定性最好。     

生长模型 McDill-Amateis的遗传算法拟合研究

生长模型McDill-Amateis的参数有明确的生物学意义,能较好地反映林木的生长过程,其参数的拟合有多种方法,应用基于实数编码的遗传算法取得了理想的结论。     

基于曲线拟合的蚕豆病害叶的FTIR研究

用傅里叶变换红外光谱法研究蚕豆病害叶片,结果显示不同病害蚕豆叶片红外光谱图整体相似,它们的红外光谱主要由蛋白质、脂类和多糖的振动吸收带组成,仅在1800～1300 cm－1范围光谱的峰位、峰形及吸收强度有一些微小差异。对1800～1300 cm－1波数范围的光谱图进行二阶导数处理,结果显示蚕豆病害叶的二阶导数谱差异明显。对健康和病害蚕豆叶1700～1500 cm－1范围光谱进行傅里叶自去卷积和曲线拟合处理后,得到蛋白质酰胺Ⅱ带（1550 cm－1）、木质素（1605 cm－1）和酰胺I（1650 cm－1）3个子峰,相应子峰的峰面积比例显示差异,黄化卷叶病分别为24．01％、36．55％、39．44％,赤斑病分别为15．42％、42．98％、41．61％,轮纹病分别为32．39％、35．63％、31．98％,锈病分别为13．97％、46．40％、39．65％,健康叶片分别为38．86％、28．68％、32．47％,健康叶的酰胺Ⅱ带子峰相对面积比病害叶的大,而其木质素子峰相对面积比病害叶的小。对于子峰面积比 A1563／A1605、A1650／A1605和 A1563／A1654,4种病害叶的比值均比健康叶的相应数值小,4种病害叶之间也有差异。结果表明傅里叶变换红外光谱（FTIR）结合曲线拟合可望对不同病害的样品进行有效鉴别。     

基于DSC的小麦秸秆比热容分析与曲线拟合

为了研究和探讨小麦秸秆的比热容特性并建立比热容预测模型,采集44个小麦秸秆样本,使用DSC200F3型差式量热扫描仪,采用参比法测定了样本不同温度的比热容,对测定结果和DSC曲线进行了统计分析,使用MATLAB工具箱中高斯函数(Gaussian)、多项式函数(Polynomial)和有理数函数(Ra-tiond)对样本的DSC曲线进行拟合,建立了小麦秸秆比热容拟合模型,并对模型进行了外部验证.结果表明,在30～200℃温度范围内,小麦秸秆比热容介于0.583 1～6.483 5 J/(mg·K)之间,温度对比热容有很大影响,同时受地域、品种和生长环境的影响也较大;小麦秸秆DSC曲线的变化规律及形状基本一致,DSC曲线是近似于正态分布曲线,并有明显的“拖尾”现象;小麦秸秆比热容曲线可以采用高斯函数进行描述,其比热容测试均值与拟合模型预测值之间的相关系数R2为0.998 8;和方差SSE以及均方根误差RMSE分别为0.831 2和0.051 4,有较高的预测精度.