马尾松毛虫精细化预报回归建模试验研究

通过线性回归、曲线回归、非线性回归、Logistics回归等回归多次建模试验的比较,建立了显著性较高的马尾松毛虫发生量和幼虫高峰期线性预报模型。     

基于灰色线性回归组合模型的河南省国内生产总值预测

根据灰色灾变预测原理,构建了基于GM(1,1)与线性回归的组合模型.对于具有数据跳变日期点的预测问题,用GM(1,1)模型;对非跳变日期点用线性回归预测.对河南省国内生产总值的预测结果表明,该模型克服了GM(1,1)模型和线性回归模型的缺陷,具有较高的应用价值.     

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。     

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     

城镇化发展水平影响因素验证分析

为验证影响城镇化发展水平最为显著的因素,以17个不同发展水平的国家统计数据为实例研究对象,采用多元线性回归法建立计量分析模型,得出购买力平价计算的人均国内生产总值为最显著的影响因素。文中所采用的建模分析方法是行之有效的、所得结论是科学可信的,对城镇化发展水平方面的研究具有重要的理论与实践指导意义。     

江苏省耕地面积变化模型的比较分析

采用多元线性回归和灰色动态模型两种建模方法,分别对江苏省耕地面积短期变化进行分析,并比较了不同模型分析的效果。结果表明,两者都可用于预测,多元线性回归模型拟合精度明显好于灰色动态模型,但多元线性回归模型是经过修正的,且对数据要求较高,而灰色动态模型对数据没有特殊要求。     

基于Rapideye影像的林木地上生物量估测

以石台县为研究地,结合Rapideye高分遥感影像和不同森林类型样地林木地上生物量调查数据,采用Pearson双变量相关分析方法筛选模型变量,分别用多元线性回归和随机森林算法建立不同森林类型的遥感地上生物量估测模型,并进行模型估测精度对比分析。结果表明,叶绿素红边模型(CRM)与叶绿素绿波模型(CGM)2个指数与针叶林、阔叶林生物量在0.01水平上的相关性极显著,且在其多元线性回归模型和随机森林模型中两者均被挑选为建模变量。另外,与生物量相关性较强的纹理特征主要集中的红光波段和红边波段,且仅MEAN、VAR、SM3个滤波对生物量估测贡献较大,可作为建模变量。阔叶林、针叶林和针阔混交林3种森林类型的地上生物量模型估测精度均表现为随机森林模型优于多元线性回归模型。随机森林模型生物估测绝对均方误差在12.8760~36.5363之间,相对均方误差在20.20%~45.95%之间;多元线性回归生物量估测绝对均方误差在22.0425~46.4494之间,相对均方误差在34.58%~58.42%之间。     

基于多元统计回归模型的汽油价格预测

针对汽油价格的影响因素,考虑到多个变量对汽油价格的关系,采用多元统计回归模型对汽油价格进行预测,并通过逐步回归的方法消除了多重共线性得出主要影响因素:国内生产总值。故研究国内生产总值与年份的函数关系,得出汽油价格的回归模型。并以此预测2017年我国国内汽油年平均价格,其结果可为相关政策的制定提供参考。     

福建柏树高线性估测模型的多生长指标优化研究

树高是林木的主要生长指标之一,也是森林资源调查中的一个重要指标;林木树高生长往往可以反映其所在林地的质量。利用40株福建柏样木调查数据,基于以胸径为自变量的福建柏树高一元线性估测模型,引入枝下高与冠幅指标,建立了多元线性回归模型,并比较了二者的估测效果。结果表明:利用相同的建模数据拟合的福建柏树高多元线性回归模型的决定系数R~2较一元线性回归模型高0.0309,剩余标准差S低0.0612,估测精度高0.0047,说明引入同样对树高具有显著影响的枝下高和冠幅2个生长指标后,单独以胸径为自变量的福建柏树高线性回归模型得到了优化,估测结果的稳定性更强。     

黑龙江省GDP影响因素实证分析

国内生产总值即GDP,GDP是一定时期内(一个季度或一年),一个国家或地区所生产或提供的生产的全部最终产品和服务的市场价值。运用计量经济学的方法,基于黑龙江省1985~2014年30年的统计数据,对影响黑龙江省国内生产总值增长的因素进行分析。国内生产总值的具体影响因素很多,根据数据的可获得性及模型自身的需要以及实际情况,选取全社会固定资产投资、农林牧渔业总产值、社会消费品零售总额、财政收入以及财政支出五个解释变量建立内蕴线性模型,对黑龙江省GDP的影响因素进行分析,最后对实证分析的结果提出对策建议。     

准噶尔盆地荒漠灌丛植被地上生物量反演研究

利用回归分析法建立Landsat-8遥感数据提取的归一化植被指数(NDVI)、归一化绿度植被指数(GNDVI)、差值植被指数(DVI)、比值植被指数(RVI)、大气阻抗植被指数(ARVI)、土壤调整植被指数(SAVI)与实测地上生物量的多种反演模型,通过模型精度检验筛选适宜荒漠灌丛植被地上生物量反演的最优模型。结果表明,6种参与建模的植被指数中SAVI最适于构建准噶尔盆地荒漠灌丛草地地上生物量反演模型;筛选出的一元非线性和多元线性回归模型相比于简单一元线性回归模型反演精度更高,所有一元回归模型中二次多项式和三次多项式模型表现最突出,S曲线、指数和幂指数反演精度普遍较低;以SAVI建立的三次多项式回归模型:Y=38.761-129.868x+263.636x~2-90.892x~3(R~2=0.653,P 0.01)最优。     

基于人工神经网络的复杂产品模块化数学建模

目的 传统的产品模块化数学建模方法不能准确地对复杂产品模块化的参数进行识别,不能有效地完成复杂产品模块化数学建模.在人工神经网络的基础上,提出一种复杂产品模块化数学建模方法.方法 利用一元线性回归方程建立曲线模型,通过回归方法识别复杂产品模块化的数据,用人工神经网络及线性加权组合法对复杂产品的数学模型进行求解,寻求复杂...     

一元回归方程的建立和选优

本程序根据一元回归的基本理论,利用BASIC语言,以18种常见的一无线性或可化为线性的回归模型对两个变量的实验结果作一元回归分析,进而建立回归方程和方程选优,从而利用最优方程对生产和实验进行预测和控制,此外,还可以绘制最优回归曲线。     

非充分灌溉中作物——水模型的建模与识别

本文认为:作物水分生产函数的名称不能确切反映作物产量与水分关系的数学特点。作物—水模型(MCRW)的名称可能较为适合,这种模型实质上是一种模拟模型。本文从理论特征,建模主要假设及确认方法等方面,对线性模型和阶段非线性模型的建模问题进行了较系统的研究,对国外主要的阶段模型进行了比较分析,提出了模型适用条件;对线性模型进行了带有置信区间的改进。可为非充分灌溉中模型选择和应用提供指导以及模型的建立提供理论依据。     

贵州省保险业发展与经济增长关系研究

采用多元线性回归模型和格兰杰因果检验方法,实证分析贵州省保险业发展与经济增长的相关性。结果显示:贵州省GDP与保费收入、城乡居民人均消费性支出、第三产业增加值存在正向相关性;贵州省国内生产总值和保险业发展存在一种单项因果关系。为此,贵州省应当加快和改革保险业发展,完善保险服务,建立成熟的保险市场,真正发挥保险业服务地方经济、服务社会的作用。     

中国农业网站数量预测及分析

本文建立了中国农业网站数量与国内网站总量预测两个回归模型,通过对比分析和实际分析,提出了"中国农业网站数量呈线性增长模式,国内网站总量呈非线性增长模式"的结论。     

马尾松毛虫危害程度分级预报的研究

根据相关系数法筛选出与马尾松毛虫各级危害程度的危害面积相关关系都比较密切的气象因子,分别建立多对多线性回归模型、脉冲响应函数模型、线性差分方程之带输入项的线性自回归模型、人工神经网络模型以及双重筛选逐步回归模型5种马尾松毛虫危害程度分级预报的数学模型。结果表明,运用所建立的5种分级预报模型对预留的4年共16组样本进行预测结果检验,都取得较好的预测效果,其中以线性差分方程之带输入项的线性自回归模型的预测效果最好,人工神经网络模型的预测效果次之,双重筛选逐步回归模型最差。     

基于颜色参数和BP神经网络的紫叶李叶片花青素含量估算

目前对植物叶片花青素含量的测定主要是湿化学法和高效液相色谱法(high performance liquid chromatography,HPLC),为简化测定方法,降低成本和提高精度,提出一种利用数码相机获取照片提取的颜色参数构建模型无损估测植物叶片花青素含量的方法。试验测定166份紫叶李叶片的花青素含量及其RGB特征值,对15种颜色参数进行皮尔逊相关分析,构建逐步多元线性回归（stepwise multiple linear regression,SMLR）、一元线性回归（single linear regression,SLR）和BP神经网络（BP neural network,BPNN）估算模型;同时对模型进行验证和比较。结果表明,1）BP神经网络模型建模集的R²、RMSE和MAE分别为0.883、0.412、0.323,验证集的R²、RMSE和MAE分别为0.796、0.462和0.353,相关系数均达到极显著水平;一元线性回归模型中,参数G-B与花青素含量的线性相关性最强,相关系数为-0.820,达到极显著水平;逐步多元线性回归模型的相关系数均达极显著水平,其中建模集的R²、RMSE和MAE分别为0.724、0.630、0.459,验证集的R²、RMSE和MAE分别为0.643、0.616和0.509。2）颜色参数与花青素含量之间具有明显的相关性,利用数码相机获取的颜色特征值估测紫叶李叶片花青素含量具有可行性;3）3种模型中,BP神经网络模型的估测效果最好,能有效地估测紫叶李叶片花青素含量,其次为逐步多元线性回归,一元线性回归模型的预测效果相对较差。     

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。     

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。