基于Logistic回归房地产预警研究

通过主成分分析对房地产市场预警模型的影响因素进行分析,运用线性回归模型和Logistic回归模型对长春市房地产市场进行预测,并得出Logistic回归模型对房地产市场进行预警的结果优于线性回归模型。针对长春市房地产运行现状,提出土地、经济、行政等方面的建议。     

基于线性回归模型的贝叶斯方法的研究

线性回归模型是回归分析中比较简单且应用非常广泛的一种统计模型,它可以很好的确定变量之间的一种定量关系。但是在一些实际问题中,很多问题并不是严格的线性关系,这就需要结合历史经验来对模型做出相应的改进。针对这一问题,结合了贝叶斯理论,以多元线性回归模型和Logistic回归模型为例进行研究,使得这些没有严格线性关系的问题依然可以按照线性回归模型的思想来求解。在贝叶斯方法中,平方损失函数下,分别以无信息先验分布和联合正态分布作为参数的先验分布,得到多元线性回归模型和Logistic回归模型中参数的贝叶斯估计,以及求取了等式约束下的Logistic回归的贝叶斯参数估计,估计结果良好有效。     

化非线性为线性的加权回归方法及其应用

传统的化非线性为线性的回归方法,当待估变量作了变换时,所求回归曲线不是最佳拟合曲线,失去了使误差平方和达到最小的意义。本文提出一种化非线性为线性的加权回归方法,能达到较优拟合的目的。并通过实例作了应用与比较。     

黄土地层微型桩水平承载力研究

对于微型桩水平承载力,在目前的研究中尚未有统一的并被工程界普遍接受的表达式,本文就此问题进行了研究.首先选用西安地区黄土作为试验模型的滑坡介质,在假定干密度保持不变的前提下,选择土体饱和度、桩径和桩间距作为影响因素,每个因素选取三个试验水平,按照正交试验方案,对微型桩进行了室内试验,得到了不同影响因素和试验水平下的水平承载力大小关系,并借助MATLAB数据拟合功能,对水平承载力进行了一次线性和二次非线性函数的回归分析,对回归函数系数分别运用假设检验的相关原理进行了评价,最后将二次非线性回归函数应用于工程实例中和原设计方案进行了对比.试验结果表明微型桩的水平承载力与饱和度呈反比、与桩径呈正比关系,且三个因素对水平承载力影响大小的排列顺序依次为饱和度桩径桩间距;回归结果展示了二次非线性回归函数相比一次线性能较好地吻合试验结果,且具有较高的拟合精度;实例对比结果显示了二次非线性回归函数能够满足设计抗滑力的要求.     

非线性回归模型的Bootstrap

本文得到了非线性回归模型的Bootstrap的一些结果。当模型函数为线性函数时,获得相应的线性回归模型的Bootstrap平行结果。     

舰船航态极短期预报的非线性方法

针对舰船航态的非线性特征，提出了采用非线性自回归模型描述舰船海上航行极短期运动过程的新方法利用正交化的手段得到了辅助模型，进而通过对辅助模型的辨识推导出舰船航态超前多步预报器仿真结果表明本文提出的预报方法比线性自回归模型描述的预报方法有效，能提高预报精度、加长预报时间另外，本文给出的非线性预报器的辨识方法，可以加快预报时计算速度，适于进行实时预报     

基于Wiener模型的非线性预测函数控制

针对传统的预测函数控制对非线性强、结构多变的实际对象控制效果不佳问题,提出了一种基于Wiener模型的非线性预测函数控制(PFC)方法。通过引入支持向量机回归方法,建立Wiener模型中非线性部分的逆模型,在输出反馈和参考轨迹上分别添加一个Wiener模型中非线性部分的逆模型,将非线性预测函数控制转化为线性预测函数控制,用线性优化算法解决非线性预测函数控制问题,避免了复杂的非线性优化。pH中和过程的计算机仿真结果表明,该方法比PID控制效果更好,而且对模型失配具有很好的自适应性能。     

利用NARMA模型辨识非线性时变结构系统

为了有效地进行非线性时变结构系统的辨识,提出了一种基于Kalman滤波算法的利用时变非线性自回归滑动平均模型的用于非线性时变结构系统辨识的新方法.首先,利用线性变换将非线性时不变结构系统的动力学模型转化为非线性自回归滑动平均模型,然后,将非线性项展开为系统输出数据的多项式的形式.利用短时时不变假设,通过改变模型参数跟踪系统参数的变化,将非线性时变系统的辨识问题转化为线性时变系统的辨识问题.建立系统参数的随机游动模型,引入Kalman滤波算法估计系统的参数,实现对非线性时变结构系统的辨识.最后对一个具有非线性时变刚度的三自由度结构系统进行了仿真,结果表明:该方法可以有效地跟踪非线性时变结构系统的参数变化.遗忘因子的对比试验表明只有选择合适的遗忘因子才能得到合理的结果.     

舰舶航态极短期预报的非线性方法

针对舰船航态的非线性特征，提出了采用非线性自回归模型描述舰船海上航行极短期运行过程的新方法。利用正交化的手段得到了辅助模型，进而对辅助模型的辨识推广出舰船航 超前多步预报器。仿真结果表明本文提出的预报方法比线性自回归模型描述的预报圾效，能提高预报精度，加长预报时间。     

岭回归和主成分回归下的农业总产值因素分析

选取7个影响吉林省农业总产值的因素,运用SAS软件建立了农业总产值的多元回归模型。为解决经典线性回归模型的多重共线性问题,运用主成分回归模型和岭回归模型对其进行了修正,最后对这两个修正模型进行了比较分析,得出岭回归模型相对较优的结论。     

最小二乘支持向量机变型算法研究

推导出最小二乘支持向量机(LSSVM)的分类几何意义,再将近似支持向量机(PSVM)等价推广至回归问题,最后提出PSVM的另一种非线性模型——直接支持向量机(DSVM)．与LSSVM相比,PSVM和DSVM增强了问题的凸性,计算复杂度低．且对非线性时,DSVM比PSVM更简单,替换核函数就可实现线性与非线性的统一．数值实验表明,线形情况下PSVM比LSSVM的训练速度至少快一倍,非线性时,DSVM比PSVM速度要快一倍左右;在泛化能力方面线性PSVM不低于LSSVM,非线性时DSVM最高．     

Application of nonlinear color matching model to four-color ink-jet printing

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基于GA-LSSVR算法的回采工作面瓦斯涌出量预测

针对回采工作面瓦斯涌出量问题的小样本、非线性、影响因素关系复杂等特点,采用遗传-最小二乘支持向量回归算法对瓦斯涌出量进行预测,利用定量方法进行分析,避免了定性分析的局限性,有效提高了预测的精度。该模型首先利用遗传算法对最小二乘支持向量回归机中的参数进行训练和优化,然后运用遗传-最小二乘支持向量回归模型对测试样本进行了回采工作面瓦斯涌出量测试。测试结果表明:与支持向量回归机以及最小二乘支持向量回归机的预测值相比,遗传-最小二乘支持向量回归的回采工作面瓦斯涌出量预测可靠性和精确性更高。     

带约束非线性回归的最小二乘估计的极限分布

非线性回归的ＬＳ 估计问题是一类重要的统计问题。关于带约束条件的非线性回归问题也有不少人进行了研究, 但大部分文章局限于线性约束。最近运用随机最优化的工具对非线性约束进行了探讨。并在线性独立条件下得到ＬＳ 估计的极限分布。本文将条件放宽到Ｍ－ Ｆ 条件, 得到同样的结论。     

我国人口总量的非参数预测模型

基于正交序列的非参数估计理论,建立了我国人口总量的非参数回归预测模型.并应用此模型对我国1952—2003年的人口总量和GDP总量进行了预测分析.结果表明:非参数回归模型优于线性回归模型,同时正交序列估计效果也优于k-近邻估计.     

实用的数据分析方法──重抽样回归分析法

文章较详细地讨论了将重抽样方法应用于回归分析，包括一元线性回归，多元线性回归以及非线性回归，并列举了计算实例。鉴于一元线性回归应用的广泛性，还特别提供了计算程序，以供读者使用。     

基于核映射的无相关鉴别矢量集算法

针对人脸识别这一非线性分类问题,提出了一种基于核的无相关鉴别矢量集算法。应用了支持向量机中核函数的思想,通过核映射将原空间的非线性分类问题转化为特征空间的线性分类问题,然后在特征空间进行无相关鉴别矢量集的求取。其优势在于:利用核函数不但可以将非线性问题转化为线性问题,而且可以提取样本图像的高阶统计特征。在ORL人脸库中的测试结果表明,与传统的全局正交鉴别矢量集算法及传统的无相关鉴别矢量集算法相比,基于核映射的无相关鉴别矢量集算法有更高的识别率,最高识别率可达到99%。     

模型材料的正交优化设计

本文提出了结构模型材料配制的正交优化设计方法。此法将正交法、回归法优化法等数学计算方法的优点结合为一体,使模型材料的研究能够有计划、有目的地按排试验,采用最少的试验次数得到最丰富的信息。能解决予测和控制这类多因素多水平多指标的试验问题。为模型材料的设计提出了一条合理的研究途径。     

线性回归模型参数的变点检验

线性回归模型随应用环境的改变其模型的参数有可能发生变化,因此有必要对模型的参数进行检验与分析.对于误差项不一定服从正态分布的线性回归模型,通过使用前后样本最小二乘估计量之差的适当权数,获得了变点检验统计量及其渐进分布.