神经网络在人口自然增长率预测中的应用

人口自然增长率是制定人口政策时一个重要的参考指标.本文应用神经网络的方法找出了适合在一个长时期内进行人口自然增长率预测的方法,与线性回归相比具有较高的精度,对人口政策的制定具有一定的参考价值.     

部分线性变系数模型误差方差的估计

半参数模型既含有参数分量, 又含有非参数分量, 在保留非参数模型灵活性的同时又克服了\     

半参数变系数部分线性回归模型的渐近性质

为了研究半参数变系数部分线性回归模型中非参数分量的统计推断问题,利用局部线性回归方法,给出了变系数函数的porfile最小二乘估计,证明了该估计的渐近偏差、渐近方差,同时获得了该估计的渐近正态性.     

高炉炉温预测控制的变系数回归模型

为更好地预测与控制高炉炉温的发展趋势，从高炉炉温控制的混合动力学方程出发，在将其差分离散的基础上，运用变系数回归的相关理论，建立了高炉炉温预测控制的变系数回归模型.同时运用加权最小二乘法对模型的参数进行估计，得到每一炉下具体的高炉炉温预测控制的回归模型.结合包钢6#高炉的数据进行预测控制模拟，取得了90%命中的预测效果.此外，还给出了每一预测时刻下控制变量、状态变量与铁水硅质量分数w(Si)之间的数量关系，为预测之后的控制奠定了模型基础.     

混合误差下半变系数模型的相合估计

讨论了误差序列是混合序列的变系数模型。给出变系数模型系数函数的局部多项式估计,并证明了该模型系数函数估计是弱相合估计。     

p混合误差下半变系数模型的相合估计

讨论了误差序列是p混合序列的变系数模型。给出变系数模型系数函数的局部多项式估计,并证明了该模型系数函数估计是弱相合估计。     

基于半参数变系数部分线性模型的小麦抗倒伏性分析

应用统计的方法在小麦的抗倒伏指数与自身的各指标间建立了一个半参数变系数部分线性模型,对小麦的倒伏情况进行预测。结果表明:该方法可有效预测小麦的抗倒伏性,对提高小麦的产量有一定帮助。     

混合误差下半变系数模型估计的相合性

讨论了误差序列{iε,1≤i≤n}是α-混合条件下的变系数模型.利用局部多项式方法给出变系数模型系数函数的估计,并在此基础上讨论了系数函数估计的相合性问题,最终证明了该模型系数函数估计是弱相和合的.     

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.     

城市日用水量预测的非参数模型

根据城市用水量的影响因素及特点,针对传统的线性回归模型误差较大的缺点,基于核估计与局部线性估计理论,建立了城市日用水量的非参数回归预测模型。经西安市实例验证表明,相对于线性回归模型而言,多元非参数回归模型能够很好地解决城市日用水量预测这一问题,预测精度较高,可以满足供水系统调度的实际需要。     

增长曲线模型回归系数的主成分估计

对增长曲线模型的回归系数提出了生成分估计，并证明了生成分估计优于最小二乘估计．进一步，对最小二乘估计的任一线性交换，给出其均方误差的一个无偏估计，并应用极小化均方误差的无偏估计的方法，给出了确定偏参数的公式．     

污染数据线性回归模型的参数估计

污染数据线性回归模型在医学、现代分子学、气象预报学等多领域有着广泛的应用. 笔者研究了污染数据线性回归模型:yi=α βxi εi,i =1,2,…,n,εi相互独立并且服从N(μ1,σ12),同时{yi}受到另一串与之独立的随机变量{ti}的干扰,仅能观察到yi*=(1-v)yi vti,0≤v≤1,其中ti(i =1,2,…,n)相互独立并且服从N(0,σ22),μ1,σ12,σ22均已知.最后给出了回归参数α、β和污染参数v的估计.     

增长曲线模型回归系数的分组压缩主成份估计

对增长曲线模型的回归系数提出了分组压缩主成份估计，并证明了分组压缩主成份估计优于最小二乘估计。进一步讨论了它的优良性，并给出了实际应用中选取偏参数的方法     

污染数据线性回归模型中参数估计的重对数律

讨论了一类污染数据线性回归模型中参数估计及污染系数估计的收敛速度,证明了它们的收敛速度符合重对数律.     

线性回归模型中非原始数据小扰动对结论的破坏性

通过实例指出一个被忽视的事实 :对回归系数的细微舍入误差 ,可能导致回归方程显著性检验的结论错误 .在分析其原因的基础上 ,给出消除此缺陷的计算公式     

改进的停车生成率停车需求预测模型研究

停车问题一直是困扰各个大城市的难点问题,而以往的停车需求预测方法由于考虑的影响因素较少、不当或者有些影响因素随时间变化大,常存在预测精度差、适应性低等问题,不能很好的预测出实际的停车需求.在调查基础之上,发现停车需求与土地的区位,汽车保有量增长水平等因素有着密切的关系.提出了简单可行的区位量化模型,把区位优势度概念引进停车需求预测,并可应用模型求得参数值.在此基础上对停车生成率模型进行了改进,并进行了实际应用.     

最佳多元线性回归模型的选择

研究了7个常用的变量筛选法、最佳回归模型的选择方法及其SAS分析程序，并通过案例分析证明了本文所提供的在定量经济分析中最佳回归模型选择理论析合理性，并具有较高的实际应用价值。     

Lislie人口增长模型在韶关市人口老龄化趋势预测中的应用

利用Lislie人口增长模型对韶关地区人口进行预测。首先求出模型中的各个参数值,再把参数值代入模型得到预测年份的人口总数、人口结构、老龄化系数和抚养比,并对模型进行了评价。最后针对将来可能面临的问题给出了建议。     

机械增长的人口模型与佳木斯市城区生活用水预测

对人口模型的推理公式进行改进，阐述了新模型的性质，并用于预测佳木斯市市区与城区的人口；同时进行了佳木斯市城区的生活用水预测。     

共晶铝合金热膨胀系数的测定与回归分析

报道了能作储能材料用的11种共晶铝合金的平均线膨胀系数(ALCTE)的测定结果和真线性膨胀系数(RLCTE)的回归分析结果.每种合金的3个试样为1组.11组试样分别在H-90型膨胀仪中从室温加热到熔点,测定试样的伸长量.结果表明Al-32%Mg-6%Zn(原子数分数,下同)合金从28℃加热到448℃时,其ALCTE值为2.360×10-5℃-1,Al-15%Cu-9%Mg-0.04%Be合金从25℃加热到511℃时,其ALCTE值为1.881×10-5℃-1,分别是11种合金中最高和最低的.回归参数表明,从室温到熔点之间合金真膨胀系数的变化规律可用温度的三次多项式来描述.用回归分析的方法,研究了合金元素对膨胀系数的影响,建立了一个以温度和合金成份为自变量的膨胀系数回归函数.