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基于有序逻辑回归模型的电动汽车充电行为分析
1
作者 李颖 侯学睿 刘晨辉 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第8期3473-3479,共7页
充电基础设施是影响电动汽车发展的重要因素,而分析明确电动汽车充电行为特征是优化充电设施布局的前提。基于北京科创基地充电站2017年充电数据,利用描述性分析与统计分析研究了电动汽车充电行为特征。基于充电功率,将充电桩划分为高功... 充电基础设施是影响电动汽车发展的重要因素,而分析明确电动汽车充电行为特征是优化充电设施布局的前提。基于北京科创基地充电站2017年充电数据,利用描述性分析与统计分析研究了电动汽车充电行为特征。基于充电功率,将充电桩划分为高功率(100 kW)、中等功率(40 kW)、低功率(10 kW和15 kW)三类。首先,从充电时长、用户特征、电池特征等方面全面客观分析电动汽车的充电行为特征。发现随着充电桩功率减小,充电时长明显增加,但一般不超过180 min;从用户类型来看,以网约车/出租车等集团用户为主,占比高达86.5%;从电池特征看,大部分用户在电池荷电状态(state of charge,SOC)较高时就开始充电。其次,通过构建有序逻辑回归模型识别影响充电桩选择的关键因素。建模结果发现集团用户、白天、工作日、充电高峰时段、充电起始电池SOC很低时,电动汽车用户更倾向于选择高功率充电桩。研究成果可帮助优化充电站布局。 展开更多
关键词 电动汽车 充电行为 有序逻辑回归模型 实际充电数据 充电桩功率
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比较逻辑斯蒂与地理加权逻辑斯蒂回归模型在福建林火发生的适用性 被引量：24
2
作者 梁慧玲 王文辉 +2 位作者 郭福涛 林芳芳 林玉蕊 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第12期4128-4141,共14页
林火预测预报是科学有效进行林火管理的前提,是林业管理部门和科研工作者的广泛关注的领域。逻辑斯蒂回归(Logistic Regression,LR)是目前国内外广泛应用于森林火灾预测的模型方法,然而近年来有学者发现该方法没有充分考虑林火影响因子... 林火预测预报是科学有效进行林火管理的前提,是林业管理部门和科研工作者的广泛关注的领域。逻辑斯蒂回归(Logistic Regression,LR)是目前国内外广泛应用于森林火灾预测的模型方法,然而近年来有学者发现该方法没有充分考虑林火影响因子的空间相关性和异质性,从而导致模型拟合结果偏差。地理加权逻辑斯蒂回归(Geographically weighted logistic regression,GWR)模型考虑到了模型变量之间的空间相关性,有效提高的模型的拟合能力。为探讨GWLR模型在福建林火预测上的适用性,本研究应用LR和GWLR两种方法分别建立福建省森林火灾与气象因子的预测模型,通过模型拟合能力对比,判断在GWLR的适用性。研究以2000—2005年福建地区森林火灾卫星火点数据和每日气象因子为基础,将全样本分为60%的建模数据和40%的校验数据,并重复5次,建立5个样本组。选择在5个样本组中3个及以上表现显著的变量进入最终模型。研究结果表明GWLR在模型拟合度、模型残差、空间自相关性以及预测准确率等方面均优于LR模型,说明充分考虑模型变量的空间异质性有助于提高模型的预测精度,同时也验证了GWLR在福建地区林火预测上的适应性。此外,模型参数结果显示,"日最高地表气温"、"日最低地表气温"、"日平均风速"、"24小时降水量"、"日最高本站气压"、"日照时数"、"日最高气温"和"日最小相对湿度"8个因子对福建省林火发生有显著影响,研究结论为福建地区林火预测预报提供了新的方法。 展开更多
关键词 林火预测 空间异质性 逻辑斯蒂回归 地理加权逻辑斯蒂回归
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基于逻辑斯蒂回归模型的鹭科水鸟栖息地适宜性评价 被引量：20
3
作者 邹丽丽 陈晓翔 +2 位作者 何莹 黎夏 何执兼 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第12期3722-3728,共7页
近年来湿地生态系统遭到不同程度破坏,湿地水鸟及其生存空间日益受到威胁。以香港米埔-后海湾湿地为例,收集2003年1月份与鹭科水鸟密切相关的15个自变量和鹭科水鸟实测数据作为因变量构建逻辑斯蒂回归模型,通过筛选获取9个变量因子,分... 近年来湿地生态系统遭到不同程度破坏,湿地水鸟及其生存空间日益受到威胁。以香港米埔-后海湾湿地为例,收集2003年1月份与鹭科水鸟密切相关的15个自变量和鹭科水鸟实测数据作为因变量构建逻辑斯蒂回归模型,通过筛选获取9个变量因子,分别为土地利用,NDVI,坡度,降雨,TM4纹理,TM3纹理,道路密度,道路距离,人居密度。经Nagelkerke R2检验模型精度达到0.743,拟合度较高。利用模型结果快速聚类,对栖息地进行适宜性分级,分级结果与同期鹭科水鸟实测数据做拟合,精度达到77.4%。最后采集2009年1月份各变量因子数据对回归方程进行时间尺度检验,与同期实测鹭科水鸟数据拟合精度同样达到75.8%,模型具有较好的通用性。 展开更多
关键词 逻辑斯蒂回归模型 鹭科水鸟 栖息地 适宜性
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应用地理加权逻辑斯蒂回归模型分析浙江区域野火的相关因子 被引量：3
4
作者 彭徐剑 靳全锋 +1 位作者 詹庆斌 郭福涛 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期57-66,共10页
野火是森林生态系统重要干扰因子,维持生物多样性和生态系统结构关键因子,也是对森林资源、大气环境和人类生命财产安全造成威胁主要因子。以2001—2018年浙江区域MODIS野火数据为研究基础,运用地理加权逻辑斯蒂回归方法,结合气象、植... 野火是森林生态系统重要干扰因子,维持生物多样性和生态系统结构关键因子,也是对森林资源、大气环境和人类生命财产安全造成威胁主要因子。以2001—2018年浙江区域MODIS野火数据为研究基础,运用地理加权逻辑斯蒂回归方法,结合气象、植被和地形等自然因素,分析浙江野火时间变化特征及相关因子。结果表明:浙江区域野火时间变化不均匀,导致防火期提前,当年10月至次年4月野火发生占全年总火点的95.28%,其它月份仅占4.72%。防火期对野火的发生影响显著的因子主要有日最高地表气温、日平均风速、日降水量、日平均气压、日最低温度、日最小相对湿度、年平均降水量、海拔、坡度和植被覆盖度;非防火期对野火发生影响显著的因子主要有日最高地表气温、日降水量、日照时间、年平均降水量、年平均气温、海拔、坡向指数和前一年植被覆盖度。防火期和非防火期的高火险区域主要集中在温州中部和东部、温州与丽水市交汇区域、绍兴市与宁波市交汇区域,说明不同时期、不同区域可以采取不同的野火管理政策。 展开更多
关键词 浙江 地理加权逻辑斯蒂回归模型 野火 气象因子 地形因子
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基于逻辑斯蒂回归的变压器涌流识别 被引量：7
5
作者 丁晓兵 周红阳 +3 位作者 黄佳胤 张弛 白淑华 张利强 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2020年第12期77-84,94,共9页
变压器涌流是造成变压器差动保护误动的主要原因之一。本文从变压器不同运行工况下记录的差动电流波形出发,结合小波分析和机器学习智能技术,提出了一种基于逻辑斯蒂回归的涌流识别方法。首先,通过仿真手段批量获取变压器涌流和内部故... 变压器涌流是造成变压器差动保护误动的主要原因之一。本文从变压器不同运行工况下记录的差动电流波形出发,结合小波分析和机器学习智能技术,提出了一种基于逻辑斯蒂回归的涌流识别方法。首先,通过仿真手段批量获取变压器涌流和内部故障波形样本。然后,借助小波理论从中抽取反映波形组成成分复杂度的特征指标,并在此基础上,详细阐述了逻辑斯蒂回归分类器从构建优化到性能评估的完整过程。最后,将分类器应用于仿真实验和现场录波数据,通过与现有文献中的检测方法相比,验证了本文方法的正确性和有效性。本文方法原理简单,计算量小,既可以对当前现场配置保护作动作特性分析,也可以为智能保护的研究提供参考。 展开更多
关键词 变压器保护 涌流 内部故障 逻辑斯蒂回归 小波分析
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基于逻辑斯蒂模型的遥感图像分类 被引量：5
6
作者 刘庆生 刘高焕 +1 位作者 蔺启忠 王志刚 《国土资源遥感》 CSCD 2001年第1期36-41,共6页
逻辑斯蒂法是一种非线性的回归分析方法 ,因采用逻辑斯蒂模型而得名[1] ,可用来进行未知单元类别属性的预测和判定。不同于一般的分类方法 ,它可分别给出某一单元属于各已知类别的概率 ,进而对研究的未知区中所有单元进行分类和预测。... 逻辑斯蒂法是一种非线性的回归分析方法 ,因采用逻辑斯蒂模型而得名[1] ,可用来进行未知单元类别属性的预测和判定。不同于一般的分类方法 ,它可分别给出某一单元属于各已知类别的概率 ,进而对研究的未知区中所有单元进行分类和预测。本文首先阐述了该方法的基本原理 ,而后利用它对内蒙古自治区两个研究区的两种图像数据进行了分类 。 展开更多
关键词 逻辑斯蒂模型 逻辑斯蒂法 遥感图像分类 回归分析
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核典型关联性分析相关特征提取与核逻辑斯蒂回归域自适应学习 被引量：6
7
作者 刘建伟 孙正康 +1 位作者 刘泽宇 罗雄麟 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期2908-2915,共8页
本文提出了一种利用核典型关联性分析提取源域目标域最大相关特征,使用核逻辑斯蒂回归模型进行域自适应学习的算法,该算法称为KCCA-DAML(Kernel Canonical Correlation Analysis for Domain Adaptation Learning).该算法基于特征集关联... 本文提出了一种利用核典型关联性分析提取源域目标域最大相关特征,使用核逻辑斯蒂回归模型进行域自适应学习的算法,该算法称为KCCA-DAML(Kernel Canonical Correlation Analysis for Domain Adaptation Learning).该算法基于特征集关联性分析,有效的减小源域和目标域的概率分布差异性,利用提取的最大相关特征通过核逻辑斯蒂回归模型实现源域到目标域的跨域学习.实验比较源域数据上核逻辑斯蒂学习模型、目标域上核逻辑斯蒂学习模型、源域和目标域上核逻辑斯蒂学习模型和KCCA-DAML模型,结果显示KCCA-DAML在真实数据集上成功的实现了跨域学习. 展开更多
关键词 域自适应 概率分布差异 相关分析 核逻辑斯蒂回归 正则化模型
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L1+L2正则化逻辑斯蒂模型分类算法 被引量：4
8
作者 刘建伟 付捷 罗雄麟 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第13期148-151,共4页
提出一种L1+L2范数正则化逻辑斯蒂模型分类算法。该算法引入L2范数正则化,解决L1正则化逻辑斯蒂算法迭代过程奇异问题,通过引入样本向量的扩展和新的权值向量完成L1范数非平滑问题,最终使用共轭梯度方法求解经过转化的最优化问题。在各... 提出一种L1+L2范数正则化逻辑斯蒂模型分类算法。该算法引入L2范数正则化,解决L1正则化逻辑斯蒂算法迭代过程奇异问题,通过引入样本向量的扩展和新的权值向量完成L1范数非平滑问题,最终使用共轭梯度方法求解经过转化的最优化问题。在各种实际数据集上的实验结果表明,该算法优于L2范数、L1范数和Lp范数正则化逻辑斯蒂模型,具有较好的特征选择和分类性能。 展开更多
关键词 L1范数 L2范数 共轭梯度 特征选择 正则化 逻辑斯蒂模型
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二参数逻辑斯蒂模型项目参数的估计精度 被引量：12
9
作者 杜文久 周娟 李洪波 《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2013年第10期1179-1186,共8页
项目参数的估计精度对于测验的编制尤其是题库的建立十分重要。目前,国内外对项目参数估计精度的研究,大部分是基于在已知项目参数真值的情况下,运用各种参数估计方法产生新的估计值,再和真值进行偏度(BIAS)和均方根差(RMSE)的比较,从... 项目参数的估计精度对于测验的编制尤其是题库的建立十分重要。目前,国内外对项目参数估计精度的研究,大部分是基于在已知项目参数真值的情况下,运用各种参数估计方法产生新的估计值,再和真值进行偏度(BIAS)和均方根差(RMSE)的比较,从而说明该种估计方法的有效性。但是这种方法不能提供不同的参数真值之间的估计误差的变化规律。为了弥补这一缺陷,本文尝试从项目参数估计信息函数的角度出发研究项目参数的估计精度问题。本研究以二参数Logistic模型作为研究对象,首先定义了项目参数的估计信息函数,然后基于完全随机实验设计,通过模拟研究的方法探索影响项目参数的估计精度的因素,实验共设计了(2×3×2)种情形。研究结果表明:(1)项目参数(a,b)的估计精度均随着被试样本量的增大而提高;(2)被试的能力分布对难度参数的估计精度影响较大,对区分度参数的估计精度影响相对较小;(3)难度参数和区分度参数的估计精度都分别受到参数a和参数b的共同作用。 展开更多
关键词 项目反应理论 二参数逻辑斯蒂模型 项目参数估计精度 信息函数
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逻辑斯蒂曲线的几个推广模型与应用 被引量：29
10
作者 程毛林 《运筹与管理》 CSCD 2003年第3期85-88,共4页
本文给出逻辑斯蒂曲线的三个推广模型,即广义逻辑斯蒂曲线模型、含季节性变化的逻辑斯蒂曲线模型、合成逻辑斯蒂曲线模型及其模型参数估计的方法,并对我国汽车生产量作出了很好的预测。
关键词 逻辑斯蒂曲线 推广模型 参数估计 生长理论 产量预测 生长曲线
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海洋渔业可持续性分析——基于逻辑斯蒂增长模型的应用 被引量：6
11
作者 沈金生 《经济问题》 CSSCI 北大核心 2008年第3期33-35,共3页
运用生态学和经济学较好结合的逻辑斯蒂增长模型,探讨阻碍海洋渔业可持续发展的相关因素,提出确定合理的收获量、转变利润最大化动机和渔业技术导向等观点或思路,以期推进海洋渔业的可持续发展。
关键词 逻辑斯蒂模型 海洋渔业 可持续
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引入逻辑斯蒂增长模型的集装箱吞吐量长期预测 被引量：7
12
作者 杨波 刘昱 杨政龙 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第11期45-50,共6页
正确预测港口集装箱吞吐量对于港口规划设计及国家经济科学发展具有重要意义。为降低预测误差、提高预测精度,笔者构建了引入逻辑斯蒂增长模型的多因素动态生成系数法,充分发挥该模型处理复杂系统行为能力强的优势。结合天津港、上海港... 正确预测港口集装箱吞吐量对于港口规划设计及国家经济科学发展具有重要意义。为降低预测误差、提高预测精度,笔者构建了引入逻辑斯蒂增长模型的多因素动态生成系数法,充分发挥该模型处理复杂系统行为能力强的优势。结合天津港、上海港及青岛港的历史数据,对2005至2018年的港口集装箱吞吐量进行了预测研究。研究结果表明:逻辑斯蒂增长模型可提高中长期预测精度,预测结果较为理想;利用修正后的模型方法对未来十年天津港集装箱吞吐量进行了再次预测,研究结果对区域港口规划布局具有一定的参考价值;此外,逻辑斯蒂增长模型应用范围不仅限于集装港口的预测,对于与GDP相关的城市总体规划的人口规模、环境承载力、产业增长等多方面的预测均有较高的利用空间。 展开更多
关键词 交通运输工程 吞吐量 中长期预测 逻辑斯蒂模型 生成系数法
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基于非线性降维多项式逻辑斯蒂回归的图像/非图像数据的分类与识别(英文) 被引量：1
13
作者 Mudasser NASEER 秦世引 《智能系统学报》 2010年第1期85-93,共9页
在面向大规模复杂数据的模式分类和识别问题中,绝大多数的分类器都遇到了维数灾难这一棘手的问题.在进行高维数据分类之前,基于监督流形学习的非线性降维方法可提供一种有效的解决方法.利用多项式逻辑斯蒂回归方法进行分类预测,并结合... 在面向大规模复杂数据的模式分类和识别问题中,绝大多数的分类器都遇到了维数灾难这一棘手的问题.在进行高维数据分类之前,基于监督流形学习的非线性降维方法可提供一种有效的解决方法.利用多项式逻辑斯蒂回归方法进行分类预测,并结合基于非线性降维的非监督流形学习方法解决图像以及非图像数据的分类问题,因而形成了一种新的分类识别方法.大量的实验测试和比较分析验证了本文所提方法的优越性. 展开更多
关键词 非线性降维 数据分类 多项式逻辑斯蒂回归 图像/非图像数据
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基于逻辑斯蒂模型的中欧班列开行数量预测探讨 被引量：6
14
作者 刘畅 秦胜 张文 《铁道运输与经济》 北大核心 2019年第5期110-114,共5页
中欧班列是推进国家"一带一路"倡议实施的重要内容,同时也是促进中欧班列沿线国家贸易发展的重要着力点,研究中欧班列发展趋势能够为中欧班列在运营管理及运输组织等方面提供发展思路,明确发展目标,具有十分重要的意义。阐述... 中欧班列是推进国家"一带一路"倡议实施的重要内容,同时也是促进中欧班列沿线国家贸易发展的重要着力点,研究中欧班列发展趋势能够为中欧班列在运营管理及运输组织等方面提供发展思路,明确发展目标,具有十分重要的意义。阐述中欧班列开行的影响因素,得出影响中欧班列开行的主要影响因素有政策条件、综合运输费用及全程送达时间3项,在此基础上,构建逻辑斯蒂模型,预测中欧班列的开行数量,并结合中欧班列开行影响因素估算分析中欧班列未来的开行趋势,给出在不同影响因素下中欧班列开行数量的趋势范围带,得出中欧班列近几年将会继续保持稳步快速发展的结论。 展开更多
关键词 中欧班列 发展趋势 预测 逻辑斯蒂模型 开行数量
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逻辑斯蒂曲线与蚕业发展预测
15
作者 刘斌 黄英 《蚕学通讯》 1990年第4期30-33,共4页
逻辑斯蒂曲线(Logistic Curve)是比利时数学家P·F·Verhulst定名的一种完整的、对称的“S”形曲线。近代生物学家珀尔(R·Pearl)和里德(L·J·Reed)两人曾把它应用于人口增长问题的研究。所以,现在又有人将该曲线... 逻辑斯蒂曲线(Logistic Curve)是比利时数学家P·F·Verhulst定名的一种完整的、对称的“S”形曲线。近代生物学家珀尔(R·Pearl)和里德(L·J·Reed)两人曾把它应用于人口增长问题的研究。所以,现在又有人将该曲线称为珀尔——里德曲线(Pearl——Peed Curve)。 展开更多
关键词 蚕业发展 逻辑斯蒂曲线 里德 蚕茧产量 PEARL 蚕茧收购 人口增长 样本资料 预测模型 珀尔
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基于贝叶斯模型平均法的森林火灾预测模型构建研究--以云南省大理州为例 被引量：10
16
作者 白海峰 刘晓东 +1 位作者 牛树奎 何亚东 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期44-52,共9页
【目的】本文基于贝叶斯模型平均法,结合二项逻辑斯蒂回归模型,构建云南省大理州森林火灾发生预测模型,以期提高林火预测精度,为研究地区林火管理提供技术支持。【方法】利用2000-2013年大理州林火数据及对应的气象数据,分别运用二项逻... 【目的】本文基于贝叶斯模型平均法,结合二项逻辑斯蒂回归模型,构建云南省大理州森林火灾发生预测模型,以期提高林火预测精度,为研究地区林火管理提供技术支持。【方法】利用2000-2013年大理州林火数据及对应的气象数据,分别运用二项逻辑斯蒂回归模型和贝叶斯模型平均法,对该地区森林火灾对气象因子的响应进行实证分析。二项逻辑斯蒂回归模型为单一模型,建模前通过对各解释变量进行多重共线性检验,剔除有显著共线性的解释变量,然后通过逐步回归法,筛选最终变量并进行参数拟合。贝叶斯平均模型为组合模型,基于贝叶斯模型平均法建模时,采用奥卡姆窗的方法来适当调整模型空间,并以5个最优模型的后验概率作为权重进行加权建模。将全样本数据随机分成80%的训练样本和20%的测试样本,基于训练样本建立模型,对测试样本进行预测,通过对比观测值和预测值计算模型的准确率。【结果】通过二项逻辑斯蒂模型拟合,优度为0.783,预测精度为0.718。通过贝叶斯平均模型拟合,优度为0.868,预测精度为0.807。2个模型预测结果对比显示,在训练集中,贝叶斯平均模型的预测准确率比二项逻辑斯蒂回归模型高9.3%;在测试集中,贝叶斯平均模型的预测准确率比二项逻辑斯蒂回归模型高8.9%。【结论】在基于气象因子的大理州林火发生预测模型构建研究中,贝叶斯平均模型的拟合优度和预测精度均高于二项逻辑斯蒂模型,表明贝叶斯模型平均法具有一定的现实应用意义,可用于提高研究地区林火预测精度,有利于森林火灾的决策管理。 展开更多
关键词 大理州 森林火灾 气象因子 贝叶斯模型平均法 逻辑斯蒂回归
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我国数字图书馆研究论文逻辑增长模型的研究 被引量：7
17
作者 钟云志 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2005年第9期61-62,共2页
从统计学原理和方法解决了文献增长量Logistic曲线模型的最佳拟合问题,对1995～2003年我国数字图书馆文献增长量建立了残差平方和(误差)最小条件下的最优Logistic曲线模型,对我国数字图书馆文献量的逻辑增长规律进行了粗略预测.
关键词 最佳拟合 逻辑斯蒂曲线 数字图书馆 文献增长模型 LOGISTIC曲线模型 增长模型 研究论文 逻辑 统计学原理 文献量
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基于GLM模型Logistic回归的菲律宾蛤仔地理群体判别 被引量：7
18
作者 董建宇 胡成业 +2 位作者 杨晓龙 李文涛 张秀梅 《海洋与湖沼》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期1318-1324,共7页
菲律宾蛤仔(Ruditapesphilippinarum)是重要的海洋经济贝类和海水养殖品种,具有较强的表型可塑性特点,不同地理群体之间存在表型差异。本研究根据实测数据建立了胶州湾与天鹅湖菲律宾蛤仔壳长(SL)与壳高(SH)、壳宽(SW)和活体重(W)的回... 菲律宾蛤仔(Ruditapesphilippinarum)是重要的海洋经济贝类和海水养殖品种,具有较强的表型可塑性特点,不同地理群体之间存在表型差异。本研究根据实测数据建立了胶州湾与天鹅湖菲律宾蛤仔壳长(SL)与壳高(SH)、壳宽(SW)和活体重(W)的回归方程,定量分析了两个地理群体的形态学差异。由于其近似圆形的形态使得所能测量的外部指标较少,限制了传统形态测量学在其地理群体判别中的应用。本研究提出了将传统形态测量学和广义线性模型(GLM)相结合的方法,建立了判别菲律宾蛤仔地理群体的逻辑斯蒂(Logistic)回归方程。结果表明:菲律宾蛤仔的天鹅湖群体比胶州湾群体具有更高的SH/SL和SW/SL比值,壳形椭圆较圆且隆起程度高,"凸"形明显;基于GLM模型的Logistic回归能够快速准确地判别菲律宾蛤仔的地理群体归属,判别正确率高达94.23%。本研究为双壳类物种地理群体判别提供了新的分析方法和技术手段。 展开更多
关键词 菲律宾蛤仔 形态变异 地理群体 广义线性模型 逻辑斯蒂回归
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权核Logistic回归模型的分类和特征选择算法 被引量：1
19
作者 池光辉 刘建伟 +1 位作者 李卫民 罗雄麟 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第9期41-44,共4页
监督学习情况下,经常遇到样例的维数远远大于样本个数的学习情况。此时,样例中存在许多与样例类标签无关的特征,研究如何同时实现稀疏特征选择并具有更好的分类性能的算法具有优势。提出了基于权核逻辑斯蒂非线性回归模型的分类和特征... 监督学习情况下,经常遇到样例的维数远远大于样本个数的学习情况。此时,样例中存在许多与样例类标签无关的特征,研究如何同时实现稀疏特征选择并具有更好的分类性能的算法具有优势。提出了基于权核逻辑斯蒂非线性回归模型的分类和特征选择算法。权对角矩阵的对角元素在0到1之间取值,对角元素的取值作为学习参数由最优化过程确定,讨论了提出的快速轮转优化算法。提出的算法在十个实际数据集上进行了测试,实验结果显示,提出的分类算法与L1,L2,Lp正则化逻辑斯蒂模型分类算法比较具有优势。 展开更多
关键词 权矩阵 逻辑斯蒂回归 特征选择 非线性模型 核函数
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黑龙江省樟子松人工林林分直径结构模型的建立 被引量：1
20
作者 王维芳 董继扬 张楚彤 《防护林科技》 2024年第4期7-9,87,共4页
樟子松是中国北方的主要造林树种之一,具有抗寒、抗旱和环境适应性较强等优点。以樟子松人工林为研究对象,采用佳木斯市孟家岗林场6块不同龄组的固定样地数据,分析了樟子松人工林直径分布规律,建立了径阶和累积株数之间的关系模型,通过... 樟子松是中国北方的主要造林树种之一,具有抗寒、抗旱和环境适应性较强等优点。以樟子松人工林为研究对象,采用佳木斯市孟家岗林场6块不同龄组的固定样地数据,分析了樟子松人工林直径分布规律,建立了径阶和累积株数之间的关系模型,通过各种指标以及置信椭圆F检验进行了模型的检验。结果表明:(1)相同立地条件下,樟子松人工林的直径符合正态分布,接近平均直径处的林木株数最多,向两侧逐渐减少。(2)逻辑斯蒂方程可以较好拟合直径分布规律,各样地相关指数R^(2)都大于0.99,实测数据基本都分布在拟合曲线附近。(3)拟合模型通过0.05显著水平下的F检验,林木的累积株数实测值和预测值之间的差异不显著,模型拟合效果较好,具有良好的合理性和适用性。 展开更多
关键词 樟子松人工林 直径结构 模型拟合 逻辑斯蒂方程
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