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基于逐步回归和ARIMA模型的青海省农作物产量预测分析 被引量：2
1
作者 黄倩 《南方农机》 2025年第4期173-176,共4页
【目的】准确预测青海省的农作物产量。【方法】选取青海省2002—2021年农作物产量数据,将农业机械总动力、农作物播种面积、有效灌溉面积、农用薄膜使用量、农药使用量作为青海省农作物产量预测的自变量,农作物产量作为因变量建立逐步... 【目的】准确预测青海省的农作物产量。【方法】选取青海省2002—2021年农作物产量数据,将农业机械总动力、农作物播种面积、有效灌溉面积、农用薄膜使用量、农药使用量作为青海省农作物产量预测的自变量,农作物产量作为因变量建立逐步回归和ARIMA模型,分别运用逐步回归模型、ARIMA模型以及组合模型对青海省2016—2021年农作物产量数据预测精度进行了检验和对比,并采用组合模型预测了青海省2022—2026年农作物产量。【结果】1)逐步回归模型通过逐步引入对产量有显著影响的变量,优化了模型结构,预测平均误差为1.17%;2)ARIMA模型则有效捕捉了时间序列数据的动态特性,预测平均误差为1.29%;3)组合预测模型的预测精度较高,平均相对误差降至1.00%,优于单一模型。【结论】农作物产量的准确预测对于保障粮食安全和推动地区经济发展具有重要意义。未来的研究可以通过优化各模型的权重分配、利用机器学习方法自动调整权重等方式处理更大规模的数据集,并考虑如气候变化、政策变动等更多的影响因素,这将有助于构建更为全面和精细的预测模型,为农业生产和政策制定提供更加有力的数据支持。 展开更多
关键词 农作物产量 逐步回归模型 ARIMA模型 组合预测模型
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基于特征选择与BiLSTM多变量回归预测的磨煤机故障预警研究 被引量：2
2
作者 罗云 李战国 +5 位作者 付陇霞 王道谊 张新中 李耀华 程亮 江霞 《动力工程学报》 北大核心 2025年第5期724-732,共9页
为解决火电设备多参数耦合、渐变性故障诊断困难的问题,提出了一种基于套索(LASSO)回归特征选择与双向长短期记忆(BiLSTM)网络多变量回归预测的故障预警方法。以某1 000 MW机组磨煤机为研究对象,选取磨煤机电流、出口压力、出入口差压... 为解决火电设备多参数耦合、渐变性故障诊断困难的问题,提出了一种基于套索(LASSO)回归特征选择与双向长短期记忆(BiLSTM)网络多变量回归预测的故障预警方法。以某1 000 MW机组磨煤机为研究对象,选取磨煤机电流、出口压力、出入口差压作为表征堵磨故障的特征参数,采用LASSO回归选择特征变量,基于BiLSTM算法建立多变量回归预测模型;根据堵磨时特征参数的变化机理与模型预测值构建堵磨故障指数,最后利用核密度估计方法计算预警阈值,实现了堵磨故障预警。通过实际数据分析表明:磨煤机正常状态时,BiLSTM多变量回归预测模型的平均相对误差为1.13%,相比传统的误差反向传播(BP)神经网络和支持向量机回归(SVR)模型具有更高的精度和预测参数变化趋势的能力;磨煤机异常状态时,相比成熟的多元状态估计技术(MSET)算法模型能更早地发现磨煤机运行的异常状态,实现磨煤机变工况下故障早期预警。 展开更多
关键词 磨煤机 LASSO回归 BiLSTM多变量回归 预测模型 堵磨 故障指数
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基于模型预测控制的航空发动机多变量限制保护器设计
3
作者 刘露杨 郭迎清 +1 位作者 李辉 何家乐 《航空发动机》 北大核心 2025年第5期117-122,共6页
在现代航空发动机设计中可用于限制保护控制量的数量不断增加。为充分发挥发动机的调节能力,以变循环发动机(VCE)为被控对象,设计了基于模型预测控制(MPC)的发动机多变量限制保护器。将限制量作为状态量建立了增广的线性化模型;把限制... 在现代航空发动机设计中可用于限制保护控制量的数量不断增加。为充分发挥发动机的调节能力,以变循环发动机(VCE)为被控对象,设计了基于模型预测控制(MPC)的发动机多变量限制保护器。将限制量作为状态量建立了增广的线性化模型;把限制量的极限值作为状态约束条件纳入至MPC的滚动优化过程,实现了限制保护;针对采用传统MPC方法计算量大的问题,提出了一种将限制预测模型和控制预测模型分离的设计方案,并同时引入了预测步长,有效减小了MPC的计算量。结果表明:相比于传统的基于min-max切换逻辑的限制保护控制方法,采用MPC方法的限制保护控制的性能得到了明显改善,且能完全适用于多变量系统;改进后的MPC的单位计算耗时从最长26.08 s缩短至最短0.92 s,达到传统方法的量级。 展开更多
关键词 模型预测控制 多变量控制 多变量限制保护器 min-max选择 航空发动机
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基于多元逐步回归分析的煤储层含气量预测模型——以沁水盆地为例 被引量：34
4
作者 李贵红 张泓 +2 位作者 崔永君 张培河 董敏涛 《煤田地质与勘探》 CAS CSCD 北大核心 2005年第3期22-25,共4页
以沁水盆地为例,运用多元逐步回归分析方法,建立了以Langmuir体积和含气饱和度为参数的含气量预测模型;复相关系数、F检验、t检验结果表明,该模型满足线性与方差齐性的假设,拟合效果较好。运用此模型,结合多因素权重分析确定的含气饱和... 以沁水盆地为例,运用多元逐步回归分析方法,建立了以Langmuir体积和含气饱和度为参数的含气量预测模型;复相关系数、F检验、t检验结果表明,该模型满足线性与方差齐性的假设,拟合效果较好。运用此模型,结合多因素权重分析确定的含气饱和度和实测的Langmuir体积数据,实现了沁水盆地山西组主煤层含气量预测。对比分析显示,该含气量预测模型有一定的可行性。 展开更多
关键词 煤储层 含气量 多元逐步回归分析 预测模型 沁水盆地
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基于Spark平台和多变量L_2-Boosting回归模型的分布式能源系统短期负荷预测 被引量：34
5
作者 马天男 牛东晓 +1 位作者 黄雅莉 杜振东 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期1642-1649,共8页
分布式能源系统负荷预测是系统规划与经济运行的可靠前提和依据,在当前海量高维数据的背景下,有效的在线数据处理平台与精确的负荷预测方法是当前的研究重点。基于分布式能源系统负荷数据特点,在缺失数据处理、坏数据分类以及特征选择... 分布式能源系统负荷预测是系统规划与经济运行的可靠前提和依据,在当前海量高维数据的背景下,有效的在线数据处理平台与精确的负荷预测方法是当前的研究重点。基于分布式能源系统负荷数据特点,在缺失数据处理、坏数据分类以及特征选择的基础上,建立了基于Spark平台与多变量L_2-Boosting回归模型的分布式能源系统短期负荷预测方法。首先,利用Spark平台分割全部数据得到多个子数据模型,通过并行计算提高数据处理效率,采用特征提取方法得出模型需要的输入向量;其次,将得出的有效数据信息输入到多变量L_2-Boosting回归模型进行训练学习,得到训练后的多变量L_2-Boosting回归模型;最后,利用测试数据测试模型。算例结果验证了所提模型的有效性。 展开更多
关键词 短期负荷预测 多变量L2-Boosting回归模型 分布式能源系统 Spark平台
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利用逐步回归分析建立机织滤布透气性的预测模型 被引量：4
6
作者 于华 汪德璜 +1 位作者 于吉震 李晓君 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第2期60-62,共3页
要使滤布有很好的过滤性能,就必须具有良好的透通性,即透气性、透水性及渗透性。本文主要研究了织物的密度、组织、厚度、织物每平方米重量及纱线捻度等因素与织物透气量的相关关系。并利用逐步回归分析方法建立机织滤布透气性的多项式... 要使滤布有很好的过滤性能,就必须具有良好的透通性,即透气性、透水性及渗透性。本文主要研究了织物的密度、组织、厚度、织物每平方米重量及纱线捻度等因素与织物透气量的相关关系。并利用逐步回归分析方法建立机织滤布透气性的多项式回归方程为机织物过滤材料的设计和试织提供了理论依据。 展开更多
关键词 滤布 透气性 预测模型 逐步回归分析
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基于耦合逐步回归的PLS模型城市用水量预测 被引量：9
7
作者 王帅 孙月峰 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期170-173,共4页
城市用水量受到多重因素的影响,且各因素之间存在相关性。将逐步回归技术引入偏最小二乘(PLS)用水量预测模型影响因子的筛选过程,可对PLS回归建模过程进行改进,在保证拟合精度的条件下,有效解决了自变量间的多重相关性问题;同时实现测... 城市用水量受到多重因素的影响,且各因素之间存在相关性。将逐步回归技术引入偏最小二乘(PLS)用水量预测模型影响因子的筛选过程,可对PLS回归建模过程进行改进,在保证拟合精度的条件下,有效解决了自变量间的多重相关性问题;同时实现测定指标的降维,达到了简化、精炼模型的目的。将所提理论和方法应用于某城市用水量预测中,运用R软件进行求解,并将耦合逐步回归的PLS模型与单一的PLS回归模型进行比较分析。结果表明,模型的拟合和预报精度较好。 展开更多
关键词 水文学 用水量预测 逐步回归分析 PLS模型 R软件
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基于多变量灰色预测模型的多元线性回归模型 被引量：11
8
作者 刘稳殿 王丰效 刘佑润 《科学技术与工程》 2007年第24期6403-6406,共4页
针对各自变量之间的关系,利用多变量灰色模型建立了自变量的预测值,剔除了自变量观察数据中的噪声污染。进而建立了一种改进的多元线性回归模型。最后,通过实例说明模型具有较高的预测精度。
关键词 多变量 灰色预测模型 多元线性回归
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灰色系统与多元逐步回归耦合模型在年用水量预测中的应用 被引量：10
9
作者 黄胜 《节水灌溉》 北大核心 2007年第5期38-40,共3页
探讨了将多元回9-3分析模型和灰色系统GM（1，1）耦合应用于北京市总用水量预测的方法和技术。对北京市1980-2001年的序列资料，利用灰色系统的关联度分析和逐步回归的思想，通过比较和选择，建立了多元线性逐步回归方程；将用GM（1，1... 探讨了将多元回9-3分析模型和灰色系统GM（1，1）耦合应用于北京市总用水量预测的方法和技术。对北京市1980-2001年的序列资料，利用灰色系统的关联度分析和逐步回归的思想，通过比较和选择，建立了多元线性逐步回归方程；将用GM（1，1）模型拟合反推得到的预测值带入方程求出总用水量的未来值。结果表明：人均日生活用水量和工业用水量是影响北京市总用水量变化的主要因素。灰色系统与多元线性回归的耦合模型用于对城市总用水量的预测是行之有效的。 展开更多
关键词 灰色系统 逐步回归分析 耦合模型 年用水量 预测
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基于Maxent模型的中国芦竹适生区预测
10
作者 张皓 李湘辉 +3 位作者 彭苗苗 谷澜 易自力 李世成 《中南农业科技》 2025年第1期142-145,150,共5页
通过数据稀疏化和预测变量去相关的方法,从全球生物多样性信息网、中国数字植物标本馆平台和中国国家标本平台等数据库中收集并处理了242条芦竹(Arundo donax L.)分布数据和8个环境变量,并依据ENMeval包选择的Maxent模型参数组合(RM=1.5... 通过数据稀疏化和预测变量去相关的方法,从全球生物多样性信息网、中国数字植物标本馆平台和中国国家标本平台等数据库中收集并处理了242条芦竹(Arundo donax L.)分布数据和8个环境变量,并依据ENMeval包选择的Maxent模型参数组合(RM=1.5,FC=LQHPT),对芦竹的适生区进行了模拟。结果表明,RM=1.5、FC=LQHPT参数组合的ΔAICc=0,表明该参数组合具有较高的可靠性;模型训练和测试的曲线下面积(AUC)分别为0.929±0.002和0.912±0.012,显示出较高的预测准确度;最冷月最低温、年平均气温变化范围和最干季度降水量被确定为影响芦竹分布的主导环境变量,其适宜区间分别为-4.9~15.0℃、23.6~34.2℃和62.3~176.8 mm。芦竹的适生区主要分布在中国中部和南部地区,涉及17个省份和1个直辖市,不适宜区、低适宜区、中适宜区和高适宜区所占面积分别为723.09万、108.93万、79.43万、48.55万km^(2)。通过预测芦竹的适生区和探讨制约其适生区分布的主导环境变量,以期为芦竹的引种种植提供科学依据。 展开更多
关键词 芦竹(Arundo donax L.) Maxent模型 适生区预测 环境变量 生物气候变量 曲线下面积(AUC)
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逐步回归模型在红棕象甲预测中的应用
11
作者 阎伟 刘丽 +4 位作者 黄山春 张晶 覃伟权 曹建华 彭正强 《热带作物学报》 CSCD 2011年第8期1549-1552,共4页
红棕象甲[Rhynchophorus ferrugineus(Oliver)]是我国危害棕榈科植物的重要入侵害虫。2008年3月至2011年1月,以文昌市45块受红棕象甲危害的椰林为试验地,应用线性逐步回归分析的方法 ,组建了以土壤含水量、主林层郁闭度、土壤瘠薄程度... 红棕象甲[Rhynchophorus ferrugineus(Oliver)]是我国危害棕榈科植物的重要入侵害虫。2008年3月至2011年1月,以文昌市45块受红棕象甲危害的椰林为试验地,应用线性逐步回归分析的方法 ,组建了以土壤含水量、主林层郁闭度、土壤瘠薄程度和林龄为参数的红棕象甲发生量的预测模型。该模型通过实际检验,具有较高的预测功能,今后可在林业生产实际中加以应用。 展开更多
关键词 红棕象甲 发生量 线性逐步回归模型 预测
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脓毒症相关急性肾损伤患者28d死亡风险预测模型的构建与验证
12
作者 张江明 王泽钤 +7 位作者 徐存莲 邓排 伍杨 齐敏君 马璐妹 姚伟晴 刘东 刘冬梅 《解放军医学杂志》 北大核心 2025年第8期935-942,共8页
目的探讨脓毒症相关急性肾损伤(SA-AKI)患者28 d死亡的危险因素并构建列线图风险预测模型。方法本研究为回顾性队列研究。收集2017年1月-2022年12月在解放军联勤保障部队第940医院入住重症监护病房(ICU)的184例SA-AKI患者作为研究对象,... 目的探讨脓毒症相关急性肾损伤(SA-AKI)患者28 d死亡的危险因素并构建列线图风险预测模型。方法本研究为回顾性队列研究。收集2017年1月-2022年12月在解放军联勤保障部队第940医院入住重症监护病房(ICU)的184例SA-AKI患者作为研究对象,根据28 d内是否死亡分为存活组(n=135)与死亡组(n=49)。收集所有患者的临床资料,初步筛选差异有统计学意义的危险因素,再经多因素logistic逐步回归分析探讨SA-AKI患者28 d内死亡的独立危险因素;基于筛选出的危险因素构建列线图预测模型,采用Bootstrap法进行内部验证,绘制受试者操作特征(ROC)曲线评价模型的预测价值及准确性。结果184例SA-AKI患者28 d病死率为26.6%(49/184)。多因素logistic逐步回归分析结果显示,并发多器官功能障碍综合征(MODS)(OR=16.393,95%CI 4.317~62.254,P<0.001)、急性生理学和慢性健康状况评价Ⅱ(APACHEⅡ)评分高(OR=1.097,95%CI 1.036~1.161,P=0.002)、氧合指数低(OR=0.992,95%CI 0.986~0.998,P=0.015)、中性粒细胞计数低(OR=0.912,95%CI 0.860~0.968,P=0.002)、纤维蛋白原(FIB)浓度低(OR=0.733,95%CI 0.549~0.978,P=0.034)是SA-AKI患者28 d死亡的独立危险因素。预测模型方程P=1/1+e^(-logit ( P ),),logit(P)=-1.626+2.797×MODS+0.092×APACHEⅡ+(-0.311)×纤维蛋白原+(-0.092)×中性粒细胞计数+(-0.008)×氧合指数。采用Bootstrap法内部重复抽样1000次进行验证,校正曲线和理想曲线基本拟合,预测值与实际值一致性较好。ROC曲线分析显示,SA-AKI患者预后预测模型的曲线下面积为0.911(95%CI 0.868~0.955,P<0.05),当模型截断值为0.194时,敏感度为93.9%,特异度为78.5%。Hosmer-Lemeshow检验显示,预测模型有较好的拟合度(P=0.62)。决策曲线显示,列线图模型在高风险阈值范围(0.1~0.9)内有一定的临床实用性。结论伴有MODS、APACHEⅡ评分高、氧合指数低、中性粒细胞计数低、FIB浓度低是SA-AKI患者28 d死亡的独立危险因素,据此建立的列线图风险预测模型可能对预测SA-AKI患者28 d死亡具有重要指导意义。 展开更多
关键词 脓毒症相关急性肾损伤 列线图 预测模型 logistic逐步回归
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基于混合注意力机制的CNN-BiLSTM模型的温州港集装箱吞吐量预测
13
作者 丁天明 高翎嘉 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第8期90-98,共9页
为了更精确地预测港口集装箱吞吐量,提出了一种融合卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)的预测模型,并引入多种注意力机制,以全面捕捉数据的全局特征。模型中将影响指标和历史集装箱吞吐量数据结合,作为多变量输入进行预测... 为了更精确地预测港口集装箱吞吐量,提出了一种融合卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)的预测模型,并引入多种注意力机制,以全面捕捉数据的全局特征。模型中将影响指标和历史集装箱吞吐量数据结合,作为多变量输入进行预测。结果表明:与传统的LSTM预测模型和CNN-LSTM组合模型相比,该模型的平均绝对百分比误差(M APE)和均方根误差(R MSE)均有所降低,模型拟合度(R 2)显著提高。尤其在数据波动明显的情况下,该模型的预测结果更加精确,有助于港航企业及时调整规划决策与经营策略。 展开更多
关键词 交通运输工程 集装箱吞吐量预测 混合注意力机制 多变量输入 CNN-BiLSTM预测模型
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改进滑模调节的电子水泵模型预测控制
14
作者 马西沛 许明浩 +2 位作者 范平清 沈黎吉 冯晓丹 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第7期202-209,共8页
针对电子水泵在高速和扰动情况下控制系统抖动较大的问题,提出一种非线性积分滑模面(NISMS)和动态变量函数(DVF)调节的模型预测滑模控制方法。首先,设计非线性积分滑模面,引入动态变量函数及sigmoid函数设计改进趋近率,并根据非线性积... 针对电子水泵在高速和扰动情况下控制系统抖动较大的问题,提出一种非线性积分滑模面(NISMS)和动态变量函数(DVF)调节的模型预测滑模控制方法。首先,设计非线性积分滑模面,引入动态变量函数及sigmoid函数设计改进趋近率,并根据非线性积分滑模面及改进趋近率设计滑模速度控制器;其次,设计滑模观测器用于观测转速及转子位置跟踪信息;最后,设计模型预测控制器,对输出电流进行预测控制。仿真结果表明,采用NISMS及DVF调节的控制方法可有效提高转速跟踪效果,减小转子位置跟踪误差,提高系统抗干扰性能。 展开更多
关键词 电子水泵 动态变量函数 非线性积分滑模面 模型预测控制 趋近率
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基于数据重构的电厂锅炉NO_(x)质量浓度预测模型
15
作者 谢刚 蔡之伟 +2 位作者 王宇飞 张晓红 周勇 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第11期4446-4455,共10页
火力发电厂燃煤锅炉系统的运行数据具有维度高、时延显著及海量等特性,使得炉膛出口NO_(x)质量浓度难以精确预测。针对这一问题,研究提出了一种基于数据重构的NO_(x)质量浓度预测模型构建方法。首先,通过数据清洗、稳态辨别与时延校正,... 火力发电厂燃煤锅炉系统的运行数据具有维度高、时延显著及海量等特性,使得炉膛出口NO_(x)质量浓度难以精确预测。针对这一问题,研究提出了一种基于数据重构的NO_(x)质量浓度预测模型构建方法。首先,通过数据清洗、稳态辨别与时延校正,构建时延重构数据集。其次,应用相关性、冗余性与互补性权衡算法筛选出更为全面的最优特征变量集。再次,利用基于差分进化算法的核模糊C均值聚类算法对不同工况进行划分,并根据工况特征自动划分数据集,进而得到多组更加简洁且具有较强泛化能力的最优特征变量子集。最后,对比数据重构前后数据集所构建预测模型的准确性。研究对某600 MW燃煤机组数据仿真发现,通过数据重构得到的最优特征变量子集在模型构建中的表现更佳,其均方根误差平均降低了67%,平均绝对误差平均降低了66.2%,平均绝对百分比误差平均降低了0.61百分点,且模型训练时间缩短了90.9%,有效提升了NO_(x)质量浓度预测模型的准确性与效率。 展开更多
关键词 环境工程学 时延校正 最优特征变量 工况划分 最小二乘法模型 NO_(x)质量浓度预测
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基于逐步回归和GDCS-SVM的大坝变形预测组合模型 被引量：4
16
作者 温勇兵 徐镇凯 +1 位作者 魏博文 蒋水华 《水电能源科学》 北大核心 2017年第5期92-94,91,共4页
现行大坝安全监控技术不能按实测信号中不同频段信号特征分别选取不同监测模型进行处理,影响了大坝变形预测精度。为此,在利用小波包分解获取实测信号中的系统信号和随机信号的基础上,提出了一种基于逐步回归和GDCS-SVM的大坝变形预测... 现行大坝安全监控技术不能按实测信号中不同频段信号特征分别选取不同监测模型进行处理,影响了大坝变形预测精度。为此,在利用小波包分解获取实测信号中的系统信号和随机信号的基础上,提出了一种基于逐步回归和GDCS-SVM的大坝变形预测组合模型,并进行了验证。工程实例表明,GDCS-SVM预测效果优于CS-SVM,而所建组合模型预测精度高于单一监测模型,具有较强的泛化能力和较好的全局预测精度,可用于大坝变形预测。 展开更多
关键词 大坝 小波包分解 逐步回归模型 GDCS-SVM模型 预测模型
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基于多元线性逐步回归和BP神经网络建立鸭梨盛花期预测模型 被引量：10
17
作者 王鹏飞 李涛 +6 位作者 于春亮 薛敏 张玉星 张海霞 权畅 许建锋 马辉 《山东农业科学》 北大核心 2023年第7期159-166,共8页
本研究基于2002—2020年河北省魏县鸭梨盛花期观测资料和气象数据,采用线性趋势法揭示其盛花期变化趋势,并通过相关性分析筛选出显著影响盛花期的气象因子,然后分别用BP神经网络、多元线性逐步回归方法建立盛花期预测模型,以决定系数、... 本研究基于2002—2020年河北省魏县鸭梨盛花期观测资料和气象数据,采用线性趋势法揭示其盛花期变化趋势,并通过相关性分析筛选出显著影响盛花期的气象因子,然后分别用BP神经网络、多元线性逐步回归方法建立盛花期预测模型,以决定系数、均方根误差、预测准确/误差率为评判指标对模型预测精度进行评价。结果表明,2002—2020年魏县鸭梨盛花期呈现提前趋势,每10年平均提前2.4天。有13个气象因子与盛花期极显著相关(P<0.010),相关系数在-0.575~-0.852。两种预测模型均可在3月上旬对盛花期进行预报,基于最早盛花期可提前13天预报,基于最晚盛花期可提前29天预报。多元线性逐步回归模型的R^(2)为0.905,RMSE为1.45,R_(d1)为94.7%,R_(d2)为5.3%;BP神经网络的R^(2)为0.950,RMSE为1.05,R_(d1)为100%,R_(d2)为0;用2021和2022年的数据对两个模型的预测效果进行验证,除多元线性逐步回归模型预测的2021年盛花期日序数与实际日序数差2天外,两模型对两年盛花期的预测值与实测值一致。综合来看,BP神经网络模型的预测效果更好,准确率更高,可用于鸭梨盛花期预测,这为制定河北魏县鸭梨花期管理措施及梨花节活动方案奠定了基础。 展开更多
关键词 鸭梨 盛花期预测模型 相关分析 多元线性逐步回归 BP神经网络
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基于MaxEnt模型的环境变量和物种分布数据对四川牡丹潜在适生区域预测的影响 被引量：1
18
作者 张蜀豫 李陈 张炎周 《甘肃林业科技》 2024年第4期49-55,71,共8页
MaxEnt模型被广泛应用于物种潜在适生区预测研究,以四川牡丹为例,设置不同的环境变量和物种分布数据,构建四川牡丹适生区预测模型,通过对适生区预测结果的空间和概率分布差异分析,探讨环境变量和物种分布数据对MaxEnt模型适生区预测的... MaxEnt模型被广泛应用于物种潜在适生区预测研究,以四川牡丹为例,设置不同的环境变量和物种分布数据,构建四川牡丹适生区预测模型,通过对适生区预测结果的空间和概率分布差异分析,探讨环境变量和物种分布数据对MaxEnt模型适生区预测的影响。结果显示,地形因子对适生区的预测结果严重泛化,气候因子的预测效果则较好,是影响四川牡丹分布的重要环境要素;物种分布数据所蕴含的信息量会造成适生区预测结果的差异。在构建MaxEnt模型预测物种适生区时,需要考虑物种的生态需求,分析环境变量和物种分布数据对预测结果产生的影响,选择影响物种分布的关键环境因子和尽量全面反映物种分布信息的分布数据。 展开更多
关键词 MaxEnt模型 环境变量 物种分布 适生区预测
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利用逐步回归与逻辑分析法建立铁路货运量最佳预测模型 被引量：1
19
作者 蒋仁才 荣朝和 《预测》 1987年第5期28-30,共3页
一、问题的提出事物的发展是相互联系、相互影响的。在事物质的联系上存在着量的关系。利用这种质和量的联系可以进行定量的相关分析,来描述一事物受他事物作用的变化过程。但事物的联系往往不是单一的对应关系。而是复杂的多面体。单... 一、问题的提出事物的发展是相互联系、相互影响的。在事物质的联系上存在着量的关系。利用这种质和量的联系可以进行定量的相关分析,来描述一事物受他事物作用的变化过程。但事物的联系往往不是单一的对应关系。而是复杂的多面体。单因素相关分析只能反映事物发展的某一侧面,具有相当的局限性。 展开更多
关键词 预测模型 铁路货运量 逐步回归方法 显著性水平 时间变量 定性分析 单因素相关分析 回归方程 对应关系 显著性因素
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基于虚拟变量回归与SARIMA组合模型的GDP预测 被引量：6
20
作者 许金炜 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2016年第24期38-41,共4页
文章根据我国1992年至2015年的GDP季度数据,建立了虚拟变量回归(DVR)模型、SARIMA模型及其组合(DVR-SARIMA)模型,并进行了比较与分析,结果发现组合(DVR-SARIMA)模型的拟合效果最好,预测性能亦是最好,且利用组合(DVR-SARIMA)模型对我国... 文章根据我国1992年至2015年的GDP季度数据,建立了虚拟变量回归(DVR)模型、SARIMA模型及其组合(DVR-SARIMA)模型,并进行了比较与分析,结果发现组合(DVR-SARIMA)模型的拟合效果最好,预测性能亦是最好,且利用组合(DVR-SARIMA)模型对我国未来的季度GDP进行了预测,以期对我国未来的总体经济增长情况做出合理的分析与判断。 展开更多
关键词 虚拟变量回归模型 SARIMA模型 组合模型 GDP 预测
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