基于非线性混合效应模型的东北红松树高-胸径关系

1

作者 李欣宇 叶尔江·拜克吐尔汉 +3 位作者 王娟 张新娜 张春雨 赵秀海 《北京林业大学学报》 北大核心 2025年第3期38-48,共11页

【目的】构建红松非线性混合效应树高-胸径模型,并对比分析不同抽样方法和不同抽样数量对模型预测精度的影响,为研究红松的生长发育规律提供理论依据。【方法】基于吉林省蛟河地区与黑龙江省凉水地区两块样地合计4 441组红松数据,将数... 【目的】构建红松非线性混合效应树高-胸径模型,并对比分析不同抽样方法和不同抽样数量对模型预测精度的影响,为研究红松的生长发育规律提供理论依据。【方法】基于吉林省蛟河地区与黑龙江省凉水地区两块样地合计4 441组红松数据,将数据随机分为建模数据(80%)和检验数据(20%)。对常见的15个树高-胸径模型进行拟合,筛选效果最佳的模型作为基础模型,并将胸高断面积、优势木平均高和林分平均胸径加入基础模型,构建最优广义模型。同时,引入样方水平的随机效应,分别构建基础混合效应模型和广义混合效应模型,并评价两个固定效应模型与两个混合效应模型的拟合能力和预测精度。使用检验数据验证模型预测精度,采用固定效应模型的平均水平预测(FPA)、混合模型的总体平均响应预测(MPA)和主体响应预测(MPS)3种预测类型进行比较。此外,对混合模型在随机抽取、抽胸径最大、抽胸径最小和抽取平均木(胸径接近平均值的样本)4种抽样方案下的预测精度和样本数量关系进行分析。【结果】(1)Prodan模型为最优基础模型(R2、RMSE、MAE分别为0.841、3.335 m、2.492 m),加入林分平均胸径、优势木平均高和胸高断面积的广义模型预测精度更高(R2、RMSE、MAE分别为0.914、2.449 m、1.816 m)。引入样方随机效应后,模型的精度显著提升(基础混合效应模型R2、RMSE、MAE分别为0.961、1.652 m、1.231 m,广义混合效应模型R2、RMSE、MAE分别为0.958、1.719 m、1.288 m)。(2)通过检验数据验证模型精度,结果表明模型预测精度均表现为MPA>FPA>MPS,广义模型预测精度总体优于基础模型。(3)4种抽样方案中,抽取平均木的抽样方法表现最佳,当抽取8株时,预测能力最优;在实际应用中,考虑人工成本与经济成本,抽取5株平均木测量树高以估计随机参数的方法亦合理可行。【结论】将林分因子和样方效应引入基础模型能够显著提高红松树高-胸径模型的精度,采用抽取平均木的抽样方法预测精度更高。本研究探讨了非线性混合效应模型下红松树高与胸径的关系,为精准预测东北主要建群种红松树高值以及后续实地调查与经营管理提供理论基础与实践参考。 展开更多

关键词 红松 树高-胸径模型 广义模型 非线性混合效应模型 抽样设计

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利用2种非线性混合效应模型(2水平)对杉木林胸径生长量的分析 被引量：22

2

作者 符利勇 李永慈 +1 位作者 李春明 唐守正 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期36-43,共8页

选择2种2水平非线性混合模型对杉木林胸径生长量进行分析,其中模型1为一般的2水平非线性混合模型,模型2在模型1的基础上进一步考虑固定效应参数随某一特定因子水平变化而变化。本文通过对这2种模型的分析,首先确定构建2水平非线性混合... 选择2种2水平非线性混合模型对杉木林胸径生长量进行分析,其中模型1为一般的2水平非线性混合模型,模型2在模型1的基础上进一步考虑固定效应参数随某一特定因子水平变化而变化。本文通过对这2种模型的分析,首先确定构建2水平非线性混合模型的基础模型,然后对模型1衍生出的665种模型及模型2衍生出的2703种模型进行计算和比较:对于模型1,有57种模型计算收敛,当形参b0同时考虑区组和样地效应、而b4和b5只考虑区组效应时,模型拟合效果最好,因此把该模型作为模型1的最佳拟合模型;对于模型2,有24种模型计算收敛,当形参b5同时考虑区组和样地效应、b1只考虑区组效应并且固定效应b0的取值与各区组水平有关时,模型拟合效果最好,因此把该模型作为模型2的最佳拟合模型。最后对传统的非线性回归模型、模型1及模型2进行比较:模型1和模型2的拟合效果都比传统的非线性回归模型好,且模型2的拟合效果最好。 展开更多

关键词 非线性混合效应模型 2水平非线性混合效应模型 杉木胸高断面积 最佳拟合模型

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基于非线性混合效应模型的云南松林树高曲线

3

作者 冯源 李贵祥 +5 位作者 和丽萍 毕波 覃阳平 王发平 胡滨显 尹久明 《北京林业大学学报》 北大核心 2025年第3期49-60,共12页

【目的】云南松林是云南省最重要的森林类型之一。构建云南松林树高曲线的非线性混合效应模型,对促进滇中地区乃至云南省云南松林科学经营及森林质量精准提升具有重要意义。【方法】基于云南省楚雄市旧关林场9块典型云南松林样地调查数... 【目的】云南松林是云南省最重要的森林类型之一。构建云南松林树高曲线的非线性混合效应模型,对促进滇中地区乃至云南省云南松林科学经营及森林质量精准提升具有重要意义。【方法】基于云南省楚雄市旧关林场9块典型云南松林样地调查数据,选取12个基础模型拟合树高-胸径关系,筛选出最优模型作为基础模型。将树种组作为哑变量纳入模型,同时考虑林分变量的影响,并将样地作为随机效应,构建云南松林树高-胸径非线性混合效应模型。采用留一交叉验证对模型拟合效果进行检验。【结果】12个基础模型中,Schumacher模型表现最佳,被选为基础模型。在林分变量中,优势木平均高(Hd)和大于对象木断面积(BAL)与树高相关性显著,且具有生物学意义,因此被用于建立树高-胸径广义非线性模型。Hd与树高呈显著正相关,而BAL与树高呈负相关。最终建立的非线性混合效应模型能解释树高74%的变异,均方根误差为1.57 m。交叉验证结果表明,模型不存在过拟合现象,且残差无明显异方差。【结论】与传统基础模型相比,加入Hd和BAL的云南松林树高-胸径非线性混合效应模型能更准确地描述云南松林树高与胸径的关系。在森林经营实践中,可通过适地适树、调整林分密度和优化林分结构等措施降低林木个体竞争,从而促进林木树高生长。本研究为滇中地区云南松林树高曲线模拟研究提供方法借鉴及技术支持,对森林资源管理和生态保护具有重要的科学和实践价值。 展开更多

关键词 云南松 树高曲线 非线性混合效应模型 立地质量 林木竞争

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基于线性混合效应模型的心理实验数据建模

4

作者 郭小军 焦玉月 《应用心理学》 2025年第3期278-288,共11页

线性混合效应模型(LMEM)作为一种数据分析方法在心理科学中越来越受欢迎。在心理实验的应用中,线性混合效应模型仍囿于正确反应时,而错误反应时也反映了被试的重要操作信息。基于此,借鉴生存分析对截尾数据的处理思路,文中提出联合错误... 线性混合效应模型(LMEM)作为一种数据分析方法在心理科学中越来越受欢迎。在心理实验的应用中,线性混合效应模型仍囿于正确反应时,而错误反应时也反映了被试的重要操作信息。基于此,借鉴生存分析对截尾数据的处理思路,文中提出联合错误反应时的LMEM(JILMEM)。在实例数据中,JILMEM具有更佳的模型拟合。在模拟研究中,相对LMEM和F1/F2检验方法,JILMEM对不同模拟情景特点和处理效应识别更有优势。因此,JILMEM能更有效识别实验设计特点和更佳性能。 展开更多

关键词 反应时 错误反应时 线性混合效应模型 F1/F2检验

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置信区间宽度等高线图在线性混合效应模型样本量规划中的应用 被引量：3

5

作者 刘玥 徐雷 +3 位作者 刘红云 韩雨婷 游晓锋 万志林 《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第1期124-138,I0001-I0042,共57页

线性混合效应模型在分析具有嵌套结构的心理学实验数据时具有明显优势。本文提出了置信区间宽度等高线图用于该模型的样本量规划。通过等高线图,确定同时符合检验力、效应量准确性以及置信区间宽度要求的被试量和试次数。结合关注被试... 线性混合效应模型在分析具有嵌套结构的心理学实验数据时具有明显优势。本文提出了置信区间宽度等高线图用于该模型的样本量规划。通过等高线图,确定同时符合检验力、效应量准确性以及置信区间宽度要求的被试量和试次数。结合关注被试内实验效应和被试变量调节效应的两类典型模型,通过两个模拟研究,采用基于蒙特卡洛模拟方法,探索效应量、随机效应大小和被试变量类型对置信区间宽度等高线图及样本量规划结果的影响。 展开更多

关键词 线性混合效应模型 多水平模型 检验力分析 效应量 置信区间宽度

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基于BP-L_(2)混合算法的线性混合效应模型在帕金森病语音信号中的应用

6

作者 罗成敏 王涛 《现代信息科技》 2024年第19期158-163,共6页

通过对帕金森病语音信号多重共线性纵向高维数据的预处理和分析,可为相关医疗机构提供重要信息。首先采用随机森林对数据进行预处理,得到降维数据集,通过相关性分析得知该数据存在多重共线问题;然后在BP神经网络中引入L_(2)正则化改变... 通过对帕金森病语音信号多重共线性纵向高维数据的预处理和分析,可为相关医疗机构提供重要信息。首先采用随机森林对数据进行预处理,得到降维数据集,通过相关性分析得知该数据存在多重共线问题;然后在BP神经网络中引入L_(2)正则化改变其目标函数,解决临床数据经常存在的数据多重共线性,以便更好地拟合线性混合效应模型;最后对比分析引入BP-L_(2)混合算法前后线性混合效应模型的AIC、BIC和-LogLik指标,证明引入该算法的优势。 展开更多

关键词 帕金森病 随机森林 L_(2)正则化 BP神经网络 线性混合效应模型

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红松树高-胸径的非线性混合效应模型研究 被引量：35

7

作者 臧颢 雷相东 +2 位作者 张会儒 李春明 卢军 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期8-16,共9页

以吉林省汪清林业局的蒙古栎阔叶混交林和云冷杉阔叶混交林24块固定样地中的2 598株红松为研究对象,利用Chapman-Richards方程建立了不含随机效应与含随机效应的单木树高-胸径简单模型和广义模型。模型拟合和检验的评价指标主要包括调... 以吉林省汪清林业局的蒙古栎阔叶混交林和云冷杉阔叶混交林24块固定样地中的2 598株红松为研究对象,利用Chapman-Richards方程建立了不含随机效应与含随机效应的单木树高-胸径简单模型和广义模型。模型拟合和检验的评价指标主要包括调整决定系数(R_a^2)、平均相对误差绝对值(RMA)和均方根误差(RMSE)。对于混合效应模型,设计了随机抽取、抽胸径最大的树、抽胸径最小的树和抽平均木4种抽样方案计算随机参数,通过对比4种抽样设计下模型的误差统计量,分析了不同抽样设计下样本数量和预测精度的关系。结果表明:基于混合效应模型的红松单木树高-胸径模型拟合效果(简单模型的R_a^2在0.753~0.886之间,RMA在11.3%~15.1%之间,RMSE在1.38~2.01 m之间;广义模型的R_a^2在0.754~0.886之间,RMA在11.1%~15.0%之间,RMSE在1.38~2.01 m之间)优于不含随机参数的红松单木树高-胸径模型(简单模型的R_a^2在0.502~0.868之间,RMA在12.2%~17.8%之间,RMSE在1.42~2.65 m之间;广义模型的R_a^2在0.711~0.877之间,RMA在11.6%~17.2%之间,RMSE在1.41~2.10 m之间);包含随机效应的简单模型和广义模型拟合效果没有明显的差异,表明基于混合效应模型的单木树高-胸径简单模型可以很好地描述树高-胸径关系在不同森林类型、不同样地间的差异,因此不需要在树高-胸径模型中增加其他自变量;抽取平均木的抽样设计优于其他3种抽样设计,且抽取4株平均木时,预测精度提升最为明显,综合预测精度和调查成本的考虑,在实践中应用包含随机效应的红松树高-胸径模型时,推荐在样地中抽取4株平均木测量其树高来估计随机参数。 展开更多

关键词 红松 树高-胸径模型 非线性混合效应模型 抽样方案

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非线性混合效应模型参数估计方法分析 被引量：20

8

作者 符利勇 张会儒 +1 位作者 李春明 唐守正 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期114-119,共6页

非线性混合效应模型是针对回归函数依赖于固定效应和随机效应的非线性关系而建立的。一阶线性化算法(FO)和条件一阶线性化算法(FOCE)为2种计算非线性混合效应模型参数的常用线性化算法。本文基于FOCE算法,提出一种改进的随机效应参数计... 非线性混合效应模型是针对回归函数依赖于固定效应和随机效应的非线性关系而建立的。一阶线性化算法(FO)和条件一阶线性化算法(FOCE)为2种计算非线性混合效应模型参数的常用线性化算法。本文基于FOCE算法,提出一种改进的随机效应参数计算方法,并利用树高生长数据和模拟数据对3种算法进行分析和比较。结果表明:改进的FOCE算法得到的随机效应参数更能反映个体间的随机差异,并且拟合效果更好。 展开更多

关键词 非线性混合效应模型 一阶线性化算法(FO) 条件一阶线性化算法(FOCE) 改进的FOCE算法

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非线性混合效应模型在交叉设计等级资料分析中的应用 被引量：4

9

作者 陈卫中 杨晓虹 +1 位作者 陈朝琼 杨翔 《成都医学院学报》 CAS 2007年第Z1期181-183,共3页

目的探讨非线性混合效应模型在交叉试验等级资料中的应用,为临床试验交叉设计资料的正确分析提供方法学参考。方法采用SAS软件包的NLMIXED过程拟合模型,并以某治疗精神分裂症药物临床试验资料进行实例分析。结果获得了各参数及其标准误... 目的探讨非线性混合效应模型在交叉试验等级资料中的应用,为临床试验交叉设计资料的正确分析提供方法学参考。方法采用SAS软件包的NLMIXED过程拟合模型,并以某治疗精神分裂症药物临床试验资料进行实例分析。结果获得了各参数及其标准误的估计值,并可以对各因素进行直观的解释。结论非线性混合效应模型不仅可以纳入随机效应,并可以根据需要纳入如中心、年龄、性别、基线值等协变量进行分析,同时对缺失数据处理具有较好的稳健性,是处理交叉设计中等级资料的有效分析方法。 展开更多

关键词 非线性混合效应模型 交叉设计 等级资料

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广义非线性混合效应模型的变离差检验 被引量：3

10

作者 韦博成 林金官 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期528-535,共8页

应用混合效应方法研究了广义族非线性模型的变离差检验问题 .对离散和连续两类指数族分布 ,提出了若干有效的检验统计量 .所有统计量都可用简单、便于计算的矩阵公式来表示 。

关键词 混合效应 变离差检验 广义非线性模型 随机效应 方差分量 SCORE检验 回归模型

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非线性混合效应生长模型的拟合、随机效应预测和应变量预测间对应关系 被引量：2

11

作者 祖笑锋 李秋实 +2 位作者 倪成才 覃先林 Nigh Gorden 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第10期72-79,共8页

【目的】在非线性混合效应模型的拟合、随机效应预测和应变量预测3个环节上,常用一阶泰勒近似法将非线性模型线性化,泰勒近似的基点一般为随机效应参数的数学期望或迭代终值。在林业中,3个环节的基点常常并不完全一致,并可能影响预测精... 【目的】在非线性混合效应模型的拟合、随机效应预测和应变量预测3个环节上,常用一阶泰勒近似法将非线性模型线性化,泰勒近似的基点一般为随机效应参数的数学期望或迭代终值。在林业中,3个环节的基点常常并不完全一致,并可能影响预测精度。本研究以树高生长过程为例,分析了不一致的基点对预测精度的影响程度。【方法】以加拿大哥伦比亚省美国黄松解析木数据为基础,以三参数Logistic为基本模型,随机抽取49株用于拟合,30株用于验证。采用R语言的nlme函数和SAS的nlmixed过程拟合模型。nlme函数以随机效应的数学期望为基点,而nlmixed过程则以迭代终值为基点。利用SAS的IML过程预测随机效应与应变量,并计算预测精度。以预测误差均方(MSPE)、平均相对误差(MPE)、平均相对误差绝对值(MAPE)作为评价预测精度的指标。【结果】预测随机效应与预测应变量的基点不同,预测精度将大幅度下降。【结论】预测随机效应和预测应变量的基点必须一致,且仅需二者一致,与模型拟合的基点基本无关。如果二者一致,以数学期望或迭代终值为基点对预测精度基本上无显著影响;如果预测随机效应和预测应变量的基点不同,将显著降低预测精度。 展开更多

关键词 非线性混合效应模型 生长与收获预测 LOGISTIC方程

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基于非线性分位数混合效应构建杉木树高曲线模型 被引量：3

12

作者 王宝莹 梁瑞婷 +2 位作者 谢运鸿 邱思玉 孙玉军 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期33-41,共9页

【目的】探索树高-胸径模型构建新方法,将分位数回归与非线性混合效应法相结合应用于树高-胸径模型构建,以此提高模型的拟合精度。【方法】利用2018年福建省将乐国有林场30 m×30 m固定样地1306株杉木的实测树高、胸径数据,从4个树... 【目的】探索树高-胸径模型构建新方法,将分位数回归与非线性混合效应法相结合应用于树高-胸径模型构建,以此提高模型的拟合精度。【方法】利用2018年福建省将乐国有林场30 m×30 m固定样地1306株杉木的实测树高、胸径数据,从4个树高-胸径模型中筛选拟合效果最好的为基础模型,基于基础模型分别采用非线性混合效应、分位数回归以及非线性分位数混合效应构建树高-胸径模型。采用评价指标均方根误差(RMSE)、调整后决定系数(R^(2)_(adj))和均方差(MSE),对各模型的拟合结果进行评价比较,采用赤池信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)以及对数似然函数值(Loglik)比较各最优模型的拟合精度和预测精度。【结果】根据评价指标对比显示,Logistic模型为基础模型。非线性混合效应模型的拟合效果最优(AIC为3953.986,BIC为3988.199,Loglik为-1969.993),非线性分位数混合效应模型(AIC为3979.418,BIC为4028.293,Loglik为-1979.709)次之。模型拟合效果排序为非线性混合效应模型>非线性分位数混合效应模型>基础模型>分位数回归模型。比较各模型的残差图可知各模型均不存在异方差现象,预测效果排序为非线性混合效应模型>非线性分位数混合效应模型>基础模型>分位数回归模型。【结论】本研究将分位数回归与非线性混合效应法相结合,该方法对分组数据结构中不同分位点个体间的差异与关联做出解释,提高了模型的稳定性以及拟合精度,将该方法应用到树高-胸径关系的研究上是一个可行的思路,为构建树高-胸径模型提供新方法。 展开更多

关键词 非线性分位数混合效应模型 杉木 树高-胸径模型

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马尾松树高-胸径非线性混合效应模型构建 被引量：15

13

作者 陈浩 罗扬 《森林与环境学报》 CSCD 北大核心 2021年第4期439-448,共10页

以贵州省东北部地区马尾松人工林为研究对象,基于254块样地的15 275株马尾松数据,随机选取80%样地数据用于模型建立,20%样地数据用于模型检验。对11个常用的树高-胸径模型进行拟合,筛选效果最佳的为基础模型,并将密度、优势木平均高、... 以贵州省东北部地区马尾松人工林为研究对象,基于254块样地的15 275株马尾松数据,随机选取80%样地数据用于模型建立,20%样地数据用于模型检验。对11个常用的树高-胸径模型进行拟合,筛选效果最佳的为基础模型,并将密度、优势木平均高、胸高断面积以不同个数及组合形式加入基础模型,筛选最优广义模型。同时考虑样地水平的随机效应,对应构建基础混合效应模型和广义混合效应模型,评价固定效应模型(两个)与非线性混合效应模型(两个)的拟合能力和预测精度,获得最佳树高预测模型。结果表明:最优基础模型为Chapman-Richards模型,其决定系数(R^(2)=0.636)最大,均方根误差(RMSE=2.472 m)、平均绝对误差(MAE=1.917 m)、平均相对误差绝对值(RMA=14.597%)最小;广义模型精度均优于基础模型,以含林分密度、优势木平均高、胸高断面积的广义模型预测精度最高(R^(2)=0.797、RMSE=1.845 m、MAE=1.383 m、RMA=10.913%);非线性混合效应模型预测能力优于固定效应模型,表明非线性混合效应模型能更好地描述树高-胸径关系,其中基础混合效应模型(R^(2)=0.864、RMSE=1.512 m、MAE=1.107 m、RMA=8.627%)和广义混合效应模型(R^(2)=0.863、RMSE=1.516 m、MAE=1.113 m、RMA=8.657%)拟合效果没有明显差异。与传统回归方法建立的基础模型和广义模型相比,基于非线性混合效应构建的树高-胸径模型预测效果更具有优越性,用基础非线性混合效应模型预测马尾松人工林树高值,具有较高精度。 展开更多

关键词 马尾松 树高-胸径模型 随机效应 非线性混合效应模型 贵州省东北部

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气候敏感的杉木树高-胸径非线性混合效应模型研建 被引量：7

14

作者 杜志 陈振雄 +2 位作者 李锐 刘紫薇 黄鑫 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第9期52-61,共10页

【目的】建立基于林分优势高和气候因子的杉木树高-胸径非线性混合效应模型,为杉木生长研究和经营管理提供理论依据。【方法】基于2020年国家森林资源年度监测评价广西壮族自治区试点25块杉木样地的每木胸径和树高实测数据及样地位置对... 【目的】建立基于林分优势高和气候因子的杉木树高-胸径非线性混合效应模型,为杉木生长研究和经营管理提供理论依据。【方法】基于2020年国家森林资源年度监测评价广西壮族自治区试点25块杉木样地的每木胸径和树高实测数据及样地位置对应的气候数据,选择7个常用的树高-胸径模型,筛选出模拟精度最高的模型作为基础模型,再引入代表林分竞争、立地条件和气候因子的变量构建广义非线性模型,并在此基础上,加入样地效应构建杉木非线性混合效应模型。最后,运用十折交叉验证法对3种模型进行检验。【结果】Chapman-Richards模型为最佳杉木树高-胸径关系基础模型,林分优势高、林分断面积和年平均降水量与树高生长显著相关,用于构建广义非线性模型,对比分析确定随机参数为3个的组合构造非线性混合效应模型。基础模型、广义非线性模型、非线性混合效应模型的调整决定系数分别为0.674 2、0.797 3和0.857 3,平均绝对误差分别为1.607 5、1.270 1和1.010 6 m,均方根误差分别为2.032 1、1.632 1和1.338 4 m,相对均方根误差分别为20.796 4%、16.703 3%和13.697 3%,混合效应模型呈现出更好的拟合效果。【结论】引入林分优势高和气候因子的杉木树高-胸径非线性混合效应模型可以较好地描述杉木树高胸径曲线,适用于大范围的树高预测。 展开更多

关键词 杉木 优势高 气候因子 树高-胸径模型 非线性混合效应模型

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基于SCAD_L_(2)和SCAD混合惩罚的高维随机效应线性回归模型

15

作者 李旭琳 贺素香 王传美 《数学物理学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2023年第4期1297-1310,共14页

大数据时代的到来,使得变量选择问题成为了当前统计界和各重要领域实际工作者研究的重点课题在许多实际问题中,由于数据间存在相关性或异方差,对高维模型进行变量选择时会产生较大的系统性偏差。该文考虑高维随机效应线性回归模型,改进... 大数据时代的到来,使得变量选择问题成为了当前统计界和各重要领域实际工作者研究的重点课题在许多实际问题中,由于数据间存在相关性或异方差,对高维模型进行变量选择时会产生较大的系统性偏差。该文考虑高维随机效应线性回归模型,改进了现有的基于双惩罚思想的变量选择方法,提出了基于SCAD_L_(2)和SCAD的混合惩罚方法,在一定程度上弥补了已有方法不同时具备分组效应和渐近性质的不足:给出了基于混合惩罚的随机效应线性回归模型的两步迭代算法.分别在信噪比和随机效应影响不同的情况下对模型进行蒙特卡洛模拟和实例验证.结果表明:与其他惩罚方法相比,该混合惩罚方法具有分组效应和渐近性质,表现出更优良的变量选择能力和系数估计效果,适用于高维随机效应线性回归模型. 展开更多

关键词 SCAD_L_(2)和SCAD混合惩罚方法 高维随机效应线性回归模型 分组效应 渐近性质

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基于非线性混合效应模型分析兽药药代动力学研究进展

16

作者 王建中 苏富琴 曹兴元 《中国兽药杂志》 2022年第4期22-30,共9页

利用数学建模分析兽药药代动力学历来已久。在兽药药代动力学中应用数学建模和模拟分析可简化并加快兽药研发进程。非线性混合效应模型分析方法是兽药药代动力学建模和模拟的主要方法之一,该方法对临床合理用药、新药研发及评价具有一... 利用数学建模分析兽药药代动力学历来已久。在兽药药代动力学中应用数学建模和模拟分析可简化并加快兽药研发进程。非线性混合效应模型分析方法是兽药药代动力学建模和模拟的主要方法之一,该方法对临床合理用药、新药研发及评价具有一定意义。本文综述了非线性混合效应模型在分析兽药药代动力学主要原理及应用进展。 展开更多

关键词 非线性混合效应模型 兽药 药代动力学

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基于纵向研究数据的非线性混合效应模型在中医证候演变规律研究中的应用

17

作者 伊明洋 关建新 +2 位作者 闫丽祯 倪园园 王至婉 《中国中医药信息杂志》 CAS CSCD 2023年第10期17-21,共5页

近年来,中医证候演变规律研究领域蓬勃发展,纵向研究作为前瞻性研究的一种,具有完整性、科学性等特点,可动态捕捉证候变化全过程。纵向研究所采集数据具有时间序列性、复杂多态性、相关性和非线性,如何处理和分析纵向研究中采集的大量... 近年来,中医证候演变规律研究领域蓬勃发展,纵向研究作为前瞻性研究的一种,具有完整性、科学性等特点,可动态捕捉证候变化全过程。纵向研究所采集数据具有时间序列性、复杂多态性、相关性和非线性,如何处理和分析纵向研究中采集的大量临床数据是该领域难点。非线性混合效应模型既可处理非线性重复测量数据,又允许随机效应与固定效应进入模型非线性部分,可较好拟合证候随时间变化趋势,且能将影响证候演变的诸多因素作为协变量加入模型,观察对证候变化的影响。本文将纵向研究数据特点与非线性混合效应模型的优势相结合,通过实例分析,探讨该方法应用于证候演变规律研究的可行性,以期为后续研究提供方法学思路。 展开更多

关键词 非线性混合效应模型 证候演变规律 纵向研究 应用

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基于非线性混合效应状态空间模型的粒子滤波

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作者 王瑞 《电子科技》 2015年第2期4-6,10,共4页

粒子滤波算法是一种用于解决非线性系统问题的新型算法。通常粒子滤波利用重要性重抽样算法,选用先验分布,但是其易受外部观测值影响,从而导致权重变化较大。为此,文中引入辅助粒子滤波算法进行改进,该算法优势在于前一时刻的样本在抽... 粒子滤波算法是一种用于解决非线性系统问题的新型算法。通常粒子滤波利用重要性重抽样算法,选用先验分布,但是其易受外部观测值影响,从而导致权重变化较大。为此,文中引入辅助粒子滤波算法进行改进,该算法优势在于前一时刻的样本在抽取时以当前的观测数据为条件,这样得到的样本更加接近真实状态。最后,通过仿真实例,进一步分析验证了辅助粒子滤波算法比采样重要性重抽样更为有效。 展开更多

关键词 非线性状态空间模型 混合效应模型 序贯Monte CARLO方法 辅助粒子滤波

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基于非线性混合模型的落叶松树干削度模型 被引量：25

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作者 姜立春 刘瑞龙 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期101-106,共6页

以黑龙江省带岭林业局大青川林场84株人工落叶松解析木数据为例,采用Max和Burkhart分段削度模型作为基础模型,利用SAS软件中的似乎不相关回归过程得到该分段削度模型的4个参数和2个拐点参数同时估计。参数估计显著性检验(P<0.000 1)... 以黑龙江省带岭林业局大青川林场84株人工落叶松解析木数据为例,采用Max和Burkhart分段削度模型作为基础模型,利用SAS软件中的似乎不相关回归过程得到该分段削度模型的4个参数和2个拐点参数同时估计。参数估计显著性检验(P<0.000 1)以及模型检验(F=31 392.30,P<0.000 1)都证明该分段模型能较好地描述落叶松树干干形变化。然后以该分段模型为基础模型,采用非线性混合模型的方法,建立落叶松人工林树干削度混合效应模型。结果表明:当考虑样地效应影响时,b1,b2同时作为混合参数时模型拟合最好;当考虑树木效应影响时,b2,b4同时作为混合参数时模型拟合最好。无论考虑样地效应影响还是考虑树木效应影响,混合模型的拟合精度都比基本模型的拟合精度高,并且考虑树木效应影响要比考虑样地效应影响的精度更高。模型检验结果表明:混合模型通过校正随机参数值能提高模型的预测精度。 展开更多

关键词 落叶松 树干削度 非线性混合模型 固定效应 随机效应

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利用非线性混合模型模拟杉木林优势木平均高 被引量：44

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作者 李春明 张会儒 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期89-95,共7页

介绍国内外利用非线性混合效应模型方法模拟林分优势木平均高的研究进展情况。以江西省大岗山实验局不同初植密度的人工杉木为研究对象,考虑初植密度的随机效应,选择常用的Richards和Logistic形式,通过变换混合效应参数个数来构造优势... 介绍国内外利用非线性混合效应模型方法模拟林分优势木平均高的研究进展情况。以江西省大岗山实验局不同初植密度的人工杉木为研究对象,考虑初植密度的随机效应,选择常用的Richards和Logistic形式,通过变换混合效应参数个数来构造优势木平均高和林龄关系的非线性混合效应模型。采用确定系数、均方误差和平均绝对残差等模型评价指标对不同模型的精度进行比较分析。结果表明:无论是Richards形式还是Logistic形式的优势木平均高与林龄关系的非线性混合效应模型,其估计精度比传统的回归模型估计精度明显提高;但是增加随机效应参数个数并不一定绝对提高模型的估计精度,相反估计精度有可能下降。以(4)式为基础的Logistic方程中,3个参数都作为混合模型的模拟精度最高。 展开更多

关键词 杉木 非线性混合效应模型 优势木平均高 Richards形式 Logistic形式

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