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SEM视角下线性回归模型的估计和检验
1
作者 王顺吉 唐加山 +1 位作者 王晶 袁克海 《统计与决策》 北大核心 2025年第10期54-58,共5页
线性回归模型(LRM)可以看作是一种特殊的结构方程模型(SEM),文章使用传统处理LRM的方法和处理SEM的方法分别对LRM的系数进行估计和显著性检验,对使用两种方法得到的结果进行比较。研究结果表明,当传统有偏的样本协方差被用于SEM时,两种... 线性回归模型(LRM)可以看作是一种特殊的结构方程模型(SEM),文章使用传统处理LRM的方法和处理SEM的方法分别对LRM的系数进行估计和显著性检验,对使用两种方法得到的结果进行比较。研究结果表明,当传统有偏的样本协方差被用于SEM时,两种方法下回归系数的估计、误差方差的估计及系数显著性检验的结果均是对应相等的;当修正无偏的样本协方差被用于SEM时,两种方法下回归系数的估计结果是相等的,而误差方差的估计和系数显著性检验的结果只是渐近相等的。当使用SEM方法对回归系数进行显著性检验时,SEM中的Wald检验统计量、基于极大似然估计方法的似然比统计量和基于广义最小二乘方法的似然比统计量逐渐减小。另外,LRM中的Wald检验统计量具有尺度不变性。 展开更多
关键词 线性回归模型 SEM Wald检验统计量 似然比统计量
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空间自回归部分线性变系数分位数回归模型的广义矩估计及应用
2
作者 丁飞鹏 《统计研究》 北大核心 2025年第4期137-149,共13页
本文结合B样条函数、工具变量法、局部近似平滑法和广义矩估计,提出一种新的关于空间自回归部分线性变系数分位数回归模型估计方法。该方法的特点为,一是迭代收敛速度更快,运行效率更高,且易于实施;二是所得估计量具有较高的有效性和稳... 本文结合B样条函数、工具变量法、局部近似平滑法和广义矩估计,提出一种新的关于空间自回归部分线性变系数分位数回归模型估计方法。该方法的特点为,一是迭代收敛速度更快,运行效率更高,且易于实施;二是所得估计量具有较高的有效性和稳健性;三是具有较强的异方差处理能力。在特定正则条件下,本文进一步推导上述新方法的大样本性质,并采用MonteCarlo模拟评价新方法在有限样本下的表现。结果显示,在不同空间邻接矩阵、不同空间相关度及不同分位数下,新方法的表现稳健;与现有估计方法相比,新方法的综合表现具有一定的优越性。最后,在我国290个城市的碳排放影响因素实证分析中,所述模型和新方法均能有效地捕捉到各影响因素对碳排放的线性或非线性影响。 展开更多
关键词 分位数回归 空间自回归模型 部分线性变系数模型
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基于卷积双线性泊松回归的地铁客流预测模型
3
作者 窦道飞 《中国铁路》 北大核心 2025年第5期125-132,共8页
地铁系统客流量预测在地铁管理中起着至关重要的作用。由于地铁系统运营策略和市场动态的变化,客流量的时间模式会动态变化,因此利用短期客流数据进行客流量预测更为高效和准确。研究提出一种基于短期训练数据的多条地铁线路客流量预测... 地铁系统客流量预测在地铁管理中起着至关重要的作用。由于地铁系统运营策略和市场动态的变化,客流量的时间模式会动态变化,因此利用短期客流数据进行客流量预测更为高效和准确。研究提出一种基于短期训练数据的多条地铁线路客流量预测模型——卷积双线性泊松回归模型,结合潜在因子模型与传统回归模型,采用随机变分贝叶斯法求解优化问题,混合更新模型参数。通过北京地区的GPS信号数据对所提出模型的预测性能进行评估,评估实验结果显示,卷积双线性泊松回归模型采用短期观察数据,相比单一的双线性泊松回归模型和对每个分段分别运行双线性泊松回归模型具有显著优势。此外还揭示集体预测模型相比单独分段模型更不易过拟合。通过不断更新训练数据,模型参数得以实时调整,从而可提供更准确的客流量预测。 展开更多
关键词 地铁 客流预测 卷积双线性泊松回归模型 潜在因子 变分贝叶斯法
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部分线性变系数空间自回归模型的惩罚轮廓拟最大似然方法 被引量：1
4
作者 李体政 方可 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期659-676,共18页
主要研究了部分线性变系数空间自回归模型的变量选择问题。结合拟最大似然方法、局部线性光滑方法以及一类非凸罚函数,提出了一个变量选择方法用于同时选择该模型的参数部分中重要解释变量和估计相应的非零参数。大量模拟研究表明,所提... 主要研究了部分线性变系数空间自回归模型的变量选择问题。结合拟最大似然方法、局部线性光滑方法以及一类非凸罚函数,提出了一个变量选择方法用于同时选择该模型的参数部分中重要解释变量和估计相应的非零参数。大量模拟研究表明,所提出的变量选择方法具有满意的有限样本性质,并且关于空间权矩阵的稀疏度、空间相关强度、系数函数的复杂度以及误差分布的非正态性非常稳健。特别地,当样本容量较大且罚函数选择合适时,即使解释变量的相关性较强或者模型中含有较多不重要解释变量,所提出的变量选择方法仍然具有比较满意的有限样本性质。通过分析波士顿房屋价格数据考察了所提出的变量选择方法的实际应用效果。 展开更多
关键词 空间相关 部分线性变系数空间自回归模型 拟最大似然方法 局部线性光滑方法 惩罚似然方法
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基于可见/近红外光谱和函数型线性回归模型的成熟期苹果可溶性固形物含量预测
5
作者 黄华 刘亚 +4 位作者 马毅航 向思函 何佳宁 王诗婷 郭俊先 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1905-1912,共8页
可溶性固形物含量(SSC)是反映苹果品质和成熟度的重要指标,能够用于苹果品质分析和成熟度预测。以新疆阿克苏冰糖心红富士苹果为研究对象,从果实膨大定形期至完熟期,以3d等间隔周期采摘样本,采集其380~1110nm的可见/近红外光谱,测定其S... 可溶性固形物含量(SSC)是反映苹果品质和成熟度的重要指标,能够用于苹果品质分析和成熟度预测。以新疆阿克苏冰糖心红富士苹果为研究对象,从果实膨大定形期至完熟期,以3d等间隔周期采摘样本,采集其380~1110nm的可见/近红外光谱,测定其SSC,共552个样品。然后,利用基函数平滑方法将采集的可见/近红外光谱离散数据转化为光谱曲线,即函数型数据,并以可见/近红外光谱曲线、一阶导曲线、二阶导曲线为函数型解释变量,SSC为标量响应变量,分别建立函数型线性回归模型。为了验证和分析模型的性能,根据原始光谱离散数据,经过移动平滑、一阶导和二阶导预处理后,分别建立偏最小二乘回归(PLSR)、核支持向量机(KSVM)、随机森林(RF)、梯度提升树(GBM)和深度神经网络(DeepNN)。结果表明,在建立的18个模型中,针对训练集,PLSR-dNIR模型、KSVM-dNIR模型、RF-dNIR模型、GBM-dNIR模型和Deep NN-d2NIR模型都优于FunLR-NIR模型、FunLR-dNIR模型、FunLR-d2NIR模型,且Deep NN-dNIR模型最优(r_(c)=0.9996,R_(c)^(2)=0.9986,RMSEC=0.0740,RPDC=27.4366);针对测试集,FunLR-NIR模型、FunLR-dNIR模型、FunLR-d2NIR模型均优于其他所有模型,且FunLR-NIR模型最优(r_(v)=0.9534,R_(v)^(2)=0.9077,RMSEV=0.5856,RPDV=3.3017)。综合训练集和测试集的结果来看,核支持向量机模型、随机森林模型、梯度提升树模型和深度神经网络模型容易过拟合,而函数型线性回归模型具有更好的普适性。此外,从三个函数型线性回归模型(FunLR-NIR模型、FunLR-dNIR模型、FunLR-d2NIR模型)的预测效果看,模型均具有良好的鲁棒性和较高的预测精度。试验结果表明,结合可见/近红外光谱技术与函数型数据分析构建的函数型线性回归模型,可成功、有效地实现成熟期苹果的可溶性固形物含量预测。 展开更多
关键词 苹果 可溶性固形物含量 可见/近红外光谱 函数型数据分析 函数型线性回归模型
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ANN模型与分段线性插值及回归模型的比较及应用 被引量：1
6
作者 赵伟 毛继新 +1 位作者 关见朝 吴兴华 《泥沙研究》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期74-80,共7页
对ANN模型、分段线性插值模型和非线性回归模型从原理上进行了比较,ANN模型易于构建各影响因素与因变量间复杂关系,非线性回归模型和分段线性插值模型可以将自变量与因变量间的关系通过表达式直观表达。以荆江三口分流量与枝城流量的关... 对ANN模型、分段线性插值模型和非线性回归模型从原理上进行了比较,ANN模型易于构建各影响因素与因变量间复杂关系,非线性回归模型和分段线性插值模型可以将自变量与因变量间的关系通过表达式直观表达。以荆江三口分流量与枝城流量的关系为应用算例,采用相关系数、纳什效率系数、均方根误差和平均绝对误差等4个评价指标对3个模型的拟合精度和误差大小进行了比较。结果表明:3个模型均可应用于模拟枝城流量与荆江三口分流量的关系,但3个模型的计算值与实际值间的误差大小存在差异,从4个评价指标综合来看,ANN模型计算值与实测值的误差最小,分段线性插值模型次之,回归模型计算精度相对较低。 展开更多
关键词 ANN模型 非线性回归模型 分段线性插值模型 荆江河段 三口分流
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基于多元线性回归的黏性土物理力学参数相关性——以长春市中心城区为例
7
作者 宋腾蛟 刘英 +1 位作者 王琰 张淼 《吉林大学学报(地球科学版)》 北大核心 2025年第4期1225-1239,共15页
为提高建设项目工程地质勘察的经济效益,准确揭示黏性土物理力学参数之间的相关关系,以长春市中心城区黏性土为研究对象,基于收集的1 092个黏性土样本的常规物理试验、压缩试验和直剪试验等数据,构建了两个多元回归模型,重点分析了模型... 为提高建设项目工程地质勘察的经济效益,准确揭示黏性土物理力学参数之间的相关关系,以长春市中心城区黏性土为研究对象,基于收集的1 092个黏性土样本的常规物理试验、压缩试验和直剪试验等数据,构建了两个多元回归模型,重点分析了模型前提假设的合理性及解释变量间的交互效应。结果表明:1)残差概率密度图和残差正态Q-Q(quantile-quantile)图证实模型误差项服从正态分布;方差齐性且误差相互独立,满足多元回归模型的基本假设。2)双因素交互效应图和Johnson-Neyman图显示含水量、密度、孔隙比、液性指数之间交互效应明显,考虑交互作用的回归模型能更准确地预测压缩系数。利用多元线性回归方法分析黏性土物理力学参数相关关系具有可行性。 展开更多
关键词 黏性土 多元线性回归 模型诊断 模型评价 交互效应
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高维线性回归模型稳健变量选择方法综述 被引量：1
8
作者 邹航 姜云卢 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2024年第1期157-181,共25页
随着大数据时代的到来,在经济学、金融学和生物医学等众多研究领域中频繁收集到高维数据.高维数据的特征之一是变量维数p随着样本量n的增加而变大且通常会超过样本量,同时,异常值也容易出现在高维数据中.因此,如何克服异常值给高维统计... 随着大数据时代的到来,在经济学、金融学和生物医学等众多研究领域中频繁收集到高维数据.高维数据的特征之一是变量维数p随着样本量n的增加而变大且通常会超过样本量,同时,异常值也容易出现在高维数据中.因此,如何克服异常值给高维统计推断带来的影响,从而得到更精确的模型,是目前统计学研究的热点问题之一.本文是对高维线性模型下的稳健变量选择方法进行综述.具体地,首先介绍评估稳健性的三个指标:影响函数、崩溃点和最大偏差.其次着重介绍了稳健变量选择方法,包括响应变量含有异常值,响应变量和协变量都含有异常值,高崩溃点且高效的变量选择方法.紧接着介绍相关算法,通过模拟和实例比较不同变量选择方法.最后,简要探讨了高维稳健有效变量选择方法存在的问题及未来的可能发展方向. 展开更多
关键词 高维线性回归模型 稳健性 变量选择 有效性
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猪胴体重在线分级预测线性回归模型研究
9
作者 陈鲁晟 陈祺祥 +3 位作者 陈玉仑 王胜 李毅念 李春保 《南京农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期803-808,共6页
[目的]针对国内大多数屠宰企业仍通过人工测量猪胴体背膘厚度,再结合胴体重对其进行分级,存在劳动强度大、作业效率低、人畜交叉污染风险高等问题,本文旨在建立猪胴体重预测模型,以便利用图像处理等技术获取模型中的相关参数,进而获得... [目的]针对国内大多数屠宰企业仍通过人工测量猪胴体背膘厚度,再结合胴体重对其进行分级,存在劳动强度大、作业效率低、人畜交叉污染风险高等问题,本文旨在建立猪胴体重预测模型,以便利用图像处理等技术获取模型中的相关参数,进而获得胴体重。[方法]在14:00—15:00、15:20—16:20、16:30—17:30三个时段内,随机选取按照标准化工艺屠宰后15 min左右、胴体重50~90 kg的猪胴体60头,在完成各试样前腿处横长(L_(f))、1/2处横长(L_( 1/2))、后腿处横长(L_(r))、1/2处背膘厚度(t_(1/2))、胴体直长(L_(t))及胴体重(w)等参数测定的基础上,建立不同的胴体重预测模型并进行优化及准确率验证。[结果]采用横长加权均值(L_(e))代替背膘厚度,与直长建立的胴体重预测模型为w=4.05L_(e)+0.45 L_(t)-116.32,其决定系数由0.48提高到0.96(P=0.01),预测准确率最高达94.16%。[结论]采用横长加权均值减小了误差,建立的猪胴体重预测模型准确性较其他模型高。 展开更多
关键词 猪胴体重 特征参数 预测 线性回归 模型
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基于逐步多元线性回归和随机森林模型预测黄河流域极端气温事件 被引量：7
10
作者 陈俊清 李毅 +2 位作者 王斌 杨雪宁 刘峰贵 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期74-88,共15页
全球变暖背景下,极端气候事件频发,且对黄河流域等地区的经济发展及人民生活造成严重危害。基于1961—2020年黄河流域80个站点的日气温数据提取了6个逐月极端气温指数(ETI)。利用多重共线性分析去除有相依性的环流指数,并考虑滞后性进行... 全球变暖背景下,极端气候事件频发,且对黄河流域等地区的经济发展及人民生活造成严重危害。基于1961—2020年黄河流域80个站点的日气温数据提取了6个逐月极端气温指数(ETI)。利用多重共线性分析去除有相依性的环流指数,并考虑滞后性进行Pearson相关分析,筛选出各ETI的关键环流指数及最佳滞后时间;之后基于最佳滞后时间下的关键环流指数建立逐步多元线性回归(SMLR)和随机森林(RF)模型。对模型进行精度评价,探究环流指数在单站点及整个流域的重要性,并预测了2022年11月的6个ETI值。结果表明:黄河流域ETI中最高气温(TXx)、暖昼天数(TX90p)、酷热天数(TD30)和最低气温(TNn)呈波动上升趋势,而霜冻天数(FD0)和冷夜天数(TN10p)呈下降趋势;极端高温事件的强度和发生频率的空间分布特征与极端低温事件基本相反。以靖远站TXx为例,各关键环流指数对TXx具有不同程度的影响(0.10<r_(max)<0.89),r_(max)对应的最佳滞后时间主要为5、6、11、12个月。SMLR和RF模型对黄河流域各ETI的预测能力都较好,验证期的决定系数(R 2)范围分别为0.53~0.95和0.64~0.95;除对TXx的模拟效果稍弱外,其他5个ETI的RF模型模拟效果均优于SMLR模型。太平洋区极涡强度指数(PPVI)是影响黄河流域TXx、TNn、TX90p和FD0的最重要环流因子,北非—北大西洋—北美副高脊线位置指数(NANRP)对TN10p和TD30的影响最大。预测的2022年11月ETI的空间分布特征与多年平均情况基本相似。研究结果为黄河流域极端气温事件预报提供了参考。 展开更多
关键词 极端气温指数 环流指数 随机森林模型 逐步多元线性回归模型 黄河流域
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基于广义线性模型的激光诱导击穿光谱铜含量检测
11
作者 何静 刘泉澄 +1 位作者 熊中刚 陈林宇 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第2期48-57,共10页
在众多激光诱导击穿光谱(Laser-induced Breakdown Spectroscopy,LIBS)分析方法中,主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)是对原始光谱进行线性特征变换来降低光谱冗... 在众多激光诱导击穿光谱(Laser-induced Breakdown Spectroscopy,LIBS)分析方法中,主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)是对原始光谱进行线性特征变换来降低光谱冗余信息,但是上述两种方法无法确定哪些谱线属于冗余谱线,导致模型的物理解释性也较差。为深入了解原始谱线在降维-定量模型中的物理意义,采用Lasso、Ridge和Elastic Net等3种广义线性模型(Generalized Linear Models,GLM)对天然铜矿/精矿中的铜含量进行检测。首先对9种铜矿/精矿样本的光谱特性进行了简要分析,然后选定了11条原子谱线和18条离子谱线用于预测建模,最后详细分析了Elastic Net模型中参数α对模型性能和有效分析谱线数量的影响。定量结果表明,Lasso、Ridge和Elastic Net的测试集均方误差(Mean Square Error,MSE)分别为1.706、1.180和1.231,相对于PLSR而言,上述3种方法的MSE分别降低了7.4%、33.2%和36.0%。在分析谱线数量方面,Ridge和Elastic Net模型中29条分析谱线均为有效分析谱线,而Lasso中仅有21条有效分析谱线。显著性分析结果表明,Ridge和Elastic Net的整体性能优于传统的PLSR,而Lasso的模型性能与PLSR相当。 展开更多
关键词 激光诱导击穿光谱 定量分析 广义线性模型 弹性网络 套索回归 岭回归
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部分线性变系数模型的贝叶斯复合分位数回归 被引量：1
12
作者 李灿 杨建波 李荣 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第5期117-129,共13页
部分线性变系数模型由参数和非参数2部分组成,具有适应范围广和解释性强双重优点。针对该模型的参数估计问题,采用B样条方法逼近非参数部分的未知光滑函数,进而利用复合非对称拉普拉斯分布实现贝叶斯复合分位数回归,并基于Gibbs抽样算... 部分线性变系数模型由参数和非参数2部分组成,具有适应范围广和解释性强双重优点。针对该模型的参数估计问题,采用B样条方法逼近非参数部分的未知光滑函数,进而利用复合非对称拉普拉斯分布实现贝叶斯复合分位数回归,并基于Gibbs抽样算法推导出所有未知参数的后验分布,以获取参数的估计值。通过数值模拟对贝叶斯复合分位数回归与贝叶斯分位数回归、贝叶斯线性回归参数估计效果进行比较分析,结果显示:当误差服从非正态分布时,在均方误差准则下,贝叶斯复合分位数回归估计表现更优。基于上述3种方法对实例数据进行预测分析,结果表明:在平均绝对偏差和均方误差预测意义下,基于贝叶斯复合分位数回归的预测效果更好。 展开更多
关键词 部分线性变系数模型 B样条 贝叶斯复合分位数回归 均方误差 Gibbs抽样算法
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部分线性空间自回归模型的惩罚最小二乘方法
13
作者 程瑶瑶 李体政 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期294-310,共17页
部分线性空间自回归模型因具有参数空间自回归模型的解释能力和非参数空间自回归模型的灵活性而成为一类备受关注的半参数空间自回归模型。主要研究部分线性空间自回归模型的变量选择问题,基于轮廓拟最大似然方法和一类非凸罚函数,提出... 部分线性空间自回归模型因具有参数空间自回归模型的解释能力和非参数空间自回归模型的灵活性而成为一类备受关注的半参数空间自回归模型。主要研究部分线性空间自回归模型的变量选择问题,基于轮廓拟最大似然方法和一类非凸罚函数,提出了一类惩罚最小二乘方法同时选择该模型的参数部分中重要解释变量和估计相应的非零回归系数。在适当的正则条件下,推导了回归系数的惩罚估计的收敛速度,并证明了所提出的变量选择方法具有Oracle性质。模拟研究和实际数据分析均表明所提出的变量选择方法具有满意的有限样本性质。 展开更多
关键词 空间相关 部分线性空间自回归模型 轮廓拟最大似然方法 非凸罚函数
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低深度测序数据的基因型填充优化与回归模型性能分析
14
作者 向冲 陈璨 《湖北农业科学》 2025年第7期203-206,共4页
通过优化基因型填充算法和筛选最优回归模型,建立适用于低深度测序基因组数据分析的新方法。结果表明,相较于优化前的算法,优化后基因型填充算法的准确率从95%提升至98%,同时通过参数调优与高效算法选择使单次填充时间由24 h缩短至12 h... 通过优化基因型填充算法和筛选最优回归模型,建立适用于低深度测序基因组数据分析的新方法。结果表明,相较于优化前的算法,优化后基因型填充算法的准确率从95%提升至98%,同时通过参数调优与高效算法选择使单次填充时间由24 h缩短至12 h,处理效率明显提高。对于连续型表型分析(如GWAS中的数量性状),岭回归模型、线性回归模型表现较好,在1.0×测序深度下,岭回归模型、线性回归模型的MSE分别为0.07、0.08,Accuracy分别为0.82、0.80。在处理分类问题(如基因组选择)时,Logistic回归模型凭借概率化建模特性展现出明显优势,该模型在分类性能上表现较好(AUC=0.90),明显优于线性回归模型(AUC=0.85)。 展开更多
关键词 低深度测序数据 基因型填充 岭回归模型 性能分析 线性回归模型 LOGISTIC回归模型
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Cu-Sn合金的高温修正非线性回归本构模型
15
作者 李冲冲 蔡军 +3 位作者 鱼祎雯 李清阳 李洋 强凤鸣 《塑性工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期140-147,共8页
采用Gleeble-3800热模拟机进行了Cu-Sn合金在变形温度823~973 K、应变速率0.001~10 s^(-1)、真应变0.3、0.6和0.9下的高温压缩实验。基于实验结果,构建了Cu-Sn合金的修正非线性回归本构模型,并利用平均绝对相对误差eAAER证实模型的准确... 采用Gleeble-3800热模拟机进行了Cu-Sn合金在变形温度823~973 K、应变速率0.001~10 s^(-1)、真应变0.3、0.6和0.9下的高温压缩实验。基于实验结果,构建了Cu-Sn合金的修正非线性回归本构模型,并利用平均绝对相对误差eAAER证实模型的准确性。结果表明,随变形温度的升高和应变速率的降低,Cu-Sn合金的流变应力降低;应变速率为0.01~10 s^(-1)时流变应力呈现出峰值特征,峰值应力随着变形温度的降低和应变速率的增大而增大;应变速率为10 s^(-1)的试样在变形后期由于开裂而导致流变应力急剧下降;建立的修正非线性回归本构模型的eAAER为9.98%,表明模型能够准确地预测Cu-Sn合金的流变应力,具备较好的适用性。 展开更多
关键词 Cu-Sn合金 修正非线性回归 热压缩 本构模型
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Weibull分布线性回归模型的统计诊断 被引量：2
16
作者 李为芹 黄超 林金官 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2010年第2期10-13,52,共5页
研究了Weibull分布线性回归模型的参数估计和统计诊断问题.首先给出参数估计的迭代算法,分析了统计诊断中数据删除模型(CDM)和均值漂移模型(MSOM)的等价性问题,最后进行了数据模拟和实例分析.
关键词 极值分布 wemull线性回归模型 极大似然估计 数据删除模型 均值漂移模型
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基于多元线性回归模型的并网光伏发电系统发电量预测研究 被引量：47
17
作者 李光明 刘祖明 +2 位作者 何京鸿 赵恒利 张树明 《现代电力》 2011年第2期43-48,共6页
为了较为准确地对并网光伏发电系统的发电量做出预测,提高光伏并网后电网的安全性及稳定性。本文对硅太阳电池单一组件发电功率进行了理论计算,建立了一种以辐射量及组件温度为变量的多元线性回归光伏发电功率及发电量预测模型。设计了... 为了较为准确地对并网光伏发电系统的发电量做出预测,提高光伏并网后电网的安全性及稳定性。本文对硅太阳电池单一组件发电功率进行了理论计算,建立了一种以辐射量及组件温度为变量的多元线性回归光伏发电功率及发电量预测模型。设计了系统测试方案,采集了光伏系统在晴天I、多云II、阴转多云或晴转多云III 3类天气下的运行数据,依据预测模型求解出3种不同天气类型下的预测回归方程,并把预测模型用于2kW并网光伏系统。预测结果表明,该预测方法简单、预测精度高,能解决系统的随机性问题,提高系统的稳定运行能力。 展开更多
关键词 光伏系统 随机性 线性回归 预测模型 精确性
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基于多元线性回归模型的光纤陀螺温度误差建模 被引量：12
18
作者 金靖 王峥 +2 位作者 张忠钢 宋凝芳 张春熹 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期1912-1916,共5页
在-40℃～60℃温度范围内测试了数字闭环光纤陀螺的标度因数、偏置和噪声，基于对测试数据的分析指出，零偏稳定性大于0．3°／h的光纤陀螺的温度误差主要来源于标度因数误差和偏置误差。利用逐步回归法分析了零偏与温度、温度梯度... 在-40℃～60℃温度范围内测试了数字闭环光纤陀螺的标度因数、偏置和噪声，基于对测试数据的分析指出，零偏稳定性大于0．3°／h的光纤陀螺的温度误差主要来源于标度因数误差和偏置误差。利用逐步回归法分析了零偏与温度、温度梯度之间的线性关系和标度因数与温度之间的线性关系，建立了零偏误差和标度因数误差的多元线性回归模型。在模型中引入到达探测器的光功率作为新变量，提高了标度因数模型精度，并使计算量减小40％。建模结果表明，标度因数误差回归模型的残差均方（RMS）达到1（bit／（°／s））^2，偏置误差回归模型的残差均方达到0．067（°／h）^2。 展开更多
关键词 光纤陀螺 回归分析 温度误差 线性回归模型
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基于灰色线性回归组合模型的故障率预测 被引量：11
19
作者 邵延君 潘宏侠 +1 位作者 马春茂 刘永姜 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期664-667,776,共4页
针对武器装备在使用过程中故障率变化的复杂性,提出了灰色线性回归组合模型的故障率预测方法。该模型用线性回归方程和指数方程的和来拟合故障率曲线,它可以改善线性回归模型中没有指数增长趋势和GM(1,1)模型中没有线性因素的不足。通... 针对武器装备在使用过程中故障率变化的复杂性,提出了灰色线性回归组合模型的故障率预测方法。该模型用线性回归方程和指数方程的和来拟合故障率曲线,它可以改善线性回归模型中没有指数增长趋势和GM(1,1)模型中没有线性因素的不足。通过对装备备件故障率的预测分析表明,灰色线性回归组合模型在故障率预测精度上优于单一的灰色模型和线性回归模型,且不要求对所提供的历史数据具有典型的分布规律。该模型的预测结果可以为装备的维修工作提供决策依据。 展开更多
关键词 GM(1 1)模型 线性回归模型 灰色线性回归组合模型 故障率
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非线性模型对数回归的偏差校正及与加权回归的对比分析 被引量：80
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作者 曾伟生 唐守正 《林业科学研究》 CSCD 北大核心 2011年第2期137-143,共7页
本文结合大样本的立木生物量实测数据,对非线性模型对数回归的偏差校正问题进行了探讨,并与加权回归结果进行了对比分析。首先,分析了对数回归产生偏差的内在原因,并提出了一个新的校正因子,同时对另外3个偏差校正因子一并进行了检验,... 本文结合大样本的立木生物量实测数据,对非线性模型对数回归的偏差校正问题进行了探讨,并与加权回归结果进行了对比分析。首先,分析了对数回归产生偏差的内在原因,并提出了一个新的校正因子,同时对另外3个偏差校正因子一并进行了检验,结果表明本文和Baskerville(1972)提出的校正因子,能保证与加权回归估计结果趋于一致;然后,对非线性加权回归中基于普通回归残差推导的权函数与通用权函数(W=1/f(x)2)的拟合效果进行了对比分析,结果表明二者基本相当,而通用权函数更具有广泛的适应性。建议对带有异方差的非线性模型,最好直接采用加权回归进行估计;当按照通用权函数进行估计其总相对误差超出一定范围时,应该根据普通回归估计的残差推导效果最佳的权函数后再进行加权回归。 展开更多
关键词 非线性模型 生物量模型 对数回归 加权回归 偏差校正 异方差
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