检索结果-内蒙古大学图书馆

暴雨灾害 2020年第4期39卷 427-432页

作者：王洁曲晓黎张金满张娣河北省气象服务中心石家庄050021 河北省气象与生态环境重点实验室石家庄050021

选取2013-2017年河北高速公路逐日发生的一般等级以上交通事故起数、伤亡人数、经济损失及同期气象要素资料,基于序关系分析法将事故量及等级量化为事故指数,分析了对高速通行高影响的雾天、雨天和雪天事故的年际、月际及日变化特征,并... 详细信息

选取2013-2017年河北高速公路逐日发生的一般等级以上交通事故起数、伤亡人数、经济损失及同期气象要素资料,基于序关系分析法将事故量及等级量化为事故指数,分析了对高速通行高影响的雾天、雨天和雪天事故的年际、月际及日变化特征,并构建日均交通事故指数与气象要素的非线性回归模型。研究表明:(1)交通事故发生时不利天气条件下交通事故总起数、死亡事故起数及人数、经济损失为雾天>雨天>雪天,而伤人事故及人数为雨天>雾天>雪天。(2)雨天、雪天交通事故峰值与当年雨雪极端天气事件有关,雾天单起交通事故的直接经济损失呈上升趋势;事故月、日分布有显著性差异,表现为雾天事故高发月份在9月至翌年2月、雨天事故多发于在5-10月、雪天事故多发于1—2月、12月;05—08时和00时为事故高发时段。(3)分别针对不同等级日雨量和能见度与日均交通事故指数建立了一般等级以上交通事故模型,非线性回归效果显著。

关键词：高速公路不利天气条件交通事故指数序关系分析法非线性回归模型

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多元非线性经济预测模型的建立方法

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统计与决策 2005年第05S期21卷 20-21页

作者：程毛林张伦俊苏州科技学院南京审计学院

在经济预测中,常用多元回归模型反映预报量与各因素之间的依赖关系,其中线性回归分析有着广泛的应用.但客观事物之间并不一定呈线性关系,这时建立的线性回归模型往往拟合效果不好或有不合理的经济解释.建立非线性回归模型可能更为合适,... 详细信息

在经济预测中,常用多元回归模型反映预报量与各因素之间的依赖关系,其中线性回归分析有着广泛的应用.但客观事物之间并不一定呈线性关系,这时建立的线性回归模型往往拟合效果不好或有不合理的经济解释.建立非线性回归模型可能更为合适,只是建立起来较为困难.本文给出建立多元非线性回归预测模型的两种方法.

关键词：经济预测模型建立方法非线性回归模型多元回归模型线性回归分析回归预测模型依赖关系线性关系客观事物经济解释不合理

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四川省居民消费结构及其趋势分析

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数量经济技术经济研究 2002年第7期19卷 99-102页

作者：刘馨四川大学工商管理学院

本文根据四川省城乡居民消费的统计数据进行了结构分析,采用非线性回归模型,给出了各项消费支出的收入弹性系数,对消费结构变化趋势进行了预测。

关键词：四川居民消费结构非线性回归模型弹性系数发展趋势

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非线性模型中拟似然估计的若干性质

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应用数学学报 1999年第2期22卷 307-310页

作者：林路邵阳师范高等专科学校数学系

本文主要讨论拟得分函数在广义正则线性无偏函数类中的性质，并证明拟似然估计在泛似拟然估计类中的渐近最优性。

关键词：非线性回归模型拟似然估计渐近最优性

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基于Python编程对我国生活垃圾热值的分析与预测

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环境卫生工程 2021年第1期29卷 52-57页

作者：尤灏王延涛杜海亮黄洁白力上海康恒环境股份有限公司上海201703

生活垃圾设计热值是垃圾焚烧厂设计的重要依据。根据收集的我国已运行105座垃圾焚烧厂的年平均运营数据,对垃圾热值进行估算,基于Python编程对影响垃圾热值的16条因素进行了相关性分析。结果表明:我国垃圾热值南北(以33°N秦岭淮河... 详细信息

生活垃圾设计热值是垃圾焚烧厂设计的重要依据。根据收集的我国已运行105座垃圾焚烧厂的年平均运营数据,对垃圾热值进行估算,基于Python编程对影响垃圾热值的16条因素进行了相关性分析。结果表明:我国垃圾热值南北(以33°N秦岭淮河为分界线)差异较大,且垃圾热值分布具有复杂性和非线性的特征。据此建立了我国垃圾热值非线性回归模型,该模型比线性回归模型预测精度提升了73%。

关键词：城市生活垃圾垃圾热值 Python编程相关性分析非线性回归模型

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XGBoost算法在多光谱遥感浅海水深反演中的应用

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海洋科学 2021年第4期45卷 83-89页

作者：胡鹏赵露露高磊朱金山山东科技大学测绘科学与工程学院山东青岛266590 地理信息工程国家重点实验室陕西西安710054 自然资源部海洋测绘技术重点实验室山东青岛266590

在多光谱遥感浅海水深反演过程中,考虑到水体和底质影响,水深值和海水表面辐射亮度之间的线性关系不成立。本文以甘泉岛南部0~25m范围的沙质区域为研究区域,利用GeoEye-1多光谱遥感影像和多波束实测水深数据构建XGBoost非线性水深反演模... 详细信息

在多光谱遥感浅海水深反演过程中,考虑到水体和底质影响,水深值和海水表面辐射亮度之间的线性关系不成立。本文以甘泉岛南部0~25m范围的沙质区域为研究区域,利用GeoEye-1多光谱遥感影像和多波束实测水深数据构建XGBoost非线性水深反演模型,研究了XGBoost算法用于水深反演的性能。以决定系数(R^(2)),均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)作为评价指标,并与3种传统线性回归模型进行了对比分析。结果表明,XGBoost非线性水深反演模型的R~2、MSE和MAE分别为0.991、0.33m和0.44m,拟合程度最好,精度优于线性回归模型。为进一步探究各模型在不同水深的反演精度,将水深范围分成3段(0~8 m,8~15 m,15~25 m)分别进行精度验证和误差分析。结果表明,XGBoost模型在各分段的精度均优于线性回归模型,MSE依次为0.56 m,0.14 m和0.43 m。可见,在单一底质区域下XGBoost模型的水深反演精度更高,且反演效果更稳定。

关键词：光学浅海水深反演 XGBoost算法非线性回归模型底质类型

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数字新质生产力对碳排放效率的影响

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统计与决策 2024年第24期40卷 23-28页

作者：李娟刘爱峰陕西师范大学中亚研究所西安710119 陕西师范大学国际商学院西安710119

文章基于数字新质生产力影响碳排放效率的机理分析,采用我国29个省份2012—2021年的面板数据,分别运用面板Tobit模型、非线性回归模型和系统GMM模型对数字新质生产力对碳排放效率的影响进行实证分析。研究发现,数字新质生产力对碳排放... 详细信息

文章基于数字新质生产力影响碳排放效率的机理分析,采用我国29个省份2012—2021年的面板数据,分别运用面板Tobit模型、非线性回归模型和系统GMM模型对数字新质生产力对碳排放效率的影响进行实证分析。研究发现,数字新质生产力对碳排放效率存在非线性影响,即随着数字新质生产力的发展,碳排放效率呈现先下降后上升的“U”型特征;碳排放效率存在显著的路径依赖效应,即当期碳排放效率与前期碳排放效率存在显著的正相关关系;数字新质生产力对碳排放效率的影响在南方地区更强。

关键词：数字新质生产力碳排放效率非线性回归模型 Tobit模型

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具有AR(1)误差的非线性模型中的Score检验