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1.
针对线性回归中自变量和因变量可能含有粗差的情况,提出线性回归模型的稳健总体最小二乘法。将线性回归模型进行等价变换,视其总体最小二乘平差模型为非线性,根据选权迭代的思想推导线性回归模型的稳健总体最小二乘迭代算法。以模拟算例在自变量和因变量同时添加粗差的情况下进行10 000次试验,并从中选出一组数据进行具体分析,结果验证了本文算法的有效性和可行性。 相似文献
2.
线性加权回归模型的高原山地区域降水空间插值研究 总被引：3，自引：1，他引：2
在山地和高原区域,地形对降水影响比较显著。常规空间插值方法通常不考虑地形要素,插值精度有限。考虑到降水量与高程存在较强的相关关系,采用局部线性加权回归模型预测山地和高原区域的降水分布。推导了回归计算公式,并在ArcGIS 9.0中编程实现算法。选取美国德克萨斯州西北部地区进行局部线性加权回归空间插值,并与普通Kriging、倒距离加权法比较。误差分析表明:在地形复杂的地区,线性加权回归模型比传统方法有优势。 相似文献
3.
作者应用随机模型中多元线性回归的方法建立了沈阳地区地下水位动态变化模型。沈阳地区地下水位受气象、水文、开采等因素影响,因此建立了3种地下水位短期预测模型。即:气象型、气象开采型、气象水文开采型。为使预测模型接近于地下水位的实际变化状态,作者用有效开采量来提高模型的拟合精度。通过预测成果与实测值的拟合对比,表明用多元线性回归方法对沈阳地区地下水位进行短期预测是可行的。 相似文献
4.
针对系数矩阵含有一列常数列的线性回归总体最小二乘平差问题,提出一种总体最小二乘平差模型。在此基础上,推导了线性回归总体最小二乘的迭代算法,并采用一个算例验证了模型和算法的可行性。 相似文献
5.
讨论了将线性随机约束地下水规划模型转化为与之等价的确定性约束地下水规划模型的方法,并以地下水优化疏干规划模型为例,推导了转化后的非线性约束地下水管理模型的Ｔａｙｌｏｒ展开解法,并通过对一假设模型的计算分析,证实了该求解方法的有效性。 相似文献
6.
线性光谱混合模型(Linear Spectral Mixing Model,LSMM)是一种像元分解模型,由于其简单和易操作性的特点,在目前亚像元研究中应用颇为广泛。其分离精度受多种因素的影响,但目前对该模型的研究多集中在对模型本身的线性假设评价及端元光谱选取方法上,而忽略了模型应用的环境条件(大气反射、散射、地形起伏等)对模型分解精度的影响等。本文以线性光谱模型提取植被分量为例,探讨环境大气条件、地形因素对模型精度影响的不确定性。研究将数据处理为四个层次,即原始的ASTER数据,利用MODTRAN进行大气校正的数据,经C-地形校正的数据,同时进行了大气校正和地形校正的数据。然后在四个层次上依次提取植被丰度,并将其和NDVI进行线性回归分析,检验植被丰度的分离精度,从而量化大气、地形等因子对LSMM的影响程度。研究结果表明:大气条件、地形因素都会制约LSMM分离精度的提高,特别在有地形起伏的中小空间尺度范围内,地形因子对线性光谱混合模型的影响远大于大气影响。 相似文献
7.
《地球科学与环境学报》1997,(1)
假设检验中第二类错误极小值的选取张凤银（西安地质学院基础部，西安７１００５４）在假设检验中，有可能发生两种错误的决策．１错误地拒绝了零假设：第Ⅰ类错误；２错误地接受了零假设：第Ⅱ类错误。因为实际情况有两种可能，（１）零假设（Ｈｏ）是正确的，（２）不假... 相似文献
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9.
陈鹏宇 《大地测量与地球动力学》2017,37(7):709-714
针对非等距沉降数据序列的建模问题,探讨了3种非等距GM(1,1)模型在沉降预测中的应用。结果显示,加权非等距GM(1,1)模型不适用于具有近似指数趋势的沉降数据,灰线性加权非等距GM(1,1)模型并非真正的非等距模型,模型预测式与时间无关,不能用于沉降预测,而对于笔者所建立的非等距GM(1,1)模型,其拟合函数等同于灰色线性回归组合模型,可用于近似指数趋势的沉降数据。通过实例分析对比了3种非等距GM(1,1)模型的应用效果,验证了上述观点的正确性。 相似文献
10.
结合加权非等距GM(1,1)模型与线性回归理论,构建灰线性加权非等距GM(1,1)预测模型,并给出对模型预测精度起决定性作用的灰指数v和参数m的优化方法。与加权非等距GM(1,1)模型和线性回归预测模型相比,灰线性加权非等距GM(1,1)预测模型的精度更高,预测有效时间更长,模型的稳定性更好。优化v和m后,灰线性加权非等距GM(1,1)预测模型的实用性、稳定性进一步提高。 相似文献
11.
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12.
Semi-supervised support vector regression model for remote sensing water quality retrieving 总被引：1，自引：0，他引：1
This paper proposed a semi-supervised regression model with co-training algorithm based on support vector machine, which was
used for retrieving water quality variables from SPOT5 remote sensing data. The model consisted of two support vector regressors
(SVRs). Nonlinear relationship between water quality variables and SPOT5 spectrum was described by the two SVRs, and semi-supervised
co-training algorithm for the SVRs was established. The model was used for retrieving concentrations of four representative
pollution indicators—permanganate index (CODmn), ammonia nitrogen (NH3-N), chemical oxygen demand (COD) and dissolved oxygen (DO) of the Weihe River in Shaanxi Province, China. The spatial distribution
map for those variables over a part of the Weihe River was also produced. SVR can be used to implement any nonlinear mapping
readily, and semi-supervised learning can make use of both labeled and unlabeled samples. By integrating the two SVRs and
using semi-supervised learning, we provide an operational method when paired samples are limited. The results show that it
is much better than the multiple statistical regression method, and can provide the whole water pollution conditions for management
fast and can be extended to hyperspectral remote sensing applications. 相似文献
13.
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14.
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15.
Responses of river runoff to climate change based on nonlinear mixed regression model in Chaohe River Basin of Hebei Province,China 总被引：1，自引：0，他引：1
Taking the nonlinear nature of runoff system into account,and combining auto-regression method and multi-regression method,a Nonlinear Mixed Regression Model (NMR) was established to analyze the impact of temperature and precipitation changes on annual river runoff process. The model was calibrated and verified by using BP neural network with observed meteorological and runoff data from Daiying Hydrological Station in the Chaohe River of Hebei Province in 1956–2000. Compared with auto-regression model,linear multi-regression model and linear mixed regression model,NMR can improve forecasting precision remarkably. Therefore,the simulation of climate change scenarios was carried out by NMR. The results show that the nonlinear mixed regression model can simulate annual river runoff well. 相似文献
16.
卡尔曼滤波模型误差的识别 总被引：3，自引：1，他引：2
陶本藻 《大地测量与地球动力学》1999,19(4):15-20
本文在简述卡尔曼滤波模型基础上讨论了模型误差的检验和估计问题,提出了检验卡尔曼滤波模型误差显著性的几种统计假设检验方法,探讨并给出了估计模型误差的方法和公式。 相似文献
17.
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18.
以榆树沟定点形变数据为因变量,以气象因素为自变量进行相关、回归计算,得到各测项的回归方程,通过对回归残差的分析,总结典型震例。研究结果显示：1)地温是榆树沟定点形变(除水管NS向)年变信息的主要影响因素,地温与观测值之间呈现准线性关系;2)气温是榆树沟水管仪NS向年变信息的主要影响因素,气温与观测值之间呈现准线性关系;3)金属摆两分向观测数据与地温负相关;4)水管仪NE、EW向及伸缩仪的3个分向与地温正相关;5)水管仪NS向与气温具有高度正相关性,与气压也具一定负相关性;6)伸缩仪NE向除与地温高度正相关外,与气温也具有一定的正相关性;7) 回归分析能在一定程度上剔除气象因素的影响,有助于对地震异常的识别。 相似文献
19.
With the development of UAV technology,UAV aerial magnetic survey plays an important role in the airborne geophysical prospecting.In the aeromagnetic survey,the magnetic field interferences generated by the magnetic components on the aircraft greatly affect the accuracy of the survey results.Therefore,it is necessary to use aeromagnetic compensation technology to eliminate the interfering magnetic field.So far,the aeromagnetic compensation methods used are mainly linear regression compensation methods based on the T-L equation.The least square is one of the most commonly used methods to solve multiple linear regressions.However,considering that the correlation between data may lead to instability of the algorithm,we use the ridge regression algorithm to solve the multicollinearity problem in the T-L equation.Subsequently this method is applied to the aeromagnetic survey data,and the standard deviation is selected as the index to evaluate the compensation effect to verify the effectiveness of the method. 相似文献