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模糊理论方法提供了量化主观信息和体现决策人在最小化条件下优先选择的便利工具。利用Buschek和Alcantar(1995)的理论估算自然衰减和降解率，在实际上，由于数学简化和场点复杂性造成明显的不精确。在本篇文章中，两种模糊方法一模糊算法和模糊回归，常被用于刻画在降解和衰减率估算中的可变性。输入参数的可变性能够利用体现决策者对可能值感知的隶属关系函数进行刻画。隶属关系函数临界输入值的选择明显影响了估计输出值的可变性。同样的，与决策者信念有关的稳定状态模型与描绘场点监察流状态的一致性，也能够通过一致性判据进行量化。利用基于模糊评价方法进行灵敏度检验是相当有用的，可以评估决策者的优先选择对估计率常数和相关可变性的影响程度。同样，上面提到的方法在涉及自然衰减监测的安排中也是很有意义的。 相似文献
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福建省耕地数量影响因素分析 总被引：2，自引：0，他引：2
随着经济发展，福建省耕地非农化数量日趋增多，从而影响到人类基本的物质生存条件。耕地非农化在当前是一个倍受关注的焦点，耕地数量又受诸多因素影响。本文以协调“吃饭”和“建设”的矛盾为出发点，通过回归分析，研究福建省人口增加、城市化水平、粮食单产与耕地资源的数量关系，寻求协调经济发展与耕地保护的有效途径。 相似文献
84.
通过实例推导幂函数对建筑物沉降进行回归分析，并且得出较为精确的结果，同时也说明在选择回归函数的时候，还会受到很多条件影响。 相似文献
85.
基于非线性平差模型的坐标转换公式 总被引：4，自引：2，他引：4
用线性近似法以及非线性参数估计法讨论了直角坐标系七参数转换模型，指出改进的Gauss-Newton方法具有理论严密、计算简洁、易于编程、精度较高等持点。对于处理类似坐标转换的非线性模型具有重要的理论和实践意义。 相似文献
86.
87.
基于神经网络的建筑物沉降原因分析 总被引：1，自引：0，他引：1
在我们应用回归方法对建筑物沉降原因分析及沉降趋势的预测中，由于实际情况的复杂性及主观认识的局限性，这样所得的结果含有较多的人为因素，可能会与实际情况有所差异。针对这种情况，讨论了应用神经网络方法来发现和验证引起建筑物沉降的因素及对沉降趋势的预测。实例表明，该方法能取得较好的效果。 相似文献
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由年最大值抽样（AMS）和年超大值抽样（AES）的基本理论及重现期（RP）的定义可知,AMS并不符合以“事件”为基础的重现期的定义.以美国西南半干旱区1438个雨量站和太湖流域96个雨量站的降雨资料为例,通过经验频率与超过概率的比较,发现AMS估算的暴雨频率设计值偏小,尤其是对常遇频率降雨设计值的影响更加显著.美国的降雨量资料站点多、系列长,实际资料验证与理论分析一致.通过对太湖流域AMS资料的分布形态进行分析的结果表明：太湖流域的站点不多,资料长度不够,且大部分站点在雨量大值区数据稀少,使得频率直方图不连续,是造成我国太湖流域的资料验证效果不理想的可能原因. 相似文献
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本文采用2015年3月~2016年2月EC、T639及德国三家高分辨率模式资料与成都地区13区县国家站自动观测的日最高、最低气温资料,利用距离权重平均法对模式资料进行处理,并利用平均差值、多元线性回归方法对单模式、多模式温度预报资料与实况资料进行拟合。对比结果发现:单模式差值订正前后效果有明显改善;多模式线性回归拟合率高于任何一个单模式拟合率,进而通过VB编程完成了成都市多模式资料温度应用平台,应用中表现最好,可以为预报员提供很好的参考依据。 相似文献