一类半参数回归模型讨厌参数的相合估计

讨论一类半参数回归模型y=xβ+g(t(1)+t(2)α)+e,其中g(·)未知,α、β为实参数,e为随机误差 设有样本{(ti,xi,yi)}ni)′,构造了g(·)、β和讨厌参数α的估计,并证明了其相合性 i,t(2)i=1,ti=(t(1)     

有机物偏心因子的计算

在根据Riedel蒸汽压方程确定偏心因子计算式形式的基础上，利用物质偏心因子的献数据．通过非线性回归得出了物质偏心因子关联式；计算了210种有机物的偏心因子，该关联式总平均误差为2．46％．计算准确性优于目前献各种方法．     

草浆造纸黑液酸析木质素后滤液的混凝处理

研究了硫酸铁、硫酸亚铁、高铁酸钾、聚铁、聚硅硫酸铁分别作为混凝剂对草浆黑液酸析木质素后滤液的混凝处理，试验结果表明，硫酸铁的处理效果好，且操作工艺简单，在此基础上，采用三因子二次回归正交试验设计安排实验，研究证实原水样的CODcr值、混凝剂投加量以及助凝剂投加量是影响混凝试验的重要因素，并建立了回归方程。     

探讨使用野外随机取样推断随机变量概率分布的数学方法--杂草研究作为一个例子

我们在生态学研究中涉及到的大多数变量呈现出随机性，因而可以认为它们就是随机变量。概率分布是研究随机变量变化规律的基础，如何利用野外取样来推断检验随机变量的分布是本文要解决的主要问题。本文扩展了回归方法的应用，使其能用来推断一个随机变量的分布函数。并且该推断还能被统计检验。作为一个应用实例。该方法被用于确定杂草种子在特定条件下扩散的分布函数。在此条件下，该杂草种子扩散为近似的高斯(正态)分布。     

Logistic回归及其在概率降水预报中的应用

介绍了一种气象上较少应用的Logistic回归的原理和计算方法，并利用1999年3月1日至2001年5月30日期间，国家气象局T106模式输出的80个物理量场及其导出场资料和福州地区降水的0、1化资料，采用Logistic回归方法，制作春季福州24h降水概率预报，并与事件概率回归方法作了比较。结果表明，该方法对二分类变量有较好的预报效果。     

一种支持向量回归中超参数自适应方法

在贝叶斯框架下支持向量回归SVR可视为最大化后验MAP回归函数估计的扩展.贝叶斯方法可用来实现模型中超参数的自适应,同时保持SVR稀疏性和凸二次规划的优点.在对SVR的MAP解做Laplace近似获得关于超参数的SVR模型中证据的平滑表达式,使用基于梯度的优化法可导出使证据最大化的最优超参数.通过引入ARD参数到高斯协方差函数中,可进行输入属性的相关性分析和特征选择.给出了在人工和实际回归问题上的应用及其他方法的对比分析.     

平潭太阳辐射状况分析

用回归分析法计算了平潭太阳辐射,并进行分析。结果表明,用线性回归计算太阳辐射值其精度合乎要求,不必采用非线性回归。但各月的回归系数应分别计算。不宜采用固定的或分时段的回归系数。计算得出:平潭的太阳辐射年平均值为4.5×10~3瓦/米~2,与福州相近。但出现峰值的时间不同。旬直接辐射最大值出现在七月中旬,最小值出现在十二月下旬;旬散射辐射最大值出现在六月下旬,最小值出现在一月上旬。平潭的D/Q年平均值为48％。     

自回归谱估计算法的分类及应用

为了进一步使自回归谱估计算法系统化,为评价算法、选择算法和发展新算法提供参考,本文提出了一种自回归谱估计算法的分类法.文中还介绍了在此分类法的指导下研究出来的一种新的自回归谱估计算法.     

半无限二次规划

本文给出了半无限二次规划和它的对偶规划之间没有间隙的条件。还证明了具有对偶间隙的半无限二次规划可以通过扰动其目标函数来消除,且扰动后的半无限二次规划的最优值收敛于原始半无限二次规划的最优值。     

秦淮河流域典型排涝泵站前池水质与降雨特征响应关系

为分析排涝泵站前池水质与降雨特征的响应关系,对南京市城区秦淮河沿线2个排涝泵站前池水质以及降水量开展高频在线自动监测,结合回归树方法分析了不同降雨强度、前期干旱时间条件下排涝泵站前池水质变化规律,探讨了不同类型排涝泵站前池水质的主要影响因素。结果表明:晴雨天均有生活污水汇入的A泵站前池氨氮质量浓度在大雨强下降低,中雨强下先升高后降低,小雨强下平缓上升,A泵站前池污染物质量浓度主要受降雨强度和次降水量影响;主要接收降雨径流,雨量大时有生活污水溢流汇入的B泵站,前池污染物质量浓度在大雨强下先升高后逐渐降低,中雨强下降低,小雨强下变化不大,B泵站前池水质主要受次降水量、前期干旱时间和降雨强度影响;2个泵站前池CODMn质量浓度变化与降雨的响应规律相似,但更多受到与前期干旱时间关联的地表径流冲刷作用影响;连续降雨均导致泵站前池氨氮质量浓度和CODMn质量浓度波动变化较大,而前期干旱时间越长,降雨发生后泵站前池水质越差。