基于模糊综合评价法的土地储备风险评估

针对土地储备项目的风险评估,通过主成分判别、层次分析、模糊综合评价、残差分析、系统聚类分析等方法,运用MATLAB、EXCEL等软件,综合分析土地储备项目指标数据和风险之间的关系,依托模糊综合评价模型,给出风险评估方法,并与专家综合评价打分做对比验证,证明了本文给出的风险评估方法具有很高的可信度,适合对土地储备部门分析项目风险提供参考.     

基于LR模糊数据的线性回归模型

LR模糊数据是实践中经常使用的由形状函数L及R、左右扩展及中心构成的模糊数.取值LR模糊数的随机变量称为模糊随机变量,其缺乏适宜的概率分布模型,导致模糊数据的线性回归模型缺乏显著性检验.文章基于Nther模糊随机变量线性回归分析工作,进一步给出LR模糊数据多元线性回归在δ2距离下的系数估计,并通过统计软件给出模型中非确定干扰变量的Bootstrap模拟分布.     

基于 LR 模糊数据的线性回归模型

LR模糊数据是实践中经常使用的由形状函数L及R、左右扩展及中心构成的模糊数．取值LR模糊数的随机变量称为模糊随机变量,其缺乏适宜的概率分布模型,导致模糊数据的线性回归模型缺乏显著性检验．文章基于Nather模糊随机变量线性回归分析工作,进一步给出LR模糊数据多元线性回归在δ2距离下的系数估计,并通过统计软件给出模型中非确定干扰变量的Bootstrap模拟分布．     

系数为非对称指数型模糊数的多元线性最小二乘回归

使用模糊数之间的某种距离和的最小二乘方法，研究了模糊多元线性回归模型，此模型的输入为精确数据，输出为模糊数据，回归系数为非对称指数型模糊数，并通过讨论一元模糊线性回归模型，推导出三组正规方程组以分别用于求解模型回归系数的模糊中心参数，左边参数和右边参数，然后将此结果推广到多元情形，考察了观测值与估计值之间的拟合优度。     

含三角模糊参数的线性回归模型的新解法

通过定义模糊参变量之间的左、中、右距离 ,将含三角模糊系数的线性回归问题转化为普通线性回归问题 ,利用普通的最小二乘法来估计回归参数 .同经典的模型与方法相比 ,这一模型与方法既包含较广的信息 ,又可利用线性性、无偏性等与普通线性回归类似的性质 ,应用更广泛 ,为求解模糊线性回归问题提供了一种新方法     

模糊线性回归模型(Ⅰ)

针对输入和输出的模糊数据,引入了一种模糊数的距离.基于该距离,类似于传统的最小二乘方法,研究了模糊线性回归模型的一般形式,详细讨论了输入为实数输出为模糊数的模糊线性回归模型,给出了正规方程、最小解和唯一解的理论结果,以及最小解的解析表达式,最后附以一个实例来说明该方法的可行性,故具有较好的实用价值.     

模糊变系数回归模型在基金评价中的应用

在现有的CAPM模型基础上,利用模糊变系数回归分析方法,将模糊数设置为高斯模糊数,扩大模糊回归分析的实用范围,并运用局部核权最小二乘法对模型进行求解。给出了评价指标GOF,基于现实生活更适用的评判标准,建立适用于中国基金市场的模糊估值模型;与经典回归模型相比较,采用模糊变系数回归得到的参数估计有更好的应用价值。实证结果表明模糊变系数回归方法具有较好适用性。     

模糊线性回归预测

为了解决带有模糊信息的动态预测问题,在已有的线性回归预测法的基础上,提出了模糊线性回归预测的模型。模型的确定在于模糊系数的确定,模糊系数为对称三角模糊数,为此给出了描述对称三角模糊数近似和蔼的拟合度的定义及其表达式。借助于对称三角模糊数以截集表示的一对函数,给出了对称模糊的模糊度的定义及其表达式,给出了确定模糊系数的准则：对于事先指定的标准拟合度,要求在每个方程估计值的拟合度都不小于标准拟合度的约     

应用模糊回归模型预测玉米蚜的种群动态

在研究昆虫生态,对害虫的发生进行预测时,并不要求预测得到十分精确的数值,且也难以得到,只要预测出害虫的发生趋势即可,模糊理论对处理此类问题有独特优势.提出应用模糊回归技术,针对山东宁阳1989-2004年的历史资料,建立玉米蚜的种群动态预测模糊回归模型.同时与利用多元线性回归模型分析预测的结果进行比较,从比较看出用模糊回归模型进行预测有更高的准确性和更好的适用性,证明了新模型的有效性.     

基于区间模糊数的模糊线性回归模型及其应用

以区间模糊数为研究对象建立了模糊线性回归模型,以模糊集之间的测度贴近度为理论依据引入了一种模糊数之间距离的概念,并通过最小二乘原理给出了该模型的参数估计方法,最后结合沈阳市温度变化情况的实际例子给出该模型的应用。