Logistic自记忆模型在国民经济预测中的应用

运用改进单纯型法、Logistic自记忆模型对国民经济进行预测,并与钟建生等的预测结果进行比较.结果表明:改进单纯型法优于线性变换法;Logistic自记忆模型优于Logistic模型.该研究为各行各业的预测提供了一种新的思路和方法.     

Logistic模型在地基沉降预测中的应用

针对复合地基沉降规律和Logistic模型的特点和适用性,提出了应用Logistic模型预测复合地基沉降.通过对工程实例的分析表明,Logistic模型预测复合地基沉降具有很好的适用性和较高的预测精度,可为复合地基的施工设计提供依据.     

Richards模型与Logistic模型在人口预测中的比较

Logistic模型是常用的人口预测模型,在Logistic模型的基础上再添加一个参数,得到一个含有4个参数的非线性s型增长模型,即Richards模型;分别通过Logistic模型和Richards模型对1985—2014年的中国人口进行了预测,建立了人口预测模型;通过与实际人口相比,结果表明,Richards模型比Logistic模型拟合效果更好。     

改进的Logistic模型在中国城镇化水平预测中的应用

依据中国城镇化水平曲线变化的特点,在经典的Logistic模型基础上,设计相对增长率函数,建立改进的Logistic模型应用于中国城镇化水平的预测.研究结果表明,预测结果同经典Logistic模型和双S曲线模型相比,拟合程度更高,其预测值可为相应决策部门制定政策提供参考.     

改进Logistic模型在城市人口预测中的应用

人口系统是一个非常复杂的非线性系统,对人口数量的准确预测能为城市经济可持续发展计划的制定提供重要依据.以福州市1961～2005年的人口统计数据为例,应用2个改进Logistic模型对人口进行预测,借助自编的改进单纯形程序进行了参数估计,并与几种常用模型的预测结果进行比较.结果 表明,应用改进Logistic模型对人口数量的预测精度更高,效果更好.     

基于Logistic回归和神经网络比较的咽喉反流疾病的精准预测

数据来自吉林大学第二医院193位病人的反流症状指数评分量表(RSI)数据,应用Logistic回归模型与神经网络模型对咽喉反流疾病进行预测.首先对数据进行预处理和相关性检验,再将数据按7:3拆分成训练集和验证集,最后通过Logistic回归模型和神经网络模型两种方法对咽喉反流疾病进行预测.结果表明,Logistic回归模型的预测准确率为99.39%,神经网络早停止法训练出的模型预测准确率最高为98.61%.因此,Logistic回归模型对咽喉反流性疾病的预测更加准确,为咽喉反流疾病的高效识别奠定了基础.     

GM^P（1,1）优化模型及灰色Logistic模型

利用精确级差格式得到GM^P(1,1）模型，给出了该模型解的存在性定理；结合Logistic模型给出了灰色Logistic模型。实例表明，这两个模型的拟合误差和预测误差均较小。     

Bertalanffy模型在人口预测中的应用

Bertalanffy模型是一类重要的增长模型, 但预测用户尚不大了解.分析和讨论该模型的特性及其参数估计方法,并以中国人口增长的预测为例检验了该模型的有效性.结果表明,至少在人口预测上,Bertalanffy 模型比熟知的Logistic模型要好.     

Logistic模型在高层建筑物沉降监测中的应用

介绍了Logistic增长曲线模型,通过实测数据建立沉降预测模型,拟合出s-t曲线,用平均绝对百分误差(MAPE)来评价预测模型拟合的精度,发现Logistic模型属于高精度拟合.将预测数据与实际观测数据进行对比分析,预测精度较高.结果表明该模型可用于高层建筑物的沉降预测情况.     

一种广义Logistic模型的参数估计方法

讨论了Logistic曲线模型结构上的缺陷,分析了广义Logistic曲线的解析性质及拟合预测的优势,提出了一种求解广义Logistic模型参数的方法.并通过预测实例,说明了该模型具有高于Logistic曲线模型的预测精度.