考虑空间自相关的贝叶斯事故预测模型研究

依托美国佛罗里达州Hillsborough县的数据建立区域安全预测模型.将该县重新划分为200,500,700个交通安全分析小区;提取小区层面路网特征数据、出行数据和其他影响因素,考虑空间自相关特性,建立贝叶斯空间模型;分析小区层面影响因素的安全效应,评价不同分区规模对安全因素效应的影响.对比传统的泊松模型和泊松-对数正态模型,贝叶斯空间模型具有更高的数据拟合度;分区数目越多,空间因素在随机因素中的比重越高;同一种分区下,路网特征变量的安全效应具有鲁棒性;限速大于56 km的路段总长度是预测安全水平的主要指标.     

基于GIS的层次分析法的应用

基于GIS的层次分析采用层次分析法的一般原理,针对相关复杂自然因素和社会因素的地理现象或过程,利用GIS的空间分类与空间分析功能,对研究目标的相关地学因素的隶属关系进行划分,并综合专家的意见,对地学模型进行层次分析.综合分析的步骤包括:确定研究对象及目标,确定分析所需要的数据;对数据进行分析整理,建立地学数据库;总结研究对象构成目标的相关特征,建立层次指标模型,并运用空间分析提取分析因子;由专家对因子综合评分,再运用GIS技术和数学方法进行综合分析,确定模型参数;利用建立的模型对研究区未知对象进行分析与验证.此外,针对湘东北万古地区金矿床成矿特征,综合运用层次分析法和GIS技术建立了金矿找矿模型,并时研究区进行了靶区预测.     

矿井涌水量回归模型预测方法研究

涌水量预测一直是矿井防治水工作中重要部分,准确的预测可以预防矿井水害的发生.本文应用传统ARIMA模型对某矿过去近20年涌水量数据进行拟合建立数学回归模型,并在此基础上,考虑多因素众变量的影响,提取出涌水量数据中的趋势-循环因子、季节影响、波动因素,重新建立起数学回归模型,对两种不同方式所建立起的模型进行对比分析,结果...     

基于函数型主成分分析的温度建模研究

气温衍生品定价中的重要一环是建立温度模型,以郑州的温度预测曲线数据为例,根据分析目的构造函数型数据,然后对函数化的数据进行函数型主成分分析.得到驱动温度未来变化的主要因素是历史信息和前瞻性信息,从而为建立的双因子模型提供理论和实证支撑.     

基于气象和空气质量观测数据的日太阳辐射估计

研究城市气象参数与城市近地面污染物对水平面太阳辐射强度的影响,并尝试建立水平面太阳辐射与气象、城市空气污染物观测数据的回归模型.1)收集了广州市2009~2012年水平面日太阳总辐射、地面气象数据、近地面空气污染物历史记录数据;2)根据太阳辐射传输理论和前人相关研究进行水平面太阳辐射的影响因素分析,并对收集到的数据进行处理;3)对水平面太阳总辐射、地面气象、近地面污染物浓度的观测数据进行相关性分析,分别建立了总体样本和分区间样本下的水平面太阳总辐射与气象、空气污染物观测数据的回归模型.结果表明,用单一回归模型解释各种影响因素对太阳辐射的削弱并不合理,而分区间样本下的分段回归模型反映了水平面太阳总辐射的随气象变化和颗粒物浓度变化的规律,预测结果也较为准确.     

基于评论数据的满意度模型设计研究

通过分析客户对服务的评论数据,建立一个逻辑回归模型来定义客户的满意度值.将该模型预测客户入住,进一步根据满意度值建立二值分类器,在这个过程中,涉及满意度0～1之间参数界定问题.拟采用北京短租评论数据集,经过分词统计不同特征词得分来建立满意度模型,加入了房屋类型、区域等影响因素来验证模型精度性,涉及到因素权重参数更新、平均损失问题.实验表明,通过评论数据满意度模型预测客户消费准确率可以达到74.24％.     

服装零售卖场因素对消费情绪的影响

借鉴在社会学、经济学、心理学应用比较广泛的结构方程模型,建立了影响消费情绪的卖场7方面因素的相关性假设模型.在市场调查得出一手数据的基础上,利用数据分析软件SPSS12.0和结构方程模型分析软件AMOS7.0对数据的信度、效度、模型拟合度和路径进行了分析.调研结果验证了"7Ps"营销理论在服装零售卖场的适用性,并最终得出了服装卖场影响消费情绪的7方面因素的量化关系模型.     

基于多水平模型的专业满意度因素测评研究

针对本科专业教学满意度影响因素的测评问题,提出利用多水平模型的影响因素方法进行分析;本科专业教学满意度影响因子的数据具有学生个体、专业系部、学院以及学校组织的嵌套结构,不满足传统一般回归模型的独立性条件,其建模需要采用适用于嵌套结构数据的多水平模型进行拟合分析;基于一手资料和二手资料的收集整理,构建本科专业教学满意度综合评价体系,由此建立满意度影响因素的多水平模型并进行分析,根据模型分析结论,对本科专业教学满意度提高提出针对性的建设性意见和对策。     

基于神经网络的光伏电站气象-功率模型

基于双层前馈神经网络建立光伏电站输出功率与辐照等气象因素间的非机理模型。建立光伏电站输出功率与气象因素的神经网络模型;对功率模型的输入特征进行选择,分析不同气象因素的组合作为输入变量对模型准确度的影响,明确功率模型的输入变量;分析该模型网络的训练算法、隐含层神经元个数及训练次数对模型准确度的影响,据此确定功率模型的最优结构与参数;基于光伏电站的实际数据对功率模型进行验证。结果表明,基于双层前馈神经网络的光伏电站气象-功率模型具有较高的准确度。     

基于动态粗糙集和支持向量机的振动参量预报

为了有效控制爆破振动效应,基于粗糙集和支持向量机,建立了爆破振动参量的预报模型。该模型首先在粗糙集理论指导下利用粒子群算法快速实现属性的动态离散过程,再根据最优粒子建立决策表,通过重要度分析进行次要属性和冗余数据剔除,最后用支持向量机训练余下数据和验证新样本。经工程试验验证,该模型能够同时分析定量因素和孔径、抛掷方向等定性参量对质点振动加速度峰值的重要程度,约简之后的数据有利于支持向量机预报精度的提高。     

变参数下的空气喷枪涂层厚度分布建模

首先分析了影响空气喷枪涂层厚度及喷涂机器人作业过程中的可调和常变因素,然后利用BP神经网络方法对平板直行喷涂实验获得的实验数据加以拟合,建立以喷涂距离、喷枪移动速度、喷枪流量和测量点与喷枪轴线距离作为输入的喷枪喷涂模型。与传统模型相比,该模型用相对少量的实验数据就可以预测不同喷涂距离、喷枪移动速度和喷枪流量下的涂层厚度分布。实验数据表明,该模型准确、有效。     

季节性冻土地区沥青路面温度场的预估模型

为了准确掌握沥青路面温度场的分布特点和变化规律,在季节性冻土地区观测某段道路实测温度两年多时间,分析全年路段的温度变化情况,以及夏季和冬季全天具体的实测温度;并在此基础上,结合气象资料,分析温度场差异的原因以及影响因素。对沥青路面温度场进行研究,采取回归分析的方法,引入气温、太阳辐射等因素,建立路表的预估模型。考虑道路不同深度处的温度,引入深度衰减因子;并考虑时间的影响,建立全年日平均温度模型。将实验数据与预估数据比较表明:该模型具有较好的精确性与实用性。     

渔船特种改装保障能力灰色关联模糊评价

在分析海洋机动渔船特种改装保障能力影响因素的基础上,利用层次分析法建立了"因素-效果"评价指标体系.基于渔船特种改装保障能力多因素决策的灰色性与模糊性,建立了基于灰色关联分析技术的综合评估模型,利用模糊隶属度理论,通过语言变量和模糊数表征评价结果,实现了定性指标的定量化,给出了对原始评价数据的处理方法和模型的求解过程....     

长输管道完整性管理中的数据挖掘和知识决策

为提高长输管道完整性管理中数据挖掘和知识发现的能力,针对管道大数据的特点,以管道外腐蚀中的土壤腐蚀数据管理与分析为例,对土壤电阻率、氧化还原电位、氯离子含量、硫酸根离子含量、含水量、p H值6种土壤腐蚀多因素指标,运用粗糙集方法构造管道土壤腐蚀多因素指标数据集,建立决策表,进行原始数据约简,以及结构重要度分析,从而在多指标因素中找到反映该地区土壤腐蚀特点的核心判别指标,并根据其核心指标因素利用决策树规则,按照多指标因素中结构重要度的大小对决策树结构进行优化,建立分类规则模型,进行有针对性的多因素管道土壤腐蚀诊断决策。利用模型对川气东送梁平管道段的检验样本进行了实例分析,诊断结果符合现场实际情况。     

考虑集装箱卡车影响的上匝道合流区通行能力模型

基于合流区交通流的作用机理,通过实际观测数据对VISSIM仿真参数进行标定,建立考虑集装箱卡车影响因素的上匝道合流区通行能力分析的仿真模型,进而利用仿真模型定量分析主线外侧车道流量、集卡混入率两因素对上匝道合流区通行能力的影响,得到考虑集卡影响的上匝道合流区实际通行能力回归模型,并通过实测数据进行验证.     

应用提升回归树研究碳钢的土壤腐蚀规律

以碳钢土壤腐蚀数据为对象,建立腐蚀率模型,对该材料的自然环境腐蚀规律进行研究。提出一种基于提升回归树(boosted regression trees)算法的新方法,针对实验数据小样本情况下的参数选取问题,采用ε不敏感损失函数、动态收缩系数对原算法进行改进。与神经网络、支撑向量回归(SVR)等多个典型算法进行对比研究。仿真数据和实验数据验证表明:改进的提升回归树算法对于数据的高维度、缺失值、高噪声等问题具有较好的鲁棒性,适合小样本数据的处理。利用该算法建立的模型能够准确的描述和预测碳钢在土壤中的腐蚀率,还可用于对腐蚀影响因素及因素间交互作用进行探索性分析。     

郑州小麦价格的分析与研究

利用灰色关联度分析,得出了期货价格是所有小麦价格因素中的主导因素。利用最小二乘法分析郑州近几年的小麦现货价格和期货价格数据,建立两者的线性关系模型,并做出检验分析。     

有关消费需求及其影响因素之间的计量研究

本文采用山东省1993-2010年的相关时间序列数据,通过建立计量模型的方法,对消费需求及其影响因素进行了计量研究。首先,选取了消费需求及其影响因素的指标;其次,运用EVIEWS软件建立多元线性回归计量模型,并且运用多元线性回归计量模型研究了消费需求及其影响因素之间的关系。最后,根据对多元线性回归计量模型的分析,提出了有关消费需求的结论与建议措施。     

基于Logistic模型对心血管疾病风险的预测

针对国家统计局已公布的循环系统疾病相关数据和中国健康与营养调查数据,分析我国人群近年来心血管疾病(CVD)患病情况的变化总趋势,将年龄、体重指数(BMI)、吸烟情况、饮酒情况、血压、血糖以及血脂状况7个因素纳入二项Logistic回归模型,选取影响显著的因素建立回归方程,并根据模型得到各因素对发病情况的影响程度。利用该模型的回归结果可以预测我国男性、女性心血管疾病的发病风险,为广大群众进行自我诊断、尽早防治心血管疾病提供一定帮助。     

城市表层土壤重金属污染分析

随着城市经济发展和人口增加,污染成为人们关注的热点话题,本文以某城市城区重金属污染调查结果为样本,对重金属污染以及城市地质环境演变进行研究,根据调查数据建立各种重金属元素的空间分布的样条插值求解模型,给出空间分布结果并建立单因素污染指标和尼梅罗综合污染指数对各地区污染程度进行分析,分析城市土壤地质环境变化所需的信息,建立模型。