测定室内空气中甲醛的加权回归直线与等权回归直线的对比

对分光光度法测定室内空气中甲醛的回归方程进行加权分析和等权分析,找出两者之间的区别和联系,从而确定是否采用加权分析以达到测试结果的准确度。如等权回归能达到准确度要求,则采用等权回归即可;如需要更高的准确度要求,而等权回归达不到,建议采用加权回归处理更可靠。     

一种支持向量机的动态自适应加权算法

针对现有回归型加权支持向量机直接选择加权系数法存在的不足,提出了一种对加权系数进行寻优的新方法——动态自适应加权算法.通过对权系数进行的自适应迭代调整,以确定其最优值,并进行了实验仿真.仿真结果表明：采用该方法确定的最优加权系数,可以对预测样本数据进行更准确的回归估计.     

删失回归模型的加权Bootstrap逼近

研究带删失数据的回归模型.基于合成数据,运用加权Bootstrap方法获得回归系数样本分布的近似估计,并对一般权序列,证明了这种分布近似的有效性及回归系数的加权Bootstrap估计的相合性.据此构造回归系数的加权Bootstrap置信域.数值模拟结果表明,就覆盖率而言,加权Bootstrap置信域优于传统的渐近正态置信域.     

m-END误差下回归模型加权估计的相合性

m-END随机变量是一类很弱的负相依随机变量,它包含了NA随机变量、NOD随机变量和END随机变量。本文基于误差为m-END序列,研究非参数回归模型未知参数的加权估计,获得了加权估计的收敛性,包括矩相合性收敛速度和完全相合性收敛速度。作为应用,给出非参数回归模型未知参数近邻权估计的矩相合性收敛速度和完全相合性收敛速度。     

单桩荷载—沉降曲线拟合线性回归法研究

对现有的单桩荷载沉降曲线拟合方法——指数函数线性回归法,按照一定的方法进行优化和改进,提出了指数加权拟线性回归法.通过对单桩静载荷试验数据进行拟合,结果表明加权拟线性回归法拟合效果好于传统指数函数线性回归法.指数加权拟线性法对单桩荷载-沉降曲线模型能进行比较好的描述,在沉降预测中得出更加精确的结论.因此,可以利用指数函数加权拟线性法的拟合结果对单桩承载力进行预测.     

线性自回归加权递推模型

本文论述了线性自回归加权递推模型及其预测方法,并将指数窗加权方法用于自回归递推模型。以广西实际资料具体阐述了线性自回归加权递推模型在大林业中的应用。     

Excel软件中"回归分析工具"应用拓宽

Excel软件中“回归”分析工具仅适用于多元线性方程的拟合。提出自 回归、加权线性回归模型以及非线性方程的转化和化一元高次方程为多元线性方程,并利用“回归”分析工具求解, 拓宽了“回归”分析工具的应用。     

一种改进的基于软判决自回归模型图像内插算法

提出一种改进的基于软判决自回归模型图像内插算法,分为正则化权值训练和图像内插两部分.在训练部分,根据局部窗口特征和其对应的最优正则化权值建立字典.在图像内插部分,利用加权最小二乘法估计自回归模型参数,并通过查找字典中距离当前局部窗口最近的样本获得最优正则化权值,然后使用软判决估计重建图像内插值.同时,使用EM算法修正估计出的模型参数和图像内插值.实验结果表明,与其它算法相比,所提的内插算法具有更好的主观和客观效果.     

岩屑荧光图像的混合石油组分研究

石油是一种以烃类和非烃类化合物为主的复杂混合物,其主要的三种组分为：油质组分、胶质组分和沥青质组分.通过采集混合石油岩屑荧光图像中不受采集参数（相机曝光时间与光圈值）影响的归一化颜色特征分量rgb以及归一化色度分量h,利用最小二乘回归、支持向量回归、局部加权投影回归对这些特征和已知混合石油各个组分的含量进行训练,最后利用这些回归模型对未知组分的混合石油进行预测.经测试,局部加权投影回归的效果最好,对于油质组分,其预测结果的均方根误差为13.50%;对于胶质组分,其预测结果的均方根误差为13.34%;对于沥     

基于加权局部梯度直方图的头部三维姿态估计

在实时估计人的头部三维姿态时,基于局部梯度方向直方图的面部特征表示方法容易受到背景和环境的影响,其检测精度无法满足实际需求。为了减少图像或视频序列中背景和环境的影响,提出了一种新的对面部特征进行描述的方法,即基于肤色权值和高斯权值加权的局部梯度方向直方图特征表示方法。在具体计算时,首先进行人脸检测并将人脸区域缩放到统一大小,然后计算人脸区域每个像素点对应的梯度方向,接着计算肤色权值并利用肤色权值和高斯权值对梯度方向进行加权得到加权局部梯度方向直方图,从而强化面部特征在直方图中的比重,有效减小背景对头部三维姿态估计的影响,最后利用非线性支持向量回归机求解加权局部梯度方向直方图与头部三维姿态之间的关系。实验结果表明:该特征表示方法具有更高的检测精度。     

参数回归模型的最大加权似然估计及其性质

对参数回归模型的估计因不同观测点的重要程度不同 ,常常要采用加权估计方法 .提出参数回归模型的最大加权似然估计方法并利用概率论中的大数定律和中心极限定理证明了估计的一致性和渐近正态性 .     

交通能源需求量组合预测模型研究

本文尝试将组合预测法应用于我国交通能源需求量的预测,以提高预测精度．通过赋予合理权重,将误差修正模型、非线性回归模型和多元回归模型加权组合建立组合预测模型．对各模型进行平均绝对百分误差（MAPE）、希尔不等系数（Theil IC）和均方根误差（RMSE）等指标的比较,证明单一模型经过组合能够提高预测精度．     

负超可加阵列下非参数回归函数估计的相合性

对于随机误差是负超可加阵列情形,考虑了非参数回归模型中未知回归函数的估计问题。在较合理的条件下获得了未知回归函数加权估计量的强相合性。     

嵌套地理加权回归模型的估计

本文在嵌套空间结构下,提出了两类地理加权回归模型,对于其中的固定效应模型,我们给出了两步估计方法,对于随机效应模型,给出了一种有效的估计方法.     

“非汉字符号”相依序列回归函数加权核估计

讨论ρ相依序列非参数回归函数加权核估计的强相合性     

PA样本非参数回归权函数估计的强相合性

在PA样本下，讨论非参数回归模型中权函数估计的强相合性及强一致相合性。     

(~ρ)-混合样本下回归权函数估计的一致渐近正态性

在(~ρ)混合样本下,探讨固定设计回归模型的权函数估计的一致渐近正态性,并给出它的收敛速度:约为n-1/6.     

一种基于Logistic回归的基本信度分配函数的构造新方法

结合Logistic回归分类,该文提出一种新的构造证据理论基本信度分配函数的方法,并将其应用于多特征图像分类.该方法首先以多类Logistic回归分类法输出的后验概率与样本分类正确率建立证据权重系数,然后构造出加权的基本信度分配函数,最后利用加权D-S证据融合判别所属类别.实验结果显示:该方法既能提高图像分类的正确率,又能改正使用单特征分类导致的分类正确率的不稳定的缺点.     

基于时空地理加权回归的服务区驶入量影响因素分析

为掌握河北省服务区驶入量的时空分布规律,构建了时空地理加权回归（geographically and temporally weighted regression,GTWR）模型,揭示了服务区规模、服务区地理区位、关联地区土地利用、高速公路类型等因素在时间和空间上对服务区不同车型驶入量的影响。结果表明：时空地理加权回归模型的拟合结果显著优于最小二乘回归模型与地理加权回归模型;断面交通量对三种车型均具有促进作用,特别是在夏季高温地区服务区对于小型车驶入量促进作用显著;2~4h车程范围内,风景名胜密度对小型车驶入量具有促进作用,且在旅游旺季及位于旅游业发达城市的服务区影响最显著;2~4h车程范围内工商业型信息点(point of information,POI)密度对大中型车驶入量具有促进作用,特别是在货运高峰期及位于商贸发达城市的服务区促进作用显著;所属高速公路沿途资源型城市数量对服务区大型车驶入量具有显著促进作用,特别是在供暖季节。     

资产方程中回归函数的局部线性加权估计

通过将标的资产价格所满足的积分方程转化为回归模型,建立了回归模型中回归函数的局部线性加权估计.利用回归函数的估计构造漂移系数的样本估计量,并证明了所构造样本估计量的均方收敛性.从而使利用样本估计量构造漂移系数的估计成为可能.