基于地质变量时间序列的时变Logistic映射模型

为研究沉积过程动力学演化规律,从而有效地进行沉积矿产预测,提出待定线性组合时变Logistic映射模型及其识别和提取方法,对8个实际地质变量时间序列进行识别和提取,并与一般的非时变Logistic映射模型比较,其拟合系数有较大幅度提高,对地质变量时间序列所含的Logistic映射模型的信号特征作了初步研究.     

滑坡灾害危险性评价的3种统计方法比较——以深圳市为例

采用Logistic回归模型、广义加法模型(GAM)和分类与回归树(CART)3种统计方法, 对深圳市的研究区域进行了滑坡灾害的危险性评价;利用Kappa值和ROC曲线,结合危险性评价结果图对3种方法的效果进行了比较,并分析了3 种方法在选取主控因子以及确定因子影响程度等方面各自具有的特点。在研究区域的条件下,GAM 的效果优于Logistic回归模型和CART,Logistic回归模型和CART的效果大致相当。Logistic回归模型和CART可自主选择主控因子,通过GAM 可定量研究因子的影响程度以及变化趋势。     

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模型中参数的自适应Lasso估计

目的研究Logistic模型的参数估计。方法在L1罚中引用一个自适应的权,即自适应Las-so方法。结果自适应Lasso方法对Logistic模型同时进行了模型选择和参数估计。结论在一定的正则条件下,Logistic模型的自适应Lasso估计是满足Oracle性质的。     

Logistic模型的修正及其应用

在描述区域城市化发展趋势时，Logistic模型的应用最为广泛．针对一些学者对我国大陆1949年以来的城市化进程进行实证分析，得出大陆的城市化进程不符合Logistic模型的结论，根据城市化的意义，对Logistic模型进行修正，并运用修正的Logistic模型对我国城市化发展趋势进行统计分析．研究的结果表明，修正Logistic模型基本上反映了我国城市化的发展趋势．     

离散Logistic人口增长预测模型研究

针对人口预测的复杂非线性特点建立了Logistic模型,分析了Logistic方程曲线性质,并研究离散的Logistic模型具有的混沌遍历性,以非线性最小二乘法率定模型参数,用均方根误差等进行模型效果评价,通过实例分析,采用不同方法相互比较,验证了Logistic模型的有效性和适用性.     

Logistic人口模型参数伴随同化识别

研究了Logistic人口模型,利用伴随同化方法对该模型的参数进行了识别。基于1790—1950年的美国人口数据进行了数值实验,数值实验结果显示该方法用于Logistic人口模型参数识别可行。     

一类具有反馈控制Logistic模型周期解的存在性及全局吸引性

Logistic模型是种群生态学中一类描述种群动力学行为的最基本和重要的模型,而周期循环是自然界最常见的现象.基于对系统正平衡态位置及其稳定性进行控制的原理,提出一类具有周期系数和反馈控制的Logistic模型并对其动力学行为进行了研究,得到了正周期解的存在唯一和全局吸引的充分条件.     

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。     

基于反应和反应时间的能力与速度参数的联合模型

提出了基于反应和反应时间的能力与速度参数的两个联合模型M＿Logistic和M＿Probit,它们的反应部分的连接函数分别Logistic和Probit.在贝叶斯框架下，采用偏差信息准则(deviance information criterion, DIC)和对数伪边际似然(logarithm of the pseudo marginal likelihood, LPML)进行模型比较.在实证研究中，采用M＿Logistic, M＿Probit, LNIRT对PISA数据进行拟合，结果显示其效果依次递减，模拟研究证实了本文的结论.     

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.     

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人口模型的求解问题

阐述了关于人口问题中两个最著名的数学模型,并给出了Logistic人口模型的解析解及其收敛问题．     

声音节目中非线性幅度失真的去除

本文介绍了声音节目中造成非线性幅度失真的原因及其去除方法,提出了信号产生模型和失真过程模型以及非线性系统在去失真过程中的应用,并给出了模型的参数估计的方法,最后给出了一个去失真过程的实例.     

个人信用评估中的LOGISTIC模型

通过对以信贷申请书为基础的风险程度进行定量分析,使信贷决策合理化,从而降低个人信用风险。LOGISTIC回归模型提供给我们一个用来评估个人信用的非常有用的工具。本文利用美国花旗银行某分支机构1999年部分客户贷款量数据,应用LOGISTIC回归模型进行了实证分析。     

因子分析法中因子得分的岭估计

从传统的因子分析模型出发，对其中的因子得分的回归估计运用了岭估计进行改进，从而有效增强了因子得分估计的稳定性．     

约束统计方法在学生成绩分析中的应用

在序约束下对大学生的学习成绩进行统计分析、建模,利用PAVA算法,给出了模型参数的约束极大似然估计;针对学生在校学习的实际情况,从学生成绩出发,给出了模型参数序关系的似然比检验方法,揭示了大学生学习成绩的变化趋势.     

轴流通风机内部层流边界层噪声的估算与分析

本文给出了空气气流轻叶片表面时,层流边界层所引起的空气动力噪的模型,并利用该模型,对某一型号的一类轴流通风机的层流边界层噪声进行了估算。     

Parameter estimation of S-shaped growth model: A modified particle swarm algorithm

Parameter estimation plays a critical role for the application and development of S-shaped growth model in the agricultural sciences and others.In this paper,a modified particle swarm optimization algorithm based on the diffusion phenomenon(DPPSO) was employed to estimate the parameters for this model.Under the sense of least squares,the parameter estimation problem of S-shaped growth model,taking the Gompertz and Logistic models for example,is transformed into a multi-dimensional function optimization problem.The results show that the DPPSO algorithm can effectively estimate the parameters of the S-shaped growth model.