基于分类回归树的气候变化—植被分布模型研究

在生态学研究中,植被、物种与环境的关系一直是研究的重点.一直以来,在气候变化与陆地生态系统的关系的研究中,主要研究重点是对大尺度植被分布的模拟研究,而且建立了大量的气候—植被分布关系模型.随着近年来计算机科学与技术以及地理信息系统的不断发展,预测物种分布的统计模型技术得到了很大的发展,很多创新的技术模型(如:广义线性模型(GLM)、广义加法模型(GAM)和分类回归树(CART)等)被应用到了生物地理分布、植物群落、生物多样性、气候变化影响评估等方面.文章基于分类回归树(CART),关于气候变化对植物及植被分布的影响趋势进行了总结分析,其中主要是对我国几种常见树种的地理分布进行模拟分析.     

基于证据推理规则CS-SVR模型的锂离子电池SOH估算

锂离子电池健康状态(SOH)的准确性影响电池的安全性和使用寿命.针对锂离子电池SOH估算问题,提出一种基于证据推理(ER)规则的布谷鸟搜索支持向量回归(CS-SVR)的SOH估算模型,并利用NASA Ames研究中心的锂离子电池数据集进行SOH估算试验.该方法以电池放电循环的平均放电电压和平均放电温度为模型输入,利用E...     

T_m-T_s的相关性分析及全球纬度相关的线性关系模型构建

利用全球大地观测系统(Global Geodetic Observing System,GGOS)大气(Atmosphere)的加权平均温度(Tm)数据和欧洲中尺度天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)的地表温度数据在全球范围内计算了利用全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)反演水汽中的关键参数加权平均温度Tm与地表温度Ts的相关系数,结果显示二者的相关性主要受纬度影响,在高纬度地区较强,在低纬度地区较弱.虽然二者的相关性在赤道地区较弱,但这些区域的温度变化幅度较小,在这些区域利用线性回归模型建模依然可以取得较好的结果.在此基础上,本文利用2005~2011年的全球大地观测系统大气的Tm数据和欧洲中尺度天气预报中心的Ts数据按纬度建立了全球分区域线性回归模型.来自全球大地观测系统,气象、电离层和气候的星座观测系统(Constellation Observing System of Meteorology,Ionosphere and Climate,COSMIC)以及无线电探空(Radiosonde)的数据对模型的检验表明,新模型与这3种不同源数据都能较好吻合,分别取得了3.2,3.3和4.4 K的均方根误差,精度明显优于Bevis Tm-Ts关系模型.     

PA误差下半参数回归模型的小波估计的弱收敛速度

利用小波估计方法研究了误差为PA序列下的半参数回归模型.在适当的条件下,得到了半参数回归模型中参数和非参数小波估计量的弱收敛速度.     

城市铁路车站规模与临近道路交通量的关系研究

对北京主要铁路车站临近道路交通量的测试结果进行了整理及定性分析,利用SPSS软件对所得统计交通量与车站规模进行了回归分析.得出车站规模越大,车站站前道路的交通负荷越大,两者呈线性正相关的结论,提出了站前道路交通量的预测模型,有助于站前道路的合理规划,并对站前道路交通拥挤问题,提出了合理布置站前广场和发展公共交通的策略.     

城市公共交通客运量修正灰色模型

首先建立了城市公共交通客运量的灰色模型,提出用自回归平稳模型来修正不满足从某一时刻开始连续为相同符号这一条件的残差序列,建立了修正灰色模型.最后,用实际数据进行了检验,得到的数据比原有模型的精度有明显提高,证明了模型的正确性.     

男性婴儿血红蛋白参考值与海拔高度的曲线模型分析

目的为制定中国男性婴儿血红蛋白参考值的统一标准提供科学依据。方法收集了中国46个单位用氰化高铁血红蛋白(HiCN)法测定的4221例健康男性婴儿血红蛋白参考值,用曲线回归分析的方法研究了其与海拔高度之间的关系。结果发现随着海拔高度的逐渐增大,男性婴儿血红蛋白参考值将按指数律逐渐增大,相关性很显著(R=01455,F=11146,P=010015);推导出了一个指数曲线模型Y^=11310e0.00004447X±2114。结论如果知道了中国某地的海拔高度,就可以用这个指数曲线模型计算这个地区的男性婴儿血红蛋白参考值。本文依据男性婴儿血红蛋白参考值与地理因素的依赖关系把中国分为青藏区、中部区、东部区等三个区。     

基于PF-GPR算法的锂离子电池剩余使用寿命预测

针对锂离子电池退化过程中不可避免的容量再生现象建立了电池退化模型,提出了融合粒子滤波(PF)和高斯过程回归(GPR)的电池剩余使用寿命(RUL)预测算法.仿真实验结果表明,所提出的算法能够实现准确的锂离子电池RUL预测.     

基于小波包分析的线性回归拟合

针对线性回归分析模型中的数据易受到噪声的影响,提出了通过小波包分析对各个指标进行去噪处理,对处理后的数据用线性回归方法进行拟合.然后用1990—2010年度民用汽车保有量和国内生产总值(GDP)的数据进行实验,结果表明预先对数据进行小波包分析能够有效提高拟合的精度.     

基于IRS-P6数据的森林生物量遥感估算——以桂林尧山为例

以桂林市尧山森林生物量为研究目标,以IRS-P6的LISS-III/IV数据和Landsat-7 ETM+数据为信息源,通过逐步引入-剔除法,建立起5种变量剔除情况下的遥感估算针叶林材积的多元线性回归方程.以此作为基础,对尧山针叶林材积开展了定量遥感计算和分析.研究结果表明尧山东南部森林生物量要大于西北部.相关研究结论为尧山以及桂林地区生态环境综合治理提供了林学方面的新依据.