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基于神经网络的回归分析 总被引：1，自引：0，他引：1
引言回归分析是确定变量与变量之间相互关系的一种定量分析方法,依据因变量与自变量之间的函数关系是线性的还是非线性的,一般被分为线性回归和非线性回归。在线性回归和可转化为线性的非线性回归中,传统的参数估计方法是基于高斯—马尔可夫定理的最小二乘法(Least Squares,简记LS法);在非线性回归分析中 相似文献
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回归模型中的变量变换及其应用 总被引：4，自引：0，他引：4
按回归模型的数学形式,可以把回归模型划分为线性模型和非线性模型。而对于非线性模型,函数形式的确定是一大难题。以往的方法是假定某一初等函数去拟合样本数据,然后用线性化代换或Newton迭代法去估计模型参数。这种全凭经验和视力来判断属于何种函数类型的方法,本身就存在一定的误差;当然采用带有很大近似性的设定函数所建的模型也就必然存 相似文献
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数学模型在基准地价评估中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
建立回归分析模型首要分析统计数据 ,确定两个特定变量之间的数学关系形式。即用收集到样点地价 ,结合样点地价分布特点和影响地价的综合因素条件 ,分析该区域内土地质量与地价的相关关系建立回归模型。(以乌兰浩特市城乡结合部地价评估为例 )1 确定并选择回归模型的方法1 .1 根据地价资料和土地质量综合作用价值 ,分别做出被解释变量 y与解释变量 x之间的二维散点图。1 .2 根据样本点 ( yi、xi) ( i=1 ,2 - n)的分布图形得知地价与综合作用分值之间并非直线关系 ,在此基础上设定回归模型的数学形式为指数模型 y=e( a+ bx) 。1 .3 参数… 相似文献
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在回归分析中,虚变量方法一般只用于线性回归模型,且虚变量的取值为0或1。本文指出对一些非线性的回归模型也可应用虚变量方法,并且虚变量取值范围可限制在[-1,1]之间。 相似文献
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为了提高预测精度,提出了一种改进的最小二乘法线损预测技术。算法首次将核偏最小二乘回归算法应用于线损率预测。实验表明,提出的方法能够较好地克服变量相关性和非线性因素对预测模型的不利影响。 相似文献
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以往确定Wang-Li模型参数使用线性回归方法,所求得的模型参数不是精确值。以拟合误差平方和为目标函数,建立了模型参数拟合模型,使用非线性最小二乘法求解约束优化问题,所得到的模型参数是精确值。 相似文献
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目前门限自回归模型是最受大家关注的预测模型。本文以太阳黑子非线性时间序列为研究对象,建立门限自回归预测模型。通过一些相关分析技术来确定预测模型中的门限区间个数和门限值的寻优范围,然后优化门限值和TAR模型的自回归系数。通过实验结果分析表明,门限自回归预测模型能够对非线性时间序列进行精确预测。 相似文献
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朱仲邃 《内蒙古科技与经济》2014,(2):99+101-99,101
在对传统求解非线性模型参数的思想进行分析和研究的基础上,提出利用微分和积分法结合非线性回归进行非线性模型参数估计。通过动力学数据实例说明该方法得到的拟合效果明显比线性最小二乘回归模型合理。 相似文献
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利用最小二乘法拟合云南松的Mitscherlish(单分子式)生长模型.通过对Mitscherlish的数学分析,可以分两步对方程式进行拟合:1.利用单分子式的树木生长满足一阶差分,即:y_(x 1)=ay_n b拟合a和b。2.拟合单分子式:y(t)=M(1-e~K).从而得到云南松的生长模型。 相似文献
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本文讨论了非线性回归的诊断问题，给出了非线性回归模型中样本点杠杆值的几种度量方式，本文还提出了利用杠杆值作权重的加权最小二乘方法，改进了模型预测精度。 相似文献
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将学术期刊多属性评价方法分为线性评价方法与非线性评价方法,然后提出了一种通用的对非线性评价方法选取进行检验的方法。其原理是,基于正向评价指标值增加,评价结果增加的标准,首先采用非线性评价方法进行评价,然后用标准化后的评价指标作为自变量,评价结果作为因变量,采用偏最小二乘法进行回归,如果回归系数出现负数,在排除评价指标选择失误的基础上,说明评价方法选取不当。偏最小二乘法既可以作为对非线性评价方法选取进行检验的一种有效方法,也可以作为筛选评价指标的一种有效方法。 相似文献
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为探究现代信息技术对产业空间分布的影响，基于新经济地理模型，以中国31个省区市面板数据为研究样本，运用普通最小二乘法（OLS）线性回归、工具变量以及门槛非线性回归等计量方法，研究互联网对制造业集聚的影响方向与路径。研究发现：互联网除了对制造业具有直接的吸引作用外，还通过提高知识溢出效应与市场潜力间接促进制造业集聚；互联网对制造业集聚的影响受经济发展水平与人力资本水平的调节和制约；此外，互联网对制造业会由于地理区位的不同而呈现出不同集聚效应。 相似文献
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线性化非线性回归预测模型质疑 总被引：6，自引：0，他引：6
有些非线性回归预测模型能被线性化,我们研究发现这种线性化有两种形式。在第一种形式中回归系数不变,但在第二种形式中回归系数发生变化。进一步,我们证明了第一种形式的线性化成立,但第二种形式的线性化不成立 相似文献
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以城市生活用水量为预测研究对象,选取6个社会经济发展因素作为主要变量因子,建立偏最小二乘回归模型。研究分析表明,各变量因子间存在较强的多重共线性,采用偏最小二乘回归模型能有效克服各类因子变量间的多重共线性对模型拟合精度及其预测能力的影响,取得更接近现实的预估结果(平均相对误差为2.7%)。研究还发现,数据序列的长度和变量近期的变化信息也会对模型的预测精度产生重要的影响。 相似文献
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杜燕军 《内蒙古科技与经济》2009,(7)
文章利用内蒙古地区65个气象站近30年的气象资料(平均气压、平均气温、平均水汽压),采用一元线性回归法对风场内空气密度进行了模拟估算,得出空气密度与海拔高度的线性关系,并与气象站理论计算结果进行了比较,结果表明:①风场海拔高度和空气密度两个变量之间存在显著的线性关系。②由气象站多年观测记录数据得到的一元线性回归方程为y=1.277-0.000145x,符合空气密度随海拔高度的变化。 相似文献
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考虑非线性回归模型yi=f(xi,θ)+ei,i=1,2,…,n,这里ei为未知的随机误差,当{ei}为PQD序列时,运用PQD序列的极限性质,研究了未知参数θ的最小二乘估计问题,在一定条件下证明了估计量的强相合性,推广了已有文献中的结论。 相似文献