基于二次多项式回归模型的黑河流域TRMM数据降尺度研究

在不同空间尺度下分别建立TRMM 3B43降水数据与数字高程模型(DEM)和归一化植被指数(NDVI)的二次多项式回归模型,将2001—2013年黑河流域TRMM降水数据的空间分辨率从0.25°提高到1km,并利用流域内9个气象站点实测数据对降尺度结果进行了检验。结果表明:降尺度方法不仅提高了TRMM数据的空间分辨率,数据的精确程度也有所提高;与传统线性回归模型降尺度方法相比,基于二次多项式回归模型获得的降尺度结果更接近于实测值,其结果更为准确;模型建立的尺度对最终降尺度结果精确性具有较大影响,0.50°是基于DEM和NDVI对黑河流域TRMM降水数据进行降尺度的相对最优尺度。

共线性在多元二次多项式回归模型中的危害及其处理方法

以 1个均匀设计应用的实例为对象 ,回归分析得到 2个多元二次多项式方程 :( 1) Y =0 .0 84 82 6 + 0 .2 3179X3- 0 .0 5 0 2 86 X3X3+ 0 .0 2 84 2 2 X1 X3- 0 .0 0 1396 2 X2 X3;( 2 ) Y =0 .0 6 2 32 0 + 0 .2 5 11X3- 0 .0 6 0 0 X3X3+ 0 .0 2 347X1 X3。对这 2个方程进行线性变换处理后 ,用 SPSS软件包进行共线性诊断分析 ,得出方程 ( 1)第4项和第 2项存在强烈的共线性关系 ,共线性的存在使方程的预测变得不可靠 ;方程 ( 2 )没有共线性存在 。

测量误差二次多项式回归模型的参数估计

本文在Fuller.W.A等人做出的测量误差一元线性回归模型及一元p维向量线性回归模型的参数估计基础上,讨论了测量误差二次多项式回归模型的参数估计。利用测量误差多项式回归模型样本(Yt,Xt),t=1,2,…,n,通过统计方法求出样本所包含的统计信息,得出了测量误差二次多项式回归模型的参数估计。

三元二次回归正交法优化泻白泡腾颗粒的制备工艺

目的优化泻白泡腾颗粒的制备工艺。方法在对单因素试验充分考察的基础上,运用三元二次回归正交组合设计法,以溶化时间和pH值的综合评价作为评价指标,对泻白泡腾颗粒中的酸碱比、PEG6000占泻白药粉的总量比例、甜菊糖苷占泻白药粉的总量比例进行优化。结果泻白泡腾颗粒的最优配比为:柠檬酸/碳酸氢钠=1.04∶1(g∶g),PEG6000/泻白药粉总量=6.7%,甜菊糖苷/泻白药粉总量=0.80%。结论泻白泡腾颗粒的溶化时间和pH值均符合要求,且制备工艺简便可行、稳定实用。

硅钙肥、生石灰、硫肥三因素二次多项式回归大豆产量效应分析

对硅钙肥、生石灰、硫磺粉三种肥料因素进行了二次多项式大豆产量回归分析。结果表明,硫磺粉的产量灵敏度峰值和单因素产量峰值最高,硅钙肥居中,生石灰最低;互作效应对产量的作用表现为硅钙肥与硫磺粉的互作对产量作用极显著。硫磺粉对产量作用相对较大。在本试验条件下,大豆单产水平≥3000 kg/hm2的施肥方案为,硫磺粉14.0 kg/hm2,硅钙肥和生石灰免施;大豆单产水平≥3 200 kg/hm2,硫磺粉43.0 kg/hm2,硅钙肥和生石灰免施。

基于二次多项式模型的人脸光照归一化

根据人脸光照变化非线性的特性,本文提出用二次多项式模型来描述非正面光照条件下的人脸图像与正面光照条件下的人脸图像在对应象素点灰度之间的关系,进而提出一种人脸光照归一化方法.本方法的一个重要特点是独立于先验的物理模型而通过建立统计回归模型来学习不同光照图像之间的关系.此外,提出用基于PCA的方法对光照归一化后的人脸图像进行加权补偿,进一步改善图像的视觉效果.在Extended YaleB和CMU-PIE人脸库上的实验结果表明,新方法在改善人脸视觉效果同时能大大提高人脸识别准确率.

二次响应面回归模型用遗传算法探索最优试验条件

目的 探讨多因素、多水平试验中最优试验条件的确定方法。方法 以二次响应面回归模型为目标函数 ,用遗传算法搜索最优试验条件。结果 在试验范围内 ,遗传算法确定的最优试验条件精度较高 ,且可预测响应变量的水平 ;若根据实际的可行性 ,外延因素的搜索范围 ,为研究提供新的试验方向。结论 模型与遗传算法结合 ,为多因素、多水平试验中最优试验条件确定提供了精度高 ,信息量大的新方法。

稀疏偏最小二乘回归-多项式混沌展开代理模型方法

为解决传统多项式混沌展开方法在高维全局灵敏度和结构可靠度分析当中存在的维数灾难与多重共线性问题,该文提出一种稀疏偏最小二乘回归-多项式混沌展开代理模型方法。该方法首先采用偏最小二乘回归技术得到多项式混沌展开系数的初步估计,然后根据回归误差阈值允许下的最大稀疏度原则,采用带有惩罚的矩阵分解技术自适应地保留与结构响应相关性强的多项式,并采用偏最小二乘回归得到多项式混沌展开系数的更新估计。通过对展开系数进行简单后处理即可得到Sobol灵敏度指数。在此基础上保留重要输入变量并按新方法重新进行回归可实现对代理模型的精简,从而在不增加计算代价的情况下实现高精度结构可靠度分析。算例结果表明在保证精度的情况下,采用新方法进行全局灵敏度和结构可靠度分析比传统方法在计算效率方面有显著优势。

二次多项式模型和灰色理论模型在接收机钟差预报中的应用和比较

为了更好地对接收机钟差作科学、准确的预报,基于实验室解算出的接收机钟差数据,分别采用二次多项式模型和灰色理论模型对接收机钟差进行了预报和分析。预报结果及其比较表明,对于需要用少量接收机钟差数据建立预报模型时,灰色理论模型预报不论是单点预报还是多点(30个点)预报,其预报精度都优于二次多项式预报模型,可以在实际工作中应用。

灰色模型与二次多项式模型组合的GNSS时差预测

为实现多模组合导航,必须确定各导航系统之间的时间差。利用中国科学院国家授时中心(NTSC)双模双频时差监测型接收机输出的数据文件,通过分别计算本地时与GPS时、GLONASS时的偏差间接计算两系统间的时间偏差。采用灰色预报模型和二次多项式模型进行联合时差预报,对实测时间偏差值与预报时间偏差值之间的残差进行分析。试验结果表明与传统的二次多项式模型预报相比,组合预报结果的精度有所提高。

二次响应面回归模型在优选制药工艺条件中的应用

二次响应面回归分析是研究最佳工艺条件、最佳配方、最佳居住条件等方面的一种非常有应用价值的方法。若考察的指标与影响因素满足二次函数关系，则二次响应面回归分析就可以从响应面的形状上找到最佳控制点，而且当曲面复杂时，即在研究设计的影响因素的不同水平中无最佳...

二次多项式逐步回归在狭叶仙鹤藓生长研究中的应用

应用二次多项式逐步回归方法构建了不同营养元素对狭叶仙鹤藓的植株高度和植株数量的影响方程,并定量研究了不同元素对狭叶仙鹤藓的生长情况影响.结果表明,N和Ca2+和适量的Mg2+能够在狭叶仙鹤藓的生长中起到促进作用;而K+对狭叶仙鹤藓的植株高度会产生不利影响,适量的K+能够促进狭叶仙鹤藓的植株数量.

基于二次多项式回归方法的无铅钎料设计

采用统计理论中的二次多项式回归方法,进行新型的无铅钎料的组分设计。对搜集到的SnAgCu合金成分与熔点数据进行统计分析。按照交互作用关系,建立起熔点与各种元素相关关系的数学模型。在已有的成分与熔点之间,找出一个明确的函数表达式。定量描述成分对熔化温度范围的影响程度。经过对方程的检验,对该数学模型进行优化运算;在区间外对融化范围进行预测,得到银铜交互作用的三维立体图。预测出较低熔点时的合金成分范围。在钎料中添加锗作为合金化元素。采用高频感应加热设备作为热源制备出新的钎料。分析测试表明:试样成分均匀、组织细密。

二次型回归模型预测卫生服务需求量探讨

二次型回归模型预测卫生服务需求量探讨第三军医大学卫生统计学教研室许汝福张蔚尹全焕王文昌文献〔１〕应用线性回归模型预测农村卫生服务需求量。但如果自变量间存在交互作用，其线性回归模型有时不足以反映实际情况〔２〕。本文应用二次型回归模型对文献〔１〕４０个县...

基于二次回归模型的铝合金弱刚性零件辅助支撑加工铣削温度预测

在零件结构轻量化的要求下,弱刚性薄壁零件被广泛使用。为验证低熔点合金辅助支撑材料选择的有效性和更精准地预测铣削加工过程中刀具的温度,将试验设计理论引入铣削温度预测中。采用Design-Expert数值分析软件,结合仿真数据分析影响刀具铣削温度的三个因素,获得影响因素的二次回归模型,对刀具铣削温度进行预测,通过随机均匀选取预测值进行误差分析。由分析结果可知,预测值与实际值的平均相对误差为3.27%,预测模型精准度满足要求。

QPR-NN:一种结合二次多项式回归与神经网络的推荐算法

针对传统推荐算法不能很好地适应数据高规模及高稀疏性的问题,结合深度学习数据建模的方法,提出了一种结合二次多项式回归与神经网络(QPR-NN)的推荐算法。在对已有特征提取方法缺陷分析的基础上,利用二次多项式回归模型将用户对物品的评分数据进行特征提取及降维,充分挖掘了用户与物品之间的相关性。将特征提取后的数据作为深度学习训练模型的输入,增加输入数据与训练模型之间的匹配度,并将训练得到的模型用于推荐评分预测。在MovieLens与Epinions两组数据集上的实验结果表明:QPR特征提取方法与QPR-NN推荐算法在平分绝对误差与均方根误差评价指标上均优于现有的主流算法,QPR-NN推荐算法可以有效提升推荐准确率。

三元二次多项式分解的一种方法

利用待定系数法得出了三元二次多项式可进行因式分解的充要条件， 并应用这个充要条件解决了两个具体问题．

GPS卫星钟差二次多项式预报模型的总体最小二乘算法

GPS精密单点定位技术是今后GPS测量技术的发展趋势,其中,卫星轨道预报与钟差预报是该技术的关键。如今,IGS组织已能够提供短时高精度的卫星轨道预报,但在钟差预报方面尚无法达到实时定位的要求,所以建立足够精度的卫星钟差预报模型尤为重要。文章根据常用的二次多项式短期预报模型,提出新的参数估计方法——总体最小二乘估计,并得出该方法能进一步提高二次多项式模型预报精度的结论。

二次多项式数学模型在高蛋白大豆施肥中的应用

通过田间试验,应用二次回归正交组合设计获得高蛋白大豆的二次多项式数学模型,并以此进行施肥推荐,结果表明:与当地常规施肥相比,模型推荐施肥不但可以提高大豆蛋白质含量0.9个百分点,同时还能增加纯收入356.26元/hm2。

露天矿滑坡二次线性回归模型的建立及应用研究

基于二次线性回归模型的原理,对露天矿边坡滑坡建立预测模型,以白音华二号露天矿某监测点为例给对其监测数据进行分析,对滑坡进行了预测。在现场的边坡监测工作中得到了很好的应用,对类似的边坡工程具有指导意义。