岩体分级的多分类有序因变量Logistic回归模型

将多分类有序因变量的Logistic回归分析引入到岩体质量分级问题中.从工程岩体实测数据出发,以影响岩体质量的单轴抗压强度、岩体声波纵波速度、体积节理数等6个因素为自变量,有序多分类的岩体级别为响应变量,建立岩体分级判别公式.检验模型拟合优度及预测能力.结果表明,Logistic回归模型性能良好,回判估计的误判率为零,预测准确率高.相比距离判别分析和线性回归分析,Logistic回归分析对变量分布无要求,理论上更适于响应变量为有序多类别的岩体分级问题;模型可以输出岩体属于各级别的概率,为工程设计人员提供更多的岩体质量信息.因而Logistic回归模型是一种更优的工程岩体分级方法.

森林生长与收获模型国内外研究进展

以因变量作为分类依据,综述了4种常用因子的森林生长与收获模型:胸径生长模型、树高生长模型、树冠模型和材积模型。在介绍每种生长收获模型时,分别总结了模型建立方法及国内研究使用情况,以期在对其变化情况进行模拟时快速找到相应的拟合方法。此外,对模型存在的问题和未来发展趋势进行探讨。

白杨河4至5月平均流量多项Logistic回归分析与预报

白杨河发源于天山东段博格达山脉北坡,位于新疆奇台与吉木萨尔两县交界区,五圣宫水文站是其水量控制站。本文选用五圣宫水文站1981-2019年4-5月平均流量并构建为分类因变量(预报对象),3月下旬旬平均流量、2月中旬降水量和1月上旬旬平均气温为预报因子,用SPSS进行了多项Logistic回归分析,并对2020年4-5月平均流量各类可能发生的概率进行了预报,结果令人满意。

开垦河6-8月平均流量有序回归分析与预报

开垦河位于新疆奇台县境内,发源于东天山博格达山脉北坡,开垦河水文站是其水量控制站。本文选用开垦河水文站1960-2019年6-8月平均流量并构建为分类因变量(预报对象),5月下旬旬平均气温、4月下旬旬平均流量和4月上旬降水量为预报因子,用SPSS进行有序回归分析,对2020年6-8月平均流量各类可能发生的概率进行预报,结果令人满意。