基于逻辑斯蒂回归模型的鹭科水鸟栖息地适宜性评价

近年来湿地生态系统遭到不同程度破坏,湿地水鸟及其生存空间日益受到威胁。以香港米埔-后海湾湿地为例,收集2003年1月份与鹭科水鸟密切相关的15个自变量和鹭科水鸟实测数据作为因变量构建逻辑斯蒂回归模型,通过筛选获取9个变量因子,分别为土地利用,NDVI,坡度,降雨,TM4纹理,TM3纹理,道路密度,道路距离,人居密度。经Nagelkerke R2检验模型精度达到0.743,拟合度较高。利用模型结果快速聚类,对栖息地进行适宜性分级,分级结果与同期鹭科水鸟实测数据做拟合,精度达到77.4%。最后采集2009年1月份各变量因子数据对回归方程进行时间尺度检验,与同期实测鹭科水鸟数据拟合精度同样达到75.8%,模型具有较好的通用性。

应用地理加权逻辑斯蒂回归模型分析浙江区域野火的相关因子

野火是森林生态系统重要干扰因子,维持生物多样性和生态系统结构关键因子,也是对森林资源、大气环境和人类生命财产安全造成威胁主要因子。以2001—2018年浙江区域MODIS野火数据为研究基础,运用地理加权逻辑斯蒂回归方法,结合气象、植被和地形等自然因素,分析浙江野火时间变化特征及相关因子。结果表明:浙江区域野火时间变化不均匀,导致防火期提前,当年10月至次年4月野火发生占全年总火点的95.28%,其它月份仅占4.72%。防火期对野火的发生影响显著的因子主要有日最高地表气温、日平均风速、日降水量、日平均气压、日最低温度、日最小相对湿度、年平均降水量、海拔、坡度和植被覆盖度;非防火期对野火发生影响显著的因子主要有日最高地表气温、日降水量、日照时间、年平均降水量、年平均气温、海拔、坡向指数和前一年植被覆盖度。防火期和非防火期的高火险区域主要集中在温州中部和东部、温州与丽水市交汇区域、绍兴市与宁波市交汇区域,说明不同时期、不同区域可以采取不同的野火管理政策。

基于逻辑斯蒂回归的恶意请求分类识别模型

为了解决针对Web应用层的攻击,有效分类识别恶意请求,深入研究有监督的学习方法,针对请求文本内容不足、特征稀疏的缺陷,提出了一种基于非重复多N-Gram的TF-IDF分词策略和逻辑斯蒂回归方法构建的恶意请求分类模型。通过从Secrepo安全数据样本库等来源采集到的大量样本数据进行特征提取后对模型进行训练,以最大似然估计作为模型的优化目标,利用梯度下降的方法得到最优分类模型,并在测试集上验证模型的可靠性。实验结果表明,短文本、低语义的请求内容通过字母形式在多N-Gram的分词下构造的分类模型,相对于单词和单倍N-Gram分词的分类模型具有较高的分类准确率和得分,并且训练模型所耗时间相差不大。该方法训练出的最终模型在测试集上的准确率、召回率和F1值都达到了99%以上。

连续比例逻辑斯蒂回归模型在半参数ROC曲面估计上的应用

针对诊断试验中有3种或3种以上诊断结果的情形,常采用ROC曲面来代替ROC曲线进行试验准确度的判断。回顾以往有关ROC曲面估计问题的文献,可以发现学者们大多使用的是参数方法和非参数方法,而利用半参数方法所得到的结果也很优良,结合连续比例逻辑斯蒂回归模型和bootstrap方法,所得到的ROC曲面和非参数方法相比更加平滑,也更加精确,在计算半参数最大似然估计时,半参数方法可以借助许多统计软件中的逻辑斯蒂程序来代替传统的牛顿迭代法之类的数值计算方法,能很快得到结果。因此在ROC曲面估计问题上半参数方法明显优于非参数方法。

基于逻辑斯蒂模型的遥感图像分类

逻辑斯蒂法是一种非线性的回归分析方法 ,因采用逻辑斯蒂模型而得名[1] ,可用来进行未知单元类别属性的预测和判定。不同于一般的分类方法 ,它可分别给出某一单元属于各已知类别的概率 ,进而对研究的未知区中所有单元进行分类和预测。本文首先阐述了该方法的基本原理 ,而后利用它对内蒙古自治区两个研究区的两种图像数据进行了分类 。

核典型关联性分析相关特征提取与核逻辑斯蒂回归域自适应学习

本文提出了一种利用核典型关联性分析提取源域目标域最大相关特征,使用核逻辑斯蒂回归模型进行域自适应学习的算法,该算法称为KCCA-DAML(Kernel Canonical Correlation Analysis for Domain Adaptation Learning).该算法基于特征集关联性分析,有效的减小源域和目标域的概率分布差异性,利用提取的最大相关特征通过核逻辑斯蒂回归模型实现源域到目标域的跨域学习.实验比较源域数据上核逻辑斯蒂学习模型、目标域上核逻辑斯蒂学习模型、源域和目标域上核逻辑斯蒂学习模型和KCCA-DAML模型,结果显示KCCA-DAML在真实数据集上成功的实现了跨域学习.

混合效应逻辑斯蒂回归模型的原理及其应用

近年来,混合效应逻辑斯蒂回归模型(mixed-effects logistic regression model)在社会语言学、心理语言学、语料库语言学和认知语言学等领域中得到广泛应用。本文旨在介绍混合效应逻辑斯蒂回归建模的原理,并以英语与格交替研究作为案例,展示混合效应逻辑斯蒂回归模型在语言研究中的具体应用。

基于贝叶斯模型平均法的森林火灾预测模型构建研究--以云南省大理州为例

【目的】本文基于贝叶斯模型平均法,结合二项逻辑斯蒂回归模型,构建云南省大理州森林火灾发生预测模型,以期提高林火预测精度,为研究地区林火管理提供技术支持。【方法】利用2000-2013年大理州林火数据及对应的气象数据,分别运用二项逻辑斯蒂回归模型和贝叶斯模型平均法,对该地区森林火灾对气象因子的响应进行实证分析。二项逻辑斯蒂回归模型为单一模型,建模前通过对各解释变量进行多重共线性检验,剔除有显著共线性的解释变量,然后通过逐步回归法,筛选最终变量并进行参数拟合。贝叶斯平均模型为组合模型,基于贝叶斯模型平均法建模时,采用奥卡姆窗的方法来适当调整模型空间,并以5个最优模型的后验概率作为权重进行加权建模。将全样本数据随机分成80%的训练样本和20%的测试样本,基于训练样本建立模型,对测试样本进行预测,通过对比观测值和预测值计算模型的准确率。【结果】通过二项逻辑斯蒂模型拟合,优度为0.783,预测精度为0.718。通过贝叶斯平均模型拟合,优度为0.868,预测精度为0.807。2个模型预测结果对比显示,在训练集中,贝叶斯平均模型的预测准确率比二项逻辑斯蒂回归模型高9.3%;在测试集中,贝叶斯平均模型的预测准确率比二项逻辑斯蒂回归模型高8.9%。【结论】在基于气象因子的大理州林火发生预测模型构建研究中,贝叶斯平均模型的拟合优度和预测精度均高于二项逻辑斯蒂模型,表明贝叶斯模型平均法具有一定的现实应用意义,可用于提高研究地区林火预测精度,有利于森林火灾的决策管理。

地理加权回归模型方法与研究新进展

地理加权回归模型是现代空间计量经济学中局部分析的一种重要方法。本文基于文献述评的方式,从空间权重矩阵的设定、参数估计、多重共线性的识别与消除、参数在时空上一致性的假设检验、模型稳健性分析与预测等方面阐释了地理加权回归模型的基本建模范式;并从解释变量及其参数调整、被解释变量的不同数据特征、空间权重的不同设定、参数估计及模型选择方法调整等四个维度对地理加权回归模型方法的研究新进展进行了系统的梳理和解析;还从时空地理加权回归模型的创新推进、地理加权回归模型族的一般化检验与优选、地理加权回归模型与空间计量全局模型的融合建模、基于MATLAB的代码标准化平台化建设等方面指出了地理加权回归模型方法的发展方向。

基于GLM模型Logistic回归的菲律宾蛤仔地理群体判别

菲律宾蛤仔(Ruditapesphilippinarum)是重要的海洋经济贝类和海水养殖品种,具有较强的表型可塑性特点,不同地理群体之间存在表型差异。本研究根据实测数据建立了胶州湾与天鹅湖菲律宾蛤仔壳长(SL)与壳高(SH)、壳宽(SW)和活体重(W)的回归方程,定量分析了两个地理群体的形态学差异。由于其近似圆形的形态使得所能测量的外部指标较少,限制了传统形态测量学在其地理群体判别中的应用。本研究提出了将传统形态测量学和广义线性模型(GLM)相结合的方法,建立了判别菲律宾蛤仔地理群体的逻辑斯蒂(Logistic)回归方程。结果表明:菲律宾蛤仔的天鹅湖群体比胶州湾群体具有更高的SH/SL和SW/SL比值,壳形椭圆较圆且隆起程度高,"凸"形明显;基于GLM模型的Logistic回归能够快速准确地判别菲律宾蛤仔的地理群体归属,判别正确率高达94.23%。本研究为双壳类物种地理群体判别提供了新的分析方法和技术手段。

权核Logistic回归模型的分类和特征选择算法

监督学习情况下,经常遇到样例的维数远远大于样本个数的学习情况。此时,样例中存在许多与样例类标签无关的特征,研究如何同时实现稀疏特征选择并具有更好的分类性能的算法具有优势。提出了基于权核逻辑斯蒂非线性回归模型的分类和特征选择算法。权对角矩阵的对角元素在0到1之间取值,对角元素的取值作为学习参数由最优化过程确定,讨论了提出的快速轮转优化算法。提出的算法在十个实际数据集上进行了测试,实验结果显示,提出的分类算法与L1,L2,Lp正则化逻辑斯蒂模型分类算法比较具有优势。

基于Logistic回归模型的黄河三角洲淡水恢复湿地大型底栖生物种群分布模拟

掌握大型底栖生物种群分布的时空变化对正确把握湿地生态修复效率、揭示湿地生态演替过程具有重要理论与实践意义。选择黄河三角洲地区一千二自然保护区的淡水恢复湿地为研究区,在2014—2015年大型底栖生物野外采样和优势物种的基础上,选择了琥珀刺沙蚕、中华蜾蠃蜚、摇蚊幼虫作为典型优势物种,构建了基于Logistic回归的淡水恢复湿地大型底栖生物种群分布模拟模型。其中,琥珀刺沙蚕和摇蚊幼虫的模拟结果较好,模拟准确率分别为84.9%和77.9%,而中华蜾蠃蜚的模拟结果不甚理想。对比生态补水前后大型底栖生物的模拟分布结果发现,琥珀刺沙蚕主要集中在潮间带区域,且在春、秋两季的生存概率分布差异不显著;而淡水恢复湿地中摇蚊幼虫的分布概率显著提高,其中高于分割值0.5的栖息面积增长了9.9—10.8倍,表明退化湿地生境正处于向淡水湿地演替进程中。

基于Logistic回归的逼仓风险预警模型研究

围绕中国期货市场的逼仓风险预警，论文选取了期货价格波动、基差波动以及持仓量波动三个指标，通过Logistic回归得到期货市场逼仓风险发生的概率值，根据该概率值可以可以将逼仓风险定义为无风险、轻度风险、中度风险和高风险四个不同的区域，最后在论文分析研究的基础上，结合我国期货市场风险控帝]制度剖析我国在期货风险控制中存在的问题，并针对问题提出了相应的对策。

基于Logistic-GTWR模型的武汉城市圈城镇用地扩展驱动力分析

该文以武汉城市圈为例,利用1995年、2000年、2005年、2010年、2015年5期土地利用数据、社会经济因子、邻域因子和自然因子,构建耦合空间异质性和时间非平稳性的Logistic-GTWR(逻辑斯蒂-时空地理加权回归)模型,挖掘武汉城市圈城镇用地扩展驱动力及其时空分异格局。结果表明:1)耦合空间异质性和时间非平稳性的Logistic-GTWR模型比全局Logistic回归模型和Logistic-GWR(逻辑斯蒂-地理加权回归)模型具有更好的拟合效果,验证了Logistic-GTWR模型在城镇用地扩展驱动力分析研究中的适用性。2)武汉城市圈城镇用地扩展的不同影响因子系数时空分异格局各不相同,人口因子高值分布区围绕武汉市先收缩后扩散并逐渐稳定,最终形成绕武汉城市圈中部沿线周边环状分布格局;地均GDP因子高值分布区先向西部转移,后逐渐趋于均衡,最终形成绕武汉、麻城和崇阳县周边集聚分布的空间格局。武汉市极化作用占据主导地位,且影响范围不断扩大。3)人口和经济是20年间武汉城市圈城镇扩展的核心驱动因子,且影响力呈逐年上升趋势;国道、高速和省道影响力整体呈略微升高态势。4)武汉城市圈中部及东部城市多为人口、经济核心驱动型城市,高程影响在武汉市发展中逐渐凸显;西部城市主要受高程限制,并以交通及经济驱动为主,东西差异显著;但西部城市1995年以来人口和经济的作用强度逐步增加。人口因子作用强度在咸宁和黄冈呈逐渐上升趋势,经济因子作用强度在武汉、孝感、仙桃、天门、潜江和黄冈逐年上升。

地形对温带密林下灌草层地上生物量分异的影响——以东北虎豹国家公园为例

为探讨地形对林下灌草层植物生物量的影响,该研究采用嵌套设计法在东北虎豹国家公园调查了138个密林下样地共1685个植物样方,通过嵌套方差分析与有序逻辑斯蒂回归模型对林下灌草层植物生物量受地形的影响进行了分析。结果表明:(1)不同坡位之间,谷底的灌草层植物生物量高于坡上,坡上高于坡下(P<0.01);不同坡向之间,阴坡灌草层植物生物量低于阳坡及平地(P<0.01),后二者间无显著差异;不同坡度之间,平坡灌草层植物生物量高于陡坡,陡坡高于缓坡(P<0.01)。(2)坡位与坡向的交互作用显著,坡下平地、坡上平地、坡上阳坡与谷底的所有坡位灌草层植物生物量最高,坡下阴坡、坡下阳坡及坡上阴坡之间无显著差异。(3)研究区现行状态下,有序逻辑斯蒂回归结果显示,灌草层植物生物量在不同海拔、坡位及坡向坡度组合下不同。坡位、坡向及坡度对林下灌草层植物生物量有显著影响,3个坡位等级间谷底最高而坡下最低,3个坡度等级间陡坡最高而缓坡最低,不同坡向比较,阴坡最低。(4)在不排除人为干扰、森林放牧的现实情况下,谷底、陡坡地带灌草层植物生物量概率最高。该研究结果可为准确估计东北虎豹国家公园林下灌草层植物对虎豹猎物种群的承载力提供重要参考,从而为濒危虎豹的保护和管理提供科学依据。

棒球比赛中投手重要性的实证研究

一般认为,投手对比赛结果的影响力占75%-90%,即投手对比赛走向起主导作用。运用文献资料法、问卷调查法、数理统计法等,筛选投球技术指标,录入2023年中国棒球联赛的投手数据,排除共线性问题,将不同结果中有差异的指标纳入逻辑斯蒂回归方程,生成投手重要性预测模型,以关联强度系数检验投手对比赛结果是否起主导作用。结果显示:投杀数、保送数、被安打数三个指标形成的模型可解释比赛结果总变异量的67.1%,并正确预测82.7%的比赛结果。研究认为:棒球投手对比赛结果起主导作用,在2023年中国棒球联赛情境下,投手重要性预测模型可用于预测比赛结果。

基于气象因子的福建省森林火险预测模型

福建省森林覆盖率位居全国第一,同时福建省也是林火高发区之一,但关于该地区林火预测模型和空间格局的研究还不完善。将2000-2004年林火数据分为60%(建模)和40%(校验)两部分进行建模和校验,得到5个中间模型,选择其中3个中间模型中显著的因子进入最后的全样本数据拟合,并使用2005年林火数据做独立校验。结果表明,日最高地表气温、日最低地表气温、平均风速、最大风速、20-20时降水量、日照时间、日最高气温、平均相对湿度、最小相对湿度共9个变量与林火发生显著相关。全模型拟合结果显示模型的预测准确率为72.3%。

有限幂律——传染型余震序列模型及其在余震预测中的应用

本文将有限幂律(limited power law,LPL)应用于时间域传染型余震序列(epidemic type aftershock sequence,ETAS)模型中的余震触发项,从而形成更具物理意义的、改进的时间域传染型余震序列模型—有限幂律传染型余震序列模型(LPL-ETAS)。以2008年汶川MS8.0地震为例,对改进前后的ETAS模型进行了优劣评价。计算结果显示,相比时间域的ETAS模型,LPL-ETAS模型在余震序列拟合中有着明显优势,进而利用该模型研究了我国大陆华北、西南、西北、台湾地区,以及希腊和土耳其的共计27个地震序列活动的LPL-ETAS模型参数特征。研究中,为深入分析每个序列参数随时间的变化特点,对每个余震序列进行了分段处理,并对每个拆分后的地震“子序列”再次进行了定量研究。对余震序列进行分段时,我们着重考虑了分段方法在本研究中的可行性、参数估计的初值赋给等问题。进行分段研究的好处是通过对模型参数随时间的变化特征进行分析,更加细致地去研究每个地震序列的变化起伏,探讨在序列发展过程中LPL-ETAS模型的适用性、序列发展不同阶段余震间的触发作用强弱变化等。对一个完整的余震序列的“子序列”进行逐一分析,可以得到一组子序列个数×参数个数的二维LPLETAS模型参数矩阵,这可为后续的强余震的概率预测模型提供统计样本。

考虑系统侧谐波电压波动的光伏接入点谐波发射水平评估方法

随着光伏逆变器的广泛应用,其运行时产生的谐波与接入点系统背景谐波叠加,引起谐波放大甚至谐振问题,评估光伏接入点谐波电压发射水平对于防范谐波问题具有重要意义。与传统的非线性负荷不同,光伏逆变器经过滤波器滤波后接入电网,公共连接点(PCC)的光伏侧谐波阻抗可能不满足传统电网中远大于系统侧谐波阻抗的条件。同时,电力电子设备的不断接入导致系统产生了大量谐波,谐波电压波动逐渐增大。因此,首先根据光伏逆变器、滤波器以及线路谐波阻抗的参数,估算光伏侧谐波阻抗;然后基于逻辑斯蒂回归(LR)对公共连接点的谐波电压、谐波电流数据对进行分类,筛选出系统侧谐波电压基本一致的数据对组,进而通过偏最小二乘法估算系统侧谐波阻抗,减小系统侧谐波电压波动的影响;最后,基于光伏侧和系统侧谐波阻抗的估算,对光伏接入点的谐波电压发射水平进行评估。通过与其他方法仿真对比分析,验证了所提方法的先进性和准确性。

汉语水平考试的研究现状与文献特征

本文运用统计和数学建模方法,对1988年以来收录在中国知网(CNKI)中的有关汉语水平考试(HSK)研究的论文进行分析。在论文年度分布、作者分布、机构分布、出版物分布等方面进行数学建模。应用普赖斯公式和布拉德福定律推算出49名核心作者、9个核心机构、15种核心出版物等。本文论述了HSK研究现状与发展趋势,总结文献特征及其分布规律,为HSK计量研究提供依据和参考。