福建将石自然保护区鸟类物种相对多度模型的拟合研究

应用对数级数分布模型、对数正态分布模型、几何级数分布模型和分割线段模型对福建将石自然保护区鸟类物种相对多度分布格局对比研究结果表明 ,对数级数分布模型、对数正态分布模型能较好地描述将石自然保护区鸟类多样性 ,而几何级数分布模型和分割线段模型则不适于描述该自然保护区鸟类多样性 ;“多度 /频度”图解可较好地反映对数级数分布模型拟合效果 ,丘陵山地鸟类群落物种相对多度不遵从对数级数分布 ,各生境群落百分率相似性指数说明各生境群落百分率相似性较低。

基于双截尾-GPD分布的船舶溢油损失分布拟合研究

以全国船舶溢油事故损失数据为样本,针对船舶溢油损失数据的主体部分和厚尾部分分段建模,并将双截尾-GPD分布引入船舶溢油损失序列的分布拟合中,对船舶溢油损失序列的分布特征进行研究。实证研究发现,船舶溢油损失数据不服从正态分布,具有"尖峰、厚尾"的特性;分段拟合则进一步提高了损失分布的拟合准确性。

不同羽色及性别乌蒙凤鸡育成期生长曲线拟合研究

为探究不同羽色及性别乌蒙凤鸡育成期的生长发育规律,本研究用Logistic、Gompertz和von Bertalanffy 3种生长曲线模型拟合分析不同羽色及性别乌蒙凤鸡育成期体重和胫长发育特征。结果表明:Logistic模型对不同羽色和不同性别乌蒙凤鸡体重和胫长生长规律的拟合效果最优,且公鸡拟合效果比母鸡好。在Logistic模型中,黄羽公鸡体重拐点周龄为10.839周,拐点体重为823.531 g,胫长拐点周龄为6.82周,拐点胫长为5.62 cm;麻羽公鸡体重拐点周龄为10.695周,拐点体重为802.678 g,胫长拐点周龄为6.31周,拐点胫长为5.61 cm;黄羽母鸡体重拐点周龄为10.134周,拐点体重为590.079 g,胫长拐点周龄为4.73周,拐点胫长为4.05 cm;麻羽母鸡拐点周龄为9.786周,拐点体重为570.913 g,胫长拐点周龄为4.53周,拐点胫长为4.26 cm。

基于激光跟踪技术的运动姿态拟合研究

针对传统拟合方法在拟合运动姿态数据点时,拟合数据点过少的问题。提出了一种基于激光跟踪技术的运动姿态拟合方法。首先使用激光跟踪技术获取运动姿态坐标数据点,利用径向畸变处理激光照射反馈回来的激光信号,换算计算出运动姿态坐标数据点,然后曲线拟合运动姿态数据点,首先规定坐标数据点的窗口相似度,使用雅克比矩阵计算姿态数据点,得到数据点的离散点,使用曲线拟合公式拟合姿态数据的所有数据点,完成对运动姿态的拟合。实验结果表明:与传统运动姿态拟合方法相比,基于激光跟踪技术的运动姿态拟合方法,可以拟合更多的运动姿态数据点,是一种更优秀的拟合方法。

山猪体尺生长曲线拟合研究

为研究山猪体尺生长发育规律,试验采用Compertz、Logistic及Von Bertalanffy三种模型,通过测量山猪1~8月龄的体尺指标,对山猪体尺生长曲线进行拟合与分析。结果表明,三种模型的拟合效果均可行。综合拟合度及山猪体尺测量值比较得出,Von Bertalanffy模型效果最佳。从试验结果来看,山猪体尺生长曲线拟合可用Von Bertalanffy模型,其体长拐点值为38.580cm,拐点月龄为0.908月,拟合度为0.989,胸围拐点值为35.859cm,拐点月龄为1.646月,拟合度为0.976。

国家开放大学毕业生学习时间的Pareto拟合研究

远程开放教育是当今社会中最重要的教育方式之一,而远程学习者往往十分关心自己完成学业的时间,该文以学期为单位,使用x^2检验法对国家开放大学2007-2018年共12年的毕业生学习的学期数进行检验,结果表明,国家开放大学毕业生学习的学期数显著服从Pareto分布。另外,进一步使用最小二乘法对Pareto分布的参数进行了估计,为后续研究打下了基础。

金陵花鸡E系生长曲线拟合及其选育效果分析

为探究金陵花鸡E系的生长发育规律,研究采集金陵花鸡终端父系(E系)7~56日龄的体重数据,采用Gompertz生长曲线模型对体重数据进行生长曲线拟合,并将研究结果用于指导其体重持续选育。结果显示:Gompertz模型可以较好地拟合金陵花鸡E系的体重生长曲线,拟合度(R^(2))为0.989,28日龄为体重的拐点,之后呈现较快增长。根据生长曲线进行随后3个世代的28日龄体重选育后,第4世代(G4)的拟合度(R^(2))提升为0.995,极限生长体重、拐点体重和上市日龄体重都随着选育明显提升;其中,极限生长体重从第1世代(G1)的2188.093 g提升到G4的2785.807 g,拐点体重从G1的804.954 g提升到G4的1024.841 g,56 d上市日龄平均体重从G1的804.954 g提升到G4的1024.841 g。研究表明,Gompertz模型可以用于金陵花鸡E系群体的生长曲线拟合,使用拟合的金陵花鸡E系生长曲线进行体重选育取得了良好的效果。

基于概率密度拟合的风电功率波动特性研究

本文分别使用了正态分布、t location scale分布和logistic分布对风功率波动的概率密度进行拟合,并且通过t location scale分布分析了风电机组及风电场的概率数值特征。建立了基于欧式空间的波动信息丢失度量模型,分析了功率波动的平稳性和不同时间尺度下风功率波动信息的丢失率。通过数据分析,得出了随着时间尺度的增大,风电功率波动的相对可变性呈现上升的趋势,风电功率波动的时空分布具有一定的趋势性的结论。