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回归模型参数估计的预选条件法及其应用 被引量:3
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作者 贾君 吕效国 《高师理科学刊》 2014年第3期39-42,共4页
对于一个线性模型和八个可线性化的非线性模型,依据分析回归模型建立的预选条件的过程,获得了在预选条件满足时模型参数的预选条件法估计公式.
关键词 回归模型 参数估计 预选条件
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复合函数自回归模型参数估计预选条件法及其应用
2
作者 贾君 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 CAS 2015年第6期839-841,共3页
目的:通过建立复合函数自回归模型分析南通市孕产妇死亡率;方法:复合函数自回归模型参数估计的预选条件法;结果:依据分析复合函数自回归模型建立的预选条件的过程,获得了在预选条件满足时复合函数自回归模型参数的预选条件法估计公式,... 目的:通过建立复合函数自回归模型分析南通市孕产妇死亡率;方法:复合函数自回归模型参数估计的预选条件法;结果:依据分析复合函数自回归模型建立的预选条件的过程,获得了在预选条件满足时复合函数自回归模型参数的预选条件法估计公式,通过实例应用预选条件法建立复合函数自回归模型,并与最小二乘法建立的复合函数自回归模型进行比较:预选条件法建立模型的残差平方和比最小二乘法小,模型更可靠;结论:孕产妇死亡率模型为用预选条件法建立的复合函数自回归模型. 展开更多
关键词 复合函数 自回归模型 参数估计 预选条件
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自相关条件下自回归模型建立的预选条件
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作者 胡海燕 冯颖凌 吕效国 《高师理科学刊》 2013年第3期29-32,58,共5页
利用广义差分法消除自相关影响,依据克莱姆法则分析基于自相关的自回归模型建立的预选条件,获得了自相关条件下线性自回归模型与8种非线性自回归模型建立的预选条件.
关键词 自相关 自回归模型 预选条件
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指数函数模型参数估计预选条件法及其应用
4
作者 贾君 《湖北工业职业技术学院学报》 2015年第5期102-105,共4页
依据分析指数函数回归模型建立的预选条件的过程,获得了在预选条件满足时指数函数回归模型参数的预选条件法估计公式,通过实例应用预选条件法建立指数函数回归模型,并与最小二乘法建立的指数函数回归模型进行比较:预选条件法建立模型的... 依据分析指数函数回归模型建立的预选条件的过程,获得了在预选条件满足时指数函数回归模型参数的预选条件法估计公式,通过实例应用预选条件法建立指数函数回归模型,并与最小二乘法建立的指数函数回归模型进行比较:预选条件法建立模型的残差平方和比最小二乘法小,模型更可靠。 展开更多
关键词 指数函数 回归模型 参数估计 预选条件
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自回归模型参数估计预选条件法及其应用
5
作者 贾君 《兰州文理学院学报(自然科学版)》 2015年第5期16-22,共7页
依据分析自回归模型(线性自回归模型和8个可线性化的非线性自回归模型)建立的预选条件的过程,获得了在预选条件满足时模型参数的预选条件法估计公式,通过实例应用预选条件法建立自回归模型,并与最小二乘法建立的自回归模型进行比较,结... 依据分析自回归模型(线性自回归模型和8个可线性化的非线性自回归模型)建立的预选条件的过程,获得了在预选条件满足时模型参数的预选条件法估计公式,通过实例应用预选条件法建立自回归模型,并与最小二乘法建立的自回归模型进行比较,结果发现:预选条件法建立模型的残差平方和比最小二乘法小,模型更可靠. 展开更多
关键词 自回归模型 参数估计 预选条件
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Traffic condition estimation with pre-selection space time model 被引量:5
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作者 DONG Hong-hui SUN Xiao-liang +2 位作者 JIA Li-min LI Hai-jian QIN Yong 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2012年第1期206-212,共7页
A pre-selection space time model was proposed to estimate the traffic condition at poor-data-detector,especially non-detector locations.The space time model is better to integrate the spatial and temporal information ... A pre-selection space time model was proposed to estimate the traffic condition at poor-data-detector,especially non-detector locations.The space time model is better to integrate the spatial and temporal information comprehensibly.Firstly,the influencing factors of the "cause nodes" were studied,and then the pre-selection "cause nodes" procedure which utilizes the Pearson correlation coefficient to evaluate the relevancy of the traffic data was introduced.Finally,only the most relevant data were collected to compose the space time model.The experimental results with the actual data demonstrate that the model performs better than other three models. 展开更多
关键词 traffic condition ESTIMATION space time model pre-selection
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