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建立回归模型常采用最小二乘方法并忽略自变量观测误差。尽管同时顾及自变量和因变量观测误差的总体最小二乘方法近年来得到了广泛研究,但在模型预测时,依然忽略了待预测自变量的观测误差。对此,本文提出了一种严格考虑所有变量观测误差的无缝线性回归和预测模型,该模型将回归模型的建立和因变量预测联合处理,在建立回归模型过程中对待预测自变量的观测误差进行估计并修正,从而提高了模型预测效果。理论证明,现有的几种线性回归模型都是无缝线性回归和预测模型的特例。试验结果表明,无缝线性回归和预测模型的预测效果优于现有的几种模型,尤其在变量观测误差相关性较大时,无缝模型对预测效果的改善更为显著。 相似文献
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回归预测模型是对传统回归模型的进一步扩展,不仅涉及回归模型的固定参数估计,而且将模型预测纳入平差的部分内容,更加符合实际解算需求.针对在回归模型预测中经常出现待预测非公共点(自变量)含有观测误差和随机模型不准确的问题,基于EIV (errors-in-variables)模型提出了一种同时顾及所有变量观测误差的整体解法... 相似文献
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半参数模型及其在形变分析中的应用 总被引:10,自引:2,他引:8
半参数回归模型L=Bx+s+ε是线性模型与非参数回归模型的混合体。本文采用自然样条逼近方法,探讨了自然样条半参数回归分析方法,同时将此方法运用到形变分析与预报数据处理中,结果表明是一种有效的方法。半参数回归效果要优于参数回归,多项式参数回归的残差平方和远大于参数回归。 相似文献
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本文以出行发生量模型的建立为例,较为系统地讨论了近代回归分析中的自变量选择及回归诊断方法在交通调查分析建模中的应用。分析了在获取调查数据后,如何借助回归自变量选择方法来选择最佳自变量子集,以确定简捷的回归模型;文中应用回归诊断方法,讨论了修正回归模型、探测错误的调查数据的方法,从而为建立简捷、高精度的交通模型打下了基础。最后,作者提出了应用自变量选择及回归诊断方法建立出行发行量模型的一般步骤。 相似文献
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针对常规的灰色模型没有考虑时滞效应的问题,本文在新近发展的MGM(1,m)模型中引入时滞项,建立了带时滞的MGM(1,m)模型.研究了这种模型的参数估计、模型检验和预报的等有关问题.结合具体的边坡监测实例,证明了上述方法是一种行之有效的变形分析和预报的方法. 相似文献
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在变形监测过程中,获取监测资料以后,通过对高层建筑物观测资料进行研究分析,可以掌握地基随时间的沉降规律,预测其下一步的变形趋势,并为可能发生的变形做好必要的准备,减少因非预计沉降带来的损失。灰色模型分析法是一种常用的数据处理及预测分析方法,本文在简单介绍了灰色模型分析法的基础上,利用灰色模型分析法预测了变形监测数据,并得出了有益结论。 相似文献
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考虑建筑物荷载的变形监测数据处理方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在建筑物变形分析中,多元回归分析方法有利于建立变形值与多个影响因子之间的关系。本文将多元回归模型用于建筑物变形监测数据处理,阐述了回归模型中影响因子的确定、回归模型的最小二乘参数估计以及回归模型的显著性检验。通过对建筑物沉降观测数据进行分析计算,说明了此方法的全过程,最后给出实测与预测曲线的比较以及模型的改进。 相似文献
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采用时间序列分析方法,对长春市地铁一号线——繁荣路站基坑变形监测点连续28期的数据进行分析处理,建立自回归模型,并对后4期数据进行预报,其一步拟合中误差为σ=±0.2 mm,具有较高精度。通过对数据的分析,论证了时间序列分析方法在地铁沉降监测中的可行性与有效性。 相似文献
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针对传统最小二乘回归未能顾及数据的空间特性,且无法度量模型自变量与因变量相关性的空间变异特性的问题,本文提出利用地理加权回归方法分析小微地震频次与地形因子相关度的空间异质性。以四川地区的地震监测资料、DEM为实验数据,选取地形复杂度、坡度变率、坡向变率和地面曲率为自变量,地震发生频次为因变量,构建地理加权回归模型,并进行回归系数的空间变异分析。实验分析发现,地震频次与地形因子具有一定的相关性:地形复杂度与地震频次相关性最强;坡度变率、沟壑密度、剖面曲率与地震频次的相关性依次减弱;不同空间位置的地形因子和地震频次的相关性具有较明显的空间异质性。实验结果表明,地理加权回归可以有效地度量分析地震频次与地形因子相关度的空间异质性,研究结果可为地震及次生灾害的分析与预报提供辅助决策参考。 相似文献
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