二个四参数增长曲线模型参数初始值的确定方法与模型应用

对非线性回归模型进行非线性最小二乘估计一般需要确定参数初始值.在非线性回归模型中,General Logistic模型和Von Bertalanffy模型是二个含有四参数的增长曲线模型,对数据的拟合有较强的适应性,应用较为广泛.本文给出这两个模型参数初始值的确定方法,并应用于实际拟合,得到很好的效果.     

威布尔回归模型应用于石棉肺资料分析

一、引言在医学统计中,常用寿命表方法及 Cox 模型对随访资料进行处理、分析、参数模型方法比较少用.事实上,在模型拟合良好的情况下,参数统计模型效率更高.本文对医学研究中的石棉肺资料,尝试用威布尔分布,这个应用很广泛的参数统计模型,来进行拟合,作多因素分析.对威布尔分布的统计推断,采用广义线性模型方法,以利用现成的 GLIM 统计软件来分析实际数据,实现由理论到实际应用的转变.     

Morgan-Mercer-Flodin模型和Weibull模型的拟合

Morgan-Mercer-Flodin模型和 Weibull模型是两个著名的四参数 S形生长模型 .在一定的正则变换下 ,它们的隐函数方程及未线性化参数与拐点特征之间的联系都非常相似 .从而可用完全相同的方法对它们的未线性化参数初始值进行搜索 ,以拟合隐函数曲线的 GNL法对它们进行最小二乘拟合 .还用实例对这种算法进行了验证 .     

面向下一代光通信的VCSEL激光器仿真模型

根据L-I经验公式得到参数待定的L-I模型,并利用遗传算法搜索最优参数得到参数模型,对结果进行拟合优度检验,求出误差.在该模型基础上对环境温度进行修正并且考虑电流瞬时变化的影响,建立微分方程模型,采用Ode23求解,并利用遗传算法搜索最优参数得到参数,对结果进行拟合优度检验,得出了该激光器不同温度下的L-I特性曲线和激光器小信号幅频响应.同时根据速率方程推导出了带宽响应的数学模型,对参数归一化后,利用遗传算法搜索最优参数得到参数.     

优化MGM(1,n)模型及其应用研究

从最小二乘估计的适用条件出发,在建立MGM(1,n)模型前,先采用BoxCox变换对原始数据进行变换,以解决或缓解误差项的正态性偏离问题.首先,以模型拟合平均误差最小化为目标,建立非线性优化模型,在参数的置信区间内,应用PSO(Particle Swarm Optimization)算法求最优解.然后,应用求解得到的参数,建立优化MGM(1,n)模型.在实例分析中,将优化MGM(1,n)模型应用于深基坑围护结构变形预测,实验结果表明通过对原始数据做合适的Box-Cox变换,能够有效提高模型的拟合及预测精度,拓广多变量灰色预测模型的适用范围.     

Gompertz模型和Logistic模型的拟合

常见的三参数 S形生长模型有 Gompertz模型和 L ogistic模型 .它们在拐点处的坐标、导数与它们的参数是能够相互唯一确定的 .当利用拟事隐函数曲线的 GNL 法对这两种模型进行最小二乘拟合时 ,可根据这一性质对单个未线性化参数的初始值进行搜索 .有时也可对该初始值直接进行搜索 .最后以几个实例成功地对这种算法进行了验证     

变参数计量经济学联立模型的局部线性工具向量估计及其性质

联立方程计量经济学模型在经济政策制定、经济结构分析和经济预测方面起着重要作用.利用变参数计量经济学联立模型研究我国转轨时期的宏观经济,并建立了变参数的局部线性工具向量估计.在经济变量随机设计条件下,研究了估计量的大样本性质.与我国宏观经济经典线性联立模型相比,变参数联立模型拟合效果更优.另外它也有助于克服我国经济数据不多而造成的非参数方法应用困难的现实情况.     

总体最小二乘准则下非线性EV模型的参数拟合方法

在非线性回归模型参数拟合问题中,当数据中的每个变量都存在不可忽略的误差时,在普通的最小二乘准则下拟合出的参数不是最优的.按照总体最小二乘准则,以观测点到拟合曲线或拟合曲面垂直距离平方和为目标函数,然后用最优化方法搜索出使目标函数值取最小值的参数和数据点估计,从而给出求最优模型参数的算法,最后,通过计算机仿真和与文献比较,验证了提出方法的正确性.     

Hull-White短期利率模型参数估计

基于Hull-White短期利率模型,提出了一种有效的正则化方法给出模型稳定的参数估计.实证结果表明了直接估计具有时间变量参数是不稳定,而正则化方法通过调整正则化参数获得稳定的估计结果.此外,比较Vasicek模型和Hull-White模型的拟合结果,后者得到很大的改善.     

Beta模型的柔性扩展与洛伦兹曲线拟合优化

在传统Beta模型基础上,采取与e指数n次多项式函数乘积方式,构造了一种参数可有限扩展的线性模型——Beta柔性扩展模型.据对全国数学建模分组数据的拟合实验,该模型的均方误差达到10^-9数量级水平.对19个国家收入分配分组数据进行多个模型的估计误差对比,证明该模型的拟合质量总体上优于对比模型.探索性提出的“固定参数+柔性参数”线性建模方式和“递次回归、择优筛选”的分组数据逼近机制,为提高洛伦兹曲线拟合精度提供了一种可参考的新方法、新选择.     

拟合及预测饱和增长趋势的广义逻辑（Logistic）曲线模型

本文讨论了逻辑（Ｌｏｇｉｓｔｉｃ）曲线与龚柏兹（Ｇｏｍｐｅｒｔｚ）曲线模型结构上的缺点。针对这些缺点，文中提出利用广义逻辑曲线模型拟合及预测饱和增长趋势，解释了该模型包含的实际经济意义，并给出了相应的参数估计算法，以实例说明了该模型具有高于逻辑曲线和龚柏兹曲线的预测精度。     

一种新的死亡率模型及基于中国人口数据的比较分析

基于中国人口死亡率数据, 对APC模型进行扩展, 并将扩展的死亡率模型(EAPC模型)与APC模型和LC模型进行对比. 通过比较模型的拟合效果和预测效果, 并对其稳定性进行检验, 发现由APC模型扩展而来的EAPC模型更适合于拟合和预测中国的人口死亡率, 这为我国死亡率模型的使用提供了更多可行的方案.     

部分线性变系数模型Backfitting估计的渐近性质

作为部分线性模型与变系数模型的推广,部分线性变系数模型是一类应用广泛的数据分析模型.利用Backfitting方法拟合这类特殊的可加模型,可得到模型中常值系数估计量的精确解析表达式,该估计量被证明是n~(1/2)相合的.最后通过数值模拟考察了所提估计方法的有效性.     

S-curve regression model in fuzzy environment

The purpose of this paper is to discuss the problem for least squares fitting of fuzzy-valued data, which are expressed as fuzzy numbers, and to develop an S-shaped curve regression model for fitting this type of data. It is shown that the solution of the S-curve regression model is equivalent to the solution of the corresponding linear equations, and, furthermore, the solution can be explicitly obtained by solving the linear equations.     

一种收入分配洛伦兹曲线拟合的线性模型研究

洛伦兹曲线是用来描述社会收入分配状况的一种曲线,能够精确有效地拟合洛伦兹曲线是进行收入分配定量分析的基础.基于洛伦兹曲线的经济学规律和数学特点,提出了一种新的指数函数多项式拟合洛伦兹曲线的线性模型,并讨论研究模型的矩阵广义逆和线性最小二乘求解方法.通过与5个典型的非线性拟合模型的实例对比分析,验证了方法具有收敛稳定、精度高、对噪声不敏感的优点.     

基于伸缩变换不一致性的灰色磨光优化模型

很多预测模型都是利用原始数据直接地代入模型中优化参数,这样仍然很难避免整体数据之间的相互约束,使某些局部误差还是很大.为了克服这些缺点,特提出一种基于伸缩变换不一致性的灰色磨光优化模型,模型通过引入描述局部性质的磨光因子、可逆变换和优化方法,很好地保证整体的拟合精度.通过实例比较,模型比其它几种模型的拟合精度更高.     

基于趋势修正的灰预测模型优化研究

针对序列增长趋势不完全满足准指数规律时的灰色预测建模问题,提出基于GM(1,1)模型与序列增长趋势之间偏差修正的建模方法,将GM(1,1)模型还原式中的常数项作为灰变量处理,加入调整系数以缩小拟合值与实际值之间的增长趋势差异,利用灰色离散模型拟合调整系数的变化过程,将得到的调整系数拟合值带入原时间响应函数,进而得到趋势修正的原始序列拟合值;运用新的建模方法对南京市第三产业用电量进行拟合和预测,证明了方法有效提升了GM(1,1)建模精度,并且拟合序列和实际序列的灰色绝对关联度得到提高.     

密度曲线的一种画法及其在h分布模型中的应用

当单调函数的反函数不能显性表示时 ,连续型随机变量的分布密度曲线仍可通过参数方程的形式获得。将这种方法应用到用h分布模型的密度曲线拟合t(6 )分布的密度曲线上面 ,拟合效果良好。     

基于关联面积的变权组合预测方法及其应用

变权组合预测方法是一种应用非常广泛的组合预测方法,它能够有效提高组合预测方法的预测和拟合精度.为了提高拟合精度,利用各个单项预测方法与原始数据序列在两个相邻时刻的关联面积以及关联度,给出了一种确定变权组合预测模型变权重系数的方法.最后利用该变权重的组合预测模型建立了新疆建设兵团城镇化发展水平的变权组合预测模型,结果表明这类变权组合预测方法具有较高的预测和拟合精度.     

基于随机振荡序列的GM(1,1)模型性质及其应用

为了提高GM(1,1)模型对随机振荡序列的拟合和预测效果,提出了先将原始振荡序列变为单调增长序列,再对单调增长序列进行几何平均生成交换,然后建立GM(1,1)模型.通过实例计算表明,方法能够提高GM(1,1)模型的拟合精度,可以用于随机振荡序列的建模,从而扩大了GM(1,1)模型的应用范围.