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本文分析了15具白骨化尸体标本的股骨汞(Hg),铅(Pb),镉(Cd)元素含量数据,在三年的时间内采集了3次,一共收集到45个数据。首先将这组数据看着纵向数据,利用线性随机效应混合模型、Cox随机混合效应模型进行分析,结果显示,如果对每个白骨化尸体标本建立线性模型,可以精确预测出死亡时间,而且不需要采集铅元素含量数据。混合效应模型的预测效果也很好,最大误差不会超过1个月。其次我们对数据不作任何假设,利用机器学习中随机森林方法分析数据,并利用5折交叉验证方法来判断结果的可靠性,训练集和测试集的NMSE分别为0.1205944,0.5604286,因此可以用训练出的模型来预测死亡时间。 相似文献
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次梯度法是解决大规模凸优化问题的经典和有效的方法之一,步长的选取对次梯度法的收敛性起着至关重要的作用.Goffino等(1999)提出了动态步长次梯度算法,通过改进其中的一个参数,提出了改进的动态步长次梯度算法,并证明了改进算法的收敛性.最后,通过数值实验可以看出改进的算法比原来的算法更有效. 相似文献
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《高校应用数学学报(A辑)》2021,36(2)
针对双边障碍问题的离散互补形式,提出了一类新的格式将其等价转化为方程组的形式,并采用牛顿迭代法进行求解.实验结果显示所提算法能快速,有效地计算出数值解和接触集. 相似文献
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本文基于中国市场3465家上市公司7年的数据,首先利用随机森林算法提取出43个因子,再利用Lasso方法进行特征选取,最后选出11个重要因子,然后分别采用logistic回归和决策树方法构建两种预测模型,最后基于损失函数确定权重将两种预测模型按权重进行线性组合建立组合模型.实证结果表明,基于组合模型的预测准确率相比单一模型提高了1.39%. 相似文献