超饱和设计的变量选择

超饱和设计被广泛应用于工业统计试验和其它科学试验的初期阶段。本文采用逐步回归分析法对文献「１１,１２」的超饱和设计进行了统计模拟,验证了该设计在变量选择上的有效性,也显示了逐步回归分析法是一种很好的应用于超饱和设计的数据分析方法。     

基于机器学习方法的丙型肝炎病毒聚合酶NS5B非核苷抑制剂的定量构效关系研究

对89 个苯并异噻唑和苯并噻嗪类丙型肝炎病毒(HCV) NS5B聚合酶非核苷抑制剂进行了定量构效关系(QSAR)研究. 采用遗传算法组合偏最小二乘(GA-PLS)和线性逐步回归分析(LSRA)两种特征选择方法选择最优描述符子集, 然后建立多元线性回归和偏最小二乘线性回归模型. 并首次尝试使用遗传算法耦合支持向量机方法(GA-SVM)对两种特征选择方法所选的描述符子集分别建立非线性支持向量机回归模型. 三种机器学习方法所建模型均得到比较满意的预测效果. 采用LSRA所选的6 个描述符建立的三个QSAR模型对于测试集的相关系数为0.958-0.962, GA-SVM法给出最好的预测精度(0.962). 采用GA-PLS所选的7个描述符建立的三个QSAR模型对于测试集的相关系数为0.918-0.960, 偏最小二乘回归模型的结果最好(0.960). 本工作提供了一种有效的方法来预测丙型肝炎病毒抑制剂的生物活性, 该方法也可以扩展到其他类似的定量构效关系研究领域.     

广东春雨的长期预报

利用气候场的主分量逐步回归预报方法,通过相关分析和逐步回归,求得春雨场的主分量与高度场、海温场以及环流指数等因子场的主分量之间的联系．结果表明,广东春雨场的前１５个主分量（约占场的总方差的９７４％）的预报方程,通过α＝００５显著性检验,其方程复相关系数最小为０７２９,最大为０９７５．对广东省长期预报的１９个代表站的１９９０年春季（２～４月）降水量作预报的统计结果,其预报平均绝对误差约９０ｍｍ．     

用近红外光谱分析法测定汽油辛烷值

用近红外光谱技术测定汽油辛烷值,在高精度分光光度计上测得１２个汽油标准样品和４个未知样品的近红外区吸收光谱,建立多元统计分析模型,用逐步回归法和偏最小二乘法对模型进行校准,并将其用于未知样品的预估分析,辛烷值的分析精度达到≤±１．０。     

逐步回归最小方差集成预报法

本文在不同信度下,选出多个逐步回归方程。在最小均方意义下,建立可变动最优集成预报方程,所确定的集成系数是和各时刻的预报值有关的滑动系数,它能及时地反映单个回归方程在各时刻的变化规律,从而充分地采用单个回归方程在各时刻的预报信息、本文导出整个计算过程的递推公式,便于计算机程序设计,并证明这种集成预报方程比单个回归方程提高了预报精度和可靠性。     

几种乙烯砜型活性染料的构性关系

利用B3LYP/6-311G*方法对乙烯砜型活性染料进行构型优化,得到其构型参数和轨道参数,然后用逐步回归法对这些参数进行筛选,找出对lnk(水解反应速率常数的对数值)影响较显著的参数.最后用最小二乘法建立了此类染料水解反应活性的定量构性关系方程.将所得方程用于一些同类染料化合物水解反应速率常数的预测,结果与实测值较为吻合.此方程也可用于多活性基活性染料和复配后的活性染料水解反应活性的预测及新型染料分子结构的设计.这些对深入研究活性染料的染色性能、开发更多新型优良染料有一定的参考.     

财政科技支出和科技创新对经济高质量发展的影响研究

本文首先探讨财政科技支出和科技创新影响经济高质量发展的理论机制,并提出研究假设;其次,以2012-2021年全国30个省份相关数据为样本,构建经济高质量发展的指标体系,并对经济高质量发展、财政支出和科技创新发展水平进行测度与分析;再次,通过多元线性逐步回归模型实证分析了财政科技支出和科技创新对经济高质量发展的影响。研究结果显示：财政科技支出和科技创新能够促进经济高质量发展;科技创新对财政科技支出有中介效应;城乡收入差距对经济高质量发展具有抑制作用;产业结构对经济高质量发展有显著的促进作用。最后给出政策建议：增加财政科技支出和科技创新发展的投入力度;缩小城乡收入差距,降低对经济高质量发展的抑制作用;优化产业结构,促进第三产业发展。     

耦合多种特征的森林蓄积量反演方法比较——以雅鲁藏布江流域森林为例

森林资源遥感监测是遥感的重要应用方向之一。传统的统测方法花费大量的人力、物力,科学的森林资源预测可以提升工作效率并降低测算成本。森林蓄积量是评价森林生态系统质量的重要指标。蓄积量反演模型是用来估测蓄积量的数学模型,具有学习和预测的功能。同样的地物在不同光照或阴影区域有较大的差别,利用波段比值可以在一定程度上减小光照和阴影区域在建模时得出结果的误差。森林蓄积量的预测模型通常选取光谱信息和纹理特征作为主要建模因子,但未充分考虑选取波段比值、植被指数、地形因子等多特征变量时不同模型对预测精度的影响。针对不同模型的精度问题,以西藏自治区米林县为研究区域,以Landsat OLI影像、 DEM数据以及森林资源二类调查数据为数据源,对光谱信息、纹理特征和地形因子等进行提取与分析,并建立了三种基于多特征的森林蓄积量的反演模型,分别是多元逐步回归模型、 BP神经网络模型和随机森林模型。旨在研究不同模型对森林蓄积量反演的影响。采用可决系数(R²)、平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)来对模型进行拟合度和精度的评价。结果显示随机森林模型的拟合度和精度均为最优(R^2...     

基于遥感影像的红树林虫害监测模型

【目的】研究遥感监测对红树林(Mangrove)虫害的适用性。【方法】应用资源一号02C卫星(ZY1-02C)影像和实地调查红树林虫害状况数据,结合影像光谱与纹理特征,采用多元逐步回归分析方法对广西铁山港湾的红树林虫害状况进行估测,并制作研究区红树林虫害状况空间分布图。【结果】估测模型可做为叶片损失情况预测的一种工具。【结论】本研究首次将遥感技术应用于红树林虫害的监测,大大提高红树林虫害的监测效率,项目成果极具推广意义。     

土地利用与景观格局对PM2.5浓度的影响--以深圳市为例

以深圳市为研究区,利用空气质量监测站点PM2.5浓度数据,选取类型水平的景观类型所占比例(PLAND),边缘密度(ED),以及景观水平的蔓延度(CONTAG),斑块数量(NP)和斑块平均面积(AREA_MN)共5个景观指数,并结合道路长度、餐饮点分布数量、海拔和土地利用类型等影响PM2.5浓度的因子,运用相关分析和多元逐步回归分析方法,探究深圳市土地利用和城市景观格局对PM2.5浓度的影响。结果表明:1)土地利用中,植被对PM2.5浓度的削减起着至关重要的作用;2)城市各类型景观格局特征中,组成特征(PLAND)和结构特征(ED)对PM2.5浓度的影响显著;3)城市整体景观中,景观水平的破碎度与PM2.5浓度关系密切。研究结果可以加深对景观生态学中过程–格局相互作用的认识,为大气污染防治和城市景观格局的规划管理提供参考和借鉴,同时在监测数据缺失的情况下,提供一种借助景观指数估算PM2.5浓度的方法。