基于线性回归的建模方法-最小量化法

一、基于线性回归的建模方法——最小量化法（论文文献综述）

奚雪,赵庚星^[1]（2020）在《基于无人机多光谱遥感的冬小麦叶绿素含量反演及监测》文中研究表明旨在实现冬小麦各生育期叶绿素含量的准确估测,探究其时空变化规律。利用无人机获取冬小麦越冬期、返青期、拔节期、孕穗期和灌浆期的高分辨率多光谱图像,同时采集地面SPAD数据。选取三类光谱参数建立反演模型,优选出各生育期的最佳预测模型,并定量监测试验区冬小麦叶绿素含量时间变化和空间分布。结果表明:原始波段模型和波段倒数对数模型分别为越冬期及其他生育期叶绿素含量预测的最佳模型,拟合精度R2>0.59;时空分布上,灌浆期前试验区冬小麦叶绿素含量呈南北高、中部低特点,灌浆期则呈北高南低的趋势,叶绿素含量从越冬期到拔节期逐步增加,拔节期到孕穗期开始降低,孕穗期到灌浆期则大幅度降低。本研究建立的倒数对数预测模型,精度较高,且适用于返青到灌浆的4个生育期,对于试验区冬小麦叶绿素含量有较好的时空监测效果。

熊耀邦^[2]（2012）在《建立在线性回归基础上建模方法的研究》文中提出在实际应用过程中,尤其是采用线性回归对具体情况进行预测的过程中,最为困难的问题莫过于如何进行一个同实际相符线性回归模型的建立了,鉴于此,本文从回归模型的主要形式及基本假设入手,对线性回归的基本原理进行了分析,重点就线性回归建模的方法进行了研究,并进行了实例说明,希望能为相关领域的研究提供指导和借鉴。

强雁,羌维立^[3]（2003）在《基于线性回归的建模方法——最小量化法》文中认为应用线性回归进行预测时,最困难的问题是如何建立一个符合实际的回归模型。该文叙述了此方法的基本思想,以及最小量化法处理准则;在总结回归模型的建模方法基础上,论述了最小量化法建模方法;以某案例实证了本文方法。

强雁,羌维立^[4]（2003）在《基于线性回归的建模方法——最小量化法》文中指出应用线性回归进行预测时,最困难的问题是如何建立一个符合实际的回归模型。该文叙述了此方法的基本思想,以及最小量化法处理准则;在总结回归模型的建模方法基础上,论述了最小量化法建模方法;以某案例实证了本文方法。

二、基于线性回归的建模方法——最小量化法（论文开题报告）

（1）论文研究背景及目的

此处内容要求：

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例：

本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。

（2）本文研究方法

调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

三、基于线性回归的建模方法——最小量化法（论文提纲范文）

（1）基于无人机多光谱遥感的冬小麦叶绿素含量反演及监测（论文提纲范文）

（2）建立在线性回归基础上建模方法的研究（论文提纲范文）

四、基于线性回归的建模方法——最小量化法（论文参考文献）

• [1]基于无人机多光谱遥感的冬小麦叶绿素含量反演及监测[J]. 奚雪,赵庚星. 中国农学通报, 2020(20)
• [2]建立在线性回归基础上建模方法的研究[J]. 熊耀邦. 读与写(教育教学刊), 2012(11)
• [3]基于线性回归的建模方法——最小量化法[J]. 强雁,羌维立. 南京理工大学学报(自然科学版), 2003(S1)
• [4]基于线性回归的建模方法——最小量化法[A]. 强雁,羌维立. 江苏省现场统计研究会第八次学术年会论文集, 2003(总第131期)

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