导读:本文包含了负权重论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:土壤质量,负权重,层次分析法(AHP),模糊数学
负权重论文文献综述
李润林,姚艳敏,董鹏程[1]（2016）在《基于AHP、负权重和模糊数学的土壤质量评价研究》一文中研究指出以北京市房山区为研究区域,选用土壤肥力和土壤环境质量的8个指标,采用层次分析法(AHP)、负权重和模糊数学对北京房山区土壤质量进行综合评价,发现房山区土壤综合指数在0.247~0.996之间,其中燕山地区土壤综合指数最低(0.247),蒲洼乡的土壤综合指数最高(0.996)。根据耕地地力等级的划分范围,北京市房山区Ⅰ级占9%,Ⅱ级占23%,Ⅲ级占55%,Ⅳ级占14%,说明土壤质量总体处于中等水平。通过对比分析Ⅰ级和Ⅳ级指标含量,发现土壤综合指数高的区域具有土壤肥力指标高、土壤环境质量指标低、没有指标超标的特点,而土壤综合指数低的区域具有土壤肥力指标低、土壤环境质量指标高、至少有一个指标超过临界值的特点。(本文来源于《湖北农业科学》期刊2016年17期）
何立华,杨盼,鹿学文[2]（2015）在《中国天然气消费非负权重最优组合预测》一文中研究指出采用科学的方法对天然气消费预测,掌握其消费量增长趋势和变化规律对我国天然气生产与输送管理、优化调度具有重要意义。根据天然气消费影响因素和趋势特点,在分别利用多元线性回归、改进灰色GM(1,1)、趋势外推叁种方法进行预测的基础上,为提高预测精度,改进了传统组合预测模型,构建非负权重最优组合预测模型,并采用迭代算法对模型求解,对比结果表明,非负权重最优组合预测模型对我国天然气消费预测具有较高的精度。最后,利用此模型对我国未来五年的天然气消费量进行预测。(本文来源于《甘肃科学学报》期刊2015年05期）
曹明明,干宗良,崔子冠,李然,朱秀昌[3]（2015）在《基于2D-PCA特征描述的非负权重邻域嵌入人脸超分辨率重建算法》一文中研究指出在基于邻域嵌入人脸图像的超分辨率重建算法中,训练和重建均在特征空间进行,因此,特征选择对算法性能具有较大影响。另外,算法模型对重建权重未加限定,导致负数权重出现而产生过拟合效应,使得重建人脸图像质量衰退。考虑到人脸图像的特征选择以及权重符号限定的重要作用,该文提出一种基于2维主成分分析(2DPCA)特征描述的非负权重邻域嵌入人脸超分辨率重建算法。首先将人脸图像分成若干子块,利用K均值聚类获得图像子块的局部视觉基元,并利用得到的局部视觉基元对图像子块分类。然后,利用2D-PCA对每一类人脸图像子块提取特征,并建立高、低分辨率样本库。最后,在重建过程中使用新的非负权重求解方法求取权重。仿真实验结果表明,相比其他基于邻域嵌入人脸超分辨率重建方法,所提算法可有效提高权重的稳定性,减少过拟合效应,其重建人脸图像具有较好的主客观质量。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2015年04期）
肖祎平,刘新卫,张威[4]（2013）在《基于非负权重最优组合预测的股价预测研究》一文中研究指出证券市场是一个信息量巨大的非线性动力系统,影响股票价格变化的因素众多,任何单一的预测方法都不能全面地反映股价变化规律。文章以中国银行一年的收盘价为例,运用在股价预测上能取得较好效果的ARIMA模型、GM(1,1)模型、RBF神经网络模型及其非负权重最优组合预测模型进行实证分析,发现组合预测模型在股价预测上能取得优于任何单一预测模型的效果,对投资者投资选股意义重大。(本文来源于《统计与决策》期刊2013年18期）
陈彦清,杨建宇,严泰来,张晓东,苏晓慧[5]（2011）在《雪灾风险评价中负权重的应用研究》一文中研究指出在权重设置方面,通常学者会采用非负权重,很少有应用负权重解决问题的研究,但在很多实际问题中,如灾害的风险评价,负权重的加入会带来更好的评价效果。该文引入负权重的概念,详细介绍了正负权重的比重分配问题,并针对不同性质的问题,给出正负权重的比重区间,为以后诸多问题中负权重的设置提供依据。从理论上证实在多指标综合评价中引入负权重是可行的,并且在加法线性和法中应用负权重可以起到拉大评价结果的差距,使评估结果更趋于准确,而且对于结果的可描述性方面也优于不加入负权重时的情况。全文以雪灾风险评价为实例研究,在未应用负权重与应用负权重两种情况下对各指标进行权重的计算,利用两种权重计算结果进行风险评价并作对比分析,得出与理论分析完全相符的结果,从而证明理论的正确性。最后分析了多指标综合评价中负权重的适用条件,指出应用负权重的优点与不足。(本文来源于《中国农业工程学会2011年学术年会（CSAE 2011）论文摘要集》期刊2011-10-22）
叶志斌[6]（2009）在《基于非负权重近似最优的公路货运量组合预测》一文中研究指出在合理选择单一预测模型的基础上,通过求解近似最优非负权重来建立组合预测模型,并运用概率统计方法对模型的适用性进行了验证,为浙江省公路货运量的预测提供了新思路。运用模型对浙江省未来10年的公路货运量进行预测,得到了更高精确度和可信度的预测结果,为相关部门制定中长期规划及相关企业经营管理提供科学的依据。(本文来源于《浙江理工大学学报》期刊2009年04期）
许启发,蒋翠侠,王永喜[7]（2008）在《金融投资决策的负权重解读》一文中研究指出与非负权重不同,文献中较少讨论负权重的存在及其相关的性质。本文从金融投资决策的角度给出了负权重存在的实际背景,利用经典的均值-方差模型对金融资产进行配置求得了负权重,讨论了负权重的含义。最后,利用MATLAB软件及EXCEL软件对负权重进行图形显示,并将可视化的结果进行了对比。(本文来源于《统计教育》期刊2008年06期）
陈雁,王福林[8]（2008）在《一种求非负权重最优组合预测的新方法》一文中研究指出对于非负权重最优组合预测模型,文章提出一种新的求解方法—Wolfe方法。它以Kuhn-Tucker条件为基础把二次规划问题转化成线性规划问题。文章给出具体的实现方法并总结出解决这类问题通用的线性规划模型。最后,通过实例说明这种方法是行之有效的。(本文来源于《东北农业大学学报》期刊2008年04期）
梅亮,葛世伦,高尚[9]（2007）在《基于非负权重组合模型的江苏省入境旅游客源预测》一文中研究指出旅游客源需求预测是一个复杂的非线性系统,其发展变化具有增长性和波动性。本文根据1998年~2005年江苏省入境旅游客源数据特征,采用BP神经网络模型、GM(1,1)模型以及指数曲线模型分别进行预测,然后结合这叁种预测方法的特点,提出非负权重组合预测模型,通过实例运算的对比分析,证明组合预测模型具有很高的准确性。预测结果表明:组合预测模型优于单一预测模型,江苏省入境旅游客源的非负权重组合预测模型是有效可行的。(本文来源于《江苏科技大学学报(自然科学版)》期刊2007年04期）
吴艳蕾[10]（2007）在《非负权重近似最优组合预测的简明算法研究》一文中研究指出在极限理论及其前人对非负权重最优组合算法研究的基础之上,提出了一种求解非负权重近似最优解的简明算法,并进行了实例分析,结果令人满意,验证了该方法的实用性和有效性.(本文来源于《大学数学》期刊2007年01期）
负权重论文开题报告
（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：
采用科学的方法对天然气消费预测,掌握其消费量增长趋势和变化规律对我国天然气生产与输送管理、优化调度具有重要意义。根据天然气消费影响因素和趋势特点,在分别利用多元线性回归、改进灰色GM(1,1)、趋势外推叁种方法进行预测的基础上,为提高预测精度,改进了传统组合预测模型,构建非负权重最优组合预测模型,并采用迭代算法对模型求解,对比结果表明,非负权重最优组合预测模型对我国天然气消费预测具有较高的精度。最后,利用此模型对我国未来五年的天然气消费量进行预测。
（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。
负权重论文参考文献
[1].李润林,姚艳敏,董鹏程.基于AHP、负权重和模糊数学的土壤质量评价研究[J].湖北农业科学.2016
[2].何立华,杨盼,鹿学文.中国天然气消费非负权重最优组合预测[J].甘肃科学学报.2015
[3].曹明明,干宗良,崔子冠,李然,朱秀昌.基于2D-PCA特征描述的非负权重邻域嵌入人脸超分辨率重建算法[J].电子与信息学报.2015
[4].肖祎平,刘新卫,张威.基于非负权重最优组合预测的股价预测研究[J].统计与决策.2013
[5].陈彦清,杨建宇,严泰来,张晓东,苏晓慧.雪灾风险评价中负权重的应用研究[C].中国农业工程学会2011年学术年会（CSAE2011）论文摘要集.2011
[6].叶志斌.基于非负权重近似最优的公路货运量组合预测[J].浙江理工大学学报.2009
[7].许启发,蒋翠侠,王永喜.金融投资决策的负权重解读[J].统计教育.2008
[8].陈雁,王福林.一种求非负权重最优组合预测的新方法[J].东北农业大学学报.2008
[9].梅亮,葛世伦,高尚.基于非负权重组合模型的江苏省入境旅游客源预测[J].江苏科技大学学报(自然科学版).2007
[10].吴艳蕾.非负权重近似最优组合预测的简明算法研究[J].大学数学.2007
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