导读:本文包含了预估模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:模型,神经网络,林分,深度,航速,树冠,樟子松。
预估模型论文文献综述
宋永强,王红,王露潼[1]（2019）在《基于多模态深度融合模型的广告点击率预估》一文中研究指出互联网广告效果的研究是网络营销的研究重点,无论是品牌广告或效果广告,合适的互联网广告设计效果将直接影响网络营销商的利益与用户的体验.现阶段,广告运营商的投放策略、广告创意优化、定向人群、媒体选择都以点击率为重要条件,精准的点击率预估可以精细化权衡和保障用户、广告、平台叁方利益.为了更加准确的预估点击率本文定向研究用户行为方式,选择马尔科夫链模型处理用户行为信息,利用频繁序列挖掘用户行为特点消除用户间无差异性假设,基于在线学习方法融合特征构建深度神经网络,获得特征的高阶非线性表达,建立多模态深度融合(Multimodal Depth Integration MDI)模型用于点击率预估.实验结果表明,提出的多模态深度融合模型的表示能力和鲁棒性都优于各基线模型,取得不错的预测效果.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2019年12期）
陈新云,王文文,曾伟生,杜鹏志,党永锋[2]（2019）在《北京市二类调查小班蓄积量预估模型研究》一文中研究指出为解决当前北京市二类调查通过角规绕测技术预估林分蓄积量存在的问题,基于北京市二类调查数据,根据优势树种(组)的不同,将北京市森林划分成10个不同的树种组。在此基础上,利用一类清查数据,以林分蓄积量为因变量,林分参数及立地参数为自变量构建非线性蓄积量预估模型,计算确定系数(R~2)、总相对误差(TRE)、估计值的标准差(SEE)、平均系统误差(MSE)、平均预估误差(MPE)和平均百分标准误差(MPSE),并对模型拟合效果进行评价。结果表明:构建的蓄积量预估模型拟合效果较好,各树种组蓄积量预估模型的确定系数(R~2)均大于0.94,MPE均小于5%,MPSE基本在10%以下,可以应用于北京市二类调查中蓄积量的预估。(本文来源于《林业资源管理》期刊2019年05期）
刘晴,李鸿[3]（2019）在《基于Smith预估模型+模糊PID的地铁列车空调控制》一文中研究指出地铁出行已成为缓解城市交通压力的主要出行方式,为提高人们的出行舒适度,针对地铁列车空调控制系统大滞后、非线性的特点,结合模糊控制、PID控制和Smith预估控制,通过模糊理论实现PID的参数自整定,同时针对大滞后的控制对象,加入Smith预估控制,提高控制效果。利用Simulink建立仿真模型,针对设计进行了仿真实验。结果表明,与固定参数的PID和模糊PID控制相比,提出的控制方案在超调和调节时间上都更优秀,且具有良好的鲁棒性,具有更好地控制效果。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2019年11期）
李亚麒,许玉兰,李伟,孙继伟,汪梦婷[4]（2019）在《样本量对云南松幼苗生物量模型构建及预估精度的影响》一文中研究指出为探究不同样本量对生物量模型构建及建模精度的影响,以实际调查的20个家系,共615株云南松幼苗为例,通过编写计算机程序建立进行简单随机抽样,构建不同样本量云南松幼苗各器官及单株生物量异速生长方程。利用决定系数(R2)、估计值标准误(SEE)、均方根误差(RMSE)、总相对误差(RS)及平均误差绝对值(MAB),对模型拟合优度与精度进行比较分析。结果表明:幂函数方程可较好地用于估测云南松幼苗生物量;随着样本量的增加模型精度评估指数MAB呈幂函数形式逐渐减小;当样本数量小于200时MAB较为敏感,模型精度较差,样本量大于200时,其精度随样本量逐渐增加,但变化幅度逐步减小并趋于稳定。因此,根据MAB的变化趋势,样本量达到200时可以构建精度较高且稳定模型。(本文来源于《植物研究》期刊2019年06期）
张亚楠,乔继潘,张焱飞[5]（2019）在《基于人工智能的主机航行功率预估模型研究》一文中研究指出本文设计一个船舶主机航行功率预估模型,根据船舶航行环境和航行状态对其功率进行预测。本文以一艘万箱型集装箱船为研究对象,该船主机航行功率的预估模型参考直接功率法,此外,采用人工神经网络和遗传算法对船模试验数据以及实船数据进行训练,优化简化后的直接功率法公式。该模型的训练结果和预测结果表明,其预测与实测数据接近,且该模型的精度能够满足智能船舶给定航线的航速优化和航线评估的要求。(本文来源于《船舶物资与市场》期刊2019年10期）
曾勇,杨川琦,钟光容[6]（2019）在《重庆山区钢桁架悬索桥桥面铺装高温温度场预估模型》一文中研究指出依托某山区钢桁梁悬索桥桥面铺装工程,对铺装层温度场进行现场跟踪监测,分析了高温季节下铺装层温度场在气温和太阳辐射共同作用下的变化规律及铺装层温度场与气温、太阳辐射的相关性,提出了铺装高温温度场预估模型。结果表明,气温和太阳辐射是影响铺装层温度场的主要环境因素,且两者对铺装层温度场的影响均存在滞后性,其中上面层温度场与前1 h气温和前3 h太阳辐射的相关性最好,下面层温度场与前2 h气温和前4 h太阳辐射的相关性最好;在预估模型中考虑两者对温度场影响的滞后性特点以及时间因素的误差修正因子,可确保预估模型的预测精度,铺装上、下面层温度场平均相对偏差分别为5.5%和4.5%。(本文来源于《华东公路》期刊2019年05期）
许家春[7]（2019）在《樟子松人工林生长与收获预估模型的研究》一文中研究指出以可变密度全林分预估模型理论为指导,探讨建立了樟子松人工林地位级指数和林分密度指数经验方程,结合林分密度动态预估模型,建立了樟子松人工林断面积预估模型和蓄积量预估模型。经检验模型预测值与实测值误差为3.64%,模型精度96.37%。(本文来源于《中国林副特产》期刊2019年05期）
朱洪洲,范世平,卢章天,袁海[8]（2019）在《基于耗散能的老化沥青疲劳寿命预估模型分析》一文中研究指出为了研究老化沥青疲劳性能,以70~#基质沥青和SBS改性沥青作为研究对象,以累积耗散能为评价指标,研究了老化对沥青疲劳寿命的影响,建立了老化沥青疲劳寿命预估方程,分析了应力控制和应变控制加载模式下疲劳寿命预估方程的适用性。首先将70~#基质沥青和SBS改性沥青进行旋转薄膜烘箱加热试验(RTFOT),使沥青发生老化,然后采用动态剪切流变仪在应力控制和应变控制加载模式下对不同老化程度的沥青进行时间扫描试验,通过耗散能随加载次数变化关系确定沥青疲劳寿命。基于累积耗散能建立应力加载控制模式下沥青疲劳寿命预估方程,并采用预估方程计算应变控制加载模式下的累积耗散能,检验预估方程的适用性。结果表明:累积耗散能随着荷载作用次数增加呈线性积累,当累积超过沥青疲劳破坏阈值时,发生疲劳破坏;经RTFOT老化后的70~#基质沥青和SBS改性沥青疲劳寿命与累积耗散能具有较好的双对数线性关系(R>0.8);当采用应力加载模式下获得的沥青疲劳寿命预估模型分析应变加载模式下沥青疲劳性能时,70~#基质沥青和SBS改性沥青累积耗散能计算值与实测值之间的误差大多在10%以内,可认为基于累积耗散能建立的沥青疲劳寿命预估方程不受加载模式的影响。(本文来源于《公路交通科技》期刊2019年09期）
吕妮[9]（2019）在《智慧旅游产业生态潜力自动预估模型研究》一文中研究指出目前,智慧旅游产业下旅游生态潜力的综合评估,没有添加剩余物量因素,导致生态综合评价与实际出入较大。对此,在添加剩余物量等因素的基础上,提出智慧旅游产业生态潜力自动预估模型的建模方法。首先利用生态循环理论和"压力—状态—响应"架构体系,建立生态潜力自动预估模型的统计指标体系;以旅游生物量模型为理论基础,确定剩余物量的理论值;最后基于核函数模式分析算法模型以及剩余物量因子,测算生态潜力,完成智慧旅游产业生态潜力自动预估模型的构建。实验研究数据表明,与传统评估方式相比,设计的自动预估模型评估结果标准线偏离度减少15%,因子标准差精度提高23.5%,评估结果更趋进于真实结果。(本文来源于《自动化与仪器仪表》期刊2019年08期）
高慧淋,董利虎,李凤日[10]（2019）在《基于修正Kozak方程的人工樟子松树冠轮廓预估模型》一文中研究指出【目的】对Kozak方程进行修正,采用树木易测因子为预测变量,构建人工樟子松树冠外部轮廓预估模型,为研究树木生理和树木竞争提供依据,为模拟单木树冠表面积和树冠体积奠定基础。【方法】基于黑龙江省14块固定样地70株人工樟子松解析木907个最大枝条数据,以Kozak方程基本形式为基础并对其进行修正,选出构建人工樟子松树冠外部轮廓基础模型的最优模型形式。在最优模型基础上,建立分别考虑样地效应、样木效应及同时考虑样地和样木效应两水平的非线性混合效应模型。利用R软件的nlme软件包求解非线性混合效应模型参数,采用AIC、BIC、-2LL对混合效应模型中不同随机效应参数组合形式、不同随机效应矩阵、方差-协方差矩阵和方差函数进行比较,选出最优模型形式,并对人工樟子松外部轮廓随树木因子的变化规律进行探讨。以林分密度为哑变量,构建不同密度的人工樟子松树冠外部轮廓预估模型。【结果】人工樟子松树冠外部轮廓预估模型因子包含胸径(DBH)、冠长率(CR)和高径比(HD)。与基础模型相比,分别考虑样地效应、样木效应的混合模型能够显着提高模型拟合效果,外部轮廓模型差异主要来源于样木效应。以样木为单水平的混合效应模型中,a_2、a_6为随机参数,对角矩阵为方差-协方差矩阵形式,ARMA(1, 1)为解释组内方差的矩阵,采用幂函数消除异方差的模型形式为最优模型。同时考虑样地和样木效应两水平混合模型的拟合效果较单水平混合模型有所提高。以两水平混合模型的固定效应部分模拟外部轮廓与树木因子之间的关系,在分别固定另外2个变量的情况下,树冠半径随着DBH、CR增大均逐渐增大,树冠上半部分半径随着HD增大而增大,下半部分半径随着HD增大而减小。外部轮廓拐点的变化范围为0.625 0～0.917 0,拐点平均位置为0.841 3,随着林木在林分中被压强度增大,拐点位置向树冠基部移动。密度小于1 000株·hm~(-2)林分中单木的冠形与1 000～2 000株·hm~(-2)和大于2 000株·hm~(-2)林分中单木的冠形区别很大。【结论】修正后的Kozak模型满足梢头处半径为0、在整个树冠范围内存在拐点且拐点唯一的特性,能够对人工樟子松树冠外部轮廓进行合理模拟及预测。两水平非线性混合效应模型可显着提高模型拟合效果,能够在树冠外部轮廓模型中应用。(本文来源于《林业科学》期刊2019年08期）
预估模型论文开题报告
（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：
为解决当前北京市二类调查通过角规绕测技术预估林分蓄积量存在的问题,基于北京市二类调查数据,根据优势树种(组)的不同,将北京市森林划分成10个不同的树种组。在此基础上,利用一类清查数据,以林分蓄积量为因变量,林分参数及立地参数为自变量构建非线性蓄积量预估模型,计算确定系数(R~2)、总相对误差(TRE)、估计值的标准差(SEE)、平均系统误差(MSE)、平均预估误差(MPE)和平均百分标准误差(MPSE),并对模型拟合效果进行评价。结果表明:构建的蓄积量预估模型拟合效果较好,各树种组蓄积量预估模型的确定系数(R~2)均大于0.94,MPE均小于5%,MPSE基本在10%以下,可以应用于北京市二类调查中蓄积量的预估。
（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。
预估模型论文参考文献
[1].宋永强,王红,王露潼.基于多模态深度融合模型的广告点击率预估[J].小型微型计算机系统.2019
[2].陈新云,王文文,曾伟生,杜鹏志,党永锋.北京市二类调查小班蓄积量预估模型研究[J].林业资源管理.2019
[3].刘晴,李鸿.基于Smith预估模型+模糊PID的地铁列车空调控制[J].工业控制计算机.2019
[4].李亚麒,许玉兰,李伟,孙继伟,汪梦婷.样本量对云南松幼苗生物量模型构建及预估精度的影响[J].植物研究.2019
[5].张亚楠,乔继潘,张焱飞.基于人工智能的主机航行功率预估模型研究[J].船舶物资与市场.2019
[6].曾勇,杨川琦,钟光容.重庆山区钢桁架悬索桥桥面铺装高温温度场预估模型[J].华东公路.2019
[7].许家春.樟子松人工林生长与收获预估模型的研究[J].中国林副特产.2019
[8].朱洪洲,范世平,卢章天,袁海.基于耗散能的老化沥青疲劳寿命预估模型分析[J].公路交通科技.2019
[9].吕妮.智慧旅游产业生态潜力自动预估模型研究[J].自动化与仪器仪表.2019
[10].高慧淋,董利虎,李凤日.基于修正Kozak方程的人工樟子松树冠轮廓预估模型[J].林业科学.2019
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