基于Logistic回归和Noisy-or模型的抑郁症风险预测研究

本文为了实现抑郁症的早期识别和检测,将Logistic回归模型与Noisy-or模型相结合,提出一种用于抑郁症早期识别和检测的风险预测模型LRANO.在该模型中,Logistic回归用于计算不同风险因素对抑郁的概率贡献,Noisy-or模型将各种模型参数整合,形成最终的抑郁症风险预测模型.此外,通过在爱尔兰老龄化纵向研...     

Logistic回归在预约挂号失约行为预测的应用

目前预约挂号模式在公立三甲医院中已普遍实行,但预约挂号中的失约行为也十分常见。为有效预测预约挂号失约的可能性,维护医院的医疗秩序,从江苏省某三甲中医院门诊预约挂号信息中提取相关数据作为样本,运用卡方检验对可能影响患者失约行为的8个因素进行检验分析,提取出预约挂号失约行为的影响因素;通过Logistic回归模型,找出可能存在的规律,构建Logistic回归方程,最终达到对未来预约挂号失约行为的有效预测。     

基于有序Logistic回归的农村院落建设影响因素研究

农村院落建设是家庭外部因素和内部因素综合作用的结果。基于430份山东省农村院落调查问卷,以容积率作为因变量,综合采用文献分析、农民访谈和有序Logistic回归模型研究农村院落建设的影响因素。结果表明:被调查农村院落容积率在0.16~2.0,平均为0.73。院落所在村庄的经济水平、区位条件2个外部因素,家庭总人口、房屋建筑造价、非农收入比重、耕地面积和户主文化水平5个内部因素影响显著。提出引导非农家庭退出院落、入住城镇社区和新型农村社区,农业兼业型家庭优化院落建设、发展农家乐,老年家庭入住养老院,退出、闲置院落改造、复垦等院落分类利用与管理建议,从而引导农村院落建设、提高院落和土地利用效率,并为农村建设和土地管理提供参考。     

基于Logistic回归模型分析大学生就业影响因素

利用山东财经大学统计学院2012届本科毕业生的就业数据,以Logistic回归模型为基础,从定量角度对当代大学生就业问题做一定分析,政治面貌、户籍性质、学业成绩、外语水平等因素对毕业生就业情况有很大影响。     

基于神经网络及Logistic回归的混合信用卡评分模型

如何更好地对信用卡申请人进行识别和判断,提高银行预防和抵抗信用卡风险的能力,是所有银行迫切需要解决的问题。为了做出更高效、智能的判断,为决策者提供有效的决策支持,从而提高银行信用卡审批过程中资信评估的正确率及效率。本文提出结合神经网络及Logistic回归技术的混合模型,结合神经网络预测精度高及Logistic回归稳定性高的特性,对信用卡进行信用评分。实证分析的结果表明,混合模型的预测精度确实比单独使用神经网络模型和Logistic回归的预测精度高,证明了该方法确实是有效可行的。     

基于Logistic和学习曲线模型的中国电源结构预测

可再生能源发电是缓解电力短缺、化石能源过度消耗和环境污染多重压力的重要突破口。Logistic模型和学习曲线模型能很好地刻画新能源发电技术创新过程中累积产量不断接近最大生产极限的过程以及发电成本降低的过程。预测结果显示,未来40年风电和太阳能发电发展速度较快,其中风电的装机容量从2040年开始超过水电,但以火电为主的电源结构将持续。     

基于灰色回归组合模型的铁路客运量预测研究

铁路客运量是衡量我国交通需求的重要指标,科学预测铁路客运量是制定交通发展规划的重要依据。鉴于组合模型能克服单一模型的不足并兼具单一模型的优点,基于灰色模型和线性回归模型,根据灰色关联度赋予单一模型相应权重,建立铁路客运量组合预测模型,并选取2006—2015年铁路客运量数据,对我国铁路客运量进行预测。结果表明:组合模型克服了单一模型的预测局限性,能进一步提高预测精度,适用于铁路客运量预测研究。     

基于结构元理论的模糊回归预测

在许多预测问题中,观测得到的数据既具有随机性,也具有模糊性,因此常采用模糊回归预测.该文基于模糊结构元理论,构造了一种有对称结构元线性生成的线性回归预测模型.该模型可以把复杂的模糊线性回归预测问题归结为普通规划问题求解,计算简单,易于实现,减少了模糊线性回归预测模型的复杂性.     

基于Logistic模型的产品生命周期研究

产品的生命周期描述了产品从诞生到衰退的全过程。环境制约是影响产品生命周期的重要因素,企业应通过发现新的需求,利用新产品突破原有的环境限制来实现企业的发展,传统的采取改进销售措施等刺激手段无助于企业的持续性成长。     

基于Logistic序列的数字图像加密技术研究

Logistic映射是一个离散动力学系统．具有简单的数学模型,对其产生的混沌序列进行变换就很容易得到混沌数字序列,对初值和结构参数的改变具有极端的敏感性．并且产生的混沌序列具有类白噪声统计特性等特点．本文基于以上特性提出了新的基于Logistic序列的数字图像加密技术．仿真实验结果证明该算法实现简单,计算量小且有效可行。具有较好的安全性．     

QoS容忍下QoE的Logistic回归评估模型

用户感知质量(QoE)评估为有序多分类问题,可以将Logistic回归模型应用于QoE的评估。基于Logistic回归模型的基本原理,建立QoE等级概率分布回归模型,该模型能够完成服务质量(QoS)参数到用户QoE等级累积概率分布的映射。提出考虑QoS容忍值的QoE评估方法,该方法可以消除较好QoS指标对较差QoS指标的补偿作用,在给出QoE所属等级的同时能够给出详细的QoE等级概率分布情况。应用该方法对Web业务QoE进行了评估,所提供的评估信息更详细,评估结果更准确。     

弱势群体的犯罪趋势预测

弱势群体的形成原因较为复杂,具有相对性、变动性、交叉性等特点.弱势群体与犯罪的关联性相对较强,选择恰当的分析视角并运用科学的分析方法,科学、理性地预测其犯罪趋势,对社会政策和刑事政策的制定具有积极意义.从整体情况来看,近些年来弱势群体的发案率有上升趋势,团伙式犯罪和自救式犯罪比例上升;从个体情况来看,农民工、未成年人、残疾人和刑释解教人员等弱势群体的犯罪都呈现出不同的发展趋势.     

基于广义回归神经网络的瓦斯涌出量预测

简要介绍了瓦斯涌出量预测问题和广义回归神经网络（GRNN）的特点,指出与常用的BP神经网络相比,使用广义回归神经网络（GRNN）具有收敛迅速、人为干扰小等优点,适宜用于瓦斯涌出量的预测。并对一个案例进行预测,证明了广义回归神经网络（GRNN）可以满足实际生产的精度要求,较好解决瓦斯涌出量预测的问题。     

我国化工企业的财务预警模型构建及其检验——基于Logistic回归方法

借助Wilcoxon秩检验比较11家ST与54家非ST化工企业之间在53个财务比率上存在的显著差异,筛选出能够较好反应企业财务状况的33个财务比率,利用因子分析方差最大化旋转对企业财务信息进行统计处理,分析得出主因子得分,构建相应的Logistic回归模型,得出具有较高准确性的化工企业财务困境预警系统,发现企业债务状况、获利状况、权益增值能力对企业财务困境有显著的预警作用。     

基于概率Tubes的Markov跳变系统的随机预测控制

针对一类带有随机干扰的Markov跳变系统,考虑状态概率约束,提出一种随机预测控制方法.采用Tube技术,将概率约束转化为递推可行的概率Tubes,基于概率Tubes设计的控制器,保证闭环系统随机稳定.仿真实例验证了本文方法的有效性.     

基于灰色理论和回归分析的中长期电力负荷组合预测研究

本文建立基于灰色预测和多元回归预测的电力负荷组合预测模型,结合实例,对组合预测模型的预测结果与单独采用灰色预测、线性回归模型预测的结果进行了分析和比较。