简介:基于南京市2012年居民出行调查数据,建立了能同时考虑家庭小汽车拥有量的离散属性和序次属性的序次logistic回归模型,对家庭小汽车拥有量进行预测。模型结果表明:一些家庭属性比如家庭驾照持有数量、收入水平和居住位置对家庭小汽车拥有量有显著的影响,而表征家庭所在社区街道模式的变量(交叉口密度)和表征家庭所在社区公共交通可达性的变量(是否在地铁站步行范围内及公共交通站点密度)对家庭小汽车拥有量的影响并不显著。模型总体拟合度γ2和模型检验结果均表明该模型总体表现良好。最后计算了所有显著的解释变量的边际效应,即解释变量1个单位变化能够引起的家庭小汽车拥有量概率的变化。
简介:基于线性黏弹性理论(LVE)推导出沥青混料在动态蠕变实验中的变形预估模型.然后,将线性黏弹性变形预估模型和实验结果对比,分析说明了线性黏弹性预估模型的不足.最后,为了提高预估准确性,对线性黏弹性预估模型进行了修正,使其具有与沥青混合料变形特性相符的非线性特性,并用实验数据对修正模型进行了验证.结果表明,线性黏弹性变形预估模型无法模拟沥青混合料的永久变形的非线性特性,而修正变形预估模型可以准确地预测动态蠕变实验中变形的全过程以及永久变形.说明了所提出的修正方法可以有效地提高线性黏弹性变形预估模型的准确性,该修正模型可以为沥青路面的车辙预估提供指导.
简介:21世纪,中国信用卡进入迅速发展阶段,信用卡风险问题也逐渐显现。建立有效的信用卡风险评估系统,保持信用卡业务健康可持续发展,使得信用卡业务从粗放型发展向集约型发展转变具有重要意义。本文基于某银行的信用卡交易数据,首先运用主成分分析法将用户数据分为违约和非违约两类。其次对用户数据进行二元Logistic回归处理,求得其非违约概率,以此对客户进行分类。银行可以根据自身所能承担的风险状况来决定适当的概率分割点计算k值,作为客户的是否发放信用卡的标准,并以此对客户进行风险估计。
简介:单次脑电分类实验中,采用基于logistic回归的正则化方法来提高分类准确率.首先,提出一种新算法——局部保持投影稀疏logistic回归,将局部保持投影正则项加入到稀疏logistic回归中.该算法旨在保留原始特征空间邻域信息的同时保证结果的稀疏性.然后,利用边界优化法和逐分量迭代算法在训练集上求解权重向量,克服了牛顿一拉夫森法和迭代重加权最小二乘法的局限性.最后,在自步调手指运动数据集上采用十重交叉验证法得到80%的分类准确率,并与稀疏logistic回归的实验结果进行对比,说明局部保持投影正则项有效地保留了对脑电分类有用的信息.
简介:国内移动通信市场不断发展,高新增客户率已经成为过去,三大运营商越来越重视存量经营。如何准确的从大量的数据中发现客户行为,预测潜在流失客户,根据客户流失行为特征推荐合适的挽留策略,越来越受到关注。文中以某移动通信企业客户数据为研究样本,通过数值处理以及筛选预测指标,使用logistic回归方法构建客户流失预警模型,预测出潜在的流失客户,并且通过案例库为潜在流失客户推荐挽留策略。
简介:氢健对许多学生来说是一种有点抽象和困难的概念,然而在化学上它是极为重要的,氢键是基团A——H和原子B在相同或不同分子中的原子之间的引力,A和B都限于氟、氧和氮,也有例外,已知最强的氢键是F—H…F键,它有40Kcal/mol的能量,通常氢键的数值大多在3—6Kcal/mol与共键的键能数值(150—400Kcal/mol)成了对比。H—F…H—F—→2H—FH—F—→H~++F~-△H=+7Kcal/mol△H=+370Kcal/mol一般来说,氢键的力量随着A的酸性和B的碱性增加而增强,但是,这规则也有许多例外。氢键可以被钩孔模型所表示,钩代表H—A体系中的H,孔代表A和B,也就是F、O或N(氟、氧或氮)
简介:从空气声隔声量的测量原理出发,讨论声强法与声压法两种测量方法在低频段的隔声量测量结果偏差,指出在对两种方法的测量结果进行对比时须考虑Waterhouse修正项。对不同容积房间的Waterhouse修正项计算结果显示,在接收室容积较小的情况下,采用完整项的Waterhouse修正以减小两种方法在低频范围的偏差。