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1、學(xué)校代碼:10225學(xué)號:$14451學(xué)位論文Gompertz增長曲線方程參數(shù)估計若干問題的研究指導(dǎo)教師姓名:申請學(xué)位級別:論文提交日期:授予學(xué)位單位:劉洋徐文科教授碩士2014年04月東北林業(yè)大學(xué)東北林業(yè)大學(xué)學(xué)科專業(yè):應(yīng)用數(shù)學(xué)論文答辯日期:2014年06月14日授予學(xué)位日期:20t4年06月25日答辯委員會主席:論文評閱人:聾必櫛素犬學(xué)摘要摘要生態(tài)數(shù)學(xué)模型具有豐富的理論內(nèi)涵和廣泛的實用背景,參數(shù)估計是建立生態(tài)數(shù)學(xué)模型的首要問題之一。線
2、性模型體系的研究發(fā)展歷史悠久,內(nèi)容豐富,理論完善。如何構(gòu)建線性模型與具有微分形式的生態(tài)數(shù)學(xué)模型的橋梁,將線性模型豐富的理論和方法應(yīng)用到生態(tài)數(shù)學(xué)模型參數(shù)估計中,進而為解決實際中的問題提供有效的方法,這是本文的主要工作。本文利用線性統(tǒng)計模型方法和原理對增長曲線方程及具有相互關(guān)系的增長曲線方程組的參數(shù)進行估計并對初始值的選取做了適當(dāng)?shù)恼{(diào)整,進而提高模型的擬合精度。在體系較成熟的多元統(tǒng)計分析原理與方法的基礎(chǔ)上,對Gompertz增長曲線方程進行
3、建模,運用雙向差分估計法和雙向差分廣義加權(quán)最小二乘估計法對Gompertz增長曲線方程參數(shù)進行辨識,運用了選擇平均法對初始值進行修正,提高了Gompertz增長曲線方程的擬合精度,降低了模型的擬合誤差。在實際應(yīng)用中,由于某種已知或未知因素影響,系統(tǒng)內(nèi)部常常存在或多或少的相關(guān)性。SUR模型具有考慮各方程之間相關(guān)信息的優(yōu)點,正因如此,本文將SUR模型考慮方程相關(guān)性原理和對參數(shù)估計方法應(yīng)用于具有相關(guān)性的Gompertz增長曲線方程組中,為具有
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