导读:本文包含了岭回归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:因素,住户,线性,存款,协方差,模型,抗压强度。
岭回归论文文献综述
杨金日[1]（2019）在《永州市房地产金融风险特征和影响因素分析——基于岭回归方法的实证》一文中研究指出随着我国房地产行业的快速发展,中小城市房地产市场泡沫也日渐严重,防范房地产金融风险也已成为基层央行的重要履职内容。本文以2015-2019年永州市房地产金融数据为样本,使用岭回归方法对影响房地产不良贷款率的因素进行实证分析,并给出风险控制的建议。(本文来源于《金融经济》期刊2019年22期）
王洪平,胡之青[2]（2019）在《基于岭回归的河南省住户存款影响因素分析》一文中研究指出介绍了岭回归的基本原理和应用特点。运用岭回归方法分析了河南省住户存款与城镇居民收入、农村居民收入、城镇化率、人口数量的关系。研究表明,对河南省住户存款影响最大的是农村居民收入,最小的是人口数量,城镇居民收入对住户存款影响也很显着。主要是河南省农村居民增长较快、城镇化率低、农业人口多、农民消费意识差等原因造成的。(本文来源于《金融理论与教学》期刊2019年05期）
贾敏,张永彬,韩子斌[3]（2019）在《基于岭回归的城市建成区面积预测研究》一文中研究指出该项研究分析了城市建成区面积影响因素并建立了城市建成区规模扩张预测模型,以唐山市建成区面积作为目标对其影响因素进行研究。运用皮尔森协方差和显着性t检验得到了影响建成区面积变化的4个主要驱动因子:全市总人口、人均GDP、建成区绿化面积和年底实有道路总长。为了消除驱动因子之间的相关性,构建了岭回归模型,预测了2017～2020年唐山市建成区面积的变化趋势,且通过了后验差精度检验。研究结果显示:唐山市建成区面积在2015年达到最大,之后建成区面积呈现先减少后增加的趋势,其增加幅度比2015年前缓慢。(本文来源于《华北理工大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
王飞,孙嘉聪,沈丹[4]（2019）在《多重共线性问题的岭回归实例》一文中研究指出在多元线性回归模型中,变量之间多重共线性的存在十分普遍,但其危害却不容忽视,文章简述了回归模型中多重共线性的一系列问题,并通过实例采用岭回归分析法对经济问题中的多重共线性问题进行了分析.所以研究线性回归中变量之间的多重共线性具有一定的实用价值.(本文来源于《数学学习与研究》期刊2019年20期）
王艳[5]（2019）在《基于岭回归的湖南省住户存款余额影响因素分析》一文中研究指出文章介绍了岭回归的基本原理和应用特点。运用岭回归方法分析了湖南省住户存款与城镇居民收入、农村居民收入、城镇化率、人口数量的关系。研究表明,对湖南省住户存款影响最大的是农村居民收入,最小的是人口数量,城镇居民收入对住户存款影响也很显着。主要是湖南省农村居民增长较快、城镇化率低、农业人口还比较多、农民消费意识差等原因造成的。4个因素的系数差距不大,表明它们对湖南省住户存款都有重要影响。(本文来源于《湖南涉外经济学院学报》期刊2019年03期）
薛仁政,陈淑鑫,黄宏本[6]（2019）在《A型恒星光谱线指数岭回归有效温度的预测分析》一文中研究指出天文光谱线指数数据能够较好地保留着恒星的物理特征信息,为此借助线指数特征数据构建多参数模型,有利于更好地回归分析数据的共变关系及谱线的内在规律。世界上光谱获取率最高的施密特天文望远镜LAMOST发布的观测光谱都已经过标记,利用天文可视化工具分析这些标记的恒星光谱线指数会产生预测因子自相关,多元线性回归时因变量存在共线性,导致方差较大、得到最小二乘回归系数不稳定,虽不影响使用回归的有效性,但较难从回归方程中得到独立预测因子的评估系数。利用LAMOST巡天光谱数据中A型恒星Lick线指数为数据源,选取有效温度T_(eff)为7 000～8 500 K,取信噪比大于50的光谱特征值实现回归分析恒星参数T_(eff)值,经箱线图呈现DR5星表中, A型光谱86 097条具备T_(eff)值大样本光谱数据的整体分布,统计分析26种线指数的特征值后,选取分布相似且带宽为12?的kp12, halpha12和hgamma12字段,减少解释线指数变量的数目,优化冗余变量方差膨胀因子(VIF)系数。实验选取两两变量间观测数据集,局部拟合回归散点、同样的数据源使用散点图的总体轮廓生成高密度散点图,利用色差透明性突出显示数据密集区域。结果表明多元线性回归和岭回归算法都能从低分辨率光谱中确定A型恒星的有效温度,但经过共线性数据分析有偏估计实验,使用岭回归分析寻找最佳模型,能更准确地确定恒星有效温度,进而得到预测A型恒星有效温度及谱线回归特性。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2019年08期）
肖玲玲,郑华,林烁烁,陈晓文[7]（2019）在《基于岭回归的四带图像偏色校正算法》一文中研究指出对于在可见光范围拍摄的图像中混入近红外光引起的图像偏色问题,传统监控系统采用机械切换的红外截止滤镜来实现日夜拍摄模式的切换,但这容易产生机械故障,影响成像.本文在不改变原来CCD或CMOS传感器的基础上,采用可见光加850 nm双峰滤镜替代传统机械切换滤镜,但仍存在850 nm红外串扰问题.为解决红外干扰,本文抛弃传统的红外干扰图像偏色校正分析方法,从传感器受近红外光的影响分析入手,通过岭回归的彩色定标方法对相机自身的光谱特性进行校正.这个过程即拟合了摄像头拍摄叁带图像时启用红外截止滤镜的状态.首先在实验室黑暗环境中,使用D65标准光源箱,并用850 nm的近红外光源直射已经移除红外截止滤镜的摄像头,在棚中拍摄潘通色卡的四带图像(RGB叁带与IR近红外带);随后关闭近红外光源,同机位拍摄潘通色卡的叁带图像.根据岭回归算法进行彩色定标,获取叁带图像与四带图像之间的校正矩阵,用于四带图像色彩校正,获得色彩自然的图像.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2019年08期）
王艳[8]（2019）在《基于岭回归的我国石材产值影响因素分析》一文中研究指出岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法,是对最小二乘估计法的改良。文章运用岭回归原理和方法分析了我国石材产值与建筑业增加值、固定资产投资额、房屋建筑面积、居民收入的关系。研究表明,对我国石材产值影响最大的是房屋建筑面积,最小的是居民收入,4个因素差距不大,都是是推动我国石材产值增长的重要因素。(本文来源于《石材》期刊2019年07期）
王艳[9]（2019）在《基于岭回归的四川省农村居民收入影响因素分析》一文中研究指出通过介绍岭回归的原理和方法,分析叁次产业增加值对四川省农村居民收入的影响。结果显示:对四川省农村居民收入影响最大的是第叁产业增加值,其次是第一产业增加值,最小的是第二产业增加值。后两个因素影响差距不大,说明四川省农村居民收入来源存在多元性。(本文来源于《阿坝师范学院学报》期刊2019年02期）
邵佳弋[10]（2019）在《数据挖掘在土木工程中的应用——岭回归算法预测混凝土抗压强度》一文中研究指出在如今社会,混凝土的质量良莠不齐,"豆腐渣"工程屡见不鲜,低质量的混凝土会影响到建筑物的稳定性,甚至威胁到人们的生命,因此研发一种科学的混凝土抗压强度测量方法是十分必要的。针对这一问题,本研究从网上收集在线的混凝土数据集,接着利用数据挖掘技术-岭回归机器学习算法对该数据集进行建模,之后进行十折交叉验证测量模型的平均绝对误差和R-Square实现模型评估。本文旨在创造一种智能简便的测试方法,可在利用原料制作混凝土之前准确预测出混凝土抗压强度,并对其所有成分对抗压性能的贡献度进行评判。(本文来源于《通讯世界》期刊2019年05期）
岭回归论文开题报告
（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：
介绍了岭回归的基本原理和应用特点。运用岭回归方法分析了河南省住户存款与城镇居民收入、农村居民收入、城镇化率、人口数量的关系。研究表明,对河南省住户存款影响最大的是农村居民收入,最小的是人口数量,城镇居民收入对住户存款影响也很显着。主要是河南省农村居民增长较快、城镇化率低、农业人口多、农民消费意识差等原因造成的。
（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。
岭回归论文参考文献
[1].杨金日.永州市房地产金融风险特征和影响因素分析——基于岭回归方法的实证[J].金融经济.2019
[2].王洪平,胡之青.基于岭回归的河南省住户存款影响因素分析[J].金融理论与教学.2019
[3].贾敏,张永彬,韩子斌.基于岭回归的城市建成区面积预测研究[J].华北理工大学学报(自然科学版).2019
[4].王飞,孙嘉聪,沈丹.多重共线性问题的岭回归实例[J].数学学习与研究.2019
[5].王艳.基于岭回归的湖南省住户存款余额影响因素分析[J].湖南涉外经济学院学报.2019
[6].薛仁政,陈淑鑫,黄宏本.A型恒星光谱线指数岭回归有效温度的预测分析[J].光谱学与光谱分析.2019
[7].肖玲玲,郑华,林烁烁,陈晓文.基于岭回归的四带图像偏色校正算法[J].计算机系统应用.2019
[8].王艳.基于岭回归的我国石材产值影响因素分析[J].石材.2019
[9].王艳.基于岭回归的四川省农村居民收入影响因素分析[J].阿坝师范学院学报.2019
[10].邵佳弋.数据挖掘在土木工程中的应用——岭回归算法预测混凝土抗压强度[J].通讯世界.2019
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