导读:本文包含了多模型分析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:不确定性,多模,地下水,模型,效率,资金,梯级。
多模型分析论文文献综述
苟傲睿,胡梓烨[1]（2018）在《基于多模型分析的未来人类社会模型》一文中研究指出本文主要分析2095年将在火星上迁徙的10000人的构成,并预测从2100年到2110年的具体结果,包括人口规模、产出数量等。根据这些数据,本文成功的为未来社会制定了标准。首先,建立一个关于创新者与生产者之间比例的数学模型,使用牛顿法模拟得到的创新者数量。其次建立一个关于产出的数学模型,其决定因素是收入,确定与社会发展相关的最低工资。其最后通过解析产假模式,建立了一个产假模型,由此得出将来人口结构。(本文来源于《中国高新区》期刊2018年13期）
柳燕子[2]（2018）在《基于多模型分析的小麦价格预测研究》一文中研究指出本文收集了2009年~2017年全国小麦收购价格指数。针对价格序列季节性、周期性、非线性及多尺度性等特征,基于分解-重构-集成的思想,提出基于EEMD分解、ARIMA预测的多模型小麦价格预测方法,结果显示,该方法预测准确性较高,是一种有效的小麦价格预测模型。(本文来源于《山西农经》期刊2018年04期）
段春波,龚晨,曹磊[3]（2018）在《基于多模型分析任务定价规律模型》一文中研究指出本文针对移动互联网的自助式劳务众包平台上的任务定价问题,运用了多种理论构建合适的数学模型,最终得出了任务的定价规律。首先,运用了RBF神经网络拟合以及聚类分析的方法,构建了RBF神经网络拟合模型和K-means聚类模型。其次运用了MATLAB、SPSS等软件编程求解,最后得出了任务定价规律与地理位置的关系以及任务未完成的原因是与距离、经济、交通有关等结论。(本文来源于《中国高新区》期刊2018年02期）
宋凯,刘丹,刘建[4]（2018）在《地下水模拟不确定性问题的多模型分析》一文中研究指出为研究地下水概念模型的构建偏差及水文地质参数非均质性引起的地下水渗流场模拟不确定性问题,首先根据自然条件的差异构建2组概念模型;以大量原位水文地质试验获取的待估参数数据为先验信息,应用接受条件进行调整的马尔科夫链蒙特卡罗方法(MCMC)中的自适应采样算法(A-M)进行参数样本采集,并基于2组概念模型分别构建多组渗流场计算模型;将输出结果基于AICc准则进行相关多模型定量分析.研究结果表明:调整的A-M采样算法,参数样本的遍历性及收敛性未受影响;计算模型中除存在"异参同效",亦存在"异构同效";异构同效虽存在,但更接近客观条件的概念模型结构获取高精度模型的概率较大,1#、2#概念模型中方差值介于1~2的模型比例分别为65%、46%;各概念模型的100组计算模型中,剔除Delta值大于10的计算模型后,1#模型中仅保留排名前10个模型,累计后验概率0.996,2#模型则保留排名前21个模型,而其排名前10的模型累计后验概率仅为0.884.(本文来源于《西南交通大学学报》期刊2018年03期）
冯朝燕[5]（2017）在《前列腺MRI扩散加权成像多模型分析的应用研究》一文中研究指出第一部分比较不同b值范围扩散加权成像模型在外周带前列腺癌中的诊断价值目的:比较不同b值范围扩散加权成像模型在外周带前列腺癌中的诊断价值。方法:本研究纳入56例经病理证实的外周带前列腺癌患者,所有患者均接受21b值(0-4500 s/mm2)扩散加权成像(diffusion weighted imaging,DWI)磁共振成像检查。不同b值范围良性外周带和癌灶组织感兴趣区域的DWI平均信号强度分别使用单指数、双指数、拉伸指数和峰度模型拟合。b值分为四个范围:0-1000,0-2000,0-3200和0-4500 s/mm2,即组A、B、C和D。计算各感兴趣区A、B、C、D组的ADC、<D>、D*、f、DDC、α、Dapp和Kapp参数值,并计算调整后的决定系数(adjustedR2)比较各模型的拟合优度。采用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)评价各参数的诊断效能。结果:除D*外各组中的所有参数在外周带癌灶组织和良性组织间均有显着差异。ADC值的ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)在C和D组中相当(p = 0.980),并且显着高于A组和B组(p<0.05)。B和C组中ADC和Kapp的AUC相近(p = 0.070和p= 0.954),并且显着高于其他参数(p<0.001)。D组中ADC的AUC略高于Kapp(p = 0.002),并且两者均显着高于其他参数(p<0.001)。结论:在鉴别外周带癌灶组织和良性组织方面,双指数、拉伸指数和峰度模型定量参数与单指数定量参数相比没有明显优势,使用b值高达3200 s/mm2计算的ADC值是诊断外周带前列腺癌的优选参数。第二部分回波时间对正常前列腺IVIM定量参数及其短期可重复性影响的探讨目的:探讨回波时间(echo time.TE)对正常前列腺体素内不相干运动扩散加权成像(intravoxel incoherent motion-diffusion weighted imaging,IVIM-DWI)定量参数及其短期可重复性的影响。方法:本研究前瞻性纳入17例正常志愿者进行两次前列腺IVIM-DWI扫描,使用9个 b 值(0、10、20、50、100、200、500、800、1000 s/mm2)。每次扫描固定除 TE 外的其他参数,IVIM-DWI序列重复6次(TE分别为60、70、80、90、100、120 ms)。每个志愿者两次扫描共产生12个IVIM-DWI序列。后处理得到IVIM定量参数图(D、Dstar、f),同时也生成单指数定量参数图(ADC),分别在第一次扫描和第二次扫描得到的TE = 60ms b = Os/mm2图像上选取前列腺中间最大叁个层面,在外周带及中央区分别绘制感兴趣区(region of interest,ROI)。保存ROI并复制到同一次扫描的其它序列(TE = 70、80、90、100、120 ms)。得到不同 TE 值的 ADC、D、Dstar、f值。各参数值的可重复性检验采用变异系数(coefficient of variation,CV)和Bland-Altman一致限(Bland-Altman limits of agreement,BA-LA)评估,各参数值与TE值之间的相关性使用Pearson相关分析。结果:前列腺不同TE值的ADC、D值具有良好的可重复性,CV范围为1.641%-6.661%,BA-LA 范围为(-4.965%,4.263%)-(-24.413%,21.284%)之间。f 和 Dstar 的可重复性较差,f 值 CV 范围为 12.337%-25.108%,BA-LA 范围为(-43.961%,30.994%)-(-52.185%,62.516%);Dstar 值 CV 范围为 11.640%-33.644%,BA-LA 范围为(-29.917%,35.054%)-(-96.248%,81.146%)。外周带和中央区 ADC、Dstar 与 TE均呈显着正相关(p<0.05)。在外周带,D与TE呈显着正相关(p<0.05);在中央区,D与TE无相关性(p>0.05)。在中央区,f与TE呈显着正相关(p<0.05);在外周带,f与TE无相关性(p>0.05)。结论:ADC、D具有良好的可重复性,Dstar和f的可重复性一般。ADC和IVIM定量参数值的可重复性不受TE值的影响,但ADC和IVIM定量参数值大小受TE值的影响,临床研究中尤其是纵向研究应该保持TE值相一致。(本文来源于《华中科技大学》期刊2017-05-01）
王林丽,林阳春[6]（2016）在《楼宇分布式能源系统能源梯级利用的多模型分析》一文中研究指出介绍楼宇分布式能源系统特点,系统选配型时的注意事项,及如何实现单个系统分布式能源系统的梯级利用,及系统设计和选型时须着重注意的事项。(本文来源于《建筑技术开发》期刊2016年04期）
薛亮,夏强[7]（2016）在《贝叶斯多模型分析方法的对比研究》一文中研究指出多模型分析能够考虑模型本身存在的不确定性,在决策分析和风险评估中具有越来越重要的作用。对具有严谨统计分析理论基础的贝叶斯模型平均法和极大似然贝叶斯多模型平均法做了详细介绍,并改进了传统极大似然贝叶斯多模型平均法不能考虑参数不确定性的不足,使极大似然贝叶斯多模型平均法对贝叶斯模型平均法近似得更为准确。地质统计多模型对地层渗透系数的预测分析结果表明,2种多模型分析方法在参数空间确定、模型后验权重和渗透系数预测方面都具有很好的一致性。极大似然贝叶斯多模型平均法能和水文学现有的参数估计方法很好结合,且计算量小。(本文来源于《水力发电》期刊2016年04期）
姜春[8]（2014）在《县域现代农业融资与金融支持路径研究——基于多模型分析下的文登个案》一文中研究指出我国县域现代农业正处于转型发展的重要时期,但融资却面临着两大难题:资金供给总量不足和资金使用效率不高。从理论层面上,可将其归结为信贷配给与期望收益等问题。为研究破解县域现代农业融资难题,基层金融部门做了许多探索和实践,如对现代农业主体进行市场细分与选择、增设金融机构以破解信贷供给相对单一的格局、推行金融创新以提高现代农业信贷投放期望收益,取得了较为明显的成效。由此得到了两点启示:一是解决资金总量问题,依赖金融制度再安排与政府的积极介入;二是解决资金效率问题,需要互惠式增信与信贷市场细分调控。(本文来源于《金融发展研究》期刊2014年09期）
夏强[9]（2011）在《地下水不确定性问题的多模型分析方法及应用》一文中研究指出不确定性是客观世界的固有属性,普遍存在于各个学科领域。对地下水模型进行不确定性分析,一直是水文地质学的研究热点和难点。最近十年,多模型分析(Multiple Model Analysis, MMA)的方法开始受到学者们的重视,并得到了广泛的应用。本文从岩性分布、渗透系数随机分布和岩体复杂构造叁方面开展了多模型分析。首先,选取常见的河间地块问题,以渗流区岩性分布的不确定性为研究对象,构建了多模型方案,模拟得到了预测潜水位及其置信区间。岩性分布不确定性由置信区间的变化得到了很好的体现,验证了多模型分析方法的实用性。基于非稳定井流溶质运移问题,评价了建模过程中网格单元尺度选择和渗透系数场随机生成过程中抽样、插值等不确定因素对模拟的影响。分析了不同位置观测孔的浓度变化特征以及污染羽形态差异,结果表明网格单元尺度对模拟结果影响最大,抽样误差次之,克里格插值方法最小。研究还指出了AICc准则评价网格尺度、渗透系数随机分布等不确定性的局限性。针对雅砻江锦屏二级水电站工程区的隧洞涌水问题,在MODFLOW环境下建立了5种工况下的叁维稳定流模型,讨论了复杂构造所引起的参数方案不确定性,利用UCODE程序优化了参数,使用多模型方法预测了防渗前后隧洞群的总涌水量分别为40.35 m~3/s和31.19 m~3/s。包括渗透结构在内的各种水文地质条件的不确定性,都应该作为多模型分析的对象。在系统分析概念模型不确定性的基础之上,选用分布式地下水数值模拟程序MODFLOW,建立了太原地区岩溶地下水系统的多模型分析框架,全面、系统地研究了1956年至1994年气候变化和人类活动影响下的晋祠泉和兰村泉泉流量衰减过程。研究取得了几点认识:1)将东山岩溶水系统纳入研究区的模拟效果更好;2)晋祠、兰村泉域地下水系统不存在所谓的可变边界;3)渗透系数垂向上衰减程度的差异所引起的不确定性大于补给方式;4)晋祠泉对降雨量变化较敏感,降水量减少和开采增加都是致使晋祠断流的重要原因。网格尺度不确定性对模拟有着重要影响,但往往被研究者忽视,为了探讨评价此类不确定性的方法,进行了数值试验。试验分析了模型网格大小不同所导致的渗透系数分布的差异,以及布置井、河流和观测孔等要素的变化,基于AICc的多模型分析结果表明,传统的信息量准则并不适于评价网格尺度因素引起的模拟不确定性。为此,提出了基于网格尺度的信息量准则GIC (Grid Information Criterion),实现了对AICc准则的改进。(本文来源于《中国地质大学（北京）》期刊2011-05-01）
沈彦俊[10]（2008）在《气候变暖对我国可再生水资源格局的可能影响:多模型分析》一文中研究指出据IPCC2007年发布的《第四次气候变化评估报告》,气候变暖将导致全球降水量的增多,但是区域本不会变得更加不均衡。此外,极端性降水事件的发生频率将会增加。我国地处欧亚大陆东部,受季风气候影响,水资源时空分布不均。水资源对未来气候变化的响应成为事关我国实现经济、生态和社会和谐持续发展的重要问题。本文利用世界不同研究机构的6个GCM模型的输出结果,进行空间尺度降解最后在0.5度分辨率上对中国未来可再生水资源的变化趋势进行综合分析,希望能够对我国水资源管理以及应对气候变化挑战提供有用信息。(本文来源于《河流开发、保护与水资源可持续利用——第六届中国水论坛论文集》期刊2008-10-18）
多模型分析论文开题报告
（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：
本文收集了2009年~2017年全国小麦收购价格指数。针对价格序列季节性、周期性、非线性及多尺度性等特征,基于分解-重构-集成的思想,提出基于EEMD分解、ARIMA预测的多模型小麦价格预测方法,结果显示,该方法预测准确性较高,是一种有效的小麦价格预测模型。
（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。
多模型分析论文参考文献
[1].苟傲睿,胡梓烨.基于多模型分析的未来人类社会模型[J].中国高新区.2018
[2].柳燕子.基于多模型分析的小麦价格预测研究[J].山西农经.2018
[3].段春波,龚晨,曹磊.基于多模型分析任务定价规律模型[J].中国高新区.2018
[4].宋凯,刘丹,刘建.地下水模拟不确定性问题的多模型分析[J].西南交通大学学报.2018
[5].冯朝燕.前列腺MRI扩散加权成像多模型分析的应用研究[D].华中科技大学.2017
[6].王林丽,林阳春.楼宇分布式能源系统能源梯级利用的多模型分析[J].建筑技术开发.2016
[7].薛亮,夏强.贝叶斯多模型分析方法的对比研究[J].水力发电.2016
[8].姜春.县域现代农业融资与金融支持路径研究——基于多模型分析下的文登个案[J].金融发展研究.2014
[9].夏强.地下水不确定性问题的多模型分析方法及应用[D].中国地质大学（北京）.2011
[10].沈彦俊.气候变暖对我国可再生水资源格局的可能影响:多模型分析[C].河流开发、保护与水资源可持续利用——第六届中国水论坛论文集.2008
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