导读:本文包含了评价预测模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:水质评价,多参数,遗传算法,BP神经网络
评价预测模型论文文献综述
肖金球,周翔,潘杨,冯威,陈多观[1]（2019）在《GA-BP优化TS模糊神经网络水质监测与评价系统预测模型的应用——以太湖为例》一文中研究指出针对水质监测与评价系统在太湖应用过程中水质数据和水质等级评价不准确的问题,建立了一种多隐含层改进型GA-BP神经网络来辨识复杂的水质模型,以均方误差MSE作为个体适应度,并在权值调整过程中加入动量因子来加快收敛速度,获取最优权阈值,提高其拟合程度和泛化能力.根据校准后水质的pH、溶解氧、浊度和氨氮数据,利用TS模糊神经网络建立了适用于当地水质评价的模型.仿真测试结果充分说明改进型GA-BP优化TS模糊神经网络对复杂水质模型的拟合程度更高,水质数据的均方误差、绝对误差更小,绝对误差保持在1.5%以内,水质等级预测精度提高14.28%.(本文来源于《西南大学学报(自然科学版)》期刊2019年12期）
杨成波,张子琦,郑婷,高晴[2]（2019）在《羽毛球男单比赛胜负预测模型及关键技术指标评价模型构建——以林丹比赛分析为例》一文中研究指出研究目的:在羽毛球训练和竞赛中,数据分析人员利用已有的比赛数据和相关数学方法对羽毛球比赛进行分析,并对运动员的竞赛表现进行客观的评价,从而起到帮助教练员和运动员在比赛和训练安排中做出科学决策。通过数学模型来研究比赛变量间的相互关系能够较有效地对羽毛球比赛进行数据分析。支持向量机在解决样本少、维数高的分类问题时效果较好,分形维数在处理复杂的非线性关系上有优势,故分别采用支持向量机和分形维数法来对比赛数据进行分析,以建立比赛胜负预测模型和关键技术指标评价模型。研究方法:支持向量机和分形维数法。研究结果:1)基于支持向量机的胜负预测模型的建立考虑到统计的比赛样本数量共有42个且统计数据指标的维度较高,首先对数据进行降维,降维的方法使用主成分分析法(PCA),目的是将多个指标转化为少数几个综合指标(即主成分),保证这些主成分能够反映原始变量的大部分信息,力求经过主成分分析后的数据指标,数量既得到了大量减少,又尽可能地反映原始变量的重要信息。考虑到支持向量机涉及到支持向量到超平面的距离,如果每个维度的数据量级不同,那么距离的计算会受到很大影响,从而会影响支持向量机的计算。所以,对经过主成分分析后的数据,再次进行标准化处理,对数据进行标准化处理的方法采用z-score标准化方法。然后使用支持向量机对数据进行训练。为了提高模型的适用度,首先通过引入一个核函数,实现对数据维度的变换,从而实现对非线性可分的数据的适用。同时采用Soft Margin SVM,引入一个超参数,通过调节超参数的值来平衡模型对噪声数据的敏感程度。这里的核函数选用高斯核函数,超参数为γ,最终形成多目标最优化模型。其中目标函数的第一项表示支持向量与超平面的距离,第二项表示所有支持向量与超平面距离的宽松量之和。第一个约束条件表示所有点都要在超平面之外,在方程右侧减去一个宽松量降低模型对噪声数据的敏感程度,形成高斯核函数。该函数将每一个样本点映射到一个无穷维的特征空间,其中的γ便是该SVM中的超参数。2)基于分形维数法的关键技术指标评价模型的建立首先根据数据的特征,将各项技术指标分为一级指标和二级指标。把"发球区域"、"接发球技术"等下面还包含小技术指标的指标称为一级指标,每个一级指标下面对应的小技术指标如"放网"、"推后场"等称为二级指标。利用分形理论在解释复杂现象与规律上的突出优势,建立基于分形维数法的指标评价模型。分形维数中用到的豪斯道夫维的数学含义是,针对一个"容积"的单位,其半径为r。Zipf公式中的指数的倒数的绝对值即是豪斯道夫维数。然后利用每一指标的分形维数计算出第j个指标的权重。通过分别计算得出胜场和负场中各指标的权重。由胜场数据计算出的权重越大,表示这个指标对运动员取得胜利的贡献越大,是运动员的优势技术。由负场数据计算出的权重越大,表示这个指标对运动员获得失败的影响越大,是运动员的相对劣势技术。根据权重从大到小可以选出前几个对胜负影响重要的指标。研究结论:经采用主成分分析法对高维数据进行降维、标准化处理、对模型进行交叉验证并选取适合数据集的最优超参数值,再输入最优超参数值并使用支持向量机对数据进行训练,所建立的羽毛球单打比赛胜负预测模型能够保证预测结果的准确度。在确定羽毛球比赛关键技术指标的过程中,采用的方法是分形维数的理论与Zipf定则的综合应用。类似这类指标影响排序问题的分析过程中,利用对各个指标求得的分形维数得到它们在相应级指标下的权重大小,优点在于结果是对数据的客观反映,不夹杂主观影响,这种方法简单并且实用,将所研究的问题当成一个不规则的极其复杂的客体进行深入研究,将其中涉及到的技术指标变量也理解成为非线性,且具有复杂程度以及粗糙程度的变量。通过计算该变量在研究客体中所占的分形维数值,可以确定该变量在该级技术指标中所占的权重值。通过综合应用分形维数的理论与Zipf定则建立的羽毛球单打比赛技术指标评价模型,能够分别获得影响比赛胜、负的关键技术指标及变化率对胜负场均有影响的技术指标,有助于在技术分析中寻找到运动员的优势类技术与需补强类技术。(本文来源于《第十一届全国体育科学大会论文摘要汇编》期刊2019-11-01）
贾玉龙,周洁,陈颖,沈毅[3]（2019）在《临床预测模型的综合评价体系研究》一文中研究指出目的本研究拟从模型的校准度、鉴别力和临床效益叁个方面,采用4个指标说明模型评价的指标体系。方法采用logistic建模策略,通过Hosmer-Lemeshow拟合优度检验计算拟合直线的截距A和斜率B以考察模型的校准度,计算受试者工作特征曲线下面积C评价模型的鉴别力,绘制决策曲线D并比较相同概率阈值下的净收益(net benefit)衡量预测模型的临床效益。以某医院肝癌外科手术患者随访叁年的队列为例,计算并比较两个预测模型(MELD和UKELD)的"ABCD"指标。结果通过计算两模型的"ABCD"指标,从校准度、鉴别力和临床效益叁个方面对模型进行比较,综合评价表明MELD模型较优。结论由"ABCD"构成的临床模型评价体系可以更好地评估预测模型的准确性和严密性,且其评价结果更具有说服力。(本文来源于《中国卫生统计》期刊2019年05期）
赵军,戚晓明,汪艳芳[4]（2019）在《基于PSR模型的土地生态安全评价与预测》一文中研究指出基于PSR框架构建了连云港市土地生态安全评价体系,对连云港市2000-2016年土地生态安全进行评价分析,采用GM(1,1)模型对连云港市2017-2021年的土地生态安全状况进行预测。研究显示,2000-2016年连云港市的土地生态压力指数总体呈下降趋势,状态指数和响应指数呈上升趋势,土地生态安全状态经历了"不安全-较安全"的变化过程,土地生态安全状况逐步好转,预测未来5年连云港市土地生态安全水平将持续上升。(本文来源于《蚌埠学院学报》期刊2019年05期）
商朋强,祁才吉,焦森,熊先孝,关炳庭[5]（2019）在《中国钾盐矿产预测评价模型和资源潜力分析》一文中研究指出为摸清全国钾盐矿资源家底,制定科学合理的经济产业政策,依据全国矿产资源潜力评价数据和成果,系统地开展了中国钾盐矿成矿特征研究和资源潜力评价。研究和评价结果显示,中国钾盐矿已发现的矿产资源以第四纪盐湖型钾盐矿为主,成矿时代以第四纪为主。钾盐矿主要分布在西部大型新生代陆相成盐盆地,在空间上可划分为12个Ⅲ级成矿区带。在典型矿床、区域成矿要素和预测要素研究的基础上,归纳总结了第四纪盐湖型、深藏地下卤水型、碎屑岩型、碳酸盐岩型4类钾盐矿的预测评价模型特征。以成矿系列理论为指导,采用矿床模型综合地质信息预测方法,共圈定钾盐矿最小预测区320个,归并圈定了42个3级预测区,并对各预测区进行了定量预测评价,6000m以浅钾盐矿预测资源量计32.63×10~8t(KCl),其中500m以浅钾盐矿预测资源量计15.10×10~8t。分析结果显示,全国以柴达木盆地及北缘钾盐成矿带和塔里木盆地钾盐矿成矿带预测资源量较大,预测资源量主要为第四纪盐湖型和深藏地下卤水型。潜力预测工作较全面地反映了当前的钾盐矿床地质和勘查信息资料水平,对指导钾盐矿地质找矿工作具有重要意义。(本文来源于《地质通报》期刊2019年10期）
周全通,周志国[6]（2019）在《基于江西某金属矿山的地质灾害评价及综合预测模型分析》一文中研究指出金属矿山的开采对当地生态环境和人们的正常生活带来了影响,也诱发了各类矿山地质灾害的发生率。为了正确的评估矿山的危险性和破坏损失,本文以江西省某开采金属矿山为例,在总结矿山主要地质灾害类型的基础上,从2个方面讲述了常用的地质灾害评价系统,文章做最后以模糊评价模型为例,分析了矿山地质灾害综合预测模型建立的重要性和必要性,本文的研究成果为推动矿山地质灾害综合预测发展提供帮助。(本文来源于《世界有色金属》期刊2019年16期）
杨桂学,李冉华,曾涛,吴卓,徐宝宁[7]（2019）在《肿瘤标志物预测NSCLC患者EGFR突变概率数学模型的建立与评价》一文中研究指出目的:利用血清肿瘤标志物建立预测非小细胞肺癌(NSCLC)患者表皮生长因子受体(EGFR)基因突变概率的数学模型,并评价其临床应用价值。方法:回顾性分析我院经病理学确诊的NSCLC患者107例,对组织标本采用扩增阻滞突变系统实时荧光定量PCR(ARMS-PCR)技术检测EGFR基因突变,采集外周静脉血用化学发光法检测血清肿瘤标志物水平。多因素回归分析筛选出EGFR突变的独立预测因子,建立Logistic回归模型。绘制受试者工作特征曲线(ROC)并计算曲线下面积(AUC),以评价模型准确性和临床价值。结果:107例NSCLC患者中43.9%为EGFR突变型,56.1%为EGFR野生型。Logistic回归分析显示吸烟史、CEA、CA199和CYFRA21-1在EGFR突变型和野生型组间差异有统计学意义,是EGFR突变的独立预测因子。由此建立预测模型:P=e~x/(1+e~x),X=-3.664+(3.246×吸烟史)+(2.441×CEA)+(1.866×CA199)-(1.918×CYFRA21-1),e为自然对数;当截点P为0.478时,模型的敏感度为85.1%,特异性为65.0%。该模型的AUC为0.734(95%CI:0.637～0.830)。结论:非吸烟、CEA和CA199高表达及CYFRA21-1低表达是NSCLC患者EGFR基因突变的独立预测因子。由此建立的数学预测模型准确度较高,可为EGFR基因突变的预测提供有利帮助。(本文来源于《现代肿瘤医学》期刊2019年21期）
陈俊杉,余金甜,张爱琴[8]（2019）在《ICU患者谵妄风险预测模型的系统评价》一文中研究指出目的系统评价ICU患者谵妄风险预测模型。方法计算机检索The Cochrane Library、PubMed、Web of Science、Ovid、VIP、WanFang Data和CNKI数据库,搜集关于ICU患者谵妄风险预测模型的研究,检索时限均为建库至2018年12月。由2名研究者独立筛选文献、提取资料后,采用CHARMS清单有关临床预测模型的方法学质量评价工具对纳入文献进行质量评价,然后对预测模型进行系统评价。结果共纳入9个研究,其中7个为前瞻性研究。6个研究采用内部验证法对预测模型进行了验证,9个模型的受试者工作特征曲线下面积(AUROC)在建模和/或验模人群中均>0.7(0.739～0.926)。纳入预测模型中最为常见的谵妄易感因素和促发因素分别为认知功能储备减少及血尿素水平升高。方法学上,部分研究未采取盲法或未报告是否设盲,一定程度上增加了研究结果的偏倚风险。结论纳入的9个模型均在早期识别和筛查ICU谵妄高危人群方面具有良好效能。ICU医务人员应结合自身实际,审慎地选择已有模型并对其进行验证后运用于临床实践,也可展开大样本前瞻性队列研究以构建本土的ICU患者谵妄风险预测模型。应根据预测的风险分层结果,制定并落实谵妄的分层预防策略,在减少ICU谵妄发生的同时促进医疗资源的合理配置。(本文来源于《中国循证医学杂志》期刊2019年09期）
关亚琦,卢俊香,李海洋,于青林[9]（2019）在《基于综合评价模型的大学生学业成绩测量与预测》一文中研究指出定量地了解学生的日常行为、身心健康和学业成绩之间的关系是迈向个性化教育的重要一步。与先前基于问卷调查的研究相比,笔者收集了某高校理学院800名本科生的校园一卡通和综合素质测评表的数据,选取12个影响因素进行主成分分析,提取了学习勤奋度、饮食规律性和身心健康3个特征并与学业成绩建立非线性回归模型。同时,利用得到的非线性回归模型对学业成绩进行预测。基于这些分析,教育管理者可以在必要时实施针对性的干预以帮助学生提高学业成绩。(本文来源于《信息与电脑(理论版)》期刊2019年18期）
艾正琳,洪珊,胡居龙,李坪,周玉玲[10]（2019）在《食管胃静脉曲张治疗后再出血预测模型的建立与评价》一文中研究指出目的建立内镜下聚桂醇联合组织胶治疗食管胃静脉曲张患者发生再出血的预测模型,并交叉验证预测模型的准确率。方法选取2014年1月-2016年12月于北京地坛医院住院治疗的180例食管胃静脉曲张出血的患者,回顾性分析其中126例患者的临床资料,包括年龄、性别、实验室指标、Child-Pugh评分、静脉曲张程度等指标。运用logistic回归分析筛选再出血的独立预测因素,并建立预测模型,选取另54例患者的临床资料进行交叉验证该预测模型的准确率。计量资料2组间比较采用独立样本t检验;计数资料2组间比较采用χ2检验。多因素分析采用logistic回归法并建立预测模型。采用受试者工作特征曲线(ROC曲线)评价预测模型,并交叉验证模型的准确率。结果 126例患者中1年内再出血发生率为46. 83%,再出血组与未出血组患者比较,PLT(t=-7. 488,P <0. 001)、国际标准化比值(t=3. 145,P=0. 002)﹑食管静脉曲张的程度(χ2=8. 841,P=0. 031)差异均有统计学意义。多因素logistic回归分析显示性别[比值比(OR)=3. 366,95%可信区间(95%CI):1. 015～11. 166,P=0. 047]、PLT(OR=0. 922,95%CI:0. 893～0. 951,P <0. 001)、食管静脉曲张程度(OR=2. 422,95%CI:1. 179～4. 977,P=0. 016)是再出血的独立预测因素,3个危险因素联合建立预测模型的ROC曲线下面积0. 876,灵敏度为86. 0%,特异度为83. 1%。选取另54例患者进行交叉验证,预测模型的准确率为92. 6%。结论男性、重度静脉曲张是再出血的高危因素,血小板是保护性因素,叁者拟合模型预测再出血率具有一定的价值,其准确率可达92. 6%。(本文来源于《临床肝胆病杂志》期刊2019年09期）
评价预测模型论文开题报告
（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：
研究目的:在羽毛球训练和竞赛中,数据分析人员利用已有的比赛数据和相关数学方法对羽毛球比赛进行分析,并对运动员的竞赛表现进行客观的评价,从而起到帮助教练员和运动员在比赛和训练安排中做出科学决策。通过数学模型来研究比赛变量间的相互关系能够较有效地对羽毛球比赛进行数据分析。支持向量机在解决样本少、维数高的分类问题时效果较好,分形维数在处理复杂的非线性关系上有优势,故分别采用支持向量机和分形维数法来对比赛数据进行分析,以建立比赛胜负预测模型和关键技术指标评价模型。研究方法:支持向量机和分形维数法。研究结果:1)基于支持向量机的胜负预测模型的建立考虑到统计的比赛样本数量共有42个且统计数据指标的维度较高,首先对数据进行降维,降维的方法使用主成分分析法(PCA),目的是将多个指标转化为少数几个综合指标(即主成分),保证这些主成分能够反映原始变量的大部分信息,力求经过主成分分析后的数据指标,数量既得到了大量减少,又尽可能地反映原始变量的重要信息。考虑到支持向量机涉及到支持向量到超平面的距离,如果每个维度的数据量级不同,那么距离的计算会受到很大影响,从而会影响支持向量机的计算。所以,对经过主成分分析后的数据,再次进行标准化处理,对数据进行标准化处理的方法采用z-score标准化方法。然后使用支持向量机对数据进行训练。为了提高模型的适用度,首先通过引入一个核函数,实现对数据维度的变换,从而实现对非线性可分的数据的适用。同时采用Soft Margin SVM,引入一个超参数,通过调节超参数的值来平衡模型对噪声数据的敏感程度。这里的核函数选用高斯核函数,超参数为γ,最终形成多目标最优化模型。其中目标函数的第一项表示支持向量与超平面的距离,第二项表示所有支持向量与超平面距离的宽松量之和。第一个约束条件表示所有点都要在超平面之外,在方程右侧减去一个宽松量降低模型对噪声数据的敏感程度,形成高斯核函数。该函数将每一个样本点映射到一个无穷维的特征空间,其中的γ便是该SVM中的超参数。2)基于分形维数法的关键技术指标评价模型的建立首先根据数据的特征,将各项技术指标分为一级指标和二级指标。把"发球区域"、"接发球技术"等下面还包含小技术指标的指标称为一级指标,每个一级指标下面对应的小技术指标如"放网"、"推后场"等称为二级指标。利用分形理论在解释复杂现象与规律上的突出优势,建立基于分形维数法的指标评价模型。分形维数中用到的豪斯道夫维的数学含义是,针对一个"容积"的单位,其半径为r。Zipf公式中的指数的倒数的绝对值即是豪斯道夫维数。然后利用每一指标的分形维数计算出第j个指标的权重。通过分别计算得出胜场和负场中各指标的权重。由胜场数据计算出的权重越大,表示这个指标对运动员取得胜利的贡献越大,是运动员的优势技术。由负场数据计算出的权重越大,表示这个指标对运动员获得失败的影响越大,是运动员的相对劣势技术。根据权重从大到小可以选出前几个对胜负影响重要的指标。研究结论:经采用主成分分析法对高维数据进行降维、标准化处理、对模型进行交叉验证并选取适合数据集的最优超参数值,再输入最优超参数值并使用支持向量机对数据进行训练,所建立的羽毛球单打比赛胜负预测模型能够保证预测结果的准确度。在确定羽毛球比赛关键技术指标的过程中,采用的方法是分形维数的理论与Zipf定则的综合应用。类似这类指标影响排序问题的分析过程中,利用对各个指标求得的分形维数得到它们在相应级指标下的权重大小,优点在于结果是对数据的客观反映,不夹杂主观影响,这种方法简单并且实用,将所研究的问题当成一个不规则的极其复杂的客体进行深入研究,将其中涉及到的技术指标变量也理解成为非线性,且具有复杂程度以及粗糙程度的变量。通过计算该变量在研究客体中所占的分形维数值,可以确定该变量在该级技术指标中所占的权重值。通过综合应用分形维数的理论与Zipf定则建立的羽毛球单打比赛技术指标评价模型,能够分别获得影响比赛胜、负的关键技术指标及变化率对胜负场均有影响的技术指标,有助于在技术分析中寻找到运动员的优势类技术与需补强类技术。
（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。
评价预测模型论文参考文献
[1].肖金球,周翔,潘杨,冯威,陈多观.GA-BP优化TS模糊神经网络水质监测与评价系统预测模型的应用——以太湖为例[J].西南大学学报(自然科学版).2019
[2].杨成波,张子琦,郑婷,高晴.羽毛球男单比赛胜负预测模型及关键技术指标评价模型构建——以林丹比赛分析为例[C].第十一届全国体育科学大会论文摘要汇编.2019
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[7].杨桂学,李冉华,曾涛,吴卓,徐宝宁.肿瘤标志物预测NSCLC患者EGFR突变概率数学模型的建立与评价[J].现代肿瘤医学.2019
[8].陈俊杉,余金甜,张爱琴.ICU患者谵妄风险预测模型的系统评价[J].中国循证医学杂志.2019
[9].关亚琦,卢俊香,李海洋,于青林.基于综合评价模型的大学生学业成绩测量与预测[J].信息与电脑(理论版).2019
[10].艾正琳,洪珊,胡居龙,李坪,周玉玲.食管胃静脉曲张治疗后再出血预测模型的建立与评价[J].临床肝胆病杂志.2019