导读:本文包含了线性趋势分析论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:线性回归法,R,S法,年平均流量,变化趋势
线性趋势分析论文文献综述
金保明[1]（2014）在《基于线性回归与重标极差R/S法的年平均流量变化趋势分析》一文中研究指出采用重标极差R/S法寻找年平均流量序列的变异点,对序列进行分割,然后运用线性回归法分析年平均流量分割样本序列变化趋势,利用R/S法求出分形Hurst指数并分析序列的持久性或反持久性特征,最后综合两者的结果分析序列未来的变化趋势特征。并以某站年平均流量序列为例进行分析,结果表明:基于线性回归与重标极差R/S法的年平均流量变化趋势分析方法可行。(本文来源于《南昌大学学报(工科版)》期刊2014年04期）
房建方[2]（2013）在《时间序列分段线性表示及定性趋势分析方法的研究》一文中研究指出时间序列是根据时间顺序得到的一系列观测值,它存在于几乎所有的科学和商业应用领域中,尤其是在大型机械设备和化工系统运行状态的实时监控中,会产生大量关键参数的时间序列数据。直接对这些时间序列数据进行处理分析存在许多问题,如：硬件消耗大、有效信息匮乏和算法效率低等问题。时间序列的分段线性表示是用多条顺序相连的直线段近似表示原始时间序列时间序列,它可以压缩原始数据并保留数据的主要形态,减少了数据存储对硬件设备的消耗,提高了时间序列处理分析的其他工作的效率和准确性。定性趋势分析就是从定量过程数据中提取定性的趋势信息,并用符号语言加以简化表示。趋势信息是时间序列的重要特征,它反映了数据的发展速度和水平,可以为机械设备或过程控制的故障早期判定和诊断提供有效依据。本论文的主要研究内容就是时间序列的分段线性表示和定性趋势分析。在对时间序列线性表示方法的研究现状作了详细研究的基础上,本论文提出一种基于局部最值和极值的时间序列分段线性表示方法(LMME),并给出了算法详细的定义和描述。通过在多组数据上的实验,表明该方法在相邻数据值波动小的时间序列上,具有很好的近似表示效果,不仅压缩率高,拟合误差也小；在相邻数据值波动大的时间序列上,当压缩率较小时,拟合效果也不错,而压缩率较大时,拟合效果较差。但是,分段线性表示通常只是数据处理和分析等的预处理。在传统多项式拟合方法和LMME合理分段点提取方法的基础上,本论文又提出一种基于约束的全局多段多项式拟合(GCMPF)的时间序列定性趋势分析方法,趋势描述语言采用九种基元,并给出其详细的数学描述和趋势分析过程。在约束点处光滑连接基础上,GCMPF方法使趋势提取结果达到拟合误差全局最小。通过在叁组模拟数据上的实验,表明该方法在数据信噪比高和复杂度较低的时间序列上具有良好的趋势提取效果；当噪声较大和复杂度较高时,趋势提取效果较差,局部区域趋势发生失真。为了将论文的研究内容应用到实际中,本论文结合MATLAB和C#编程技术,首先,利用MATLAB COM编译器将LMME方法中计算和画图功能的MATLAB代码做成COM组件；然后,在C#程序中引用COM组件实现LMME的功能,最后,将LMME方法的C#应用程序发布。(本文来源于《兰州理工大学》期刊2013-04-22）
金保明,方国华[3]（2012）在《线性回归法和R/S分析法在南平市年平均气温变化趋势分析中的应用》一文中研究指出采用重标极差R/S分析法确定闽江上游福建省南平市年平均气温时间序列的变异点,然后应用线性回归法和重标极差R/S相结合的分析方法对该时间序列变化趋势进行分析。结果表明,南平市年平均气温近50年来呈上升趋势,尤其是近年来上升趋势比较显着,今后几年仍呈上升趋势。该方法可以较好地揭示年平均气温变化的趋势特征,也可以应用于其他水文时间序列变化趋势特性的分析,为流域的水资源规划和防汛工作提供依据。(本文来源于《中国水文科技新发展——2012中国水文学术讨论会论文集》期刊2012-12-10）
吕天文[4]（2011）在《中国线性与开关电源的现状及发展趋势分析》一文中研究指出1,现状分析线性电源(Linear power supply)是先将交流电经过变压器降低电压幅值,再经过整流电路整流后,得到脉冲直流电,后经滤波得到带有微小波纹电压的直流电压。要达到高精度的直流电压,必须经过稳压电路进行稳压。应用于科研、大专院校、实验室、工矿企业、电解、电镀、充电设备等领域。开关电源(Switching power supply)是利用现代电力电子技术,控制开关管开通和关断的时间比率,维持稳定输出电压的一种电源,开关电源一般由脉冲宽度调制(PWM)控制IC和MOSFET构成。应用于工业自动化控制、军工设备、科研设备、LED照明、工控设备、通讯设备、电力设备、仪器仪表、医疗设备、半导体制冷制热、空气净化器,电子冰箱,液晶显示器,LED灯具,通讯设备,视听产品,安防,电脑机箱,数码产品和仪器类等领(本文来源于《电源世界》期刊2011年12期）
韩洁[5]（2011）在《夏季长江中下游地区流域性极端降水的环流特征及线性趋势分析》一文中研究指出利用中国长江中下游地区84个站点夏季(6-8月)的中国700多个测站的逐日降水资料和NECP/NCAR再分析的逐日资料,研究了长江中下游地区95百分位极端降水事件的环流特征,及其与非极端降水事件的比较。另对长江中下游地区各测站的极端降水频次和降水量进行线性倾向估计。结果表明：(1)对长江中下游地区流域性极端降水(95百分位)的环流异常进行了合成分析,发现长江中下游地区流域性极端降水的异常环流有两种不同分布型。环流型I的特征主要为异常气旋和反气旋系统呈纬向伸展。对流层中低层气流辐合-高层辐散,呈斜压结构。来自孟加拉湾、南海以及西太平洋地区的暖湿气流通过热带地区的异常反气旋式环流向长江中下游地区输送水汽,为极端日降水事件提供水汽条件。长江中下游流域以及西太平洋地区为视热源与视水汽汇异常的大值区,位于长江中下游东南部、黄海及西太平洋地区的非绝热加热的负异常区,此异常强迫有利于副高的西伸与加强。太平洋海温呈现北负南正的特征,此异常分布与El Nino盛期及衰减期的分布较为一致。这些条件均有利于极端日降水事件的发生。环流型Ⅱ的特征主要表现为异常气旋与反气旋环流的经向伸展。在对流层中低层,南海存在异常反气旋式环流,在长江中下游地区则存在气旋式的异常,且此系统深厚并西倾。水汽的辐合带呈东北-西南走向。整层积分的视热源与视水汽汇异常的最大正值中心出现在长江中下游的东部地区,其范围明显小于93次极端降水事件合成的加热场,分布趋于圆形。在菲律宾以东的西太平洋为明显的非绝热加热负异常区,这有利于对流层低层出现气流辐散。赤道以南的海表温度距平为弱的负距平区,而在赤道以北,特别是黑潮延伸区的海温则异常增暖,这与衰减后的La Nina海温分布型较为一致,这些条件亦有利于长江中下游流域性极端日降水的形成。(2)在各百分位降水事件中,对流层中、低层,长江中下游地区均受异常气旋性环流控制,而对流层高层的异常环流特征具有明显的不同。无论是低层还是高层,极端事件的环流异常比非极端事件的环流异常强。不同百分位降水事件的水汽主要来源有所不同。极端降水事件中,由孟加拉湾直接辐散至长江流域的水汽较强,而在非极端降水事件中,则是来自南海地区的水汽明显偏强。非绝热加热率<Q1>、<Q2>与<Q,>-<Q2>的分布在各百分位降水事件中的分布较为一致,但是强度随降水强度的减小而明显减小。另外,极端日降水事件与85-90百分位的降水事件在太平洋上都存在着北负南正的海温分布,但极端降水事件相应的海温异常明显偏强。而在75-80百分位的降水事件中,海温并未出现明显的异常。这些结果说明极端日降水事件的形成与较强的局地环流、与中纬度和热带西太平洋-南海区域的环流异常直接相关,与太平洋海温异常存在可能的密切联系,而非极端事件则主要与局地性环流变化有关。(3)长江中下游地区夏季极端降水事件的频次在各月的分布明显不同,6月极端降水的频次呈现“南多北少”的分布型；7月与6月正好相反,为“南少北多”；8月极端降水的频次只在浙江沿海和湖北北部明显偏多,这与我国雨带的移动有关。夏季长江中下游地区各站极端降水事件的总降水量和频次在各月的线性趋势变化基本一致,但各月有所不同。6月极端降水的总降水量和频次的线性趋势并无明显的地理分布；7月与8月的线性趋势分布则明显不同,7月主要为“西增东降”,8月为“西减东增”。(本文来源于《南京信息工程大学》期刊2011-04-01）
王雷[6]（2010）在《线性修正趋势分析技术在环境质量预警预测中的应用》一文中研究指出线性修正趋势分析法根据历年数据建立线性模型并进行修正,预测年度、季环境要素污染物变化情况,可应用于空气质量、水环境质量、噪声环境质量、污染源污染物排放等预警预测数据统计分析评价,为环境决策提供技术支持。本文通过实例论述了该方法在实际工作中的应用。(本文来源于《干旱环境监测》期刊2010年03期）
丁凡,黄晓明,王和[7]（2009）在《线性拟合法应用于大肠埃希菌头孢他啶耐药性趋势分析的初步研究》一文中研究指出目的探讨线性拟合(LF)对细菌耐药性趋势分析的应用。方法采用线性拟合对1996—2006年期间中国期刊全文数据库(CNKI)中大肠埃希菌头孢他啶耐药率数据进行计算,得出线性方程,以平均相对误差(ARE)和平均绝对误差(MAD)判断拟合效果。结果1996-2006年期间国内大肠埃希菌头孢他啶耐药率数据呈现逐渐增高趋势(趋势χ2检验,P<0.005),线性拟合方程为Ft=9.09+2.44t,线性拟合的拟合耐药率与实际耐药率对比所得ARE值为-0.67%;MAD值为0.068。结论线性拟合对于大肠埃希菌头孢他啶耐药性数据的拟合具有较好的应用效果,能够较准确地反映其耐药性发展趋势。(本文来源于《贵州医药》期刊2009年10期）
吴学森,王洁贞[8]（2003）在《双向有序分类资料线性趋势分析方法的前提条件》一文中研究指出目的 给出双向有序R×C表资料在作线性趋势分析时常用公式的适用条件。方法 运用统计量的分布理论和近似计算方法 ,求出公式中所涉及统计量的渐近分布。结果 对线性趋势分析方法的一般步骤作相应的补充并提出公式应遵循的条件。结论 只有满足前提条件 ,才可以保证线性趋势分析方法的有效性。(本文来源于《中国卫生统计》期刊2003年02期）
杨建平[9]（1991）在《临床成对观察资料的线性趋势分析》一文中研究指出临床成对观察资料(双耳、双眼)的疗效分析大多从两方面入手,以单个病人或以患病器官数为观察单位统计分析。本文介绍一种成对观察资料的百分比线性趋势分析方法。(本文来源于《中国卫生统计》期刊1991年05期）
赵金熙,李美兰[10]（1982）在《趋势分析中坏条件线性方程组的数值解》一文中研究指出一、前言解线性方程组 A~Tx=b (1) 是地质数学中经常遇到的问题,其中 A∈R~(n×m),b∈R~m,x∈R~n,m≥n。在趋势分析中最后归结为解超定方程组A~Tx=b的问题。这里直接影响其效果的主要有两方面:一是趋势函数的选择;二是超定方程组解的精确度。在这里,我们仅讨论第二个问题。因为趋势分析是按最小二乘原则进行曲线拟合,而曲线拟合特别是多项式拟合导出的线性方程组,往往条件很坏。对于这样的问题,若用直接法求解,则精确度很差,有时甚至完全失真;若用迭代法求解,收敛速度很慢,有时甚至根本不收敛。故坏条件问题给数值计算带来了很大的困难。因此,讨论坏条件线性方程组的有效(本文来源于《物化探电子计算技术》期刊1982年Z1期）
线性趋势分析论文开题报告
（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：
时间序列是根据时间顺序得到的一系列观测值,它存在于几乎所有的科学和商业应用领域中,尤其是在大型机械设备和化工系统运行状态的实时监控中,会产生大量关键参数的时间序列数据。直接对这些时间序列数据进行处理分析存在许多问题,如：硬件消耗大、有效信息匮乏和算法效率低等问题。时间序列的分段线性表示是用多条顺序相连的直线段近似表示原始时间序列时间序列,它可以压缩原始数据并保留数据的主要形态,减少了数据存储对硬件设备的消耗,提高了时间序列处理分析的其他工作的效率和准确性。定性趋势分析就是从定量过程数据中提取定性的趋势信息,并用符号语言加以简化表示。趋势信息是时间序列的重要特征,它反映了数据的发展速度和水平,可以为机械设备或过程控制的故障早期判定和诊断提供有效依据。本论文的主要研究内容就是时间序列的分段线性表示和定性趋势分析。在对时间序列线性表示方法的研究现状作了详细研究的基础上,本论文提出一种基于局部最值和极值的时间序列分段线性表示方法(LMME),并给出了算法详细的定义和描述。通过在多组数据上的实验,表明该方法在相邻数据值波动小的时间序列上,具有很好的近似表示效果,不仅压缩率高,拟合误差也小；在相邻数据值波动大的时间序列上,当压缩率较小时,拟合效果也不错,而压缩率较大时,拟合效果较差。但是,分段线性表示通常只是数据处理和分析等的预处理。在传统多项式拟合方法和LMME合理分段点提取方法的基础上,本论文又提出一种基于约束的全局多段多项式拟合(GCMPF)的时间序列定性趋势分析方法,趋势描述语言采用九种基元,并给出其详细的数学描述和趋势分析过程。在约束点处光滑连接基础上,GCMPF方法使趋势提取结果达到拟合误差全局最小。通过在叁组模拟数据上的实验,表明该方法在数据信噪比高和复杂度较低的时间序列上具有良好的趋势提取效果；当噪声较大和复杂度较高时,趋势提取效果较差,局部区域趋势发生失真。为了将论文的研究内容应用到实际中,本论文结合MATLAB和C#编程技术,首先,利用MATLAB COM编译器将LMME方法中计算和画图功能的MATLAB代码做成COM组件；然后,在C#程序中引用COM组件实现LMME的功能,最后,将LMME方法的C#应用程序发布。
（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。
线性趋势分析论文参考文献
[1].金保明.基于线性回归与重标极差R/S法的年平均流量变化趋势分析[J].南昌大学学报(工科版).2014
[2].房建方.时间序列分段线性表示及定性趋势分析方法的研究[D].兰州理工大学.2013
[3].金保明,方国华.线性回归法和R/S分析法在南平市年平均气温变化趋势分析中的应用[C].中国水文科技新发展——2012中国水文学术讨论会论文集.2012
[4].吕天文.中国线性与开关电源的现状及发展趋势分析[J].电源世界.2011
[5].韩洁.夏季长江中下游地区流域性极端降水的环流特征及线性趋势分析[D].南京信息工程大学.2011
[6].王雷.线性修正趋势分析技术在环境质量预警预测中的应用[J].干旱环境监测.2010
[7].丁凡,黄晓明,王和.线性拟合法应用于大肠埃希菌头孢他啶耐药性趋势分析的初步研究[J].贵州医药.2009
[8].吴学森,王洁贞.双向有序分类资料线性趋势分析方法的前提条件[J].中国卫生统计.2003
[9].杨建平.临床成对观察资料的线性趋势分析[J].中国卫生统计.1991
[10].赵金熙,李美兰.趋势分析中坏条件线性方程组的数值解[J].物化探电子计算技术.1982