导读:本文包含了逻辑斯蒂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:价格,折扣,评分,销售成功率
逻辑斯蒂模型论文文献综述
王铁,李梅,孙德健,高仟惠[1]（2019）在《价格、折扣和评分对在线酒店销售成功率的影响研究——基于两分逻辑斯蒂模型的回归分析》一文中研究指出价格和口碑是影响在线酒店销售的两个关键因素。本研究收集了6188件在线酒店产品的相关数据,采用两分逻辑斯蒂回归的研究方法,从总体和消费层次两个维度,分析了价格、降价幅度和评分对销售成功率的有用性和作用程度。结果显示,对于全部产品,这叁个因子对提高销售成功率有确定的作用,其中最重要的是价格,其次是评分和降价幅度。然而,不同层次产品(经济型、中档型、舒适型、高档型和豪华型)的影响因子在构成及其重要性上存在明显差异。研究结论刻画出价格、折扣和评分对在线酒店产品销售成功率的影响特点,有利于酒店提高其产品的销售成功率。(本文来源于《电子商务》期刊2019年12期）
刘畅,秦胜,张文[2]（2019）在《基于逻辑斯蒂模型的中欧班列开行数量预测探讨》一文中研究指出中欧班列是推进国家"一带一路"倡议实施的重要内容,同时也是促进中欧班列沿线国家贸易发展的重要着力点,研究中欧班列发展趋势能够为中欧班列在运营管理及运输组织等方面提供发展思路,明确发展目标,具有十分重要的意义。阐述中欧班列开行的影响因素,得出影响中欧班列开行的主要影响因素有政策条件、综合运输费用及全程送达时间3项,在此基础上,构建逻辑斯蒂模型,预测中欧班列的开行数量,并结合中欧班列开行影响因素估算分析中欧班列未来的开行趋势,给出在不同影响因素下中欧班列开行数量的趋势范围带,得出中欧班列近几年将会继续保持稳步快速发展的结论。(本文来源于《铁道运输与经济》期刊2019年05期）
田义超,黄远林,白晓永,张强,陶进[3]（2019）在《基于二元逻辑斯蒂模型的桐梓河流域土地利用变化及模拟》一文中研究指出为探明典型喀斯特流域土地利用时空变化过程,揭示流域土地利用变化主控因素,以桐梓河流域1980、1990、2000、2010、2015年五期的遥感影像解译数据以及研究区的自然社会经济等数据为基础,综合运用土地利用转移概率矩阵以及二元逻辑斯蒂回归模型对流域的土地利用格局进行了最佳模拟尺度选择,在此基础上构建了流域不同土地利用类型空间分布概率图。研究结果表明:桐梓河流域的景观类型异质性较强,土地利用类型在研究期间内转移过程比较复杂,各种土地类型流转中"转出与转入"现象普遍存在;桐梓河流域土地利用分析及其模拟的最佳空间模拟尺度为120 m×120 m;喀斯特流域林地与灌木林地的发生概率与降水量的大小并没有直接关系,降水量越大的地方流域林地分布概率不一定越高,其发生概率一般与气温正相关,温度越高,林地和灌木林地的出现概率越大;喀斯特流域草地的分布与岩性有极大的关系,草地发生概率一般出现在喀斯特地区以及降水量高的地区,而气温越高的地区草地出现的概率越低;从逐点对比的精度来看,建设用地的模拟准确率最高(89. 62%),水体次之(86. 15%),而草地的模拟准确率最低,仅为62. 68%。由此可见在对喀斯特流域土地利用时空数据变化及其驱动力识别时,二元逻辑斯蒂回归模型具有很好的模拟能力。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年06期）
陈京莲,陈立军[4]（2019）在《基于逻辑斯蒂模型的主题词被引频次和发文量增长的实证研究》一文中研究指出【目的/意义】本文将逻辑斯蒂模型引入到主题词被引频次以及相对应的发文量增长规律的研究中,探索主题词被引频次以及相对应的发文量对时间的响应关系。【方法/过程】用Web of Science中所有数据库检索了主题词"chlorophyll fluorescence"以及相对应的发文量,获得了1950—2016年该主题词的被引频次和发文量的数据。然后用逻辑斯蒂模型拟合了该主题词的文献被引频次和发文量。【结果/结论】拟合结果显示,逻辑斯蒂模型可以很好地拟合该主题词文献的被引频次和发文量的增长趋势,且从理论上得出了该主题词的最大年被引频次和最大年发文量将分别达到131 179次和2 385篇。研究结果还表明:该主题词的被引频次和发文量在1982—1983年和1991—1992年拟合值与观测值出现较大的偏差,其原因与这两个时间节点上叶绿素荧光观测技术的重大改进有关。(本文来源于《情报科学》期刊2019年01期）
陈春玲,吴凡,余瀚[5]（2019）在《基于逻辑斯蒂回归的恶意请求分类识别模型》一文中研究指出为了解决针对Web应用层的攻击,有效分类识别恶意请求,深入研究有监督的学习方法,针对请求文本内容不足、特征稀疏的缺陷,提出了一种基于非重复多N-Gram的TF-IDF分词策略和逻辑斯蒂回归方法构建的恶意请求分类模型。通过从Secrepo安全数据样本库等来源采集到的大量样本数据进行特征提取后对模型进行训练,以最大似然估计作为模型的优化目标,利用梯度下降的方法得到最优分类模型,并在测试集上验证模型的可靠性。实验结果表明,短文本、低语义的请求内容通过字母形式在多N-Gram的分词下构造的分类模型,相对于单词和单倍N-Gram分词的分类模型具有较高的分类准确率和得分,并且训练模型所耗时间相差不大。该方法训练出的最终模型在测试集上的准确率、召回率和F1值都达到了99%以上。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2019年02期）
金海月[6]（2018）在《逻辑斯蒂回归模型在电信领域中的应用》一文中研究指出为解决电信领域中新服务的接受率问题,引入逻辑斯蒂回归模型。通过分析电信领域注册用户的类别特点,选取影响接受率的关键因素作为因变量,导出罗杰斯谛回归模型。在线性回归模型的基础上,使用sigmoid函数,将线性模型w Tx的结果压缩到[0,1]之间,使其拥有概率意义,最后利用牛顿法迭代出最大似然估计,求解出最优解。实验证明,逻辑斯蒂模型在实际应用过程中具有较高的识别率,有令人满意的识别速度及鲁棒性。(本文来源于《沈阳理工大学学报》期刊2018年02期）
黎伟强,韦灵,贾长森[7]（2018）在《基于逻辑斯蒂模型的文本分类研究》一文中研究指出目前生活中,各类计算机软件系统或者APP每天都大量的产生文本数据,这些文本数据都是以非结构化的形式存在的,如果依然使用传统的人工分类的方式,效率是极其低下的,而且文本手动分类还有可能出现人为的失误。因此,本文提出在机器学习中根据监督学习模型的特点,利用逻辑斯蒂函数对未分类的测试样本集进行分类。实验结果表明,该算法模型根据事先提供好的训练集,自动修正直线的斜率和截距,自动修正模型的参数,训练集样本数据越多,模型的参数越准确,分类效果越精确,最后根据修正好的参数模型对测试样本集进行分类,预测分类正确、分类效率和准确度较高。(本文来源于《中国高新区》期刊2018年03期）
贺冠瑞,郑蝉金[8]（2017）在《四参数逻辑斯蒂模型参数的快速MCMC估计方法》一文中研究指出马尔可夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)方法被广泛应用在心理与教育测量的模型参数估计中。MCMC方法在估计过程中需要从已知分布中抽样来构建马尔可夫链,而目前使用的两类主流MCMC抽样方法,吉布斯抽样法(GibbsSampling)和M-H算法(Metropolis-Hasting)都存在着对复杂模型参数估计时计算量过大、计算时间过长的问题。一类新的MCMC抽样方法:HMC(Hamiltonian Monte Carlo)算法可以更有效地分析后验参数空间,从而更快地实现马尔可夫链的收敛。Stan就是一种基于HMC改良方法的贝叶斯统计软件。本研究使用了Stan和Open BUGS(基于吉布斯抽样法和M-H算法的统计工具)两种MCMC方法软件,对项目反应理论中的四参数逻辑斯蒂模型(four-parameter logistic model, 4PLM)进行参数估计。对比两种软件的参数估计结果,发现:1)由于HMC方法的抽样过程更加快速有效,在达到同样的估计精度的情况下,Stan在估计中所需生成的链长和运算时间都显着少于Open BUGS。这种差别在数据规模较大时尤其明显;2)在MCMC估计过程生成短链长的情况下,Stan的参数估计精度优于Open BUGS;3)在控制先验信息的情况下,Stan在先验分布不确切的条件时的估计结果更精确。这意味着Stan较Open BUGS对先验信息的依赖更小。结果表明,HMC方法相较吉布斯抽样法以及M-H算法具有估计精度好、计算时间短的优点。尤其在模型参数较多、数据规模大的情况下,推荐使用HMC方法。(本文来源于《第二十届全国心理学学术会议--心理学与国民心理健康摘要集》期刊2017-11-03）
梁慧玲,王文辉,郭福涛,林芳芳,林玉蕊[9]（2017）在《比较逻辑斯蒂与地理加权逻辑斯蒂回归模型在福建林火发生的适用性》一文中研究指出林火预测预报是科学有效进行林火管理的前提,是林业管理部门和科研工作者的广泛关注的领域。逻辑斯蒂回归(Logistic Regression,LR)是目前国内外广泛应用于森林火灾预测的模型方法,然而近年来有学者发现该方法没有充分考虑林火影响因子的空间相关性和异质性,从而导致模型拟合结果偏差。地理加权逻辑斯蒂回归(Geographically weighted logistic regression,GWR)模型考虑到了模型变量之间的空间相关性,有效提高的模型的拟合能力。为探讨GWLR模型在福建林火预测上的适用性,本研究应用LR和GWLR两种方法分别建立福建省森林火灾与气象因子的预测模型,通过模型拟合能力对比,判断在GWLR的适用性。研究以2000—2005年福建地区森林火灾卫星火点数据和每日气象因子为基础,将全样本分为60%的建模数据和40%的校验数据,并重复5次,建立5个样本组。选择在5个样本组中3个及以上表现显着的变量进入最终模型。研究结果表明GWLR在模型拟合度、模型残差、空间自相关性以及预测准确率等方面均优于LR模型,说明充分考虑模型变量的空间异质性有助于提高模型的预测精度,同时也验证了GWLR在福建地区林火预测上的适应性。此外,模型参数结果显示,"日最高地表气温"、"日最低地表气温"、"日平均风速"、"24小时降水量"、"日最高本站气压"、"日照时数"、"日最高气温"和"日最小相对湿度"8个因子对福建省林火发生有显着影响,研究结论为福建地区林火预测预报提供了新的方法。(本文来源于《生态学报》期刊2017年12期）
张鹏丽,李育[10]（2017）在《逻辑斯蒂模型在河谷型城市洪水事件研究中的验证》一文中研究指出以黄河河谷型城市兰州市为研究区,基于原生自然地理及地形要素,使用文献、气象、自然地理资料和数字高程模型,同时应用GIS空间分析方法并结合逻辑斯蒂回归模型,对兰州盆地洪水事件进行了危险性评价.结果表明,近百年来兰州市河道洪水灾害集中在黄河河漫滩上;洪道洪水灾害发生时间比较频繁,与河道洪水灾害相比,灾害的发生范围较小,具有区域性.利用逻辑斯蒂回归建立河道洪水事件预测模型,得出发生河道洪水事件的概率与高程、距黄河距离呈负相关关系,与传统经验符合,并经过模型检验,预测正确率达94.4%,Nagelkerke R~2值为0.870,接近1,拟合优度较好.利用逻辑斯蒂回归建立洪道洪水事件预测模型,得出发生洪道洪水事件的概率与高程、距黄河距离也呈负相关关系,与传统经验符合,经过模型检验,预测正确率达74.8%,预测效果较好.(本文来源于《西北师范大学学报(自然科学版)》期刊2017年01期）
逻辑斯蒂模型论文开题报告
（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：
中欧班列是推进国家"一带一路"倡议实施的重要内容,同时也是促进中欧班列沿线国家贸易发展的重要着力点,研究中欧班列发展趋势能够为中欧班列在运营管理及运输组织等方面提供发展思路,明确发展目标,具有十分重要的意义。阐述中欧班列开行的影响因素,得出影响中欧班列开行的主要影响因素有政策条件、综合运输费用及全程送达时间3项,在此基础上,构建逻辑斯蒂模型,预测中欧班列的开行数量,并结合中欧班列开行影响因素估算分析中欧班列未来的开行趋势,给出在不同影响因素下中欧班列开行数量的趋势范围带,得出中欧班列近几年将会继续保持稳步快速发展的结论。
（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。
逻辑斯蒂模型论文参考文献
[1].王铁,李梅,孙德健,高仟惠.价格、折扣和评分对在线酒店销售成功率的影响研究——基于两分逻辑斯蒂模型的回归分析[J].电子商务.2019
[2].刘畅,秦胜,张文.基于逻辑斯蒂模型的中欧班列开行数量预测探讨[J].铁道运输与经济.2019
[3].田义超,黄远林,白晓永,张强,陶进.基于二元逻辑斯蒂模型的桐梓河流域土地利用变化及模拟[J].科学技术与工程.2019
[4].陈京莲,陈立军.基于逻辑斯蒂模型的主题词被引频次和发文量增长的实证研究[J].情报科学.2019
[5].陈春玲,吴凡,余瀚.基于逻辑斯蒂回归的恶意请求分类识别模型[J].计算机技术与发展.2019
[6].金海月.逻辑斯蒂回归模型在电信领域中的应用[J].沈阳理工大学学报.2018
[7].黎伟强,韦灵,贾长森.基于逻辑斯蒂模型的文本分类研究[J].中国高新区.2018
[8].贺冠瑞,郑蝉金.四参数逻辑斯蒂模型参数的快速MCMC估计方法[C].第二十届全国心理学学术会议--心理学与国民心理健康摘要集.2017
[9].梁慧玲,王文辉,郭福涛,林芳芳,林玉蕊.比较逻辑斯蒂与地理加权逻辑斯蒂回归模型在福建林火发生的适用性[J].生态学报.2017
[10].张鹏丽,李育.逻辑斯蒂模型在河谷型城市洪水事件研究中的验证[J].西北师范大学学报(自然科学版).2017