【摘 要】
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在人口、资源、环境和生态诸多系统的预测中,Logistic函数都是一个非常重要的模型。但是,确定Logistic模型的参数又是一件困难的事情。论文基于最小二乘算法和多元回归分析发
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(40771061)
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在人口、资源、环境和生态诸多系统的预测中,Logistic函数都是一个非常重要的模型。但是,确定Logistic模型的参数又是一件困难的事情。论文基于最小二乘算法和多元回归分析发展一种参数估值方法:首先对模型求导,化为微分方程;然后将微分方程离散化,得到差分方程;将差分方程转换为二元线性回归模型,利用自回归分析确定模型参数;最后将回归系数转换为Logistic模型参数。根据对称性思想提出了Logistic模型参数估计效果检测的对称性指数。大量的试验表明,只要研究对象具有S形曲线的增长特征,这种方法就行之有效。借助城市人口和城市化水平预测,给出了两个计算实例,由此说明上述方法的具体应用步骤。
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