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基于多元线性回归的西昌市云南松蓄积量模型研究
  • ISSN号:1001-7461
  • 期刊名称:《西北林学院学报》
  • 时间:0
  • 分类:S791.257[农业科学—林木遗传育种;农业科学—林学]
  • 作者机构:[1]国家林业局西北林业调查规划设计院,陕西西安710048, [2]西北农林科技大学,陕西杨陵712100
  • 相关基金:国家自然科学基金(31300538).
中文摘要:

利用2015年西昌市二类调查数据和2014年遥感影像数据,选择最小二乘法、基于AIC准则的逐步回归法、主成分法和偏最小二乘法分别建立云南松蓄积量线性回归模型并进行对比分析。结果表明:1)4种模型均为显著回归关系,除最小二乘法外,3种模型中的自变量T检验与因变量均显著相关。2)最小二乘法易导致模型自变量产生共线性,其他3种方法可有效消除共线性影响。3)模型综合评价由高到低为:偏最小二乘法〉逐步回归法〉主成分法〉线性最小二乘法,通过预留样本进行检验,精度由高到低为:偏最小二乘法〉逐步回归法为〉线性最小二乘法〉主成分法。综合分析认为,偏最小二乘法和逐步回归法综合效果最优,结果可为今后准确、高效地估测森林蓄积量提供参考。

英文摘要:

In this paper,Using 2015 Inventory Data in Xichang City and 2014 remote sensing data, forest volume linear regression modelsof Pinus yunnanensis were established respectivelyby the least-squares method,based on the AIC criterion ofstepwise regression method,principal component analysis and partial least squares, and alsocompared and analyzed. The results showed that:1) four models F tests were Signifi- cant regression relationship,except the least squares method,the other three models T test ofindependent variables and the dependent variablewere significantly correlated. 2) The least squares method was easy to produce independent variables collinearity, the other three methods can effectively eliminate the influence of collinearity. 3) Comprehensive assessment model descending order.partial least squares〉stepwise regres- sion〉 principal component analysis〉linear least squares,through the reserved sample test,precision from high to low: partial least squares〉stepwise regression as〉 linear least squares〉 principal component anal- ysis. Through comprehensive analysis,the combined effect of the partial least squares and stepwiseregres- sion method was the best in this study,and the resultprovided reference basisfor accurately and efficiently estimating forest volumein future.

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期刊信息
  • 《西北林学院学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:西北农林科技大学
  • 主编:刘建军
  • 地址:陕西杨陵邰城路3号
  • 邮编:712100
  • 邮箱:xlxb@vip.163.com
  • 电话:029-87082059
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-7461
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1202/S
  • 邮发代号:52-99
  • 获奖情况:
  • 2009 全国高校科技期刊优秀编辑质量奖,2008 第二届中国高校特色科技期刊,2006 中国农学会 中国期刊协会期刊分会 金犁奖...,2002 中国农学会全国优秀农业期刊一等奖,1999 教育部 全国优秀高校自然科学学报及教育部...,陕西省优秀科技期刊一等奖,陕西高校优秀学报一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:24548