资源描述：
《基于box-cox变换的城市火灾起数的模型研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、基于Box-Cox变换的城市火灾起数的模型研究ResearchonModelofFireBasedonBox-Cox
Transformation作者姓名张诚学位类型学历硕士学科专业应用数学研究方向应用统计与风险决策导师及职称谭常春副教授2013年４月基于Box-Cox变换的城市火灾起数的模型研究摘要在本文中，首先应用极大似然方法，对某市1997-2007年十一年间的月度火灾及气象数据进行Box-Cox非线性变换。通过对变换后的月平均温度、月平均相对湿度、月平均风速、月平均降雨量等气象因子与火灾发生起数进行统计分析，建立了基于Box-Cox变换的线性回归模型，并从拟合误差
2、、交叉验证、均方误差等方面进行分析比较，最终建立了回归模型。最后运用所得模型对2008年的火灾数据进行预测分析，结果表明基于Box-Cox变换后数据所建立的回归模型能更好的对火灾发生起数进行预测，从而达到对城市火灾的控制。第一章为前言部分，介绍了城市火灾的发展，综述了本文研究的背景、论文研究的目的、意义以及创新点。第二章介绍本文中使用的方法，为下文建立模型提供方法基础。散点图分析、相关分析、线性回归分析是常见的统计分析方法，Box-Cox变换在本文模型建立中起到关键作用，参数l的估计方法提供了理论依据。第三章经过数据处理，使用第二章所介绍的方法对数据进行拟合，建立模型以及
3、模型的预测分析和比较，得到了预测效果比较理想的模型，起到对火灾预测和控制的效果。第四章全文总结和研究展望。关键词：火灾次数；Box-Cox变换；气象因子；回归分析ResearchonModelofFireBasedonBox-Cox
TransformationABSTRACTInthispaper,Box-Coxnonlineartransformation(abbreviatedbyBCT)onsomemonthlyfireandmeteorologicaldataaremadefrom1997to2007bymaximallikelihoodmethod.Apply
4、ingtheBCTdata,weanalyzethecorrelationsbetweenthemonthlytimesoffireandmeteorologicalfactorsincludingmonthlyaveragetemperature,monthlyaveragerelativehumidity,monthlyaveragewindspeed,monthlyaveragerainfall,andbuildseverallinearregressionmodels.Atthesametime,wechosethebestlinearregressionfore
5、castmodelfromforecasterrorandmeansquareerrorofcross-validation.Atlast,weusetheselectedmodeltopredictthetimesoffirein2008,andthepredictedresultsshowthatthemodelsetbyBCTdatacanmakethebetterpredictiononthenumberoffire.
Thefirstchapterispreface,inwhichthetheoryandphylogenyofthecityfire
areint
6、roduced,thebackground,thepurpose,themeaningsofthestudyandthe
innovationpointarestated.Inchapter2somefundamentalinformationofCityfireandmethodsofthe
modelareintroduced,whichwillbeusedinthe3thchapter.Scatterdiagram
analysis,correlationanalysis,linearregressionanalysisarecommonstatistical
an
7、alysismethods,Box-Coxtransformationplaysakeyroleinthispaper.Chapter3istheempiricalpart,thepredictionmodelsoffireisbuiltafterthedataprocessing,weusetheselectedmodeltopredictthetimesoffirein2008,andthepredictedresultsshowthatthemodelsetbyBCTdatacanmakethebetterpredict
