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基于非线性 混合 效应 模型 的东北红松树高-胸径关系 2025年 非线性 混合 效应 树高-胸径模型 ,并对比分析不同抽样方法和不同抽样数量对模型 预测精度的影响,为研究红松的生长发育规律提供理论依据。【方法】基于吉林省蛟河地区与黑龙江省凉水地区两块样地合计4 441组红松数据,将数据随机分为建模数据(80%)和检验数据(20%)。对常见的15个树高-胸径模型 进行拟合,筛选效果最佳的模型 作为基础模型 ,并将胸高断面积、优势木平均高和林分平均胸径加入基础模型 ,构建最优广义模型 。同时,引入样方水平的随机效应 ,分别构建基础混合 效应 模型 和广义混合 效应 模型 ,并评价两个固定效应 模型 与两个混合 效应 模型 的拟合能力和预测精度。使用检验数据验证模型 预测精度,采用固定效应 模型 的平均水平预测(FPA)、混合 模型 的总体平均响应预测(MPA)和主体响应预测(MPS)3种预测类型进行比较。此外,对混合 模型 在随机抽取、抽胸径最大、抽胸径最小和抽取平均木(胸径接近平均值的样本)4种抽样方案下的预测精度和样本数量关系进行分析。【结果】(1)Prodan模型 为最优基础模型 (R2、RMSE、MAE分别为0.841、3.335 m、2.492 m),加入林分平均胸径、优势木平均高和胸高断面积的广义模型 预测精度更高(R2、RMSE、MAE分别为0.914、2.449 m、1.816 m)。引入样方随机效应 后,模型 的精度显著提升(基础混合 效应 模型 R2、RMSE、MAE分别为0.961、1.652 m、1.231 m,广义混合 效应 模型 R2、RMSE、MAE分别为0.958、1.719 m、1.288 m)。(2)通过检验数据验证模型 精度,结果表明模型 预测精度均表现为MPA>FPA>MPS,广义模型 预测精度总体优于基础模型 。(3)4种抽样方案中,抽取平均木的抽样方法表现最佳,当抽取8株时,预测能力最优;在实际应用中,考虑人工成本与经济成本,抽取5株平均木测量树高以估计随机参数的方法亦合理可行。【结论】将林分因子和样方效应 引�关键词：非线性混合效应模型 抽样设计 基于非线性 混合 效应 模型 的云南松林树高曲线 2025年 非线性 混合 效应 模型 ,对促进滇中地区乃至云南省云南松林科学经营及森林质量精准提升具有重要意义。【方法】基于云南省楚雄市旧关林场9块典型云南松林样地调查数据,选取12个基础模型 拟合树高-胸径关系,筛选出最优模型 作为基础模型 。将树种组作为哑变量纳入模型 ,同时考虑林分变量的影响,并将样地作为随机效应 ,构建云南松林树高-胸径非线性 混合 效应 模型 。采用留一交叉验证对模型 拟合效果进行检验。【结果】12个基础模型 中,Schumacher模型 表现最佳,被选为基础模型 。在林分变量中,优势木平均高(Hd)和大于对象木断面积(BAL)与树高相关性显著,且具有生物学意义,因此被用于建立树高-胸径广义非线性 模型 。Hd与树高呈显著正相关,而BAL与树高呈负相关。最终建立的非线性 混合 效应 模型 能解释树高74%的变异,均方根误差为1.57 m。交叉验证结果表明,模型 不存在过拟合现象,且残差无明显异方差。【结论】与传统基础模型 相比,加入Hd和BAL的云南松林树高-胸径非线性 混合 效应 模型 能更准确地描述云南松林树高与胸径的关系。在森林经营实践中,可通过适地适树、调整林分密度和优化林分结构等措施降低林木个体竞争,从而促进林木树高生长。本研究为滇中地区云南松林树高曲线模拟研究提供方法借鉴及技术支持,对森林资源管理和生态保护具有重要的科学和实践价值。关键词：云南松 树高曲线 非线性混合效应模型 油松树高-胸径非线性 混合 效应 模型 的构建 2024年 模型 中选择最优基础模型 ,根据多元逐步回归结果,加入大于对象木的胸高断面积之和(BAL)、Shannon树种多样指数(H_(ba))、林分总断面积(BA)、坡率和坡向的组合项(SLC)构建广义模型 ,同时考虑样地水平的随机效应 再构建广义混合 效应 模型 ,分析比较3种模型 ,确定最优树高预测模型 。结果表明:3种模型 的拟合效果和预测精度均表现为广义混合 效应 模型 最优,广义模型 次之。广义混合 效应 模型 预测结果表明,树高生长与BAL和H_(ba)呈负相关,与BA和SLC呈正相关;BAL、H_(ba)和SLC对树高预测的影响程度随胸径的增加而增加,BA对树高预测的影响程度随胸径的增加而减小;在胸径≤8 cm时树高增速最快,BAL、H_(ba)、BA越小且SLC越大,树高增速越快。本研究构建的油松树高-胸径广义混合 效应 模型 可为西宁地区及相似生态区油松树高生长预估提供参考。关键词：油松 非线性混合效应模型 混交林 非线性 混合 效应 模型 的新型估计方法及其应用关键词：非线性混合效应模型 重复测量数据 基于组学数据的高维非线性 混合 效应 模型 的贝叶斯变量选择 空间异质性层次非线性 混合 效应 模型 及其在流动人口研究中的应用 模型 ,研究者对数据结构的解析不断深入。混合 效应 模型 的提出,为分析多层次数据提供了新视角。与此同时,随着Tobler于1...关键词：空间异质性 非线性模型 空间数据 气候敏感的杉木树高-胸径非线性 混合 效应 模型 研建 被引量：7 2023年 非线性 混合 效应 模型 ,为杉木生长研究和经营管理提供理论依据。【方法】基于2020年国家森林资源年度监测评价广西壮族自治区试点25块杉木样地的每木胸径和树高实测数据及样地位置对应的气候数据,选择7个常用的树高-胸径模型 ,筛选出模拟精度最高的模型 作为基础模型 ,再引入代表林分竞争、立地条件和气候因子的变量构建广义非线性 模型 ,并在此基础上,加入样地效应 构建杉木非线性 混合 效应 模型 。最后,运用十折交叉验证法对3种模型 进行检验。【结果】Chapman-Richards模型 为最佳杉木树高-胸径关系基础模型 ,林分优势高、林分断面积和年平均降水量与树高生长显著相关,用于构建广义非线性 模型 ,对比分析确定随机参数为3个的组合构造非线性 混合 效应 模型 。基础模型 、广义非线性 模型 、非线性 混合 效应 模型 的调整决定系数分别为0.674 2、0.797 3和0.857 3,平均绝对误差分别为1.607 5、1.270 1和1.010 6 m,均方根误差分别为2.032 1、1.632 1和1.338 4 m,相对均方根误差分别为20.796 4%、16.703 3%和13.697 3%,混合 效应 模型 呈现出更好的拟合效果。【结论】引入林分优势高和气候因子的杉木树高-胸径非线性 混合 效应 模型 可以较好地描述杉木树高胸径曲线,适用于大范围的树高预测。关键词：杉木 气候因子 非线性混合效应模型 基于纵向研究数据的非线性 混合 效应 模型 在中医证候演变规律研究中的应用 2023年 非线性 ,如何处理和分析纵向研究中采集的大量临床数据是该领域难点。非线性 混合 效应 模型 既可处理非线性 重复测量数据,又允许随机效应 与固定效应 进入模型 非线性 部分,可较好拟合证候随时间变化趋势,且能将影响证候演变的诸多因素作为协变量加入模型 ,观察对证候变化的影响。本文将纵向研究数据特点与非线性 混合 效应 模型 的优势相结合,通过实例分析,探讨该方法应用于证候演变规律研究的可行性,以期为后续研究提供方法学思路。关键词：非线性混合效应模型 证候演变规律 动态性状的非线性 混合 效应 模型 构建 基于非线性 混合 效应 模型 法建立的拉莫三嗪群体药动学模型 研究进展 被引量：1 2022年 模型 提供参考。方法系统检索PubMed、Embase、Web of Science、Science Direct及Cochrane Library数据库中采用非线性 混合 效应 模型 (NONMEM)法在人体内进行的拉莫三嗪群体药动学的研究,时间为1995年1月—2021年7月。结果共纳入研究20项,其中17项研究将拉莫三嗪的药动学特征描述为一室模型 结构。伴随抗癫痫药物、体质量和基因多态性被认为是影响拉莫三嗪清除的3个最常见显著协变量,其他显著协变量研究较少。结论在建立新的拉莫三嗪群体药动学模型 时,应考虑合用其他抗癫痫药物、体质量、基因型等重要协变量因素;对于妊娠妇女等特殊人群,应纳入特殊人群的生理病理特征作为协变量因素,同时进行内部验证和外部验证增加模型 的普适性。关键词：拉莫三嗪 非线性混合效应模型 群体药动学 协变量
