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文档简介

1、回归模型结果分析为了提升回归模型的准确性,上文中我们分别按月份、颜色比、退偏振比三 种情况进行回归建模,从以上的分析结果看来,按月份划分建立的回归模型反演 效果较好.为了更好地对不同情况下得到的回归模型及反演结果进行比照,我们把相同情况下得到的所有反演结果表示在一张图上,并与相应的太阳光度计观测 值进行比照分析.1.00-.30-敝干数浓度(b)C.图4.1图4.1中a、b、c三幅图为分别按月份、颜色比和退偏振比建立回归模型后得出的所有颗粒物体积浓度的反演结果与相应太阳光度计观测值的比照分析图.图a数据的样本容量为250,图b和图c的样本容量为150, 虽然图a样本容量多,但是与图b和图c相比

2、,图a中数据更为集 中,大局部数据的反演结果与太阳光度计观测值接近,出现误差的数据少且误差小,图c的反演结果略优于图b,总体来说按月份建立的颗粒物体积浓度 的回归模型最准确,而按颜色比建立的回归模型准确性较差.=0 235犀叫产=DTE,孙E 1 oo-下,-的三口引.有效粒子半径(b)(c)图4.2图4.2中a、b、c三幅图为分别按月份、颜色比和退偏振比建立回归模型后得出的所有有效粒子半径的反演结果与相应太阳光度计观测值的比照分析 图.图a样本容量较多且数据比拟集中,但有一局部数据反演结果明显偏小, 严重影响了回归模型的准确性,图b数据较离散,局部数据误差大,线性相 关系数较小,图c个别数据误差大,虽然数据集中程度没有图a好.但是 数据横纵坐标的差异比其他两幅图小.在确定最优样本容量时,我们发现随着样 本容量的增加,线性相关系数减小,所以在无法统一样本容量且线性相关系数差 异不大的情况下无法确定在哪种情况下建立的回归模型最准确.所以在建立有效粒子半

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