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四参数log-logistic模型在生物活性测定研究中的应用
被引量：
19
1
作者
冯国双
谭德讲
+1 位作者
刘韫宁
贺庆
《药物分析杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第11期1849-1851,共3页
目的:利用数学模型拟合生物反应与药物浓度的S曲线关系,比较不同模型的拟合效果。方法:分别利用logistic模型与四参数log-logistic模型对目前常见体外生物活性测定中反应液吸光度与药物浓度的S曲线关系进行拟合。结果与结论:四参数log-l...
目的:利用数学模型拟合生物反应与药物浓度的S曲线关系,比较不同模型的拟合效果。方法:分别利用logistic模型与四参数log-logistic模型对目前常见体外生物活性测定中反应液吸光度与药物浓度的S曲线关系进行拟合。结果与结论:四参数log-logistic模型拟合效果要优于传统的logistic模型,R2分别为1.000和0.9975,误差均方根分别为0.00968和0.1030。在拟合S型曲线方面,四参数log-logistic模型比logistic模型拟合效果更优,且其4个参数更具现实意义,即D和A分别代表S曲线的下限和上限,C代表半数反应浓度,B代表吸光度增长速率参数,相当于S曲线的斜率。
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关键词
四参数
log
—
log
istic模型
log
ISTIC模型
S曲线
吸光度
生物活性测定法
原文传递
基于浮动车数据的交通拥堵时间维度特征
被引量：
7
2
作者
朱琳
于雷
+2 位作者
宋国华
郭继孚
温慧敏
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期7-12,共6页
以北京市浮动车数据为基础,对比2个工作日上午时段的交通拥堵时间百分比、持续时间特征指标,引入残存函数描述路段拥堵持续时间分布概率,采用曲线拟合后得到Log-Logistic模型可以更好地描述拥堵持续时间残存函数曲线,并对比不同路段的...
以北京市浮动车数据为基础,对比2个工作日上午时段的交通拥堵时间百分比、持续时间特征指标,引入残存函数描述路段拥堵持续时间分布概率,采用曲线拟合后得到Log-Logistic模型可以更好地描述拥堵持续时间残存函数曲线,并对比不同路段的拥堵持续时间分布差异;此外,通过对比分析拥堵时段内速度的区间分布,得到拥堵前后时段交通状态的演变关系.通过对实际数据的具体分析直观说明交通拥堵时间维度的特征,以期为交通拥堵评估与预测奠定基础.
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关键词
交通拥堵
时间维度特征
拥堵持续时间
残存函数
log
—
log
istic分布
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职称材料
题名
四参数log-logistic模型在生物活性测定研究中的应用
被引量：
19
1
作者
冯国双
谭德讲
刘韫宁
贺庆
机构
中国疾病预防控制中心公共卫生监测与信息服务中心
中国食品药品检定研究院
中国疾病预防控制中心慢性非传染性疾病预防控制中心
出处
《药物分析杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第11期1849-1851,共3页
基金
中检院学科带头人基金项目“统计学分析方法在药品检定中的应用研究”(课题编号2011X3)
文摘
目的:利用数学模型拟合生物反应与药物浓度的S曲线关系,比较不同模型的拟合效果。方法:分别利用logistic模型与四参数log-logistic模型对目前常见体外生物活性测定中反应液吸光度与药物浓度的S曲线关系进行拟合。结果与结论:四参数log-logistic模型拟合效果要优于传统的logistic模型,R2分别为1.000和0.9975,误差均方根分别为0.00968和0.1030。在拟合S型曲线方面,四参数log-logistic模型比logistic模型拟合效果更优,且其4个参数更具现实意义,即D和A分别代表S曲线的下限和上限,C代表半数反应浓度,B代表吸光度增长速率参数,相当于S曲线的斜率。
关键词
四参数
log
—
log
istic模型
log
ISTIC模型
S曲线
吸光度
生物活性测定法
Keywords
4 parameter
log
-
log
istic model
log
istic model
S curve
absorbance
bioassay
分类号
R917 [医药卫生—药物分析学]
原文传递
题名
基于浮动车数据的交通拥堵时间维度特征
被引量：
7
2
作者
朱琳
于雷
宋国华
郭继孚
温慧敏
机构
北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室
美国德克萨斯南方大学
北京交通发展研究中心
出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期7-12,共6页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助(2009YJS045)
文摘
以北京市浮动车数据为基础,对比2个工作日上午时段的交通拥堵时间百分比、持续时间特征指标,引入残存函数描述路段拥堵持续时间分布概率,采用曲线拟合后得到Log-Logistic模型可以更好地描述拥堵持续时间残存函数曲线,并对比不同路段的拥堵持续时间分布差异;此外,通过对比分析拥堵时段内速度的区间分布,得到拥堵前后时段交通状态的演变关系.通过对实际数据的具体分析直观说明交通拥堵时间维度的特征,以期为交通拥堵评估与预测奠定基础.
关键词
交通拥堵
时间维度特征
拥堵持续时间
残存函数
log
—
log
istic分布
Keywords
traffic congestion
temporal characteristics
congestion duration
survival function
log
-
log
istic distribution
分类号
U491.113 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
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出处
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被引量
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1
四参数log-logistic模型在生物活性测定研究中的应用
冯国双
谭德讲
刘韫宁
贺庆
《药物分析杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2013
19
原文传递
2
基于浮动车数据的交通拥堵时间维度特征
朱琳
于雷
宋国华
郭继孚
温慧敏
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2011
7
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