基于一元线性回归模型的供水网络中水表读数虚高问题研究

为了定量研究供水网络中总表漏水程度和分表读数虚高程度,根据水量平衡分析法的原理,结合大数据分析技术,建立了一元线性回归方程,回归常数代表总表漏水量程度,回归系数代表分表读数虚高程度。通过针对2021年某高校供水管网的实证研究表明,总表日均漏水量为15.5958吨,分表读数虚高率为1.07%。该方法对供水管网漏损率的精准评估等问题的解决提供了新的思路和方法。

基于Excel软件利用矩阵运算模拟多元线性回归模型的应用分析

文章基于多元线性回归分析的基本原理,模拟多元线性回归方程的矩阵,研究专业基础课程与专业核心课程的相关性.利用Excel软件中的矩阵函数的运算,对兰州城市学院财务管理专业110名学生的线性代数、概率论与数理统计和财务管理学课程卷面成绩为样本数据进行正态性分析.结果表明,课程成绩服从正态分布,据此建立卷面成绩的多元线性回归预测模型,通过对数据样本的方差分析和对统计量进行检验和统计推断,表明方程拟合度较好,以此帮助师生预测财务管理学课程成绩,针对三门课程预测的线性关系,对教师提出了一些教学建议.

基于可见/近红外光谱和函数型线性回归模型的成熟期苹果可溶性固形物含量预测

可溶性固形物含量(SSC)是反映苹果品质和成熟度的重要指标,能够用于苹果品质分析和成熟度预测。以新疆阿克苏冰糖心红富士苹果为研究对象,从果实膨大定形期至完熟期,以3d等间隔周期采摘样本,采集其380~1110nm的可见/近红外光谱,测定其SSC,共552个样品。然后,利用基函数平滑方法将采集的可见/近红外光谱离散数据转化为光谱曲线,即函数型数据,并以可见/近红外光谱曲线、一阶导曲线、二阶导曲线为函数型解释变量,SSC为标量响应变量,分别建立函数型线性回归模型。为了验证和分析模型的性能,根据原始光谱离散数据,经过移动平滑、一阶导和二阶导预处理后,分别建立偏最小二乘回归(PLSR)、核支持向量机(KSVM)、随机森林(RF)、梯度提升树(GBM)和深度神经网络(DeepNN)。结果表明,在建立的18个模型中,针对训练集,PLSR-dNIR模型、KSVM-dNIR模型、RF-dNIR模型、GBM-dNIR模型和Deep NN-d2NIR模型都优于FunLR-NIR模型、FunLR-dNIR模型、FunLR-d2NIR模型,且Deep NN-dNIR模型最优(r_(c)=0.9996,R_(c)^(2)=0.9986,RMSEC=0.0740,RPDC=27.4366);针对测试集,FunLR-NIR模型、FunLR-dNIR模型、FunLR-d2NIR模型均优于其他所有模型,且FunLR-NIR模型最优(r_(v)=0.9534,R_(v)^(2)=0.9077,RMSEV=0.5856,RPDV=3.3017)。综合训练集和测试集的结果来看,核支持向量机模型、随机森林模型、梯度提升树模型和深度神经网络模型容易过拟合,而函数型线性回归模型具有更好的普适性。此外,从三个函数型线性回归模型(FunLR-NIR模型、FunLR-dNIR模型、FunLR-d2NIR模型)的预测效果看,模型均具有良好的鲁棒性和较高的预测精度。试验结果表明,结合可见/近红外光谱技术与函数型数据分析构建的函数型线性回归模型,可成功、有效地实现成熟期苹果的可溶性固形物含量预测。

基于多元线性回归模型估测蒙古黄芪药效成分含量

以蒙古黄芪种苗为试材,采用高光谱和多元线性回归的方法,研究了栽培和仿野生对蒙古黄芪黄芪甲苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷含量估测方法的影响,以期为实践中利用高光谱快速、准确估测栽培和仿野生蒙古黄芪的药效成分含量提供参考依据。结果表明:栽培和仿野生蒙古黄芪药效成分含量的原始高光谱数据所建立模型的稳定性和拟合度均是最好。估测黄芪甲苷含量模型的RMSE分别是0.0045、0.0085;R^(2)分别是0.761、0.879;所建模型分别是y=0.0054+0.0016x_(1)+0.0002x_(2)+0.0007x_(3)(R^(2)=0.903)、y=-0.1223+0.0040x_(1)+0.0001x_(2)-0.0009x_(3)(R^(2)=0.904)。估测毛蕊异黄酮葡萄糖苷含量模型的RMSE分别是0.0017、0.0040;R^(2)分别是0.860、0.868;所建模型分别为y=0.0731-0.0080x_(1)-0.0004x_(2)+4×10-6x_(3)(R^(2)=0.891)、y=0.0842-0.0007x_(1)-0.0001x_(2)+0.0002x_(3)(R^(2)=0.883)。

多元线性回归模型与多层感知器神经网络在铀矿测井泥质含量预测中的应用

在铀矿资源勘探工作中,泥质含量的测定对于确定地下岩层的性质和砂岩型铀矿床的分布具有重要意义。文章旨在避免常规测井解释计算方法受到希尔奇系数选取准确性的限制,提出了利用多元线性回归模型和多层感知器(MLP,Multilayer Perceptron)神经网络对测井数据进行分析与预测的方法。通过选取某地区的测井数据,采用多元线性回归模型和MLP神经网络进行了泥质含量关系模型的构建和验证。结果显示,多元线性回归模型在泥质含量低层位出现过拟合现象,而MLP神经网络则表现出更高的预测准确性,MLP神经网络在泥质含量预测中优于传统多元线性回归模型,为铀矿勘探中泥质含量的准确预测提供了有效工具,并有望改进现有的泥质含量评价方法。这些研究成果可显著提升测井解释的效率和准确性,对后续铀矿勘探开发工作的开展具有积极影响。

高维线性回归模型稳健变量选择方法综述

随着大数据时代的到来,在经济学、金融学和生物医学等众多研究领域中频繁收集到高维数据.高维数据的特征之一是变量维数p随着样本量n的增加而变大且通常会超过样本量,同时,异常值也容易出现在高维数据中.因此,如何克服异常值给高维统计推断带来的影响,从而得到更精确的模型,是目前统计学研究的热点问题之一.本文是对高维线性模型下的稳健变量选择方法进行综述.具体地,首先介绍评估稳健性的三个指标:影响函数、崩溃点和最大偏差.其次着重介绍了稳健变量选择方法,包括响应变量含有异常值,响应变量和协变量都含有异常值,高崩溃点且高效的变量选择方法.紧接着介绍相关算法,通过模拟和实例比较不同变量选择方法.最后,简要探讨了高维稳健有效变量选择方法存在的问题及未来的可能发展方向.

基于多元线性回归模型对北京市物流影响因素的实证分析

物流是保障和维系城市正常运转的基础功能。本文选取北京市2000~2022年的面板数据,以货物周转量作为被解释变量来衡量物流需求水平,并以固定资产投资额、三大产业产值、进出口总额、社会消费品零售总额、人均可支配收入以及常住人口作为解释变量,建立多元线性回归模型,分析得出影响北京市物流需求的主要因素,并依据北京市物流的具体情况提出相关建议。

统计课教学探究:观察·思考·表达——以“一元线性回归模型”为例

统计内容是高中数学四大主线之一,也是培养学生数据分析、数学建模、逻辑推理、数学抽象等核心素养极好的载体.文章以一般观念指导下的统计课教学设计为依据,以“一元线性回归模型”为例,通过典型案例的直观判断,定量刻画,进而建立和优化统计模型,运用模型解决现实问题;在观察、思考、表达中对统计课教学存在的问题提出改进的方法,促进学生核心素养的形成.

基于多元线性回归模型的GF-1 PMS多光谱影像重构方法

目的:多元线性回归模型在保持输入自变量光谱信息和空间特征的同时,通过线性变换获取自变量和因变量的光谱拟合关系,对原输入自变量的光谱信息进行优化,从而获得高空间分辨率和丰富光谱信息的重构数据。方法:利用同期获取的OLI(Operational Land Imager)和PMS(Panchromatic and Multispectral Scanner)多光谱遥感影像,根据最小二乘法构建多元线性回归模型,重构生成具有丰富光谱特征和空间特征的遥感影像,从主客观两个方面评价重构影像的质量。结果:在目视解译(主观)方面,重构影像在一定程度上保留了原OLI影像的光谱特性,提升了原PMS影像的清晰度和分辨性;在量化角度(客观)方面,重构影像的信息量和平均梯度比原OLI对应波段影像的信息量(在部分波段上)和平均梯度要低,但比原PMS影像的信息量和平均梯度要高,可见重构影像的质量介于原PMS影像和OLI影像的质量之间。结论:以青海省门源回族自治县的耕地内不同作物为实例对象,利用最大似然法获取门源县青稞和油菜的空间分布,研究区实测数据验证表明,重构影像对耕地内部青稞与油菜的提取精度高于原PMS和OLI多光谱影像的提取精度。

基于线性回归模型的铁路客运量预测与实证分析

以郑州市为例,利用计量经济学的方法对郑州市铁路客运量的影响因素进行单变量和多变量分析,采用普遍最小二乘法(OLS),分别研究地区生产总值、总人口数、接待国内外游客总量、居民消费价格指数对郑州市铁路客运量的影响程度。利用EViews软件,以2000—2016年的铁路客运量数据作为训练集,2017—2018年的铁路客运量数据作为测试集,分别进行一元线性回归和多元线性回归分析,通过多重共线性、异方差、自相关性的检验以及模型拟合优度的比较,得到最佳郑州市铁路客运量预测模型,模型解释能力为99.07%。经测试集相对误差检验,构建的模型预测值与实际值误差小于2%,多元线性回归模型预测效果很好,可为地区铁路客运量的短期预测及相关部门的客运决策提供数据支持。

基于多元线性回归模型的涂料中VOCs含量预测方法研究

为明确涂料中VOCs含量的定义及来源,分析影响涂料中VOCs含量的主要因素,并基于这些因素提出一种准确的VOCs含量预测方法。基于多元线性回归模型的基本理论,提出了一种基于多元线性回归模型的涂料中VOCs含量预测方法。通过应用该方法,成功建立了涂料中VOCs含量的预测模型,该模型能够有效地预测涂料中VOCs的含量,并揭示了影响VOCs含量的关键因素。提出的基于多元线性回归模型的涂料中VOCs含量预测方法,为涂料行业VOCs含量的准确预测提供了有力支持,有助于涂料行业实现环保生产,降低VOCs排放,促进可持续发展。

基于多元线性回归模型对四川省物流需求的预测分析

1.引言根据国家统计局显示,2021年四川省地区的生产总值(GDP)53850.8亿元,比上年增长11.0%。其中,第一产业增加值5661.9亿元,增长1.8%;第二产业增加值19901.4亿元,增长13.7%;第三产业增加值28287.6亿元,增长11.2%。三次产业对经济增长的贡献率分别为10.5%、40.0%和52.5%。同时根据《2021年四川物流业运行情况通报》发布的消息显示,2021年四川省社会物流总额达到101075.7亿元.

基于多元线性回归模型的光纤陀螺温度误差建模

在-40℃～60℃温度范围内测试了数字闭环光纤陀螺的标度因数、偏置和噪声，基于对测试数据的分析指出，零偏稳定性大于0．3°／h的光纤陀螺的温度误差主要来源于标度因数误差和偏置误差。利用逐步回归法分析了零偏与温度、温度梯度之间的线性关系和标度因数与温度之间的线性关系，建立了零偏误差和标度因数误差的多元线性回归模型。在模型中引入到达探测器的光功率作为新变量，提高了标度因数模型精度，并使计算量减小40％。建模结果表明，标度因数误差回归模型的残差均方（RMS）达到1（bit／（°／s））^2，偏置误差回归模型的残差均方达到0．067（°／h）^2。

最小一乘线性回归模型研究

用5个定理给出最小一乘线性回归的相关性质,为其工程应用奠定了基础。文中首先证明了“由“最小一乘”准则确定的直线y=b1x1+ b2x2经过其两个样本点”以及“由最小一乘准则确定的直线y=b1x1+ b2x2+a经过其三个样本点”。然后应用数学归纳法得到如下定理:设有n(n>P)个样本点(x1i, x2i, ? xP i, yi,),则由最小一乘准则确定的线性非奇次模型y=b1x1+b2x2+?bPxP+a经过其P+1个样本点,而相应的奇次模型必经过其P个样本点。通过大量工程实例证实了最小一乘具有较强的稳健性,同时也证实了定理的正确性。

企业资本结构及其影响因素的关系研究——多元线性回归模型与神经网络模型的比较与应用

将神经网络模型引入企业资本结构及其影响因素的关系研究领域,并使之与传统的多元线性回归模型相比较,选取1051家中国上市公司2002年的横截面数据,以资产负债率为资本结构的表征变量,以规模、盈利性、成长性、非债务税盾、资产结构、资产流动性、产品独特性、产生内部资源能力等公司特征为自变量,对上市公司资本结构及其影响因素进行实证研究,并对两模型实证结果进行检验与分析,得出神经网络模型的SSE较小、预测能力较强的结论。

遗传算法应用于多元非线性回归模型求参的研究

传统的非线性回归模型求参方法存在精度不高、限制条件繁琐等问题。本文提出了遗传算法这一有效算法 ,由 2个算例给予验证 ,并与线性最小二乘法和Gauss Newton迭代法的结果作了对比 。

基于线性回归模型的物流需求预测分析

现代物流作为一种先进的组织方式和管理技术,其发展是企业管理的热点,并成为了中国经济高速增长的加速剂。文章采用简单实用的线性回归分析方法,通过构建简单可行的物流需求预测模型,分析供需平衡问题,提供可行性量化数据,以使社会物流活动保持较高的效益。通过模型实证分析发现:物流业对国民经济支撑作用表现得越来越强。

线性回归模型中自变量相对重要性的衡量

线性回归模型在实际应用中经常用到,通常研究者需要在多个自变量中分析哪个自变量对y的影响大,哪个对y的影响小,即对自变量的相对重要性进行衡量。在实际工作中,标准化的回归系数、t统计量或P值等是常用的指标。偏回归系数、相关系数及其平方、半偏相关系数及其平方、偏回归平方和等指标都与自变量的相对重要性有关。Dalington〔1〕认为,如果目的是探索影响因素,

成分数据的线性回归模型

在许多社会、经济、技术问题中 ,成分数据通常被用于研究作为整体的各部分的比率情况。本文结合对称的 logratio变换与偏最小二乘回归方法 ,提出一种成分数据回归建模的方法。该方法可以克服经典线性回归方法在成分数据建模中的诸多困难。并且由于所采用的数学变换具有对称性 ,因此变换以后的变量可以较好地反映原始变量的含义 ,便于建立一个容易解释的数学模型。本文还采用北京市三次产业就业需求预测作为案例 ,说明成分数据回归建模的工作过程和应用价值 。

医疗机构临床用血量多元线性回归模型构建与应用研究

目的构建医疗机构临床用血量多元线性回归模型,为临床用血计划科学制订、考核评价和用血质量管理持续改进提供有效途径。方法 1)医院临床用血实施全面质量管理与持续改进;2)利用临床输血管理与评价信息系统采集2009-2014年医院临床用血数据,对临床用血量与出院患者人次及其增长率、输血出院患者人次、异体输血患者人次、自体输血患者人次、手术台次、输血手术台次、出院患者输血率、自体输血率、出院患者均异体用血量、成分构成比等质量指标进行相关分析,构建临床用血量多元线性回归模型。结果 1)临床用血量与输血出院患者人次、输血手术台次、异体输血手术台次、术中输血率、输血出院患者均异体RBC量间相关均不具统计学意义(P>0.05);成分血成分构成比在2009-2014各年度及均值间差异均不具统计学意义(P>0.05);2)临床用血量与出院患者人次、自体输血患者人次、手术台次、自体输血率间呈正相关(P<0.05),而与异体输血患者人次、出院患者输血率、出院患者异体输血率、出院患者均RBC量、出院患者均异体RBC量间呈负相关(P<0.05);异体输血患者人次、患者输血率、异体输血率、人均红细胞(RBC)用量、人均异体RBC用量均呈随患者自体输血增长而下降的变化趋势。3)临床用血量多元线性回归方程为Y=210 737.37-17.67×X1-3.54×X2+227 631.76×X3-149 980.71×X4(R2=1.0,P<0.05),回归方程检验具统计学意义(F=20 988.38,P<0.05),回归系数亦均具显著性意义(t=123.12、-77.94、-18.64、88.88、-71.77,P<0.05),临床用血量预测值与实际值间不具统计学意义(t=-0.159,P=0.88;P>0.05)。结论 1)异体输血患者人次、自体输血患者人次、自体输血率、出院患者均RBC用量、出院患者均异体RBC用量是医疗机构临床用血计划科学制订、考核评价和用血质量管理持续改进过程中减少患者输血需求,控制临床用血量及保护血液资源的有效质量控制指标;2)临床用血量多元线性回归方程对临床用血计划科学制订、考核评价和用血质量管理持续改进具有重要的指导意义。