豆科牧草对煤炭废弃地修复效果的多元回归分析

矿区复垦和恢复生态环境对大气环境的长期影响十分显著。不仅可以防风固沙,而且还可以净化大气,增加降水。在煤炭弃耕复垦过程中,豆科牧草修复对煤炭废弃地的影响较大。本文以豆科牧草修复煤炭废弃地为研究对象,采用野外调查和室内模拟相结合的方法,结合资料分析、统计学分析,基于多元回归分析法,利用SPSS软件分析豆科牧草修复煤矿废弃地的试验情况。系统研究矿区弃耕地土壤理化性质、养分含量及植被的变化规律,揭示矿区弃耕地中豆类作物与土壤养分的相互作用机制,以期达到高效培肥、提升植被存活率的目的。

基于多元回归模型的新一代信息技术人才需求预测与分析——以山东省为例

新一代信息技术是战略性新兴产业,作为新旧动能转化的催化剂,人才是其发展必不可少的要素。运用科学的方法做好人才需求预测可为新一代信息技术产业人才规划的制定提供依据。以山东省为例,在深入分析人才需求影响因素的基础上,从宏观与微观两个层面选取指标因素,采用2013—2022年的数据进行检验,预测2023—2025年山东省新一代信息技术人才缺口较大。除要加大人才培养力度外,还需多措并举引进具有科研创新能力的新一代信息技术人才,应从“聚力内培,加强人才培养”与“注重外引,实施人才战略”两方面着手,不断完善山东科研创新人才队伍建设。

秦川牛体尺和体重性状通径分析以及多元回归方程的建立

为探究秦川牛体尺性状与体重之间的关联,本研究选取了7个家系中的176头年龄在2~4岁的成年秦川牛母牛作为研究对象,系统地测量了它们的主要体尺性状和体重数据,通过开展相关性分析、主成分分析、通径分析以及多元回归分析等统计方法,揭示了这些性状之间的潜在关系。结果表明,秦川牛体重和腹围相关性最大;在主成分分析中,第1主成分为外貌因子,第2主成分为后肢因子;在通径分析中,秦川牛腹围对体重的直接影响最大,胸围对体重间接影响最大。在多元回归分析中,得到最优回归方程为X9=-646.587+2.034X5+1.518X4+1.263X2+1.2263X7+2.316X3。对于秦川牛母牛体重的选育可以侧重考虑腹围、胸围等指标。本研究揭示了秦川牛的体型特征,为秦川牛的保种和开发利用提供了理论支持。

基于非参检验及多元回归分析的不同医保医疗费用自付比例研究——以成都市某医院Ⅱ型糖尿病患者为例

医保改革和医疗费用是重要民生问题,人们关注不同医保类型的医疗费用自付比例是否存在差异和医疗费用自付比例的影响因素。基于此,本文用排列检验方法和交互效应模型,分析四川省成都市某三级甲等医院2020年1月至2021年12月内分泌科的Ⅱ型糖尿病患者的出院结算数据,探究城乡居民医保患者和城镇职工医保患者的医疗费用自付比例是否有显著差异以及医疗费用自付比例的影响因素,为医保的后续改革提供依据。研究结果发现2种医保患者的医疗费用自付比例有显著差异,检查费用比例等多种费用比例的增加会增加医疗费用自付比例;在低维情况下,本文所使用的高维排列检验方法与Hotelling T^(2)排列检验的结果一致。

基于多元回归的延安市PM2.5浓度预测

工业化进程的加快带来的不只是经济的飞速发展,还有以PM2.5为主的污染物浓度的增加,给人类的健康以及环境的治理带来不利影响,合理有效的PM2.5浓度预测对于人类健康和环境治理有着重要意义。文中设计了基于多元回归模型的PM2.5浓度预测模型,分别预测了延安市春季、夏季、秋季和冬季的PM2.5浓度,与极限树回归、Catboost回归和K邻近回归等回归模型的预测结果进行对比。结果表明多元回归模型的误差较小,拟合精度较高,为延安市大气污染的治理提供了可靠的科学依据。

绿色金融政策对环保产业投资的促进效果——多元回归分析与政策评估

研究基于2008年至2022年的数据,运用多元线性回归模型,系统分析了绿色金融政策、绿色金融工具使用效能及绿色财税政策实施力度对环保产业投资规模的影响。结果表明,绿色金融政策的执行效能、绿色金融工具的使用效能以及绿色财税政策的实施力度均对环保产业投资规模有显著的正向影响。此外,经济发展水平、企业盈利能力和创新能力作为控制变量,也对环保产业投资规模产生积极影响。研究还发现,这些政策在不同地区的影响存在差异,东部地区政策效果最为显著,中部地区企业盈利能力的提升对环保投资推动作用较强,而西部地区则相对滞后。最后,提出了强化绿色金融政策执行、推广高效绿色金融工具以及加大绿色财税政策支持等建议,以期促进环保产业的投资与发展。

多元回归分析下高校毕业生就业趋势预测

为了更好地完成高校毕业生就业,提出了一种高校毕业生就业趋势预测方法。该方法使用灰度关联分析方法,度量高校毕业生就业趋势影响指标之间的灰色关联度,并选取就业趋势影响指标;应用多元回归分析方法,建立就业趋势影响指标关联式,构建就业趋势预测模型;利用最小二乘法,估计高校毕业生就业趋势预测模型的多元回归系数,实现高校毕业生就业动向预测。经过实验验证,该方法具有较好的预测效果,能够有效提高就业趋势预测准确性,缩短了就业趋势预测时间。

河北省生鲜农产品冷链物流需求分析及预测——基于多元回归模型分析

在“双碳”目标背景下,生鲜农产品冷链物流的发展也在步步深入。文章以河北省为研究对象,从产品供给、物流规模、社会经济三个层面,选取了10个基本指标,通过SPSS软件来构建河北省生鲜农产品冷链物流需求预测多元回归模型,分析各个指标对河北省冷链物流需求量的影响作用,并通过曲线回归,预测其各指标随时间的变化规律,最后计算未来五年河北省生鲜农产品冷链物流需求量,以此为河北省冷链物流的发展提供参考及发展建议。

光伏电站太阳辐射量多元回归预测方法研究

基于多元逐步回归方法建立了地面太阳辐射量的预测模型。首先,利用中国气象科学数据共享服务网站数据库中1993年—2013年的数据,分析了太阳辐射量与日照时长的相关关系。其次,采用多元逐步回归分析方法,得到了北京太阳总辐射量多元回归模型,并且建立了从总辐射量中提取散射辐射量的单变量回归模型。最后,将模型的计算结果与实际数据进行对比,验证了所提出模型的有效性和精确性,为光伏电站的规划设计、建模仿真和功率预测等研究提供参考。

基于多元回归的交通标线逆反射亮度系数预测方法

交通标线是保障道路交通安全的必要设施。道路管理者必须及时掌握交通标线的逆反射亮度系数变化情况,以保障交通标线维持必要的性能。现归纳总结了道路交通标线逆反射性能衰减的普遍规律和主要影响因素,基于负指数模型和多元线性回归方法,建立了一种交通标线逆反射亮度系数预测模型。基于该预测模型,提出了一种标线管理养护工作流程,由定期评估、针对性检测、模型持续修正等环节构成,可提高标线养护工作的针对性和及时性,使道路交通标线的运营养护工作得到整体上的改进,更好地保障交通安全。

基于AHP与多元回归的居住建筑阶段性碳排放综合评价

为了更真实地反映居住建筑碳排放情况,构建数学模型研究居住建筑3个阶段(建造、运行和拆除)的碳排放情况。研究江苏各市居住建筑3个阶段的碳排放量,通过层次分析法对其进行量化衡量,确定其权重向量,带入归一化处理的数据后对2022年江苏省地级市的居住建筑碳排放进行综合评价,并验证评价模型的有效性。结果显示:建筑全过程中对碳排放量影响较大的阶段为建造和运行阶段,而建造阶段主要涉及低碳材料的研发与应用,针对研究结果提出了相关建议。

多元回归洪水预警方案中预报因子系数不合理问题的探讨

利用多元回归方程建立预警方案,各预报因子方程系数应符合物理意义。针对陆屋水文站多元回归洪水预警方案中预报因子系数不合理的情况,通过分析钦江陆屋水文站的流域特性,找出不合理的原因,完善多元回归洪水预警方案。

基于多元回归和GM的新能源汽车保有量预测

近几年国家大力推动新能源汽车发展。本文基于多元回归模型和GM模型建立新能源汽车保有量预测模型。首先,对新能源汽车保有量影响因素进行筛选,最终选取5个(公共充电桩保有量、老龄化率、国内生产总值、城镇化率、汽车驾驶员人数)作为本文影响因素,然后选取2013~2022年新能源汽车保有量和影响因素数据建立多元回归模型,再利用GM模型对2023~2025年的数值进行预测,将影响因素预测值代入多元回归模型,最终得出2023~2025年新能源汽车保有量分别为1909.61、2964.52、4576.94万辆。为检验模型准确性,本文首先选取2013~2019年的数据建立新的多元回归模型,并利用GM模型预测2020~2022年影响因素数据,将其代入新多元回归模型算出2020~2022年新能源汽车保有量,再与真实值相比较,最终得出平均误差为8.6%。同时利用GM模型对2020~2022年新能源汽车保有量进行预测,得出平均误差为27.5%,远高于本文建立模型所得出的平均误差。

基于多元回归模型电力碳排放预测的应用研究

随着全球能源消耗的增加以及环境问题的日益严重,减少碳排放已成为电力工程领域的重要任务。本文基于多元回归模型,通过收集和分析相关数据,研究电力工程碳排放的预测与控制方法。介绍了碳排放的背景和意义,详细阐述了多元回归模型的原理和应用,接着提出了基于该模型的电力工程碳排放预测方法,并通过实证分析验证了该方法的有效性。

多元回归分析在社会经济研究中的应用

多元回归分析在社会经济研究中发挥着关键作用,通过定量分析多个自变量与因变量之间的关系,揭示复杂经济现象的内在规律。多元回归分析在经济增长、政策评估、市场行为、收入分配等领域的应用,显现出识别关键因素、制定科学政策和优化资源配置的巨大潜力。多元回归分析能够有效处理大规模数据,提高模型的解释力和预测力,为经济决策提供科学依据。未来,随着大数据和人工智能技术的发展,多元回归分析的应用将更加广泛与深入,为社会经济研究提供更精准和全面的工具,推动经济理论的创新和社会经济的持续发展。

基于多元回归模型的中国物资流通业与经济增长的关系分析

文章运用多元回归模型,以1990—2020年中国的物资流通业增加值、国内生产总值、人均可支配收入、城镇化率、物价指数等数据为样本,探讨了中国物资流通业与经济增长的关系。结果表明,物资流通业增加值对国内生产总值有显著的正向影响,而人均可支配收入、城镇化率、物价指数对国内生产总值的影响不显著。文章认为,物资流通业是经济增长的重要驱动力,应加强物资流通业的发展,提高其效率和质量,促进经济的平稳增长。

基于“多元回归分析法和BP神经网络”的坝体沉降预测研究

基于“多元回归分析法和BP神经网络”的方法,针对坝体沉降进行了预测研究。通过采集某蓄电站面板堆石坝的沉降数据,结合多元回归分析和BP神经网络模型,实现了对坝体沉降趋势的预测与分析。通过与实际监测数据的对比,验证了所提方法的有效性和准确性。本研究为坝体沉降预测提供了一种新的方法和技术支持。

基于多元回归分析的民办高校专职教师工作满意度研究——以MD学院为例

民办高校专职教师满意度一直受到学术界广泛关注。研究通过对MD学院进行调查得到实证分析数据来源,使用SPSS软件对MD学院专职教师工作满意度进行了回归分析。研究表明,影响MD学院专职教师工作满意度的因素主要有:福利待遇、发展期望、付出与回报、工作认同及工作压力等。结合MD学院实际提出了以下三点建议:完善已有薪酬激励制度,建立健全教师职业发展前景,重视教师需要得到尊重和认可的需求。

基于多元回归分析法的小水电生态泄放流量的计算与核验

小水电是优质的清洁可再生能源,但其过度、无序开发会对河流生态系统造成严重影响,需要严格落实生态流量泄放要求。选取石家庄市滹沱河流域16座小型水电站,构建多元线性回归模型,计算生态泄放流量,研究统计学方法计算生态泄放流量的可行性。结果表明,当相近条件样本较多时,回归分析法可为生态泄放流量确定提供基础参考。

基于多元回归分析的水稻节水控制灌溉下土壤水分阈值研究

为了保证控制灌溉技术能够在吉林省水稻种植区有效使用与推广,提高农业用水效率,实现农业可持续发展,采用吉林省灌溉试验中心站岔路河水田试验基地控制灌溉测桶试验数据,对不同水分控制指标下的水稻产量进行差异分析,合理确定适宜水稻生长的分生育阶段的土壤水分阈值。结果表明,不同土壤水分控制条件下水稻产量的差异性较为显著;通过回归方程模型诊断,确定水稻分生育阶段的土壤水分阈值为:返青期80%~100%、分蘖期80%~100%、分蘖中期80%~100%、分蘖后期70%~100%、拔节孕穗期80%~100%、抽穗开花期80%~100%、乳熟期85%~100%、黄熟期60%~100%。控制灌溉下水稻种植土壤水分阈值的合理确定,可以大幅度节约灌溉水量。