一元线性回归数学模型在牡丹江农垦地区公路运输量预测分析中的应用

本文在充分的数据调查基础上,运用科学的理论和方法对牡丹江农垦地区的运输量进行预测与分析。通过本文的预测分析比较科学地反映了该地区运输量的变化趋势,这对确定该地区交通设施的容量、运输企业制定生产目标和作出各种经营决策等有着重要的参考意义。

用一元线性回归数学模型分析水位,流量关系

本文通过对大宁河巫溪（二）站历年水位、流量关系实测资料的分析，采用一元线性回归数学模型对实测流量与断面平均流速、流量与断面面积之间的关系进行了探讨，为巫溪（二０站率定出综合的水位，流量关系提供了一种可行的方法。

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。

基于多元线性回归数学模型的通信敏感信息快速识别方法

常规的通信敏感信息识别方法以敏感词语识别为主,忽略了图片、文本、语音等通信敏感信息,影响最终的信息识别效果。因此,设计了基于多元线性回归数学模型的通信敏感信息快速识别方法。提取通信信息敏感性特征,对通信敏感信息的表现形式进行分析,相同表现形式的信息统一分类,避免信息之间的相互干扰问题。基于多元线性回归数学模型分级识别敏感文档,过滤掉意思表达不清晰或有歧义的信息,并将信息的敏感性进行合并,得到通信信息的敏感性度量,从而快速识别通信信息的敏感性分级。标注通信敏感信息识别序列,根据敏感信息的敏感性标注,赋予对应的标签作为识别序列,按照标注序列逐级识别信息,从而满足敏感信息识别的完整性需求。采用对比实验,验证了该方法的敏感信息识别精准度更高,能够应用于实际生活中。

一元线性回归模型在教育经济预测中的应用

经济发展日益迅速,通过经济预测把握未来经济发展趋势,帮助人们做出正确决策显得尤为重要。本文以2012-2021年期间国内生产总值与全国教育经费的数据为样本,对国内生产总值与全国教育经费之间的相关性进行了线性拟合,发现二者存在明显的线性关系,以此为基础建立了关于国内生产总值与全国教育经费之间的一元线性回归模型。基于样本数据,借助Excel软件对所建立的模型进行了参数估计,并利用模型对2022年的全国教育经费进行了预测应用。

从随机变量的观点看线性回归模型——教育数学研究之十一

从随机变量的观点看,线性回归方程的推导实际上是根据两个随机变量的两组对应数据建立数学模型,估计它们的相关关系.这就和根据一个随机变量的一组数据建立模型,估计它的大小一样,都是用实际的频率估计理论的概率这样的概率与统计“一体两面”思想的体现.由此,可以推动概率与统计思想的教学,并打通有关知识的内在联系.相应的教学启示有:区分不同情境下的数学建模;树立由问题选择方法的意识;强调技术进步的重要性.

统计建模中GeoGebra软件的应用——以“一元线性回归模型”为例

用统计软件处理数据已成为统计学习的必要组成部分。统计图的绘制和统计量的计算是统计建模难点。以高中数学一元线性回归建模为例,教师设置定量探究不同因素对PM2.5浓度的影响这一问题情境,利用数学教学软件GeoGebra,指导学生绘制散点图,计算回归方程,对回归模型拟合并作效果评估,不仅能将学生从制图和计算中解放出来,高效开展建模活动,而且有利于调动学生在实际中使用统计方法的积极性。

基于一元线性回归的近红外光谱模型传递研究

为解决近红外光谱分析中的模型传递问题,本研究提出了一元线性回归直接标准化算法(Simple linear regression direct standardization,SLRDS)。为验证算法的有效性,采用玉米样品的近红外光谱集进行实验,并与传统的直接标准化算法(Direct standardization,DS)、分段直接标准化算法(Piecewise direct standardization,PDS)进行比较。实验结果表明,SLRDS算法不仅能够有效消除近红外光谱仪之间的差异,很好地实现玉米样品的PLS校正模型在3台仪器之间的共享,而且与DS和PDS算法相比,具有传递性能高、模型简单及所求参数少等优点。

心肌酶代谢数学模型的两种非线性回归方法比较

心肌酶代谢数学模型的两种非线性回归方法比较第一军医大学珠江医院心内科第一军医大学卫生统计教研室第一军医大学生物医学工程系刘磊钱学贤王斌会吕庆文不同的非线性回归分析方法运算结果有所不同。本文用心肌酶代谢动力学一房室数学模型〔１〕，分别用改良单纯形法〔２...

多元线性回归的数学模型

给出了多元线性回归的数学模型,通过最小二乘法对回归系数进行无偏估计,得出其估值理论方程及其性质, 理论上讨论分析了该模型的解及其优点．

基于一种增量式一元线性回归模型的自适应逆控制

为受控系统提出了一种简便实用的增量式一元线性回归模型。为了跟踪快时变参数 ,提出了一种滚动多模型加权平均参数估计算法。在参数估计和系统控制的过程中运用智能技术 ,使估值更可靠 ,并形成了以基于该模型的自适应逆控制为主、常规控制为辅的多模态控制方式。仿真结果表明 ,这一控制方式对于控制非线性和时变系统非常有效。

基于协方差稳健模糊线性回归的系统负荷预测数学模型

针对统计学中基于线性回归分析的系统负荷准确预测问题,提出一种基于协方差改进稳健模糊回归的预测数学模型。通过引入协方差参数估计,对传统基于均值参数的稳健估计方程进行改进,以便降低对数据中异常点的敏感性,并对多元正态变量的渐近性质进行分析。结合模糊线性回归,将预测结果划分在一个合理的模糊区间,从而进一步排除异常点。实例测试结果表明,相比传统的模糊线性回归模型,提出的稳健模糊回归模型能够有效降低异常数据的影响,降低预测误差。

基于灰色GM(1,1)模型和一元线性回归的人口发展趋势预测——以新疆南疆三地州为例

南疆三地州作为"丝绸之路经济带"的必经之路,南疆人民承载着建设"丝绸之路经济带"的长期而又艰巨的任务。一直以来南疆三地州(和田、喀什、克州)是全疆存在社会安全隐患最严重的区域,经济发展也严重滞后于全疆水平,而这些问题归结起来是由于南疆三地州的人口增长速度过快和少数民族比例过高。未来十年三地州的人口将会达到什么样的规模,十分有必要作一简要预测。本文运用灰色GM(1,1)模型和一元线性回归作为预测方法,通过二者得出结果的比对,前者优于后者,最后得到2015-2025年南疆三地州的人口预测数值,并对发展趋势进行分析;进而提出行之有效地解决人口问题的途径,缓解南疆三地州社会环境的不稳定。

基于一元线性回归和GM(1,1)模型的农村人口预测

首先基于SPSS统计分析软件对焦作地区2004年至2011年农村人口数据进行了相关性分析,结果显示,人口与年份之间存在显著的相关性。其次在焦作地区2004年至2011年农村人口数据的基础上,分别应用一元线性回归模型,灰色系统的GM(1,1)理论,构建了农村人口预测模型。通过SPSS统计软件和EXCEL软件实现了对焦作地区未来2012年至2020年农村人口规模进行预测和分析。

多元线性回归分析法的洗混煤低位发热量数学模型

为了提高洗混煤低位发热量定量分析的精度,针对当前洗混煤低位发热中间介质的换热效率计算可靠性不高的问题,提出了基于多元线性回归分析法的洗混煤低位发热量数学模型。结果表明,该数学模型能准确定量计算洗混煤低位发热和传热的温度分布和传热系数分布状态,对发热量的变化规律拟合准确度高。

中位数稳健线性回归模型在数学教学评价中的应用

利用"中位数"建立一种较为稳健的线性回归模型,可以很好地解决用最小二乘法求回归直线可能存在的某些"离群值"对回归的显著性(拟合度)的影响.该模型对数学教学评价有一定的应用价值.

一元非线性回归模型参数估计的ExcelVBA算法与程序实现

为了拟合带有2个参数的一元非线性回归模型,提出了一种ExcelVBA程序算法。该算法根据"残差平方和最小"原则通过建立关于参数的For循环语句并利用最小值传递的思想,从而获得一元非线性回归模型的参数值。实例证明该算法简单实用。

一元线性回归预测模型计算程序

一、数学模型说明一元线性回归预测模型形式:y=a+bx已知一组数据(xi,y?)i=1,2,…,n。由最小二乘法可得 a、b

基于多元线性回归数学模型的有区间汇流河道洪峰关系定量研究

用河道上游洪峰预测下游洪峰是洪水预报的重要环节。在考虑对河道上下游洪峰相关关系影响较大的区间降雨量、前期影响雨量、区间产流面积系数和区间净雨历时等几个主要参数的前提下,利用多元线性回归数学模型对有区间汇流河道的上下游断面洪峰流量相关关系进行了定量研究,并简要介绍了多元线性回归数学模型的建立过程,进行了实例分析和检验。

基于最小角回归结合一元线性直接校正法的近红外光谱模型传递方法

针对近红外光谱分析技术中模型通用性较差的问题,提出了一种新的模型传递方法——最小角回归结合一元线性直接校正法(Least angle regression combined simple linear regression direct standardization,LARSLRDS)。该方法首先采用小波变换对样品光谱数据进行预处理,然后利用LAR实现样品全谱区光谱特征波长点的筛选,最后利用SLRDS对筛选出来的变量进行校正。采用汽油和药品样本的近红外光谱数据验证LAR-SLRDS性能,汽油数据集C7、C8、C9和C10成分的光谱差异为0. 002 8、0. 002 7、0. 002 6和0. 002 7,预测标准差为0. 410 6、0. 849 2、1. 034 9和1. 215 8;药品数据集活性、硬度和重量成分的光谱差异为0. 030 0、0. 031 8和0. 033 6,预测标准差为1. 933 8、0. 440 2和2. 130 9。结果表明,LAR-SLRDS算法不仅能够消除主、从仪器光谱之间存在的差异,实现模型传递,而且能够提高PLS定量模型的准确性和稳定性,具有广泛的应用潜力。