风险偏好对农户在元宇宙场景下的订单农业的参与意愿研究:基于多元线性回归模型的实证分析

元宇宙时代的到来,让订单农业发展面临新机遇。在元宇宙场景下的订单农业可以为农业企业和农户提供一个线上交流和交易的平台,实现企业、农户之间的资源共享。基于河南省洛阳市伊川县345位农业种植大户的问卷调查数据,通过构建多元线性回归模型,探究风险偏好对农户参与元宇宙场景下的订单农业的意愿的影响。结果表明:风险偏好对农户参与元宇宙场景下订单农业意愿有显著正向影响;风险感知对农户参与元宇宙场景下的订单农业意愿有显著正向影响;信息获取能力对农户参与元宇宙场景下的订单农业意愿有显著正向影响。其中,风险偏好对农户参与元宇宙场景下的订单农业的意愿影响最大。

采用多元非线性回归模型的无头铆钉安装干涉量预测

为明晰被连接件材料性能对安装干涉量的影响规律,并进一步为新材料扩展应用提供可靠性预测,在铆接过程有限元仿真数据基础上,提出了一种采用多元非线性回归模型的无头铆钉安装干涉量预测方法。首先,根据实际铆接过程建立有限元仿真模型,通过铆接试验验证模型有效性。然后,采用有限元和正交试验法,研究了被连接件弹性模量、屈服强度、强化系数和应变强度指数及其交互作用对铆接干涉量水平的显著性,明确了各因素对安装干涉量的影响效果。最后,选用幂函数作为多元非线性回归的函数形式,剔除显著性较低因素项,建立了待测位置干涉量回归预测模型。结果表明,在一定铆接工艺条件下,屈服强度和应变强度指数及其交互作用是影响干涉量水平的主要因素。对比模拟值与回归模型预测值发现两者变化趋势一致,且误差不超过10%,表明干涉量多元回归预测模型具有有效性。

偏正态条件下多元线性回归模型的统计推断及其应用

本文考虑带偏正态随机项多元线性回归模型的统计推断问题.基于最大似然方法,本文所做的工作如下:1)证明了参数最大似然估计在n≥p+1条件下以概率1存在唯一;2)在唯一性条件下给出参数估计的一致性结论;3)在一致性的条件下研究了参数的渐近性质,给出参数的渐近分布.最后通过数值模拟说明了所提理论和方法的有效性.实例表明模型参数估计的渐近分布具有实际意义.

基于逐步多元线性回归和随机森林模型预测黄河流域极端气温事件

全球变暖背景下,极端气候事件频发,且对黄河流域等地区的经济发展及人民生活造成严重危害。基于1961—2020年黄河流域80个站点的日气温数据提取了6个逐月极端气温指数(ETI)。利用多重共线性分析去除有相依性的环流指数,并考虑滞后性进行Pearson相关分析,筛选出各ETI的关键环流指数及最佳滞后时间;之后基于最佳滞后时间下的关键环流指数建立逐步多元线性回归(SMLR)和随机森林(RF)模型。对模型进行精度评价,探究环流指数在单站点及整个流域的重要性,并预测了2022年11月的6个ETI值。结果表明:黄河流域ETI中最高气温(TXx)、暖昼天数(TX90p)、酷热天数(TD30)和最低气温(TNn)呈波动上升趋势,而霜冻天数(FD0)和冷夜天数(TN10p)呈下降趋势;极端高温事件的强度和发生频率的空间分布特征与极端低温事件基本相反。以靖远站TXx为例,各关键环流指数对TXx具有不同程度的影响(0.10<r_(max)<0.89),r_(max)对应的最佳滞后时间主要为5、6、11、12个月。SMLR和RF模型对黄河流域各ETI的预测能力都较好,验证期的决定系数(R 2)范围分别为0.53~0.95和0.64~0.95;除对TXx的模拟效果稍弱外,其他5个ETI的RF模型模拟效果均优于SMLR模型。太平洋区极涡强度指数(PPVI)是影响黄河流域TXx、TNn、TX90p和FD0的最重要环流因子,北非—北大西洋—北美副高脊线位置指数(NANRP)对TN10p和TD30的影响最大。预测的2022年11月ETI的空间分布特征与多年平均情况基本相似。研究结果为黄河流域极端气温事件预报提供了参考。

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。

基于多元线性回归与决策树模型的病种费用分析——以儿童支气管肺炎为例

目的对儿童支气管肺炎住院费用分组,旨在DIP付费下,为住院费用的控制提出更合理的建议。方法通过统计软件SPSS 22对某三甲医院2019—2022年10月3448名儿童支气管肺炎出院患者,进行单因素分析和多元线性回归分析,结果筛选出分节点变量,用决策树模型对费用进行组合,并制定各组标准住院费用与权重。结果该院儿童支气管肺炎住院费用逐年上升,但费用结构却在优化。通过多元线性回归分析,将平均住院日、入院病况与年龄三个显著性因素作为分类节点,使用决策树模型,共分为6个费用组,并提出各组费用控制标准与预警上线。结论通过住院费用的预测值与费用预警线能够为支气管肺炎费用管理提供更为精准的参考与建议,节约卫生资源。

基于多元线性回归模型的黄骅港货物吞吐量的预测研究

黄骅港口位于环渤海经济圈中部,在北方港口中具有重要战略地位。深入探讨影响黄骅港货物处理能力的各种因素,并以此为基础进行预测,对于优化黄骅港口的未来发展具有重要意义。此外,研究货物吞吐量的预测有利于确定港口的未来走向、投资规模、基础设施建设等,对黄骅港口的合理布局、发展策略、泊位选址等有着深远意义。本文结合了黄骅港的现状和存在的一些问题,构建了黄骅港吞吐量影响因素指标体系,得出了黄骅港吞吐量的重要影响因素。基于这些重要影响因素,建立了多元线性回归模型,对黄骅港货物吞吐量进行预测研究。

基于多元线性回归的空气质量指数预测模型

随着中国社会的发展和人口数量的增多,空气污染环境问题表现突出,对人们的生活环境以及生态系统造成严重破坏。本文基于《中国统计年鉴2022》的相关数据,选取PM_(10)、O_(3)、SO_(2)、PM_(2.5)、N0_(2)、CO六个影响空气质量指数的指标。首先,通过相关性分析模型验证六个影响指标都对空气质量指数有较强的相关性;其次,通过各污染物浓度计算相应污染物分指数,利用多元线性回归模型建立空气质量指数(air quality index, AQI)与各影响指标之间的数学模型,利用该模型对城市空气质量指数进行预测;最后,将真实值与预测值使用皮尔逊相关性检验对模型评估,准确率达到0.928,能够反映空气质量的总体状况。

基于多元线性回归的转炉石灰加入量计算模型

根据铁水条件和钢水要求准确计算石灰加入量,避免熔剂浪费是转炉炼钢的重要要求之一。然而,由于转炉生产节奏快,影响因素多,很难精准地确定石灰加入量。为了准确计算转炉石灰加入量,避免石灰浪费,建立了机理模型、分类模型和多元线性回归模型,用于计算转炉石灰加入量。三种模型相比,纯粹的机理模型计算精度很低,难以直接应用到现场生产中。基于机理模型优化的分类模型,仅有60%的炉次差值在500 kg/炉以内。利用SPSS建立了多元线性回归模型,得到了石灰加入量和其他参数之间的关系W_(Lime)=4 147.24×w_(TSi)+529.67×w_(TC)+60.20×W_(qf)+0.405×V_O-1 833.95,验证结果表明,93%的炉次计算差值在400 kg/炉以内,77%的炉次计算差值在300 kg/炉以内,基本能够满足现场使用的要求,模型应用在现场后,石灰加入量得到有效的降低。

基于多元线性回归模型的赣州市PM_(2.5)质量浓度模拟

以土地利用变化为切入点,基于赣州市空气监测站的PM_(2.5)质量浓度数据和土地利用数据、道路数据、人口数据、气象因子数据,分析各因素与PM_(2.5)质量浓度的相关关系,筛选合适的数据,建立基于多元线性回归方法的土地利用回归(Land Use Regression,LUR)模型来模拟PM_(2.5)的空间分布。研究结果表明,基于多元线性回归的LUR模型将森林和主要道路、边界层高度、风速作为建模变量,模型的调整R2(决定系数)为0.855,RMSE(均方根误差)为0.635,在拟合度和准确度方面都表现良好。

基于MATLAB软件多元线性回归分析的太原市六城区加油站雷击风险评价模型

利用多元线性回归分析方法对所采集的太原市六城区具有代表性的加油站雷击风险数据进行处理,最终得到加油站雷击风险评价模型。该模型对加油站的防雷安全隐患排查及雷电防护设施改进有着非常重要的意义,并为辖区内新建、改建易燃易爆场所的施工规划和选址提供了重要参考,同时为气象部门针对易燃易爆危化场所防雷监管提供了重要的技术依据。

基于多元线性回归模型的罗江旅游发展影响因素研究

在社会经济、文明快速发展的现今,为了增加国民收入,增加地方经济,很多地区开展了如火如荼的旅游项目。罗江区作为紧挨成都的一个区县,有四川工业科技学院、西南财经天府学院两所大学伫立,还有李调元纪念馆以及红色历史为其增添魅力,旅游行业应该受到发展重视,为当地经济助力,提高人民生活品质。为了了解影响罗江区旅游发展的因素,从经济、人群特点、交通、文化历史、风景等方面通过在线问卷调查、实地勘探以及数据分析,采用多元线性回归模型对其旅游发展因素进行研究,总结归纳,并用spss软件对其分析。

基于多元非线性回归和BP神经网络模型对黄河水沙监测数据特征分析的比较

利用2016-2021年黄河水位、水流量和含沙量已有的历史数据,采用三次样条插值方法,可建立多元非线性回归和BP神经网络模型。比较两种模型的误差率,进而得到BP神经网络预测精度更高(平均误差率:0.1981)。这为预测含沙量提供可靠的依据,也为监管机关制定合理有效的检测方案提供了有力的支持。

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。

工商银行不良贷款影响因素分析——基于多元线性回归模型

以工商银行为研究对象,分析其2007—2021年不良贷款金额与不良贷款率的情况,并通过多元线性回归模型分析研究工商银行不良贷款率影响因素,得出GDP、社会零售品销售总额、拨备覆盖率、资本充足率与销售净利率对工商银行不良贷款率有负向影响,产权比率对工商银行不良贷款率有正向影响的结论。最后,针对改善工商银行不良贷款情况提出树立审慎稳健的风险态度、提高金融创新能力、落实三查制度以及优化信贷业务行业布局等相关建议。

基于多元线性回归模型的东莞市空气质量指数研究

东莞市空气污染一直是市政府高度重视的问题,实证分析该城市空气质量的主要影响因素,对提高该城市空气质量有指导意义。本文依据中国环境监测总站发布的东莞市2013年12月-2019年12月的空气质量实时监测数据,运用计量经济学知识,对东莞市空气质量的影响因素(包括PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)、CO、NO_(2)、O_(3)等污染物浓度)进行实证研究。运用Stata软件进行多元线性回归实证分析,结果显示东莞市首要大气污染物为PM_(2.5)、O_(3)、NO_(2),同时提出了改善东莞市空气质量和生态环境的建议。

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.

砒砂岩坡面侵蚀产沙规律及多元回归估算模型研究

[目的]揭示砒砂岩坡面侵蚀产沙规律并初步建立侵蚀产沙估测模型,为创新砒砂岩区水土流失综合治理新措施提供参考。[方法]利用室内人工模拟降雨试验,依据18个工况的试验数据,定量研究了不同降雨强度、植被覆盖度和坡度3个因素对砒砂岩坡面降雨侵蚀产沙量的影响规律,并通过多元非线性回归方程建立了坡面侵蚀产沙预测模型。[结果](1)砒砂岩坡面产沙规律曲线均属于平缓型,每分钟产沙量随降雨历时呈现逐渐增大并直至稳定。(2)坡面产沙量受降雨强度的影响最为强烈,植被其次,坡度最小,且降雨强度对植被的减沙效益具有一定的影响,随着降雨强度的增加,低覆盖度的植被减沙效益降低。(3)产沙量同降雨强度呈幂函数关系,而同坡度和植被覆盖度在一定范围内呈线性关系。[结论]通过多元非线性回归方程所建立的侵蚀产沙估算方程的拟合相关系数(R^(2))可达到0.980,可以有效反映坡面侵蚀产沙量与各个影响因素的相互关系,具有较高的适用性。

多元广义线性模型经验似然方法分析

针对多元广义线性模型,基于估计相关阵、广义估计方程和经验似然方法,本文构造出经验似然比统计量,此统计量能克服“工作相关阵”方法的误设定问题.在一定的条件下,本文也获得了经验似然比统计量渐近Wilks性质,该结果可用作未知参数向量置信域的构造.最后,通过数值模拟对所提方法的有效性进行验证.