基于多元线性回归的山东省区域物流需求分析

基于多元线性回归的方法,运用SPSS软件,建立线性规则模型,并以山东省为例,对其物流需求情况进行了预测与分析,证明该模型科学、全面,可作为预测区域物流需求、评估物流业对区域经济发展的贡献、制定物流业发展政策等的有效工具。

基于多元线性回归模型的分布式能源系统短期负荷预测方法

常规的分布式能源系统短期负荷预测方法以平稳时间序列预测为主,负荷预测值与实际值存在一定的误差,影响分布式能源系统的稳定运行。因此,设计了一种基于多元线性回归模型的分布式能源系统短期负荷预测方法。通过提取分布式能源系统的短期负荷拟合特征,对日负荷特性进行分析,以确定短期负荷波动规律,从而指导负荷预测工作。利用多元线性回归模型可以预测能源短期负荷区间,并划分出实际负荷区间的边界,从而反映实际负荷落在负荷预测区间的位置,降低负荷预测误差。通过对比实验证实,该方法的预测精准度较高,能够应用于实际生活。

近岸悬沙垂线分布多元线性回归分析

许多学者在研究河口近岸水域时常采用扩散理论Rouse方程描述泥沙垂线分布规律,本文结合该方程成立的几个主要假设,分析该方程在近岸地区的适用性。在传统的Rouse分布基础上借助Rouse方程的线性形式以及近岸泥沙的输运特性,选取了ln z/h,ln c_(a),c_(a),u,ln u,z/h等6个变量作为自变量,采用多元线性回归的方法分析了6个自变量对泥沙浓度的影响。结果表明:参考点浓度对于泥沙浓度的影响最为显著,只采用相对水深计算出的泥沙浓度与实测值的相关性只有0.3左右;6个自变量中流速的敏感性(尤其是变量ln u)远低于参考点浓度,为非敏感因素;考虑5个主要自变量的方程计算的各点泥沙浓度与实测值的相关系数可达到0.8左右,表明采用的方法能够反映在复杂动力条件下近岸细颗粒泥沙浓度垂线分布的特征。

基于多元线性回归的区域中尺度模式温度预报释用研究

为评估上海区域中尺度数值模式对崇明本站温度的预报能力,对由模式直接输出的近5年(2014~2018年)的24h和48h本站温度进行检验,并以不同预报时效(24时和48时)的温度值作为线性回归的变量的方法进行本地化释用,得到:①模式整体存在日最低温度高估,日最高温度低估的问题,其中日最低温度的误差存在一个较明显的年循环,即在冬天高估问题显著,夏季则预报较好;日最高温度误差序列的年循环现象较为微弱,季节变化较小。②运用线性回归法,分季节得到的方程对模式产品的弱点有较好的改进,方程简单,便于预报员在日常工作中的使用。

基于SPSS和多元线性回归的船舶交通流分布拟合研究

基于多元线性回归理论对影响船舶交通流的主要因素进行了分析,利用SPSS软件拟合了交通流量分布函数,并以长江流域江阴段的船舶交通流量数据进行验证,实验结果表明船舶交通流量分布函数模型具有较高的可信度.

多元回归分析在安徽省广德县区域边坡稳定性分析中的应用

本文利用多元线性回归分析的基本原理对安徽省广德县30个滑坡稳定性进行分析得出影响边坡稳定性的最主要的驱动因素和该区的多元线性回归分析模型,结果表明得出的回归方程回归效果显著。所以可以运用该模型进行滑坡稳定性预测和控制,为广德县农业、工业规划和政府决策提供智力支持。

基于MCMC算法的多元线性回归变点模型的贝叶斯估计

基于MCMC算法,研究了多元线性回归系数变点模型的贝叶斯估计问题.首先由所有参数的联合后验分布得到各参数的满条件后验分布,再利用Gibbs抽样和MH算法相结合的MCMC算法对满条件分布抽取样本,最后得到变点位置及其他参数的贝叶斯估计.随机模拟结果显示用该方法估计各参数的效果较好.

准噶尔盆地气测多元线性回归解释方法研究

应用多元线性回归分析方法,以准噶尔盆地2008年底之前所钻探井试油井段的气测录井资料为分析样本数据,结合试油结论对比,运用SPSS统计分析软件进行多元线性回归,分别建立了标准油层、油水同层、水层(含油水层、含气水层)及干层(含油层、含气层)的多元线性回归模型。模型的检验分析反映其显著性明显,样本数据回判分析表明油层和干层的正判率较高,水层和油水同层的正判率较低。利用该方法对2009-2011年新钻探井部分试油井段进行解释评价,总体解释评价符合率为85%。

多元响应线性回归模型的马氏Mallows模型平均方法改进

针对多元响应线性回归模型,提出了修改的马氏Mallows模型平均(MMMAc)方法。为了更充分地利用多元响应变量之间的相关性信息从而更好地提高预测精度,组合权重选择准则的构造同样考虑了马氏距离预测风险,并通过构造Wishart分布,推导出预测损失的无偏估计作为权重的选择准则,最终得到的MMMAc准则相比马氏Mallows模型平均(MMMA)准则增加了一个偏差矫正项,减小了对预测损失估计的偏差,因此通过最小化该准则得到的权重估计能更接近不可得的理论最优组合权重;最后,模拟对比实验验证了MMMAc方法的优势:MMMAc估计具有与MMMA估计同样的渐进最优性,因此两者的表现在大样本情形下没有太大差异,然而,由于修改后的权重选择准则为预测损失的无偏估计,因此在样本量不足的情形下,MMMAc方法的预测表现更佳。

基于灰色-回归模型的四川省区域物流需求分析及预测

1.引言目前,区域性物流的发展水平作为衡量地区经济发展水平的重要指标成为关注的热点,本文基于目前四川省区域物流的重要地位,结合对区域物流产生影响的多种因素,运用多元线性回归和灰色预测的方法对四川省区域物流的需求进行分析和预测,为四川省区域物流发展和物流相关资源的合理配置提出具有建设性的意见。

基于多元线性回归模型的游戏难易程度及影响因素的预测

Wordle是一款国际流行游戏,为了预测玩家通关次数以及单词的难易程度,利用Wordle游戏在2022年1月7日至2022年12月31日的玩家参与数据百分比,基于最小二乘法拟合将数据百分比拟合成正态分布,并将正态分布的均值与方差作为因变量,通过多元线性回归模型,分析了Wordle游戏中单词难易程度的影响因素,预测了玩家通关人数的百分比,最终得出结论是重复字符个数与字符综合频率对单词难易程度影响因素大,最后进行了拟合优度验证与线性回归灵敏度分析确保模型准确。

网络商品区域分布研究——基于淘宝网的实证分析

网络商品区域分布是信息时代下经济活动的空间表现形式。本文通过多元线性回归模型,利用2012年统计年鉴以及淘宝网络平台相关数据,分析表征网络商品区域分布的重要因子,主要包括信息传输计算机服务投资、批发企业交易额,在此基础上提出了合理分布淘宝网络商品,提高网络商家的经营利润,进而优化我国电子商务均衡发展的思路和建议。

基于多元线性回归模型的江苏地区生产总值的影响因素研究

文章基于《江苏省统计年鉴》1997到2016年的数据,利用多元线性回归模型和SAS软件从政府购买、企业投资、居民消费和进出口4个角度分别选取财政支出、固定资产投资额、社会消费品零售额和对外贸易进出口总额4个指标,对影响江苏省地区生产总值的因素进行分析。结果表明,对江苏省地区生产总值影响最大的因子为对外贸易进出口总额,其次,为社会消费品零售额,最后,为财政支出。最后,根据回归结果从对外贸易、消费和合理利用财政政策三方面提出有利于促进江苏省经济可持续发展的建议。

普通公路车速分布特性的回归分析

采用多元线性回归的方法,分别建立了平均车速、15%位车速、85%位车速与车道数、限速值、车道位置、车型、道路饱和度、大型车比例等6个因素之间的回归模型.然后,采用Logistic回归的方法,建立了车速选择的回归模型.分析结果表明:对于双向六车道普通公路,依据15%位车速,对超车道进行最低车速限制;依据85%位车速,对最高车速实施可变限速、分车道限速和分车型限速.外侧车道上的大型车在饱和度较高的情况下,容易选择低速行驶;双向两车道或四车道公路上的小型车在饱和度较低的情况下,容易选择高速行驶.根据车辆选择高速行驶的概率,设置不同的限速设施.利用这2个回归模型可以计算出特定道路条件下的15%位车速、85%位车速以及车辆选择高速行驶和低速行驶的概率,为普通公路在限速及限速设施选择方面提供依据.

自回归分布滞后模型在数控机床热误差建模中的应用

对多元线性回归模型、回归与残差AR叠合模型和自回归分布滞后模型3种热误差建模方法进行了介绍与比对分析。多元线性回归模型方法简单快捷，但因热误差呈非线性且具有互交作用，较难获得精确热误差数学模型。后两个模型均属时间序列分析方法，其优点是能够比较精确地建立热误差数学模型，两者的区别是叠合模型把参数估计分成两部分，而自回归分布滞后模型是统一估计参数，因此叠合模型的精度要低于自回归分布滞后模型精度，并通过实例验证，自回归分布滞后模型在精密数控机床热误差建模中具有较好的建模精度。

FDI在我国区域性分布研究

本文首先对我国吸收外商直接投资以来,外商直接投资区域分布的特点及发展趋势进行了论述,然后考虑了可能造成外商直接投资分布不均衡的因素,并用线性回归模型对影响外商直接投资区域性分布的因素进行了统计检验和实证分析,本文的最后对我国各地区吸收外商直接投资提出了建议。

一般分布和多元正态分布的检验

分别根据Q-Q图法的原理以及条件概率性质和线性回归性质检验一般分布和多元正态分布,利用模拟方法验证。结果表明方法正确,具有一定的实用价值,并且证实马氏距离并不服从卡方分布。

基于多元回归方法对室内定位适应性的研究

为了提高室内定位对环境变换的适应性,提出一种新的定位方法。该方法在指纹数据库的基础上,增加参考点,在离线阶段,利用多元线性回归建立参考点与移动端之间信号强度的关系,用来预测实时定位时的信号强度;而为了让两者之间的关系误差更小,提出了一种分区域建立模型关系的方法。在实时定位阶段,通过比较实时信号强度与预测信号强度确定移动端的位置。

金融科技对区域发展的影响——基于西北地区现状

长期以来,我国一直面临着区域发展不平衡的挑战,这一现象抑制了我国经济的良性循环,主要原因在于东部地区和西部地区之间的发展差距,涵盖了资源利用和经济活力等方面。新时代“西部大开发”战略在一定程度上改善了我国区域发展不平衡的局面,但区域间绝对差距依然在扩大。现有研究主要聚焦于东部地区,少有西部地区的相关研究及两个区域之间的差别等。据此,本文利用相关数据和文献资料,对比分析西北地区和东部地区山东、浙江、广东三省的人均GDP等面板数据,评估地区金融发展水平,挖掘潜在问题,并提出发展建议。文章旨在探讨如何通过金融科技手段解决我国区域发展不平衡,进而助力我国金融科技体系的完善,逐步缓解我国发达地区的发展压力,同时促进经济可持续增长。

2020—2022年广西区域自动气象站数据质量分析与评估

基于2020年1月1日至2022年12月31日广西壮族自治区多要素自动气象站小时数据,采用多元线性回归模型自动快速判识、常规气象观测质量控制方法和人工复核结合,对其中气温、湿度、气压、风向和风速这5种气象要素根据气象数据质量控制规则进行统计分析。结果表明:广西2020-2022年多要素自动气象站观测资料的可用率平均可达98.57% ,平均缺测率为0.64%,平均可疑率0.06%、平均错误率均在0.7%以下。本文还对比了不同质量控制方法的优缺点及后期改进方向和方法。