基于小波和多元线性回归的拖拉机振动分析

以一种轮式拖拉机为研究对象,基于小波分析和多元线性回归分析的方法,探讨了拖拉机在不同行驶速度、不同激振频率下,其前轴和后轴振动对座椅振动的影响。研究结果表明:在不同速度下,拖拉机前轴、后轴振动对座椅振动的影响具有不同的变化趋势。当行驶速度增大时,前轴振动对座椅振动的影响没有显著变化,后轴振动对座椅振动的影响则显著增加;随着分析频率的降低,前轴振动和后轴振动对座椅振动的影响均显著增加。在人体敏感的频率范围0～10Hz内,尽管前、后轴振动对座椅振动均有显著影响,但后轴振动比前轴振动对座椅振动的影响更为显著。研究结果可为改善拖拉机座椅的舒适性设计提供理论依据。

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。

作用于圆柱壳结构上波浪力的多元线性回归分析

海岸工程结构的受力不同于一般土建结构 ,主要原因是必须考虑波浪荷载。我们进行了作用在大直径薄壳圆筒结构上波浪实验 ,在实验的基础上 ,引入多元线性回归分析对施工期作用在大直径薄壳圆筒结构上的波浪力及其弯矩的计算进行了研究 。

多元回归分析法筛选藏药波棱瓜仿野生栽培关键影响因子

目的:研究多因子对藏药波棱瓜仿野生栽培生态适应性和种子质量的影响,为制定波棱瓜仿野生栽培生产规程提供依据。方法:在对波棱瓜采取不同种源、播期、播种量、栽培方法、海拔、坡向、郁闭度、土厚等多因子仿野生栽培试验的基础上,通过多元回归分析,筛选影响波棱瓜藤长生长和种子千粒重形成的关键因子。结果:经多因子筛选,对波棱瓜藤长生长和种子千粒重贡献值较大的关键性生态因子分别为海拔、郁闭度、坡向;栽培因子中,种源和地膜覆盖对种子千粒重有显著性影响,地膜覆盖对千粒重大小有促进作用。结论:建立的波棱瓜藤长生长和种子千粒重预测模型,可为波棱瓜仿野生立地环境选择、仿生栽培措施调控提供依据。

基于Haar小波分析改进的多元线性回归算法在MBR中的应用

用MBR系统进行污水处理时,经常会遇到有大量的污泥被截留在膜表面的现象,该现象会造成膜污染,影响MBR系统处理污水的效果,因此我们需要解决的问题就是如何预测MBR系统中的污泥量以便及时清理污泥。为了解决该问题,本文利用基于Haar小波分析改进的多元线性回归算法对MBR系统中的污泥表观产率系数进行预测。通过实验,我们将预测结果与实际系统结果做对比,发现该算法达到了能够准确预测污泥表观产率系数的预期效果,解决了预测MBR系统中污泥量的问题,对提高MBR系统处理污水效果具有一定的价值。

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X射线荧光分析和多元线性回归的水泥组分快速测定方法

为满足建筑行业对水泥质量实时控制的需求,积极探索快速、准确的水泥组分测定方法,依托X射线荧光分析(XRF)技术,将其与多元线性回归(MLR)方法相结合,成功构建了水泥组分快速且精准的测定方法。首先,运用XRF技术对水泥样品进行元素成分分析,将所得的元素分析结果作为自变量,接着采用MLR方法建立水泥主要成分定量测定模型。随后,将构建好的组分测定模型应用于某水泥企业制造的产品成分测定。应用结果表明,利用该测定模型计算得到水泥组分的结果偏差处于标准规定的允许范围内,且小于2%。由此充分展现了XRF技术与MLR方法在水泥组分测定领域的强大潜力,为水泥企业及广大用户提供了测定水泥组分的有效工具。

多元线性回归和逐步回归分析在白石泉Cu-Ni硫化物矿床研究中的应用

新疆东天山的白石泉Cu-Ni硫化物矿床一直受到众多构造学家、岩石学家和矿床学家的关注,但是数学地质在此地的研究尚属空白。文中在系统的野外地质调查基础上,进行了系统采样和岩石地球化学分析,应用多元线性回归和逐步回归分析相结合的方法,借助SPSS数学统计软件系统的研究Cu-Ni变量与造岩元素变量的关系,建立Cu-Ni变量与其他变量的回归方程,验证与解释白石泉Cu-Ni硫化物矿床的成因、岩浆来源等问题,对指导找矿勘探有重要作用,对应用数学地质方法有指引作用。

基于多元线性回归模型和灰色关联分析的江苏省粮食产量预测

针对江苏省近年来粮食产量波动的现状，采用灰色关联模型对2000-2009年江苏省粮食产量进行分析。结果发现，播种面积、化肥施用量、年均气温、年均降水以及农药施用量等5个因素是粮食产量波动的主导因素。然后在灰关联分析的基础上建立多元线性回归方程对2010-2012年江苏省粮食产量进行预测与验证，结果表明预测效果良好。最后，针对现状提出了相关建议。

基于主成分分析-多元线性回归的松花江水体中多环芳烃源解析

对松花江全流域14个监测断面的16种美国环保局优先控制的多环芳烃(PAHs)的主要来源及其贡献率应用主成分因子分析-多元线性回归模型(PCA-MLR)进行了来源解析。结果表明:松花江全流域为化石和石油燃料的复合PAHs污染,水体环境中PAHs首要污染源为化石燃料燃烧和交通污染,合计贡献率为63.1%,第二大污染源为工业和民用燃煤污染,合计贡献率为36.9%,沿江的石化、石油基地、大型焦化厂、电厂都是PAHs的主要来源。

用多元线性回归分析法定量判别PCBs污染物类型

应用多元线性回归分析法处理多氯联苯(PCBs)标准样品和实际样品的气相色谱数据,定量判别PCBs污染物类型,该法简便易行,可以避免由主观判断引入的偏差。对于PCBs标准样品Aroclor1248及PCBs配制样品,污染物组成计算结果与实际值吻合,绝对误差小于2%。实际土壤样品的分析计算结果表明:北京土壤样品PCBs污染物是Aroclor1242;兰州土壤样品PCBs污染物是49.0%的Aroclor1242和51.0%的Aroclor1254的混合物。应用多元线性回归分析法处理气相色谱分析数据,还可以作为一种质量控制的手段来识别干扰物。

正交实验数据的极差分析与多元线性回归对比对大黄提取工艺优化影响

目的 :优选大黄乙醇提取的最佳工艺。方法 :通过正交实验 ,用比色法测定有效成分的含量 ,实验数据经不同的计算和分析比较优选大黄的提取工艺条件。结果 :结果数据不同的处理方式得到不同的优化工艺条件 ,通过验证实验得到可重复出的实验结果。结论 :实验结果用多元线性回归计算 ,可弥补正交极差方差计算的不足 。

铝灰渣中AlN水解行为及其多元非线性回归分析

通过对铝灰渣水解反应过程中组分及其含量变化的研究,提出铝灰渣中AlN含量的修正公式;根据AlN含量和悬浊液pH值的测定,考察时间、温度、转速等水解参数对AlN水解速率的影响并对其进行多元非线性回归分析。结果表明:升高温度能降低铝灰渣中AlN含量并降低悬浊液pH值;延长时间可有效促进AlN的水解,同时在2h内悬浊液pH值迅速提升至高位;转速对AlN水解速率和悬浊液pH值无明显影响。总体而言,AlN含量比悬浊液pH值更能客观表征铝灰渣中AlN水解速率。对水解参数及修正后铝灰渣中AlN含量进行多元非线性回归分析并二次简化,发现理论值与实验值相对误差≤±8.65%。

基于灰色关联分析与多元线性回归模型的水面蒸发预测

采用灰色系统理论中的关联分析方法,对影响水面蒸发的各个因素进行分析,挑选出影响水面蒸发的主要因子,建立水面蒸发与主要影响因子之间的多元线性回归预测模型。通过实例证明,该方法简单可行,预测精度比较高。

大通牦牛体尺与体重性状的多元线性回归与通径分析

试验旨在通过大通牦牛体尺性状对其体重做较为准确的估计,剖分牦牛各体尺性状对体重的影响。随机选取了6~12月龄的88头大通牦牛为研究对象,其中公牛48头,母牛40头。测量各牦牛的体长、体高、胸围3个体尺指标,并称量其体重;采用逐步线性回归的方法建立大通牦牛体重与体尺的多元线性回归方程;利用通径分析方法计算各体尺性状对体重的直接作用和间接作用。结果表明:各性状之间的表型相关均达到了极显著水平(P<0.01);大通牦牛公牛和母牛的多元线性回归方程分别为Y=-194.708+0.766X_1+0.782X_2+1.229X_3和Y=-118.056+0.910X_1+1.106X_3,其中Y为体重(kg),X_1为体高(cm),X_2为体长(cm),X_3为胸围(cm),体重估计值与实际观察值差异不显著;胸围对体重的直接作用大于通过其他性状影响体重的间接作用,且胸围的间接作用在体高和体长对体重影响中做了主要贡献。通过研究结果可知,研究所得多元线性方程可以应用于大通牦牛良种选育实践,大通牦牛体重的主要影响因素来自于其胸围指标。

PSO算法在多元线性回归分析问题中的应用

粒子群优化算法(PSO)是一类实用有效的随机全局优化技术.本文简要地介绍了PSO算法的基本原理,具体地描述了使用PSO算法解决多元线性回归分析问题的步骤和结果.通过计算机仿真测试,表明PSO算法在解决多元线性回归分析问题上是一种简单、高效的算法.

多元线性回归分析法计算顶管施工引起的地面沉降

采用多元线性回归分析法建立了一个地面沉降和其产生的主要因素之间的回归模型,并利用VC编程实现了这个回归模型。程序运行中与实测数据紧密结合动态更新回归模型,预测的沉降结果与实测数据比吻合。

单因素方差分析与多元线性回归分析检验方法的比较

单因素方差分析与多元线性回归分析是应用统计学中两种重要的统计方法,文章通过严格的分析,找出了两者检验方法的异同点,并提出了应用时应注意的问题。

地下水流量预测的多元线性回归分析模型研究

地下水系统是一个复杂的随机系统,本文根据地下水流量与其影响因素之间存在的相关关系,建立了一个基于线性回归分析法的地下水流量预测模型,并将其用于遵义市海龙坝的地下水流量预测。结果表明预测精度较高,建立的模型较符合本研究区的实际情况。

应用多元线性逐步回归分析方法探讨气象因素与气传致敏花粉飘散的关系(英文)

背景: 气传致敏花粉是导致季节性变态反应疾病的最重要因素, 花粉的产生及飘散与气候因素密切相关。目的: 观察南昌市城区大气气传花粉与气象七要素( 气压、气温、湿度、降水、风速、蒸发量、日照) 的相关性, 为提高该地区过敏性疾病的防治水平提供理论依据。设计: 观察性实验。单位: 江西医学院变态反应疾病研究室。材料: 采用 Durham 重量法进行为期一年的大气气传花粉调查, 收集南昌市城区气传致敏花粉、气象资料。方法: 选择南昌市中心的江西医学院南院实验大楼四层楼顶为曝片点,采用 Durham 重量法于 2000- 04- 01/2001- 03- 31 进行为期 1 年的大气气传花粉调查。收集气象资料, 每日气象七要素的详细资料由江西省气象局提供。应用 SAS 6.12 进行多元线性逐步回归分析大气气传花粉与气象因素的相关性。主要观察指标: 南昌市城区气传致敏花粉的种类、数量、季节性分布以及和气象七要素的相关性。结果: 调查发现南昌市长年有花粉飘散, 花粉种类达 47 个种属。柏科花粉主要在 3 月飘散; 松科花粉主要在 3 和 4 月份飘散; 杉木属花粉主要在 3 月飘散; 藜苋科花粉主要在 8～11 月飘散; 豚草属花粉主要在 8～11月, 蒿属花粉主要在 9～11 月飘散; 葎草属以 9 月飘散为主; 禾本科在 12个月中都有出现, 但以 6～10 月飘散为主。在大气气传花粉飘散与气象七要素相关性分析中, 应用几种主要花粉飘散稳定期的花粉计数与气象七要素作多元线性逐步回归分析。松科花粉飘散与气压、气温、风速、日照呈正相关, 与蒸发量、降水呈负相关; 柏科花粉飘散与气压、气温、日照呈正相关, 与湿度、降水、蒸发量、风速呈负相关; 豚草属花粉飘散与气压、气温、风速呈正相关, 与湿度、降水、蒸发量、日照呈负相关; 蒿属花粉飘散与气压、气温、风速呈正相关, 与湿度、降水、蒸发量、日照呈负相关; 禾本科花粉飘散与气压、气温呈正相关, 与湿度、降水、蒸发量呈负相关。但以主要花粉及花粉总量的全年计数进行分析和以主要花粉及花粉总量的半年计数量进行分析时纳入回归方程的因素要少得多。结论: 花粉飘散与气象七要素具有相关性; 在分析气象因素与空中飘散花粉粒数的相关性时, 最好选择单种花粉粒, 并选择其飘散较为稳定的时段进行。