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。

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.

耕深测量装置研究与多元线性回归模型预测分析

针对耕作环境复杂、旋耕机耕作深度测量作业影响因素多等特点,设计了一种自动化测量、省时省力、精度高的便携式耕深深度测量装置。装置搭载于旋耕机后,通过磁致伸缩位移传感器、超声波传感器、姿态传感器和GPS模块等传感器采集数据,结合装置数学模型,融合相关数据,有效获得准确的耕深数据。对超声波传感器和磁致位移传感器采集的数据进行S-G滤波加权融合,有效应对测量过程中泥土飞溅或越坎等数据波动,减小外在因素对测量精度的影响,提高测量的精度。结合多元线性回归预测模型,对滤波融合后的数据进行预测分析,准确预测耕深数据变化值并辅助旋耕机调整机身姿态。试验结果表明:在3组16cm预定耕深下,磁致位移传感器直接采集的数据可以准确地反映数据的变化和趋势,且超声波传感器数据间接辅助磁致伸缩位移传感器数据,还原数据真实变化趋势。研究结果表明:多元线性回归模型预测数据与实际测量的数据之间的平均绝对百分比误差分别为0.03%、0.26%、3.16%,能准确反映实际旋耕机作业耕深数据情况,实现耕深测量预测。

基于多元线性回归的年度销量预测方法

基于业财融合的卷烟业务预算管理有利于平衡生产与需求、协同工商业,而对卷烟年度销售总量预测,建立切实合理的年度销售计划是实现高效有用的预算管理的前提。文章根据2010—2021年凉山烟草商业公司历年销售的相关数据,基于卷烟销售“人口确定销量,经济确定结构”的原则,选取常住人口数、城镇人口、乡村人口、性别结构、游客数指标、生产者物价指数、城镇化、城镇人均可支配收入8个指标作为解释变量,利用STATA软件建立多元线性回归模型。结果表明,该模型能够较好地预测出凉山烟草商业公司年度销售总量值的变化。

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。

基于多元线性逐步回归和BP神经网络建立鸭梨盛花期预测模型

本研究基于2002—2020年河北省魏县鸭梨盛花期观测资料和气象数据,采用线性趋势法揭示其盛花期变化趋势,并通过相关性分析筛选出显著影响盛花期的气象因子,然后分别用BP神经网络、多元线性逐步回归方法建立盛花期预测模型,以决定系数、均方根误差、预测准确/误差率为评判指标对模型预测精度进行评价。结果表明,2002—2020年魏县鸭梨盛花期呈现提前趋势,每10年平均提前2.4天。有13个气象因子与盛花期极显著相关(P<0.010),相关系数在-0.575~-0.852。两种预测模型均可在3月上旬对盛花期进行预报,基于最早盛花期可提前13天预报,基于最晚盛花期可提前29天预报。多元线性逐步回归模型的R^(2)为0.905,RMSE为1.45,R_(d1)为94.7%,R_(d2)为5.3%;BP神经网络的R^(2)为0.950,RMSE为1.05,R_(d1)为100%,R_(d2)为0;用2021和2022年的数据对两个模型的预测效果进行验证,除多元线性逐步回归模型预测的2021年盛花期日序数与实际日序数差2天外,两模型对两年盛花期的预测值与实测值一致。综合来看,BP神经网络模型的预测效果更好,准确率更高,可用于鸭梨盛花期预测,这为制定河北魏县鸭梨花期管理措施及梨花节活动方案奠定了基础。

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。

基于多元线性回归模型的土壤理化性状对番茄品质的影响分析

本文综合借鉴现有试验数据,设定土壤EC值、pH值、容重、全氮含量、全磷含量、全钾含量、有机质含量等理化性状为自变量,番茄可溶性糖含量、可溶性固形物含量、有机酸含量、维生素C含量等品质指标为因变量,通过建立多元线性回归模型,深层次分析土壤理化性状指标与番茄品质指标的内在联系。结果表明,土壤全氮含量与番茄维生素C含量、可溶性糖含量存在线性关系,维生素C含量、可溶性糖与EC值存在线性关系,并得到了番茄各种营养物质与土壤理化性状之间函数关系式,为研究土壤理化性状改良与番茄品质改良提供了较好的支撑。

再生文化对旅游型乡村旅游发展的影响——基于多元线性回归模型分析

2022年中央一号文件提出,实施乡村休闲旅游提升计划,创新农村精神文明建设有效平台载体,启动实施文化产业赋能乡村振兴计划。其中,再生文化作为乡村振兴的资本衍生之一,融入了本土的民俗风情,以全新的内涵和意义成为旅游型乡村产业发展的重点打造,对乡村旅游发展有着不可或缺的影响作用。文章以益阳市资阳区紫薇村为研究对象,通过空间生产理论、层次分析等方法构建文化空间因子体系,将乡村旅游经济收入作为因变量,文化空间因子视为自变量,利用多元线性回归模型探讨变量间的相关度,总结得出再生文化对乡村旅游发展的影响大小,最终为旅游型乡村旅游发展空间规划提供一定的科学参考。

多元线性回归模型的聚类分析方法研究

提出一种对大量的多元线性回归模型进行聚类分析的方法。首先利用增广矩阵的相关系数矩阵定义了2个多元回归模型之间的距离以及模型集合的质心和半径等相关概念。然后采用Squeezer聚类方法,以过程全自动化的方式,实现对多元线性回归模型集合进行聚类分析。通过仿真研究验证了方法的有效性,取得满意的分析结果。

利用多元线性回归模型重构中国九大流域陆地水储量变化

GRACE与GRACE-FO任务间的数据空缺导致无法连续监测陆地水储量变化。基于此,本文采用多元线性回归模型,以GRACE/GRACE-FO陆地水储量变化数据为参考值,以降水、气温和模型模拟的陆地水储量数据为预测参数,采用3种不同策略重构中国九大流域2002-04~2021-12连续的陆地水储量变化。结果表明,基于去趋势项和去季节项信号重构策略的重构结果略优于去趋势项信号重构策略,且两者结果均优于整体信号重构策略,在人类活动或冰川融化频繁的流域(如海滦河、长江、西南诸河和内陆河流域)这种优势更为明显。此外,重构结果的性能也受GRACE/GRACE-FO数据信噪比和预测参数与GRACE/GRCAE-FO数据的相关性影响。

基于多元线性回归模型的子女教育获得影响因素研究

为了了解子女受教育水平的影响因素,本文基于中国综合社会调查数据(CGSS) 2018年的数据,运用stata软件对其进行相关性分析、多元线性回归分析。研究发现:子女教育获得受性别、父母政治面貌、父母职业、父母受教育水平等多种因素共同的影响,都对其有显著相关性。其中,父母的受教育水平对子女的教育获得具有较高的显著差异,父母职业地位对子女教育获得呈现显著相关。而且,父母的受教育年限与职业地位越高,子女的教育获得越容易,教育获得机会就越多。

基于ARIMA的多元线性回归模型的全球气候变暖分析

全球气候变暖已成为国际社会广泛关注的问题,本文利用ARIMA和多元线性回归模型来分析全球的温度变化和影响气温的因素。首先我们对1992年到2022年全球平均气温的12个月份数据,使用SPSS软件进行可视化与预处理,对异常值的波动进行总结并建立数学模型。然后我们开发一种机器学习方法对火山爆发、森林火灾、新冠肺炎和太阳活动异常四种自然灾害的影响进行分析,给出了长期线性趋势,得出自然灾害对气候变暖的影响。接着对于影响全球气温变化的原因,我们从降水量、海洋表面温度、全球平均温度、二氧化碳浓度、地球吸放热等因素进行考虑,利用逐步回归法通过SPSS进行相关性检验求解多元线性微分方程,得出地球放热对温度影响最大。最后我们对模型进行了优化和推广,将ARIMA模型与多元线性回归预测模型进行结合,利用极寒天气情况对模型进行推广,检验模型的灵敏度,最终的拟合效果较好,应用场景较广。

装配式建筑发展效果的影响因素研究——基于Eviews多元线性回归模型的实证分析

装配式建筑是“三化一改”所落到实地的一种建筑模式,一系列政策的出台催生着装配式建筑行业的发展,本文从装配式建筑的发展效果角度出发,分析六种因素对我国装配式建筑发展效果带来的影响,建立多元线性回归模型,运用Eviews10对数据进行检验,得出结论,社会因素是影响装配式建筑发展效果的最关键因素,技术因素和行业因素呈正向影响但不显著,政策数量与装配式招标项目数量呈不显著负向影响。