基于多元线性回归预测模型的sensor态势研究

由于系统漏洞层出不穷,网络管理员也不容易获得用户主机的安全态势,如何在攻击者利用漏洞之前,对网络中用户主机的漏洞、脆弱性进行自动发现成为保障计算机网络安全、平稳运行的关键问题。文中针对多元线性回归预测模型算法,首先利用最小二乘法实现对多元线性回归方程的求解,然后利用"t-检验"检验回归系数的显著性,实现对sensor安全的精确预测,使网络管理员能直观了解到sensor的全状况,以寻求最低的事故率、最少的损失和最优的安全投资效益。

基于多元线性回归模型的澜沧江湄公河客运量预测

选取2005―2013年澜沧江流域客运量及云南省相关统计数据为样本数据,建立澜沧江-湄公河客运量多元线性回归预测模型,对模型精度进行检验。根据澜沧江水路客运量预测结果,历史实际值与拟合值贴合较好,表明所建立的模型具有较高的实用性和可靠性,对澜沧江-湄公河水路客运及相关行业的发展具有一定的导向作用。

不同土壤入渗模型参数多元非线性预测模型的精度对比分析

为了对不同土壤入渗模型参数多元非线性预测模型的精度进行对比分析,基于区域性黄土田间耕作土壤水分入渗实测资料,分别对Kostiakov、Kostiakov-Lewis以及Philip入渗模型的参数建立了以土壤体积含水率、干密度,黏粒、粉粒和有机质含量等土壤基本理化参数为输入变量的多元非线性传输函数,并进行了精度分析和比较。结果表明:Kostiakov入渗的二参数模型参数的平均误差在9%以下,预测精度明显高于Kostiakov-Lewis三参数入渗模型参数10.78%和Philip入渗模型参数11.72%。因此,推荐形式简单且预测精度高的二参数模型参数多元非线性预测模型为土壤入渗模型参数预测模型。

基于存在交互项的多元线性回归汽车油耗预测模型

本文将多元统计分析作为基础和前提,以mtcars数据集的相关汽车数据为例,以每加仑汽油行驶英里数mpg为因变量,马力hp、车重wt、drat以及其交互项为自变量,用R软件分别建立多元线性回归预测模型,并对其进行模型评估和回归诊断。

基于高光谱的土壤含水率预测模型

为定量分析土壤含水率与反射光谱特征之间关系,以便为土壤含水率速测提供理论依据。以安徽省阜阳市临泉县为研究区,以区域典型土壤类型—砂姜黑土为研究对象,将土壤样本分别过10和20目的尼龙筛,并设置土壤含水率梯度实验。采用9点移动平滑法结合一阶微分、反射率对数及其一阶微分三种数学变换方法对光谱曲线进行预处理,分析不同目数、不同含水率下的光谱特性差异;拟合分析变换后的样本光谱数据与含水率相关性,提取特征波段,建立土壤含水率多元线性回归预测模型。结果表明:对4种不同土地利用类型的砂姜黑土样本的反射率数据进行对数一阶微分变换后,土壤含水率和光谱数据的相关性明显提升,根据数学变换后提取的特征波段建立的多元线性回归预测模型的预测精度最好;光谱反射率与水分含量呈负相关关系;土壤光谱法反演水分含量时,基于过10目筛的土壤样本建立的预测模型拟合精度要优于过20目筛的土壤样本,R^2最高为0.928。研究结果可以为精准农业管理提供极为关键的参数支撑。

基于多种光谱预处理的融雪期积雪深度定量模型研究

在融雪期通过实地雪深与光谱测量,研究了实测光谱反射率与积雪深度之间的关系。分别采用反射率Reflectance、倒数之对数log(1/R)、标准化比值(R/R_(450-750))和Box-Cox转换值4种光谱指标与不同波段组合建立对雪深的多元线性回归预测模型,并利用验证样本集对模型进行了检验。结果表明:野外实测反射光谱与雪深值呈良好的正相关关系,采用可见光波段与近红外波段结合的波段组合预测积雪深度的建模与检验精度均高于单独使用可见光波段或近红外波段,标准化比值结合可见光与近红外波段组合建模精度与检验精度均为最高,4种光谱指标中,倒数之对数和Box-Cox转换值的模型判定系数与检验精度均不理想。

基于GPRS无线通讯技术的自动化灌溉系统设计

针对传统的大水漫灌等灌溉方式灌水不均、容易造成农作物病害或涝死、浪费水资源和人工成本较高的问题,基于GPRS无线通讯技术对自动化灌溉系统进行了设计。为了获取有效的灌溉数据,同时能够对数据进行统计、分析和预测,设计了自动灌溉数据信息的预处理方法,并采用多元线性回归预测模型对灌溉数据进行预测。为了验证该自动化灌溉系统的性能,对其进行了数据采集试验和灌溉预测试验,结果表明:系统对灌溉数据监测和预测的准确率均较高。

煤矿瓦斯抽采主要因素及钻孔合理间距研究

为了研究煤矿瓦斯抽采主要因素及钻孔合理间距,分析了煤矿瓦斯抽采主要因素,得到了实际值和预测值拟合曲线,并建立了多元线性预测模型,然后建立了合理孔间距公式,采用数值模拟,模拟分析了不同孔间距的残存瓦斯含量变化曲线。研究为矿井瓦斯抽采钻孔合理布置提供了技术支持。

基于离心机法获取定体积质量下的土壤水分特征曲线

【目的】克服离心机法测定土壤水分特征曲线时“变体积”的缺陷,实现用离心机法获取扰动土壤准确的土壤水分特征曲线。【方法】选取了山西省16种粒径组成、有机质量差别显著的扰动土壤作为研究对象,采用离心机法测定了初始体积相同的各土壤样品在不同转速下的土壤体积含水率、动态变化的土壤体积;采用多元非线性回归模型,描述了以土壤体积含水率、粒径组成、体积质量和有机质质量分数作为自变量描述土壤水吸力的函数关系,并对模型进行了验证与评价。【结果】土壤水吸力的自然对数函数可以表示为土壤砂粒质量分数、黏粒质量分数、土壤体积质量和含水率乘积以及有机质质量分数等土壤属性的线性函数,模型的决定系数达到0.740;模型建模样本平均相对误差为14.460%,验证样本平均相对误差为13.237%,模型预测精度较高;同时发现土壤属性对于曲线的形状与走势的影响不能忽视,其中砂粒质量分数、土壤体积质量和含水率乘积与土壤水吸力负相关,黏粒质量分数、有机质质量分数与土壤水吸力正相关。【结论】因此,本方法构建的模型更符合实际情况,能够提高土壤水力学参数的精度,同时可以克服离心机测量土壤水分特征曲线体积变化的缺点,得到更合理的土壤水吸力和土壤含水率的关系。

基于变权重组合预测对我国股票价格的分析研究

本文数据来源于2018-2019年上证指数月度数据,通过多元线性回归预测模型、ARIMA预测模型、灰色预测模型对我国的股票价格进行拟合并预测。主要结论有:仅通过单项预测模型对我国股票价格趋势分析精确度不高,在单项预测模型的基础上运用变权重组合预测模型对我国股票价格分析研究,预测的精确度显著提高。经预测,未来半年我国股票价格将在低位徘徊。