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。

海洋环境下3C钢腐蚀速度多元非线性回归模型的建立及验证

通过分析海水环境因素对钢材腐蚀速度的影响,采用多元非线性分析方法建立了计算3C钢腐蚀速度的多元非线性数学模型,并将其计算结果与线性回归模型的计算结果及实验结果进行了对比。结果表明:在考虑各自变量相互作用的情况下,本文建立的多元非线性模型的平均相对误差为8.249 %,均方误差为1.607,其精度高于未考虑各自变量相互作用的非线性模型精度;而线性模型的平均相对误差为12.406 %,均方误差为4.169,其精度低于非线性模型;采用三次多项式来描述腐蚀速度与温度和盐度之间的关系是合理的。本文研究结果可为海洋环境下3C钢腐蚀速度的预测提供有益借鉴。

基于不确定测度的再制造曲轴径向跳动多元非线性映射模型

径向跳动是不确定环境下再制造曲轴加工质量控制的难点之一。在回收曲轴质量等级不同和再制造加工路线、工艺、方法各异的条件下,分析主轴颈的圆度、曲轴的弯曲度是影响再制造曲轴径向跳动的关键平衡性量度,界定了曲轴主轴颈的圆度、弯曲度的不确定性内涵,并构建了不确定性测度模型,用与其理想值为对比的离散程度来定量化描述不确定性;研究了主轴颈圆度和弯曲度的不确定度与径向跳动合格率之间的非线性映射关系模型,采用高斯-牛顿迭代法求解其拟合公式,给出了各个不确定度影响系数的计算方法,用于分析各个不确定度对径向跳动合格率的影响,以优化曲轴再制造加工、提高径向跳动合格率;通过某再制造曲轴应用实例验证了模型的可行性和有效性。为再制造零部件加工精益化管理提供理论和技术支持。

遗传算法应用于多元非线性回归模型求参的研究

传统的非线性回归模型求参方法存在精度不高、限制条件繁琐等问题。本文提出了遗传算法这一有效算法 ,由 2个算例给予验证 ,并与线性最小二乘法和Gauss Newton迭代法的结果作了对比 。

多元非线性数学模型建立煤性-炉型耦合关系

论述了采用多元非线性数学模型建立煤性与炉膛性能参数耦合关系体系的方法 ,运用灰色关联分析方法 ,对炉膛燃烧器区域计算壁面热负荷与煤性因素进行关联度分析 ,确定主要影响因素 ,采用不同参数组合 ,运用多元非线性分析方法 ,建立了 6种炉膛燃区计算壁面热负荷的数学模型 ,该模型具备较高精度 ,为锅炉选型提供了一种新的高效。

基于多元非线性回归模型预测磷建筑石膏强度

研究硅灰、聚羧酸减水剂、柠檬酸、聚乙烯醇乳液对磷建筑石膏强度的影响,根据各因素对强度影响的拟合曲线特征,提出多元非线性回归模型,运用MATLAB软件建立多因素共同作用影响磷建筑石膏强度的多元非线性回归分析模型,结果表明:硅灰是影响磷建筑石膏强度的最主要因素,通过模拟值与试验值的比较,验证回归模型的合理性。

基于多元非线性分析的混凝土强度预测模型

为了预测粉煤灰混凝土的强度,针对混凝土中强度影响因素的非线性特性,建立了粉煤灰掺量、水胶比、砂率和含气量与强度间的多元非线性模型。运用MATLAB中非线性命令nlinfit求解模型中的各项参数,得出多元非线性回归方程,使用该回归方程对混凝土强度进行预测。结果表明:昆仑山中热水泥混凝土强度预测值与试验值的相对误差绝对值最大为1.67%,昆仑山普通硅酸盐水泥混凝土强度预测值与试验值的相对误差绝对值最大为2.90%,表明此模型预测精度较理想,对工程应用具有一定的参考价值。

GPS网平差的多元响应—非线性最小二乘模型及其解的最优化混合算法

在控制网中,用GPS测量,可以同时测得一个点的基线向量,在具有起算数据时可获得观测点的三维坐标等多个响应变量值,将这些响应变量包含的信息综合起来,可以得到参数的更精确的估计。本文针对GPS测量数据为多元响应数据的特点,建立了一个GPS网平差的多元响应-非线性最小二乘模型,针对该模型,结合拟牛顿法和信赖域算法建立了一个新非线性优化的混合算法,该算法具有全局收敛性和超线性收敛性。

多元非线性回归预测模型的一种建立方法

多元非线性回归预测模型的一种建立方法扬州大学税务学院程毛林在经济预测中，常用多元回归模型反映预报量与各因素之间的依赖关系，其中线性回归分析有着广泛的应用。但客观事物之间并不一定呈线性关系，在有些情况下，非线性回归模型更为合适，只是建立起来较为困难。这...

基于移动平均线改进的多元非线性回归模型

在技术分析中常用移动平均线预测股价未来走势,但普通移动平均线仅考虑收盘价和时间的关系,存在一定局限性,因此提出了对移动平均线的分步改进:第一步,用成交额对移动平均线进行加权,得到成交额加权的移动平均线VTMA;第二步,借鉴指数移动平均值的计算公式对第一步的公式进行改进,得到成交额加权的类指数平滑移动平均线VTEMA;第三步,对第二步用三角移动平均值的计算方法进行双重平滑得到DVTEMA.为了预测股票次日收盘价,建立基于DVTEMA、MACD、KDJ、RSI的多元非线性回归模型.

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。

多元非线性数学模型在碳纤维纸拉伸强度预测中的应用

为提高碳纤维纸拉伸强度预测准确性,设计一个基于多元非线性数学模型的碳纤维纸拉伸强度预测方法。首先设计了分析对象以及拉伸装置,然后对对材料的抗折强度计算,最后建立了多元非线性数学模型,对碳纤维纸拉伸强度进行了预测。实验结果表明,所研究的基于多元非线性数学模型的碳纤维纸拉伸强度预测方法提高了拉伸强度预测的准确性,并减少了拉伸强度预测时间,具备实际应用意义。

多元非线性数学模型在碳纤维纸拉伸强度预测中的应用

针对传统方法在预测碳纤维纸拉伸强度过程中预测效果不佳的问题,提出基于多元非线性分析的碳纤维纸拉伸强度预测模型。首先利用GM(1,1)模型法筛选碳纤维纸拉伸强度的关键影响因素,然后构建多元非线性拉伸强度预测模型,最后将模型应用到实例当中,对比碳纤维纸拉伸强度预测值与实际值之间差距。实验结果表明,所提模型与实际差值小于1 kN·m^(-1),说明所构建的预测模型的准确性较高,能广泛地应用到实际案例中。

基于多元非线性回归模型的半焦分选特性研究

利用数学模型将实验研究成果应用到实际半焦分选工业生产中是实现产品预测和工业自动化生产的关键。以热解条件(热解时间、热解温度、粒径)为自变量,测评不同热解条件下半焦的分选特性指标(分选密度、分选密度±0.1半焦含量、分选半焦产率)。对实验获得的离散点进行拟合,采用最小二乘原理、多元非线性回归模型线性化理论计算并确定模型参数,建立半焦分选特性的多元非线性回归模型,模型计算结果与实验数据吻合较好,相对误差均在9%以内。

基于多元非线性回归模型的彩色扫描仪特征化

研究了基于多元非线性回归模型的彩色扫描仪特征化方法,分析了多元回归的阶数以及输出色空间的选择对非线性多项式转换模型是否存在影响。研究表明:训练组样本特征优化随着阶数增加而增加,测试组样本在高阶数非线性回归下优化精度下降,多项式方程呈现病态,泛化能力下降;回归模型采用RGB到L*a*b*的转换比采用RGB到XYZ的转换,优化精度略高。结果说明,利用多元非线性回归模型可满足扫描仪特征化的精度要求。

潜没式高趾墙稳定抗力作用比系数预测的多元非线性回归模型

潜没式高趾墙广泛应用于高面板堆石坝工程,其稳定性至关重要。目前潜没式高趾墙稳定抗力作用比系数的计算方法较为复杂,在工程设计中存在一定局限性。因此,综合考虑高趾墙高度、顶宽、上游坡比、下游坡比4个因素对高趾墙稳定抗力作用比系数的影响,通过大量的有限元计算,分析得出高趾墙的稳定抗力作用比系数与其顶宽和上、下游坡比呈线性关系,与其高度呈非线性关系。基于此规律提出了面板堆石坝运行期高趾墙稳定抗力作用比系数计算的多元非线性回归模型,可以快速计算运行期高趾墙稳定抗力作用比系数,并且有较高的计算精度,为初设阶段高趾墙设计参数的拟定提供简捷算法,加快设计进度。

我国工业废水排放量的多元非线性回归预测

为了准确预测我国工业废水的排放量,提高相关部门的管理水平,利用1997~2009年的我国工业废水排放量、工业总产值和工业用水量3个指标数据,构建了一种基于时间序列的多元非线性回归预测模型。经过评估和分析,该模型具有99.6%的高拟合精度,能客观反映我国工业废水的排放量。根据预测数据,我国将在2015年左右面临工业废水排放的高峰,排放量在249亿t左右。

南京地区马尾松根径与树高非线性混合效应模型研建

基于南京地区56块20 m×20 m的方形样地的1 022株马尾松(Pinus massoniana Lamb)根径和树高数据,分别采用乘幂、对数和双曲线函数等一元非线性模型和多元非线性混合效应模型拟合了马尾松根径和树高的相关关系。结果显示,所有一元非线性模型的相关指数均小于0.5,适应性检验的系统误差均大于5%,平均误差均大于10%;多元非线性混合效应模型的相关指数为0.615 7,系统误差为4.58%,平均误差为9.07%。从而表明多元非线性混合效应模型可较为精确地拟合马尾松根径(d0)和树高的相关关系。

南京马尾松根径与胸径多元混合效应模型研建

为了建立南京地区马尾松Pinus massoniana根径与胸径的相关关系模型,基于28块20 m×20 m的方形样地的531株马尾松根径和胸径数据,分别采用线性、乘幂、双曲线、三次曲线等11种一元模型和多元非线性混合效应模型拟合了马尾松根径和胸径的相关关系。结果表明,所有一元模型的相关指数均大于0.8,其中,一元线性模型的拟合优度最高(R2=0.919,SEE=1.854 8),总相对偏差、平均相对误差和平均相对误差绝对值最小(TRB=-1.34%,E=1.33%,P=7.734%)。适应性检验结果显示,一元线性模型有较好的适用性(E=1.125%,P=7.4645%)。与一元线性模型相比,多元非线性混合效应模型有更高的拟合优度和精度(R2=0.9504,SEE=1.7973,TRB=0.32%,E=0.313%,P=5.6428%)。模型适应性检验显示,多元非线性混合效应模型有更强的适用性(E=-0.0888%,P=5.3594%),从而表明,与一元线性模型相比,多元非线性混合效应模型能更精确地拟合马尾松根径(d0)和胸径的相关关系。

南京地区马尾松多元混合效应材积模型研建

为了精确拟合南京地区马尾松林木胸径、树高与材积的相关关系,基于28块20 m×20 m的方形样地的531株马尾松样木数据,分别采用山本式材积模型和多元非线性混合效应模型拟合了马尾松胸径、树高与材积的相关关系。结果显示:山本式材积模型的相关指数为0.964 92,估计值的标准误为0.004 0,总相对偏差、平均相对误差、平均预估误差和平均相对误差绝对值均小于3%,多元非线性混合效应模型的相关指数为0.99997,估计值的标准误为0.000 049 85,总相对偏差、平均相对误差、平均预估误差和平均相对误差绝对值均小于0.3%,表明两个材积模型有很高的拟合优度和精度,适应性检验结果显示,山本式二元材积模型和多元非线性混合效应材积模型的平均相对误差、总相对偏差、平均相对误差绝对值、绝对残差和标准偏差均小于3%,统计量F值小于临界值,表明两个材积模型的适应性较强;与山本式二元材积模型相比,多元非线性混合效应材积模型的拟合优度和精度更高,适应性更强。