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。

多元广义线性模型经验似然方法分析

针对多元广义线性模型,基于估计相关阵、广义估计方程和经验似然方法,本文构造出经验似然比统计量,此统计量能克服“工作相关阵”方法的误设定问题.在一定的条件下,本文也获得了经验似然比统计量渐近Wilks性质,该结果可用作未知参数向量置信域的构造.最后,通过数值模拟对所提方法的有效性进行验证.

基于多元统计分析的小样本数据预测模型设计

若小样本数据预测误差较大,会直接影响数据应用效果,为提升小样本数据预测精度,提出基于多元统计分析的小样本数据预测模型设计方法。将小样本数据放入SPSS软件中,结合自助法完成小样本数据的经验分布分析。基于样本数据经验分布特征,结合具备学习能力的Fisherface算法对小样本上数据实施预分类,建立测试样本类别标签,实现小样本数据的特征提取。通过多元统计分析数据特征的主元成分,确定模型回归函数,结合支持向量机构建数据预测模型,通过上述模型完成小样本数据的精准预测。实验结果表明,使用上述方法开展小样本数据预测时,预测误差较低,效率较高,说明其预测效果较好。

基于多元语义特征和图卷积神经网络的短文本分类模型

在互联网和社交媒体迅猛发展的背景下,网络中出现了大量的短文本数据,这些数据在舆情监控、情感分析和新闻分类等自然语言处理领域展现出了非常高的经济和学术价值.但短文本数据固有的特征给短文本分类带来了不小的挑战,如文本稀疏和缺乏丰富的上下文语义等.针对这些问题,提出了一种结合多元语义特征和图卷积神经网络(GCN)的短文本分类模型,该模型通过哈尔滨工业大学的语言技术平台获取短文本的多种语义特征,并将这些语义特征同短文本一起构建一个多元异构图,然后将其作为GCN的输入,利用GCN学习短文本更深层特征,最后通过Softmax函数获取每个类别的概率分布,进而实现短文本分类.试验结果表明,本模型在短文本分类的F1评分上比传统单一模型提高了4%.

偏正态条件下多元线性回归模型的统计推断及其应用

本文考虑带偏正态随机项多元线性回归模型的统计推断问题.基于最大似然方法,本文所做的工作如下:1)证明了参数最大似然估计在n≥p+1条件下以概率1存在唯一;2)在唯一性条件下给出参数估计的一致性结论;3)在一致性的条件下研究了参数的渐近性质,给出参数的渐近分布.最后通过数值模拟说明了所提理论和方法的有效性.实例表明模型参数估计的渐近分布具有实际意义.

基于科技接受模型下多元化管理对妊娠期糖尿病病人血糖和妊娠结局的影响

目的:探讨科技接受模型的多元化管理对妊娠期糖尿病病人血糖和妊娠结局的影响。方法:采用便利抽样法将2021年3月—2022年2月在医院产科门诊定期产检并于24~28周行葡萄糖耐量试验(OGTT)后被确诊为妊娠糖尿病的188例病人为研究对象,按随机数字表法分为对照组和观察组各94例,对照组给予常规健康指导,观察组在对照组的基础上行科技接受模型多元化管理干预,于干预后采用妊娠糖尿病自我护理能力量表(ESCA)、妊娠期间抑郁症测定量表(EPDS)进行调查,评价两组空腹血糖(FPG)、餐后2 h血糖(2 hPG)、糖化血红蛋白(HbAlc)、体质指数(BMI)变化,继续干预至产后42 d,比较两组病人干预前后自我护理能力及母婴结局。结果:基于科技接受模型的多元化管理干预后观察组病人自我护理能力、体重管理及血糖控制水平显著优于对照组(P<0.05),病人子痫前期重度、泌尿系统感染、流产、剖宫产、产后出血、产后抑郁症等发生率以及早产、巨大儿、新生儿窒息、新生儿肺炎、新生儿湿疹等发生率显著低于对照组(P<0.05)。结论:基于科技接受模型理论的多元化管理方案能够提高GDM病人的自我护理能力,减少妊娠期相关母婴并发症的发生,降低血糖水平,改善母婴结局。

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。

半连续Bernoulli-Normal两部回归模型及变量选择

对于半连续两部回归模型,考虑到每个回归部分都会遇到大量的候选变量,此时就会产生变量选择问题。文章主要研究Bernoulli-Normal两部回归模型的变量选择问题。先提出一种基于Lasso惩罚函数的变量选择方法,但考虑到Lasso估计量不具有Oracle性质,又提出一种基于自适应Lasso惩罚函数的变量选择方法。模拟结果表明:两种方法都能够对Bernoulli-Normal回归模型进行变量选择,且自适应Lasso方法的变量选择性能往往优于Lasso方法。

基于多元有序Logistic模型的居民对浙江省数字文旅建设满意度研究——以杭州市为例

杭州是一个旅游型城市,随着数字经济的发展,杭州率先开启了数字文旅新时代。本文以杭州市民为研究对象,就杭州市民对数字文旅的满意度发放问卷,以对数字文旅的总满意度为响应变量,设置包括个人特征、数字文旅公众参与、数字文旅公众感知、数字文旅文化价值在内的多维度预测变量建立多元有序Logistic模型,分析影响市民对数字文旅满意度的主要因素。研究发现,市民对数字文旅满意度因文化程度而异;公众对数字文旅的性价比感知、便利性感知,智慧旅游平台使用频率、数字文旅文化价值对满意度呈正向影响;线上文博使用频率、市民的文化程度对满意度呈负向影响。

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。

面向新型电力系统的多元协调规划模型构建方法

为获取相对可控的电力输出额,并确保电力系统的安全稳定高效运行,基于多元接入的发展趋势与电碳耦合的发展路径,结合系统需求预测、电力电量平衡和可再生能源配额等,提出一种多元协调规划模型的构建方法。模拟实验证明,建立的模型可以测算电碳成本,规划结果可以用于缓解电力资源和负载需求之间的不一致性问题,为后续增加清洁能源的安装比例、减少碳排、优化电力结构提供理论参考。

基于灰色荷载预测的多元线性模型预测高层建筑沉降

高层建筑物沉降已经成为一种普遍的城市疾病,为了避免由于高层建筑物沉降导致的灾害,对其进行监测、预测极其重要。为了解决某些情况下荷载估算困难的问题,提出一种利用灰色GM(1,1)模型预测荷载,然后利用多元线性回归模型预测高层建筑物沉降量的组合模型。为了验证所提模型的有效性,通过与利用灰色GM(1,1)模型预测高层建筑物沉降量以及实测数据进行对比,发现组合模型与实测沉降量更接近,其沉降量绝对误差均不大于0.06 mm,绝对误差最大值为0.06 mm,最小值为0.01 mm,效果较好。

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。

基于多元回归模型电力碳排放预测的应用研究

随着全球能源消耗的增加以及环境问题的日益严重,减少碳排放已成为电力工程领域的重要任务。本文基于多元回归模型,通过收集和分析相关数据,研究电力工程碳排放的预测与控制方法。介绍了碳排放的背景和意义,详细阐述了多元回归模型的原理和应用,接着提出了基于该模型的电力工程碳排放预测方法,并通过实证分析验证了该方法的有效性。

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。

在多元表征中促进模型意识的主动形成——以“租船”一课为例

2022年版课标新增了“模型意识”这一核心词。模型意识主要是指对数学模型普适性的初步感悟。模型意识是形成模型观念的经验基础,有助于开展跨学科主题学习,增强学生对数学的应用意识。数学模型可以用来解决一类问题,是数学应用的基本途径。北师大版教材二年级下册第一单元“除法”中“租船”这节课,是运用有余数除法解决简单实际问题。教材从画图列表和除法算式两个角度,引导学生理解有余数除法在解决实际问题时的应用.

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.

时变多元NBSCopula模型与美国股指期货市场可视化相依性分析

基于多元NBS(Normal Birnbaum-Saunders)分布构造了一种新的多元偏斜厚尾Copula,即多元NBS Copula,并进一步采用DCC(Dynamic Conditional Correlation)模型构造了时变NBS Copula模型。以美国道琼斯30指数期货、标准普尔500指数期货和纳斯达克100指数期货为例,可视化分析了收益率序列之间的各种相依特征,比较了DCC-NBS Copula模型与其他一些Copula模型在相依结构拟合上的效果差异。实证结果表明:美国三大股指期货之间的相依结构具有正相依性、厚尾相依性、非对称相依性和时变相依性,其中,NAGARCH模型可以较好地描述收益率序列的动态特征,椭圆Copula优于阿基米德Copula,非对称椭圆Copula优于对称椭圆Copula,厚尾椭圆Copula优于正态Copula,时变椭圆Copula优于静态椭圆Copula。综合来看,DCC-NBSCopula模型是所有模型中对相依结构的拟合效果最优的。