基于一元线性回归模型的供水网络中水表读数虚高问题研究

为了定量研究供水网络中总表漏水程度和分表读数虚高程度,根据水量平衡分析法的原理,结合大数据分析技术,建立了一元线性回归方程,回归常数代表总表漏水量程度,回归系数代表分表读数虚高程度。通过针对2021年某高校供水管网的实证研究表明,总表日均漏水量为15.5958吨,分表读数虚高率为1.07%。该方法对供水管网漏损率的精准评估等问题的解决提供了新的思路和方法。

基于“灰色+非线性回归”的煤矿死亡人数预测

为探究我国煤矿现阶段安全管理水平,从煤矿近年死亡人数为切入点,分析灰色模型[Gray Model, GM(1,1)]、回归模型在煤矿事故的预测效果,进而建立“灰色+回归”模型。首先,建立灰色模型,利用后残差比值、小概率误差验证灰色模型的预测等级为“好”,满足改进要求;其次,对回归模型进行线性拟合,建立“灰色+回归”预测模型,并对3类模型的预测准确性进行评估;最后,利用“灰色+非线性回归”模型预测2023年煤矿死亡人数。结果显示:以2021—2022年数据为基准,“灰色+非线性回归”预测相对误差依次为4.5%和1.3%,预测结果接近实际值,适用于短中期预测;经分析,“灰色+非线性回归”对煤矿死亡人数预测具有较高的研究价值。2023年煤矿死亡人数控制在123~136人,煤矿死亡人数呈下降趋势。

基于灰色回归模型广州市果蔬类生鲜农产品冷链物流需求预测

目的通过对不同预测方法的误差进行对比研究,选取预测精度较高的方法,促进部门科学化决策。方法从农产品供给、社会经济水平、冷链物流保障、居民规模与消费能力四大维度选取15个指标来构建影响因素指标体系,对影响因素与冷链物流需求进行灰色关联度分析。采用GM(1,1)、GM(1,6)与主成分-多元回归线性模型对果蔬类生鲜农产品冷链物流需求进行预测。结果GM(1,1)预测模型、GM(1,6)预测模型、主成分-多元回归线性预测模型的预测误差分别为2.97%、1.70%、2.53%。结论GM(1,6)预测模型预测精度最高,该模型适用于中短期的冷链物流需求预测,具有较高的应用价值。

一元线性回归模型在教育经济预测中的应用

经济发展日益迅速,通过经济预测把握未来经济发展趋势,帮助人们做出正确决策显得尤为重要。本文以2012-2021年期间国内生产总值与全国教育经费的数据为样本,对国内生产总值与全国教育经费之间的相关性进行了线性拟合,发现二者存在明显的线性关系,以此为基础建立了关于国内生产总值与全国教育经费之间的一元线性回归模型。基于样本数据,借助Excel软件对所建立的模型进行了参数估计,并利用模型对2022年的全国教育经费进行了预测应用。

上海市闵行区卫生人力资源的灰色-回归模型预测

目的利用灰色-回归模型预测上海市闵行区卫生人力资源数量,为卫生人力的科学规划提供参考依据。方法通过闵行区统计年鉴,提取2010-2021年闵行区床位、卫生人员、执业(助理)医师、注册护士、历年国民生产总值、常住人口数据。采用SPSS AU统计软件分别建立闵行区每千人口卫生人员数、执业(助理)医师、注册护士数以及床位数的灰色-回归模型,对2022-2026年闵行区卫生技术人员的相对数量进行预测。结果应用灰色-回归模型预测,2026年闵行区每千人口卫生技术人员数为8.31人、每千人口执业(助理)医师数为2.86人、每千人口注册护士数为3.99人、每千人口床位数为2.7个,年均增长率分别为5.9%、5.3%、6.4%、1.2%。平均绝对百分比误差≤3.7%,预测精度较高。结论灰色-回归模型对卫生服务资源整体预测具有实用价值,上海市闵行区应继续加大基层医疗卫生投入与卫生服务体系建设。

统计建模中GeoGebra软件的应用——以“一元线性回归模型”为例

用统计软件处理数据已成为统计学习的必要组成部分。统计图的绘制和统计量的计算是统计建模难点。以高中数学一元线性回归建模为例,教师设置定量探究不同因素对PM2.5浓度的影响这一问题情境,利用数学教学软件GeoGebra,指导学生绘制散点图,计算回归方程,对回归模型拟合并作效果评估,不仅能将学生从制图和计算中解放出来,高效开展建模活动,而且有利于调动学生在实际中使用统计方法的积极性。

应用灰色线性回归组合模型预测江苏省卫生总费用趋势及构成

目的:对2010~2019年期间江苏省卫生总费用的趋势进行描述和分析,通过既有数据选择最佳预测模型,预测江苏省2020~2025年卫生总费用的趋势。将2020年数据与预测值对比,分析产生差异的原因,为新冠疫情过后卫生政策的调整提供科学依据。方法:卫生总费用及其构成的数据来源于《中国卫生健康统计年鉴》《江苏省统计年鉴》,采用excel2017和R3.6.1软件进行预测模型构建和精度检验,选择灰色线性回归组合模型进行江苏省2020~2025年卫生总费用及构成情况预测,将2020年实际数据与预测值对比并分析。结果:基于灰色理论与线性回归的组合模型精确度优于GM(1,1)模型。受新冠疫情影响,2020年卫生总费用、政府卫生支出和个人卫生支出高于模型预测结果,社会卫生支出低于预测值。2020~2025年江苏省卫生总费用将从4848.41亿元增至6887.23亿元,平均增长率为7.19%,其中政府卫生支出占比与个人卫生占比呈现下降的趋势。政府卫生支出、社会卫生支出和个人卫生支出到2025年预计将达到1439.62亿元、3968.86亿元、1481.60亿元。结论:在后疫情时代,江苏省应不断深化医疗体制改革,调整政府卫生投入,拓宽社会卫生筹资来源,加大卫生总费用投入,科学合理的配置卫生资源,有效降低个人卫生支出比例,从而减轻人民负担。

基于灰色-回归模型的四川省区域物流需求分析及预测

1.引言目前,区域性物流的发展水平作为衡量地区经济发展水平的重要指标成为关注的热点,本文基于目前四川省区域物流的重要地位,结合对区域物流产生影响的多种因素,运用多元线性回归和灰色预测的方法对四川省区域物流的需求进行分析和预测,为四川省区域物流发展和物流相关资源的合理配置提出具有建设性的意见。

基于灰色预测模型与一元线性回归模型的煤矿瓦斯涌出量预测比较

在介绍灰色预测模型和一元线性回归模型的基础上,结合某煤矿实际,采用两种模型对瓦斯涌出量进行了预测,并对两种模型的预测值进行比较,结果表明:对基本符合线性关系的数据,采用灰色GM(1,1)模型较一元线性回归模型的预测精度要高。

基于灰色GM(1,1)模型和一元线性回归的人口发展趋势预测——以新疆南疆三地州为例

南疆三地州作为"丝绸之路经济带"的必经之路,南疆人民承载着建设"丝绸之路经济带"的长期而又艰巨的任务。一直以来南疆三地州(和田、喀什、克州)是全疆存在社会安全隐患最严重的区域,经济发展也严重滞后于全疆水平,而这些问题归结起来是由于南疆三地州的人口增长速度过快和少数民族比例过高。未来十年三地州的人口将会达到什么样的规模,十分有必要作一简要预测。本文运用灰色GM(1,1)模型和一元线性回归作为预测方法,通过二者得出结果的比对,前者优于后者,最后得到2015-2025年南疆三地州的人口预测数值,并对发展趋势进行分析;进而提出行之有效地解决人口问题的途径,缓解南疆三地州社会环境的不稳定。

基于灰色线性回归组合模型的火炮身管寿命预测

为了准确预测出火炮身管寿命终止时的最大射弹数,提高火炮的实用性能,该文对火炮身管内径磨损量的数学模型进行了研究。该文提出采用灰色系统理论分析的方法,将灰色模型与线性回归模型相融合,建立了灰色线性回归组合模型,得到了身管内径磨损量与射弹数的数学关系式。将该新模型与传统的灰色模型分别应用于某型火炮的身管寿命预测,通过数据对比表明了该灰色线性回归组合模型方法的有效性,使预测精度得到了提高。

基于一元线性回归的近红外光谱模型传递研究

为解决近红外光谱分析中的模型传递问题,本研究提出了一元线性回归直接标准化算法(Simple linear regression direct standardization,SLRDS)。为验证算法的有效性,采用玉米样品的近红外光谱集进行实验,并与传统的直接标准化算法(Direct standardization,DS)、分段直接标准化算法(Piecewise direct standardization,PDS)进行比较。实验结果表明,SLRDS算法不仅能够有效消除近红外光谱仪之间的差异,很好地实现玉米样品的PLS校正模型在3台仪器之间的共享,而且与DS和PDS算法相比,具有传递性能高、模型简单及所求参数少等优点。

基于灰色线性回归组合模型的故障率预测

针对武器装备在使用过程中故障率变化的复杂性,提出了灰色线性回归组合模型的故障率预测方法。该模型用线性回归方程和指数方程的和来拟合故障率曲线,它可以改善线性回归模型中没有指数增长趋势和GM(1,1)模型中没有线性因素的不足。通过对装备备件故障率的预测分析表明,灰色线性回归组合模型在故障率预测精度上优于单一的灰色模型和线性回归模型,且不要求对所提供的历史数据具有典型的分布规律。该模型的预测结果可以为装备的维修工作提供决策依据。

基于灰色预测和线性回归的烟叶产量预测模型

为解决作物产量预测样本数据偏少的问题,同时体现出产量与气候因素的关联性,采用灰色预测模型与线性回归相结合方法构建烟叶产量预测模型(TPFM),符合实际需求也便于应用。模型基于灰色预测GM(1,1)模型,利用历年烟叶产量计算产量趋势曲线,根据实际需求划分不同产量状态。使用线性回归方法确定一个多种气候因素与烟叶产量之间的关联公式,通过该公式提取每个状态的状态特征值,然后与预测年份的状态特征值进行比对,与其偏移最小的一个状态就是该年份的产量状态。经过数据验证,模型准确性较高,能够满足烟草预测的要求。

基于灰色线性回归组合模型的机床热误差建模方法

为了控制机床热误差和提高机床加工精度,考虑到测得的热误差数据同时存在着线性和非线性因素,提出了采用具有处理线性和非线性能力的灰色线性回归组合热误差模型的建模方法。用此方法对某卧式加工中心热误差进行了建模和预测,并引入BP神经网络对热误差模型的残差进行修正,从而获得了比较准确的热误差预测值。与用指数函数来模拟生成数据的灰色模型所获得的预测值进行了比较,证明了灰色线性回归组合及BP神经网络模型在机床热误差补偿建模应用中的优越性。

灰色线性回归组合模型在瓦斯涌出量预测中的应用

矿井瓦斯涌出量预测是新建矿井、新水平和新采区设计的主要依据。针对目前灰色理论预测模型和线性回归预测模型的缺点和不足,系统地推导了灰色线性回归组合预测模型。结合现场实测数据,并对比线性回归模型和灰色理论模型预测结果,发现该模型的预测精度分别提高了2.46%和1.35%,数据拟合的相关系数也有一定程度的提高。实证结果表明,灰色线性回归组合模型可以更好地预测矿井瓦斯涌出量。

基于灰色多元线性回归融合模型的故障率预测

为预测在设备使用年份期间的制氧系统故障率,提出灰色多元线性回归融合模型的新方法。该方法首先求出制氧系统各设备故障率的GM(1,1)模型;然后计算出制氧系统故障率、制氧系统各设备故障率与设备使用年份相关关系模型,并且将制氧系统各设备故障率的GM(1,1)模型代入该关系模型中;最后利用最小二乘法求出待定参数。通过对制氧系统故障率的预测分析表明,灰色多元线性回归融合模型在故障率预测精度上优于单一的灰色模型和线性回归模型,且不要求提供的历史数据具有典型的分布规律。该模型的预测结果可为制氧系统的维修工作提供决策依据。

基于灰色线性回归组合模型铁路客运量预测

铁路客运量的准确预测是铁路旅客运输组织工作的重要基础和主要依据之一,准确预测铁路客运量是铁路运输企业面向市场、把握未来的重要保障。针对铁路客运系统是一个信息不完全的灰色系统,运用灰色预测理论构建灰色模型GM(1,1)与线性回归的组合模型,用于对未来五年内河南省铁路客运量进行预测。研究表明,模型改善了原线性回归模型中没有指数增长趋势和基本灰色预测模型中没有线性因素的不足,和单一模型相比,预测精度更高,预测结果更为可靠,具有较高的实际应用价值,也为铁路客运量预测研究提供了新的途径。

基于并联灰色—线性回归组合模型的客运量预测

对铁路客运量准确的预测与分析是铁路部门进行相关决策和判断的依据,为此运用灰色模型—线性回归组合预测方法,对武昌站2008—2012年的客运量进行预测。预测结果和单一模型相比,组合预测模型考虑的影响因素较多,可操作性强,预测数据综合了内外因素影响,预测结果较为可靠,可作为决策判断的依据。

改进的灰色线性回归组合模型在大坝变形监测中的应用

针对传统的灰色线性回归组合模型要求原始数据序列为单调递增的缺陷,以小湾拱坝某测点的径向位移为例,分别采用两种改进的原始数据二次累加生成法和绝对值法建模进行拟合和预测,并与实测值进行比较。结果表明,绝对值法模型精度较高,更接近于实测值。