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。

基于灰色线性回归组合模型的金融预测方法

建立精确的金融预测模型对金融产品管理和风险控制具有重要的实用价值。文章针对新时期下金融产品推出周期短,可建模数据少的特性,构建了一种少数据建模的灰色线性回归组合金融预测模型。针对传统GM模型中忽略了数据的线性变化规律,对传统的GM模型进行改进,加入线性部分,构建了灰色线性组合金融预测模型,并给出了灰色线性组合金融预测模型的参数识别算法。最后实证分析了灰色线性组合金融预测模型对少数据建模的有效性,且实证结果显示该组合金融预测模型具有较高的预测精度。

公路货运量影响因素分析及趋势预测模型研究

为了提高公路货运量预测的准确性,本文选取经济、基础设施、人口等影响因素,运用皮尔逊相关系数对影响因素与公路货运量之间的相关性进行分析,构建预测模型,并采用平均绝对误差法对模型精度进行验证。结果表明:经济因素中的建筑业增加值对公路货运量的影响最大,皮尔逊相关系数为0.964,具有极显著性;其次是基础设施因素中的高速等级公路里程和人口因素中年末常住人口与公路货运量的相关性最高,相关系数分别为0.925,0.908,呈极显著性和显著性。研究发现,经济因素中以第二产业增加值为影响因素的预测模型平均绝对误差最低,为2602.466513;其次是基础设施因素中以公路里程为预测模型和人口因素中以常住人口为因子的预测模型误差最低,分别为5268.431313、11091.81933。

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。

一种线性移动自回归预测模型

应用线性回归分析和移动平均理论 ,对按时间次序排列的单一数据序列 ,给出了一种线性移动自回归预测模型 ,并对原始数据受不确定因素影响而产生的随机振荡 ,给出了合理的控制区间和运行通道。将其应用于深圳证券交易所股价综合指数每日收盘指数序列 ,得到了与实际情况相符合的结果 ,预测的准确性相当之高 ,具有一定的创新性和实际应用价值。

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。

基于正交试验的机制砂混凝土抗压强度线性预测模型

采用正交设计方法,分析研究了水胶比、粉煤灰掺量、矿渣掺量、机制砂掺量等因素对机制砂混凝土抗压强度的影响。结果表明水胶比是影响机制砂混凝土抗压强度的最显著因素,粉煤灰掺量次之;矿渣掺量和机制砂掺量对机制砂混凝土抗压强度的影响随着龄期的增长主次顺序发生变化。采用多元回归分析的方法,研究建立了机制砂混凝土抗压强度与水胶比、粉煤灰掺量、矿渣掺量、机制砂掺量的预测模型。

基于线性回归分析的煤层瓦斯含量预测

以某高瓦斯矿井的12#煤层为研究对象,测定了现场采集的煤岩样本瓦斯含量,并通过分析确定了煤层底板标高、煤层埋深为影响该煤层瓦斯含量的主要因素,在此基础上建立了反映该2个因素与煤层瓦斯含量关系的二元线性回归预测模型,对整个煤层的瓦斯赋存情况进行了预测,并绘制了瓦斯含量等值线图,对于该矿的瓦斯抽采工作有一定的参考价值。

山东省2023-2032年物流需求预测分析——基于山东省2002-2022年经验数据

物流业已成为我国第三产业的重要组成部分,高质量的物流业发展对促进经济高效循环、扩大内需等具有重大意义。为了提高物流需求预测的精确度,提出一种基于组合模型预测物流需求的方法:以山东省为例,将灰色预测、二次指数平滑预测及线性回归组合模型应用于物流需求的预测,选取山东省国民经济指标和货运量作为主要影响因素构建指标体系,基于山东省2002—2022年实际历史数据建立模型,将三种模型的优势进行创新性组合,构建科学的组合预测模型以预测山东省未来十年的物流需求量。物流需求的准确预测对山东省的宏观经济有着重要指导作用,可以使山东省物流产业规划与发展及制造业的经验决策更加切实有效,为山东省物流发展提供科学依据。

淮南矿区11–2煤顶板岩石单轴抗压强度预测模型构建

为了探寻煤系地层泥岩和砂岩类单轴抗压强度和弹性模量间的关系,对顾北煤矿11–2煤顶板岩石进行室内单轴压缩试验,得到120组数据。采用SPSS19.0专业数理统计软件,以单轴抗压强度为因变量、弹性模量为自变量,分别建立线性函数、对数函数、二次函数、三次函数、指数函数和幂函数6种回归模型。经回归方程显著性检验、回归系数显著性检验、回归方程拟合优度、D-W检验、共线性检验和回归方程残差正态性、随机性检验,获得预测岩石单轴抗压强度的一元二次非线性回归预测模型。应用该模型对淮南矿区张集煤矿和潘二煤矿11–2煤顶板岩石单轴抗压强度进行预测与验证,结果表明预测值与试验值相符,该非线性回归预测模型可用于同一煤系地层岩石力学参数的预测。

深圳市粮食中铅污染预测模型的建立

目的建立未来5年深圳市粮食中铅污染的预测数学模型,以了解其污染趋势。方法根据2001～2009年深圳市随机抽检和送检的粮食类产品铅检测数据,应用灰色预测模型、非线性回归预测模型、以及两者相结合的组合预测模型,对未来5年深圳市粮食中铅污染进行预测,以了解其发展趋势。结果灰色预测结果显示2010～2014年深圳市粮食铅污染呈下降趋势,而Cubic曲线模型显示2010～2014年深圳市粮食铅污染呈上升趋势,因为不同的预测方法有各自的优点和缺点,存在一定的误差,所以采用组合预测模型,将两者结合起来,结果显示未来5年深圳市粮食铅污染总体呈上升趋势。结论利用多种预测模型相结合,对未来粮食中铅污染可以得到一定的预测结果。

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。

基于多种时间预测模型的组合对成都市垃圾生产量的预测

通过相关文献对影响垃圾产量的因素进行分析,发现垃圾产量的来源主要受城市常住人口的影响,依据GM(1,1)灰色预测模型对2020—2030年这10年成都市人口总量进行预测,再根据预测结果建立人口数量与垃圾产量的一元线性回归预测模型,通过MATLAB对模型进行求解,从而对成都市2020—2030年的垃圾产量进行预测。由灰色预测模型分析发现,该市城市生活垃圾产生量逐年增加,建议进一步加强城市生活垃圾的管理。

论汽车整车库存预测模型的构建

探讨如何预测整车库存问题,主要思路是:先收集以前数据,然后分析数据,采用一元非线性回归预测方法及系数修正等数学工具,最后得出预测模型,最后对模型进行检验。

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。

学生体能训练任务智能规划系统设计与实现

随着信息技术的发展,各类数据管理与数据分析技术广泛应用,为社会高质量生活带来诸多便利。在深入研究数据库技术及数据分析技术的基础上,设计了一种对学生体能训练任务智能规划系统。该系统通过设计六个核心表,实现了对人员数据的全面管理,提供了增、删、改、查等基本数据管理功能。同时,该系统还实现了智能化人员分组与成绩预测的功能,其不仅可以采用预设的判断语言进行初步分组,还引入K-means算法进行智能分组,确保了分组的科学性和准确性。此外,智能系统利用线性回归和随机森林模型进行成绩预测,为教练团队制定训练计划提供了更加科学和精准的决策参考,并对学生体能成绩的快速提高提供有效支撑。

10kV城市配电网可靠性基础参数预测方法分析

介绍了灰色模型预测法和非线性回归模型预测法的预测模型,分析了这两种预测方法的特点,在此基础上提出应根据历史数据的特点合理选择各种配电网可靠性基础参数的预测手段。以某地区配电网设备的故障率和预安排停电率为算例,阐述了各种预测方法的具体运用。算例预测结果表明:在样本容量小的情况下,当历史数据较平滑时灰色模型预测法有较大的优势;在存在不准确历史数据的情况下,采用非线性回归模型预测法更加准确。

可线性化非线性回归预测模型的剖析与改进

本文通过对可线性化非线性回归预测模型的剖析 ,得出了两个重要结论 .在此基础上 ,推导出了含有回归系数变化的可线性化非线性回归预测模型的一种有效改进方法——泰勒级数法 .最后 。

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。

基于箱形图和隔离森林的施工人次数据处理与预测研究

针对工程项目进度和施工人员进场记录数据存在异常值的问题,提出一种基于箱形图和隔离森林的施工人次数据处理方法。将历史工程项目进行分类并计算各工程项目每人次的效率值,采用箱形图法剔除效率值异常的样本;结合各类型工程项目投资和投入施工人次的数据可视化情况,通过隔离森林隔离出属性值异常的数据点;采用剔除异常值后的样本作为线性回归预测模型的学习样本,使用测试集进行预测精度测试。并以某施工单位的实测数据为具体对象,根据所提算例结果显示,该方法能实现异常值的定位与分离,有效提高施工人次预测的精确度。