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1.
多式联运是一种新兴的运输方式,通过整合多种交通资源形成一套完善的体系来提高运输效率.航空客运量可以用来评估民航业的发展状况,根据分析出的影响客运量变化的因素,可以为民航系统的发展提供方向.本文利用多元回归分析法,根据现阶段多式联运发展程度较高的上海虹桥机场数据,分析铁路、轨道、公路和水运的客运量对航空客运量产生的影响.  相似文献   
2.
顾冲  曹爽  吉宸佳  张杰  郭奕 《工程勘察》2022,50(5):47-52+72
现实中的三维激光点云数据中存在大量圆柱几何体,在实际操作中,由于测量环境的干扰性和实验仪器的局限性,使圆柱体测量数据的拟合精度受到影响。本文在随机抽样一致性算法的基础上研究一种基于多元回归随机抽样一致性算法的圆柱拟合方法,利用MATLAB编程实现对圆柱的轴线方向向量和半径拟合求解,通过设置仿真数据和实测数据实验与最小二乘及整体最小二乘拟合结果进行比较,结果表明本文算法对于圆柱拟合过程中的参数解算具有较好的鲁棒性。  相似文献   
3.
为查清四川某尾砂充填材料理化特性和重金属毒性,以尾矿和普通水泥为原料制备井下充填材料,采用全因子试验探究尾砂粒径及灰砂比对试样物理性能及重金属稳定性的影响,SPSS 软件进行回归分析充填材料流动度和抗压强度,运用 XRD、FTIR 和 SEM 等分析方法,揭示充填材料水化反应过程及其重金属固化机理。 试验结果表明:尾砂粒度越粗,灰砂比越大,尾矿充填料的抗压强越大,易满足井下充填材料的强度要求,但尾砂粒度过大时,片状或棱型等不规则形状颗粒导致充填料流动性能降低;粗粒级尾砂充填料水化反应充分,水化产物与重金属离子相互作用,通过沉淀、静电吸附、离子置换作用等,将重金属滞固在充填材料中,重金属浸出毒性至少满足地下水Ⅲ 类水质要求。 因此采用水泥为胶凝材料,制备尾砂井下充填材料的理化特性和重金属稳定性均满足要求。  相似文献   
4.
与常规油藏相比,致密油藏物性较差且渗透率低,油井需压裂建产。由于特殊的地质特征及开发工艺,造成影响该类型油藏产量的因素较多,矿场常用的简单类比法产量预测不能满足实际生产需求。为解决该问题,以鄂尔多斯盆地坪北油田致密油藏为研究对象,以经典达西公式为基础,通过灰色理论分析,定量描述影响产量的主控因素。同时利用多元回归法建立一套数学模型,并通过对新投井的产量预测,验证模型的可信度。利用灰色理论与多元回归相结合的多学科综合方法开展油井产量预测,比传统方法更加科学和准确,可供同类油藏开发借鉴。  相似文献   
5.
1994年以来,长江口咸潮入侵严重威胁当地供水安全,随着长江上游水库群陆续建成,有关部门提出了通过上游水库群压咸调度保障长江口地区供水安全的方案。为明确压咸调度的目标流量(即临界流量),基于统计分析的方法,采用多元回归分析和主成分分析方法,选取实测站点数据建立了盐度-潮差-入海流量的相关关系统计模型,研究了咸潮发生的机理;通过模型分析多次咸潮入侵数据,确定临界流量为一个变化值,潮差290~335 cm下的临界流量在9 390~21 633 m3/s之间。研究表明,当长江口咸潮入侵时,单独依靠长江上游水库调度压咸所需的流量大,响应时间长,压咸效果不明显。因此,实际压咸调度应通过流域整体调度与本地蓄淡避咸水库共同作用应对咸潮入侵。  相似文献   
6.
提出了一种通过改进遗传算法并综合利用灰色预测GM(1, N)模型、BP神经网络模型、多元回归模型建立的电网投资组合预测模型。基于传统遗传算法对组合预测约束条件进行了优化并改进了遗传算法中交叉算子和变异算子,从而使算法具有更强的全局搜索能力和收敛能力。利用所提出的组合预测模型对某地区电网投资进行预测的结果表明,相比于单一预测模型和其他两种组合预测模型,所提组合预测模型能充分利用原始数据的信息,具有更高的预测精度。  相似文献   
7.
《甘肃冶金》2021,(1):93-96
矿石体重是资源储量估算过程中的一项重要参数。利用Excel的数据分析功能,构建小体重和矿石品位的多元回归方程,可以更科学、准确地预测矿石体重,从而提高资源量估算的可靠程度。  相似文献   
8.
刘涛  张文超  张文帅 《表面技术》2019,48(8):323-329
目的精确预测三段基圆变截面涡旋盘齿面粗糙度,确定合理的铣削参数,提高变截面涡旋盘齿面的加工质量。方法首先在正交试验的铣削参数条件下,用XK714数控铣床对毛坯件进行铣削加工,获得三段基圆变截面涡旋盘,用SJ-210表面粗糙度测量仪测量已加工涡旋齿侧面的粗糙度值。然后利用铣削参数和测量的粗糙度值,建立齿面粗糙度的多元回归预测模型和改进的BP神经网络预测模型及双预测模型,并验证该三种模型的精确度。最后对单一因素条件下的粗糙度进行预测、分析。结果经过计算可得,齿面粗糙度的多元回归预测模型的平均误差为1.43%,最大误差为3.09%。改进的BP神经网络预测模型的平均误差为1.33%,最大误差为3.22%。两种模型的预测平均值作为双预测模型时,预测平均误差为0.627%,最大误差为1.51%。结论齿面粗糙度的双预测模型的平均误差明显降低,同时可以避免单一预测模型产生主观预测误差。各铣削因素对粗糙度的影响程度不同,进给量fz吃刀深度ap刀具转速n侧吃刀量ae。随着进给量、吃刀深度、侧吃刀量的增加,齿面粗糙度值增加;随着刀具转速升高,齿面粗糙度值降低。  相似文献   
9.
以乙基黄药为捕收剂,硫化钠为硫化剂,通过单矿物浮选试验系统地研究了白铅矿浮选时硫化钠用量、硫化时间、搅拌条件、加药方式以及矿浆p H对硫化过程中矿物的浮游性、矿浆电位、硫离子电极电位的影响。采用多元回归方法建立了浮选回收率与硫化电位的数学模型,数学模型很好地反映了两者之间的关系。使用相关系数法分析了各因素对硫化电位的影响趋势及两者间的相关性。利用Matlab数学软件拟合出硫化电位与主要影响因子间的数学模型方程,再结合回收率与电位的数学模型,可以实现对硫化过程及时、合理的调控。  相似文献   
10.
阵列层析SAR通过交轨向布置多个不同高度天线、方位向合成孔径和斜距向大带宽信号,具备三维成像能力,单次航过即可实现观测区域的三维点云获取。受限于阵元数目和基线长度,高程向分辨率较低,同时建筑物区域存在叠掩,在三维重建过程中提取建筑物目标特征效率较低。针对这个问题,该文提出了一种基于机器学习的建筑物目标识别和提取算法,通过基于多元线性回归的点云分割、基于梯度算子的边缘提取和基于聚类分析的建筑物分区重建,进行建筑物立面、顶面和地面的提取,能够得到较好的立面与地面相交的脚印信息,大大提高了特征提取效率。通过国内首次机载阵列层析SAR实验数据处理结果,验证了该方法的有效性。   相似文献   
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