多式联运对航空客运量的影响分析

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.     

基于机器学习的阵列层析SAR建筑物目标提取方法

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。      

新安煤矿初始地应力场反演模拟与特征分析

初始地应力场是煤矿开采工程设计和安全性分析的重要依据,通常工程区实测地应力点较少,必须在有限的地应力资料基础上,采用反演分析方法获得整个工程区地应力场。基于现场地应力实测资料,结合新安煤矿地形地貌条件和地质结构特征,研究了新安煤矿地应力场分布特征;在此基础上采用有限差分数学模型多元回归方法,进行了新安煤矿六七采区地应力场三维反演分析研究,获得了该区域地应力分布规律和影响因素的认识。结果表明,新安煤矿地应力场分布受构造应力和地质构造的综合影响,褶曲、断层等构造因素影响显著。     

变截面涡旋盘齿面粗糙度的双预测模型

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。     

胜坨油田岩石三轴抗压强度的多元回归分析

针对胜坨油田高含水期出砂严重的实际情况，对该油田的储层砂岩进行了岩芯三轴抗压强度试验，获得了可靠的试验数据。通过对测井数据和岩芯试验数据分析比较，选择了几个与岩石三轴抗压强度密切相关的数据作变量，通过不断引入重要变量、检验旧变量和剔除不重要变量的方法，进行多元逐步回归分析，建立了岩石三轴抗压强度与井深、岩石密度、孔隙度、声波时差、杨氏模量等数据的回归关系式，用于现场计算地层岩石三轴抗压强度和指导防砂、压裂等油田开发措施的实施。     

基于BP神经网络和多元回归的边坡稳定性预测研究

针对京新高速张家口路段的5个工程边坡进行了基于BP神经网络和多元回归的稳定性预测模型比较研究。结合45个不同土质参数的公路边坡实例,将影响路基边坡稳定性的岩土体内摩擦角、内聚力、重度、边坡角、边坡高度以及孔隙水压力6个主要因素作为评价因子。采用BP神经网络和多元回归两种预测方法对边坡的安全系数进行预测分析。通过对比两种模型的预测值和实际值以及方差和均方根误差,结果表明,两种模型都有较高的预测准确度,相比之下BP神经网络较之多元回归具有更精确的预测结果,更适用于边坡稳定性的预测分析。     

精密硬态车削多元非线性回归模型与综合优化

采用均匀设计试验方法,分别建立了表面粗糙度、刀具切削行程、刀具径向振动的多元回归模型;以加工表面粗糙度最小、刀具寿命最大、刀具径向振动最小和切削效率最高为目标,对精密硬态车削过程进行了优化研究。结果表明:切削速度280 m/min,进给量0.03 mm/r,背吃刀量0.15 mm,刀尖圆弧半径0.8 mm为最佳参数组合,取得了良好的切削加工综合效果。研究成果可对精密硬态切削加工的参数选择提供借鉴和指导。     

白铅矿的硫化电位控制浮选机理研究

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。     

高校毕业生就业预警变点统计方法研究

以教育部毕业生就业预警区域划分为指导,采用多元线性回归模型变点的统计方法,对高校毕业生一次就业率变点识别的关键问题进行了分析,结合某高校实际数据对本方法进行了检验和论证,定量明确了大学生就业相关影响因素。     

基于ISM和多元回归分析模型的工程造价估算方法研究

针对建筑设计参数与工程造价关系的研究,为实现建筑工程估算的快速与准确性,提出了解释结构模型(ISM)+多元回归分析模型的系统研究方法。在理论介绍的基础上,以小高层住宅建筑为例,应用解释结构模型(ISM)与多元回归分析相结合的方法建立快速估算模型,使得单方造价的估算误差控制在5%以内,验证了此研究方法的合理性与实用性。