高耸筒体建筑偏移量多元回归和基于时间序列分析预测的比较研究

通过对高耸筒体建筑物的偏移进行安全监测并分析、确定其影响因素,采用基于SPSS统计分析软件的多元回归分析方法和针对偏移量的时间序列分析预测方法,建立静、动态数学模型进行偏移量的预测精度分析比较,认为对于模糊动态系统时间序列预测分析方法比多元回归分析预测方法略具优势,同时为制定合理可行的措施以控制线性增长趋势提供合理化建议,从而达到为企业安全生产服务的目的。     

基于多元回归分析的我国某商业银行的不良贷款研究

本文通过构建某商业银行的不良贷款和各项贷款余额、应收贷款、贷款项目数、固定资产投资额之间的模型,找出了不良贷款与其他四项因素之间的关系。实证分析结果表明,商业银行不良贷款与各项贷款余额之间存在显著的线性关系。因此,控制各项贷款余额对于控制不良贷款具有重要意义。     

中国承接离岸服务外包竞争力的决定因素——基于“钻石模型”的因子和多元回归分析

本文基于波特钻石模型建立了一个由10项指标组成的指标体系,对2003-2013年我国的离岸服务外包竞争力用因子分析法和多元线性回归法进行了实证统计分析,确认了各项指标以及由因子分析法分离出的主因子——"钻石模型"综合因素指标对我国离岸服务外包竞争力的决定。并在此基础上给出了相关的政策建议。     

基于多元回归模型的企业社会责任与财务绩效相关性研究

近年来,企业对社会责任的承担与履行开始更多地受到人们的关注,注重履行社会责任的企业更容易成功。文章根据利益最大化理论,运用多元回归分析方法和模型来验证上市公司的社会责任与财务绩效之间的相关关系。模拟实验结果表明:上市公司社会责任与财务绩效之间呈正相关关系,企业履行社会责任能够对财务绩效形成正面影响,同样,财务绩效对社会责任的履行亦有良好的推动作用,但从中也可以看到,社会责任对财务绩效的影响还是存在着滞后性和整体长期性。     

水灰比对混凝土强度影响的多元回归分析

论述了水灰比对混凝土强度的影响,回顾了多元回归分析的基本理论好方法后,建立了水灰比、含气量等与混凝土抗压强度的多元回归方程,并与试验结果进行了对比分析,结果表明,与实测数据有较好的拟合效果。     

基于干预ARIMA模型的中国GDP趋势分析

文章通过时间序列分析采用ARIMA模型及干预模型对我国的GDP数据进行分析,引入干预变量,对其进一步建模,拟合出ARIMA(2,2,0)模型。利用干预模型来预测2017年中国GDP的均值。     

基于时间序列模型的节假日火灾形势预测与分析

研究节假日火灾发展趋势,可为有关部门制定节假日火灾消防对策,为维持安定和谐的社会和可持续发展提供重要的依据。以春节期间火灾为例,根据中国火灾统计年鉴提供的数据,利用时间序列指数平滑模型、回归分析模型和ARIMA模型分别进行预测,然后根据组合预测分析方法得出有效的火灾预测模型。该方法将三种预测方法结合比原有的单一预测方法预测更为可靠,然后,给出春节期间未来火灾的发展趋势预测值,在一定程度上可以使人们更容易掌握火灾发展的规律进而做出一些必要的准备。     

基于AutoLISP的三维模型快速建立与精度分析

建筑物的三维模型是数字城市重建的重要组成部分,而建筑物高精度三维模型的快速建立一直是三维数字仿真亟待解决的问题。本文通过无协作目标电子全站仪采集建筑的三维坐标,基于AutoLISP实现了数据的导入、建筑物墙面的拟合、特征点的投影及门窗等构件的自动生成,从而快速生成建筑物的三维模型,并对生成的建筑模型进行精度分析。基于AutoLISP构建建筑物的三维模型,大大提高了建模速度;并能有效控制三维建筑模型的质量。     

基于多元回归模型的电力诉求影响因素

本文基于电网运营管理中的数据,建立了影响电力诉求的数据指标体系,并运用聚类分析方法,对电力诉求的影响因素进行细分。通过关联各电力指标数据,建立多元回归模型,探索诱发电力诉求核心的原因,为当前电力部门的智能服务体系提供参考依据。     

基于多元回归分析的坐标转换方法研究

针对多元回归坐标转换方法仅适应于小范围坐标转换的缺陷,提出了基于格网的多元回归坐标转换方法,并应用于徐州市国土资源执法监察,将徐州市沿经线和纬线方向划分为3’×3’的格网,每个格网节点搜索附近的6～8个公共点,建立多元回归模型进行坐标转换。结果表明,该方法的内、外符合精度达到厘米级。     

基于多元线性回归的商品房价格影响因素实证分析

依据凯恩斯理论和房地产泡沫理论,以统计年鉴2000年～2012年相关数据作样本,选取了当年年人均收入、新增住房面积、上一年商品房价格三个影响房价的因素,利用相关分析和多元线性回归分析测度其对房价的影响,找出了引起房价波动的主要因素,并提出了控制房价的建议。     

基于半参数回归模型的GPS高程异常逼近

本文在分析现有GPS高程异常确定方法的基础上,提出了基于半参数回归模型的GPS高程异常逼近和分析的新方法。本文还通过实例对比和分析,证明了新方法在逼近效果和物理解释方面的可行性和有效性。     

基于统计分析的我国火灾可容忍风险标准的建立

总结介绍个人风险和社会风险的概念及可容忍风险确定准则。采用FN曲线、层次聚类分析和线性回归分析方法对1998～2008年我国火灾造成的伤亡情况进行统计分析,根据ALARP准则确定我国火灾社会可容忍风险标准。介绍建筑火灾安全的判定方法,通过构建建筑火灾风险剖面图并与标准FN曲线对比判定建筑火灾风险水平。     

基于BIM技术的地模的建立和使用

从地形图数据的快速化转换与无人机测绘两方面,介绍了基于BIM技术的地模建立方法,并探讨了模型的处理技术,阐述了地模在工程领域的应用,有利于加快工程建设的信息化发展。     

Optimizing overbreak prediction based on geological parameters comparing multiple regression analysis and artificial neural network

Underground mining becomes more efficient due to the technological advancements of drilling and blasting methods and the developing of highly productive mining methods that facilitate easier access to ore. In the perspective of maximizing productivity in underground mining by drilling and blasting methods, overbreak control is an essential component. The causing factors of overbreak can simply divided as blasting and geological parameters and all of the factors are nonlinearly correlated. In this paper, the blasting design of the tunnel was fixed as the standard blasting pattern and the research focus on effects of geological parameters to the overbreak phenomenon. 49 sets of rock mass rating (RMR) and overbreak data were applied to linear and nonlinear multiple regression analysis (LMRA and NMRA) and artificial neural network (ANN) to predict overbreak as input and output parameters, respectively. The performance of LMRA, NMRA, and optimized ANN models was evaluated by comparing coefficient correlations (R²) and their values are 0.694, 0.704 and 0.945, respectively, which means that the relatively high level of accuracy of the optimized ANN in comparison with LMRA and NMRA. The developed optimum overbreak predicting ANN model is suitable for establishing an overbreak warning and preventing system and it will utilize as a foundation reference for a practical drift blasting reconciliation at mines for operation improvements.     

基于回归分析的隧道收敛预测

隧道工程地质条件复杂,变形监测精度要求较高,收敛值是主要的监测指标之一。随着时间的增加,收敛值呈现出规律性的变化,可用于掌握隧道的安全状态。以实测收敛值为例,使用回归分析方法分析收敛值与时间之间的关系,同时,对收敛值进行预测。分析结果表明,隧道的收敛值与时间之间存在非线性关系,收敛值预测准确。     

基于加权多项式回归模型的变形预报

及时准确地预报变形是变形监测工作的核心内容之一,多项式回归模型以其考虑因素少,方程阶数低而得到广泛的应用。从预报角度来分析,距离变形预报时刻越近的观测数据对预报来说越重要。讨论了加权多项式回归模型的建立,重点介绍了权的确定,并结合生产实例验证了该法的有效性。     

多元线性回归分析建立空气质量数据校准发布的数学模型

本文通过对国家监测控制站点和某公司空气质量检测仪数据的研究,运用Excel数据分析工具箱进行多元线性回归分析,找到国控点和自建点的数据关系。运用MATLAB多元线性回归函数,建立国控点和自建点的数据模型,利用国控点数据对自建点的11项监测数据进行校准发布,并对所建模型进行共线性判断、残差分析、异常值诊断,对样本数据的初筛和在数据拟合时如何剔除异常值与不显著线性项提出可行性方法。     

非线性回归的高层建筑沉降变形分析

为了保证高层建筑的施工安全和使用安全,必须对其进行变形监测。沉降监测作为高层建筑变形监测中最重要的内容,其精度和准确性需要尽可能达到最高。结合实测数据,使用线性回归方法和常用非线性回归方法对高层建筑沉降状态进行分析,并做出趋势预测。