多元线性回归在地下水资源评价中的应用

本文以水均衡理论为基础,以统计学中多元线性回归理论为依据。通过建立泉流量与降雨量、人工开采量及泉附近地下水位的多元线性关系。为黑龙洞泉域地下水资源评价提供了新途径。     

多元线性回归分析在北京城市生活需水量预测中的应用

从多元线性回归分析的特点出发 ,探讨北京城市生活需水量的影响因素 ,并对选定的影响因素进行回归分析 ,确定了最终的预测方程 ,应用预测方程对北京市 2 0 10年城市生活需水量进行了预测。     

基于广义回归神经网络(GRNN)的地下水水位预测

传统的地下水位预测方法存在需要事先假定含水层是均匀规则的且计算量大等不足.基于广义回归神经网络基本原理,建立了地下水位预测的广义回归神经网络模型.通过实例计算表明,该模型在信息有限的情况下,仍可达到满意的预测精度,且模型简单,计算效率较高,具有广阔的应用前景.     

基于Excel的多元线性回归优化模型预测地表水高锰酸盐指数

本文借助Excel软件对小姐庙监测断面的SS、BOD5、CODCr和CODMn监测数据进行线性回归全种类组合拟合,并采用校正R2法优化选择,最终形成一个三元线性回归优化模型,经统计检验可良好表达CODMn与其它三项的线性关系。将实际监测数据代入模型计算得出的CODMn数值与实际监测值之间的平均相对误差为7.35%,在可接受范围内,因此,该方程可作为辅助手段应用于实际监测工作中。     

多元线性回归模型在城市用水量预测中的应用

应用多元回归的方法,对城市用水量进行预测。采取向前选择变量法进行优选,得到相对最优的回归预测模型。该模型拟合情况良好,可以用来预测城市用水量。     

多元线性回归在月最高水位预报方程中的应用

文中应用多元线性回归原理,运用EXCEL表格软件的数据分析功能,建立不同月份月最高水位的预报方程,并对结果进行了分析。     

多元线性回归算法的研究和应用

研究多元线性回归算法,利用相关系数分析,筛选与预测结果密切相关的影响因素作为自变量,建立多元线性回归方程,并进行误差分析。收集有关的宏观经济数据和企业内部数据,通过回归方程预测下一年度的利润总额,为企业的管理和工作计划制定提供可靠的理论依据。     

组合多元线性回归模型在径流预测中的应用研究

为提水文预测预报精度,研究提出混合蛙跳算法(SFLA)-组合多元线性回归(CMLR)径流预测模型。首先基于主成分分析(PCA)数据降维和不降维构建CMLR模型;然后利用SFLA同时优化CMLR常数项、偏回归系数和组合权重系数,建立SFLA-CMLR径流预测模型;最后将SFLA-CMLR模型应用于2个年径流预测实例,并构建基于PCA降维处理的SFLA-PCA-MLR、SFLA-PCA-支持向量机(SVM)、最小二乘法(LS)-PCA-MLR、PCA-SVM和未经降维处理的SFLA-MLR、SFLA-SVM、LS-MLR、SVM作对比预测模型。结果表明:SFLA-CMLR模型对2个实例年径流预测的平均相对误差分别为1.54%、4.63%,预测精度均优于SFLA-PCA-MLR等8种模型,具有较好的预测精度和泛化能力。     

多元线性回归与GM（1，1）模型耦合预测城市用水量

合理预测城市用水量对于城市的发展有着极其重要的意义。本文首先应用多元回归的方法，采取向前选择变量法进行优选，得到相对最优的回归预测模型。然后利用灰色GM（1，1）模型，预测出规划年每个变量的值，代入多元回归模型，这样充分利用了两种模型的优点，预测精度高，结果更为合理可靠。     

回归分析法在水位预测中的应用

通过对大武水源地1986—2011年枯水期水位、开采量、降水量等多个长系列实测资料的统计分析,建立了多元线性回归模型,对模型进行F检验和T检验修正后,利用该模型进行水源地次年枯水期水位预测。结果为实测资料与模拟预测值的误差在5%以内,表明该方法预测精度较高,适用于该水源地水位预测。     

多元线性回归在水库短期洪水预报中的应用

应用Excel,以流域平均降雨量、前期影响和主要降雨历时为因子,建立多元线性回归方程,进行水库短期洪水预报,预报结果精度较高,具有简单易用的特点。     

基于多元线性回归模型的大坝变形预报研究

大坝变形监测预报的准确性对大坝安全评估具有重要作用,而其变形又受诸多相互关系复杂的外界因素的影响。阐述了目前大坝变形预报的几种主要模型和方法,重点对多元线性回归模型进行了分析。针对温度因子和时效因子的特点,在建模时考虑了温度因子对大坝的时延影响,采用三角函数对温度因子进行表述;对时效因子采用衰减蠕变因子描述,建立了科学合理的回归方程。以三峡工程大坝安全监测为例,采用M at-lab语言对回归模型进行了编程实现。计算结果表明,采用多元线性回归模型能有效地对大坝变形进行预报,预报精度较高,对大坝安全评估具有重要意义。     

多元线性回归与逐步回归在洪水预报中的应用——以南汀河中长期洪水预报为例

根据云南南汀河上的姑老河水文站长达41 a(1960～2000年)汛期(5～11月)实测月最大流量资料以及49 a(1951～1999年)来对27项气象因子(大气环流、太阳活动、下垫面因素等)的监测资料,通过建立姑老河站月最大流量与气象因子之间的多元线性回归模型和逐步回归模型,对年内最大流量及出现时间进行拟合。拟合结果表明,多元线性回归模型拟合的效果优于逐步回归模型。下一步,需采用耦合途径将不同预报方法结合起来,并进行实时校正,以进一步提高预测精度。     

基于多元线性回归数学模型的有区间汇流河道洪峰关系定量研究

用河道上游洪峰预测下游洪峰是洪水预报的重要环节.在考虑对河道上下游洪峰相关关系影响较大的区间降雨量、前期影响雨量、区间产流面积系数和区间净雨历时等几个主要参数的前提下,利用多元线性回归数学模型对有区间汇流河道的上下游断面洪峰流量相关关系进行了定量研究,并简要介绍了多元线性回归教学模型的建立过程,进行了实例分析和检验.     

天津市平原区地下水水位动态特征分析及预测

采用非平稳时间序列分析方法研究了天津市平原区地下水水位动态特征并进行了变化趋势预报。结果表明:天津市平原区地下水水位动态的趋势变化特征以持续下降型为主,周期变化特征以0.5、1、5和10年为主,预测2020年末第Ⅱ含水组水位最大埋深在静海、第Ⅲ和第Ⅳ含水组水位最大埋深在西青。该成果对研究天津市地下水环境控制措施和指导地下水开发利用具有实际意义。     

基于主成分分析和多元线性回归的黑龙江省用水效率研究

通过专家咨询和实际情况分析,选取影响黑龙江省万元GDP用水量的12个影响因子,构建以万元GDP用水量为因变量的黑龙江省用水效率指标体系。收集黑龙江省2007-2020年12个影响因素数据,基于主成分分析的逐步回归方法,通过spss对原始数据进行线性回归,得到黑龙江省万元GDP用水量和其各影响因素之间的数学模型。结果表明,影响黑龙江省万元GDP用水量最重要的2个指标分别为人均灌溉面积、城镇化率。     

模糊线性回归法在用水量预测中的应用

为提高用水量的预测精度,提出一种改进的模糊线性回归预测方法,将其预测模型的求解归结为一个线性规划问题。实例验证表明,改进的模糊线性回归方法预测精度明显高于普通线性回归预测精度,且能有效地解决观测数据不精确及用水量变化不确定时的预报问题。     

多元线性回归与BP神经网络模型在次洪量预测中的对比研究

针对半干旱地区次洪量预测问题,选取岔巴沟流域曹坪水文站1980-2010年中15场洪水资料,根据实测次暴雨、洪量资料,考虑淤地坝控制面积、次暴雨量、暴雨中心位置、前期影响雨量等因子,利用SPSS及MATLAB软件,建立用以预测次洪量的多元线性回归模型和BP神经网络模型。模型预测结果比较表明:多元线性回归模型和BP神经网络模型都能较好地应用于次洪量的预测,进一步得出BP神经网络模型的预测效果优于多元线性回归模型。研究结果可为淤地坝的安全度汛提供决策依据。     

基于多元线性回归模型的滦河流域径流量变化驱动因子分析

基于滦河流域中上游以山区地形为主,地势变化剧烈,地貌及土地利用类型多样,生态环境复杂的背景,为研究不同土地利用类型对流域径流量变化的影响,基于多元线性回归模型,分析了流域内不同子流域土地利用类型和降水量变化对各子流域径流量变化的影响。结果显示,处于下游的瀑河和柳河流域径流量受到耕地的影响较为显著,而滦河流域中上游各子流域径流量变化则主要受到草地、水域和林地面积变化的影响。因此,不同子流域降水量与各土地利用类型对流域内径流量变化的驱动性存在较大差异,在进行水利工程规划设计时需进行单独的讨论与分析。