基于多元模糊线性回归的烧结终点预测方法

由于铁矿石烧结过程是具有不确定性、多变量耦合、时变时滞的复杂对象,烧结终点受多种因素的影响,采用传统控制方法难以将烧结终点控制在要求的范围内。基于多元模糊线性回归预测的建模方法,建立了铁矿石烧结过程的烧结终点预测模型。在对烧结终点影响因素分析的基础上,结合某钢铁企业烧结机的相关历史数据,确定各主要影响因素之间的函数关系,建立了烧结终点多元模糊回归预测模型,并利用该模型对烧结终点进行了预测。实际运行结果表明,该预测方法有较好的适用性及理想的预测效果。     

基于多元线性回归模型的锂电池充电SOC预测

在诸多汽车电池中,锂电池因为性能稳定、寿命长、承受力强等优势,成为了电动汽车动力电池的绝佳选择。为了对锂电池进行高效管理,防止过充、过放的情况发生,保证锂电池使用的安全性以及性能,需要对锂电池的荷电状态（state of charge,SOC）进行准确预测。实验基于锂电池充电过程中的实际数据,使用Pyhton语言编程,建立多元线性回归模型,通过模型预测出锂电池开始充电到结束充电过程中准确的SOC值。研究结果表明,锂电池充电SOC的变化过程具有一定的线性规律,多元线性回归模型预测SOC值的误差都能控制得很小,决定系数都高于99%,具有很好的预测效果且有一定的通用性。除此之外,多元线性回归模型参数较少,结构简单,易于实现,更容易在实际应用中推广。     

基于灰色多元线性回归融合模型的故障率预测

为预测在设备使用年份期间的制氧系统故障率,提出灰色多元线性回归融合模型的新方法。该方法首先求出制氧系统各设备故障率的GM(1,1)模型;然后计算出制氧系统故障率、制氧系统各设备故障率与设备使用年份相关关系模型,并且将制氧系统各设备故障率的GM(1,1)模型代入该关系模型中;最后利用最小二乘法求出待定参数。通过对制氧系统故障率的预测分析表明,灰色多元线性回归融合模型在故障率预测精度上优于单一的灰色模型和线性回归模型,且不要求提供的历史数据具有典型的分布规律。该模型的预测结果可为制氧系统的维修工作提供决策依据。     

基于LabVIEW的多元线性回归数据处理系统

多元线性回归分析是一种重要的数据处理方法,借助图形化的虚拟仪器开发平台LabVIEW可开发出集数据剔错、模型构建、统计检验、区间估计与预测等功能为一体的多元线性回归的可视化数据处理系统。系统构建方法新颖和稳健,通用性和适应性强,可方便地与数据采集整合使用,又可单独应用,具有广泛应用价值。文章对系统的构建与设计作了阐述,给出了主要的实现程序。     

基于多元线性回归的学生成绩预测研究

随着数据挖掘技术在教育领域的深入应用,使得成绩预测成为改进教学质量的重要手段之一。对学生进行成绩预测,可以督促学生提高学习效率以及鞭策教师改进教学质量,更好地完善教学,达到最佳效果。但在目前研究中,虽然对成绩预测应用已十分广泛,但是多是基于学生全部成绩对某门课程成绩的预测,忽略了成绩预测的时效性。因此提出基于多元线性回归方法构建一年级成绩预测毕业成绩的预测模型。以某学校计算机应用专业的学生课程成绩为研究对象,构建相应的多元线性回归预测模型。通过大量实验以及检验证明,利用一年级成绩预测毕业成绩可行,并且构建的成绩预测模型具有极高的预测精度,可以为改进教学方案提供参考信息,有助于提高学校的教学质量和学生的学习效果。     

基于多元线性回归的昆虫图像分割方法

昆虫图像自动鉴定是一种快速鉴定昆虫的方法,图像分割则是其中的关键步骤。为了使昆虫图像分割达到更理想的效果,提出基于RGB三色板的多元线性回归算法对昆虫图像进行分割。算法的核心是首先建立图像的多元线性回归模型,根据RGB三色板的背景样本确定回归模型参数,并采用范数对回归模型进行优化,优化后的算法有效解决了昆虫图像分割中部分区域分割不理想的问题。实验证明,提出的算法对昆虫图像分割具有良好的应用价值。     

基于多元线性回归的环境监测数据分析与研究

目前的环境实时监测数据精度和适用范围都有一定限制,为此提出并改进一种新的环境预测模型,用于预测大气环境质量,收集6个空气污染物指标和5个相应的气象指标并进行检测.研究发现通过逐步线性回归优化多元线性方程,可以准确预测短期大气环境质量,改进后的模型可以相对准确地预测未来大气污染物的质量浓度.     

基于多元线性回归的标准井泵功图计算方法

目前常用的井况分析手段是对油井泵功图进行分析诊断,但是目前常常是通过人工方式来对功图情况进行分析判断,对功图的智能判断还不是十分成熟,这主要是因为无法确认当前功图和正常功图的误差率,所以该文针对这一问题,提出一种基于多元线性回归的标准井泵功图计算方法,用此方法可以通过计算机计算出标准井的泵功图情况,以此作为和实际井况中的泵功图情况对比分析的依据,就可以很快的对比出泵功图是否存在异常情况。     

基于多元回归分析的PM2.5预测研究

PM2.5对人体健康和大气环境质量的影响众所周知,分析、预测PM2.5浓度对污染天气防治与干预有着非常重要的作用。利用灰色关联度、多元回归分析等方法对全国各大城市空气质量进行了研究,分析了影响PM2.5浓度的主要因素并进行了影响程度排序,构建了PM2.5预测模型并进行了预测实践,为我国环境空气质量预报和污染天气防治干预提供了有效的决策信息。     

基于多元线性回归的螺纹钢价格分析及预测模型

通过分析期货黑色系品种螺纹钢产业链上下游的关系,提出了一种基于多元线性回归分析的螺纹钢价格分析及预测模型。首先,收集 影响螺纹钢价格的主要因素数据,包括焦炭期货结算价、焦煤期货结算价、铁矿石期货结算价、热卷期货结算价与人民币兑美元汇率中间价;然后,通过散点图与趋势线对这些影响因素进行分析以确定影响因素,借助SPSS与NCSS软件利用收集到的数据构建基于最小二乘法的多元线性回归模型,并通过岭回归分析消除自变量间的共线性,得到修正后的模型;最后,运用此模型对未来一个月交易日的螺纹钢价格进行较为精准的预测。实验表明,该模型拟合度较高,具有一定的实用性。     

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。     

基于多元线性自回归模型的流量预测

为使流量预测模型具有自适应性和相关性,以时间点为基础进行建模,结合时间序列与流量序列,引入多元线性自回归(AR)思想进行参数估算,对多次估算所得参数值建立指数加权移动平均数模型进行二次估算,在此基础上,建立多元线性自回归模型。实验结果证明,与AR模型、ARMA模型相比,基于多元线性AR模型的预测结果更准确。     

基于多元线性回归的空腹血糖影响因素分析方法

通过分析空腹血糖影响因素的关系,提出了一种基于多元线性回归分析的空腹血糖影响因素分析方法。首先,收集影响空腹血糖的主要因素数据,包括血清总胆固醇、甘油三酯、空腹胰岛素、糖化血红蛋白;然后,通过散点图对这些影响因素进行分析和确定,利用收集到的数据构建基于最小二乘法的多元线性回归模型,并通过逐步回归分析得到修正后的模型;最后,运用此模型确定了影响空腹血糖的关键因素,以为糖尿病患者的平时饮食给予指导以及为医生的临床治疗提供参考。     

结合过渡区的多元线性回归昆虫图像分割方法

针对多元线性回归模型对含阴影的昆虫图像边界分割不准确的问题,提出一种结合过渡区的多元线性回归优化算法。算法首先对多元线性回归模型进行范数优化。即根据图像的RGB三色板信息建立多元线性回归基本模型,再利用余弦范数对模型进行优化。优化后算法对图像的分割效果有所改进,但仍保留了图像阴影部分,因而引入过渡区算法对边界和阴影进行分割,实现图像边界的二次分割优化。与单独应用多元线性回归算法相比,新算法提高了昆虫图像的分割精度,具有较强的鲁棒性。     

基于线性规划支持向量回归的混沌系统预测

支持向量机是一种基于统计学习理论的新颖的机器学习方法,该方法已经广泛用于解决分类与回归问题。标准的支持向量机算法需要解一个二次规划问题,当训练样本较多时,其运算速度一般很慢。为了提高运算速度,介绍了一种基于线性规划的支持向量回归算法,并由此提出几种新的回归模型,同时将它们应用到混沌时间序列预测中,并比较了它们的预测性能。在实际应用中,可以根据具体情况灵活地选择所需模型。     

具有模糊控制变量的多元线性回归

多元线性回归被广泛用于预测。回归式反映了响应变量和预测变量间的线性关系。将模糊集理论引入多元线性回归中,通过模糊控制变量,可以得出更符合实际,也更容易为人所理解的回归模型。针对真实数据的实验表明,具有模糊控制变量的线性回归可以解决一类复杂的回归问题。     

基于线性回归机制的远程带宽测量方法

设计并实现基于线性回归机制的带宽测量方法,以获取某个网段内所有链路的带宽。分析带宽测量的基本思想,讨论获取探测数据和基于这些数据分析带宽的步骤。论述探测结果组织、减少探测量、并行调度机制、回归分析等关键问题。给出实验结果,并探讨探测速度和排队策略给探测准确性带来的影响。     

基于一元线性回归的中国煤炭行业年死亡人数与年煤炭产量的预测研究

为了预测我国煤炭行业未来安全形势的发展状况,建立了我国煤炭行业年死亡人数与年煤炭产量的一元线性回归预测模型,采用该模型对我国未来3年煤炭行业年死亡人数与年煤炭产量的发展趋势进行了预测。预测结果表明,该模型具有一定的可行性,为预测我国煤炭行业的安全形势提供了可靠的理论依据。