基于MapReduce的多元线性回归预测模型

针对传统的多元线性回归预测方法处理时间长且受内存限制的特点,对时序样本数据设计了基于MapReduce的并行多元线性回归预测模型。模型由三组MapReduce过程组成,分别求解由历史数据所构成叉积矩阵的特征向量和标准正交特征向量,用来预测未来参数的特征值和特征向量矩阵和未来时刻回归参数的估计量。设计并实现了实验来验证提出的并行多元线性回归预测模型的有效性。实验结果表明,基于MapReduce的多元线性回归预测模型具有较好的加速比和可扩展性,适合于大规模时序数据的分析和预测。     

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。     

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。     

基于LabVIEW的无线分布式数据采集系统

基于图形化编程语言LabVIEW,结合单片机控制和无线通讯,构建了集散型结构的无线分布式数据采集系统,给出了系统总体结构、上位机LabVIEW软件设计、数据采集卡设计和通讯协议设计。该系统利用串行通信技术和无线通讯技术,将个人电脑（上位机）和数据采集卡（下位机）连接起来,实现多现场、多通道,实时或存储转发模式的数据采集、控制和数据处理。在RS-232接口波特率9600Hz条件下,实现最大集散距离1000米、8台下位机、48个通道、多传感器、多种采样频率、总数据流量最大870bps的数据采集。     

基于LabVIEW的控制系统时域仿真研究

对LabVIEW与Matlab在仿真中的应用进行了比较分析,介绍了LabVIEW图形化软件的G语言控制与仿真功能,在此基础上,在LabVIEW环境下进行了线性控制系统时域仿真的研究与分析.     

基于LabVIEW超声信号的数据采集系统

本文在阐述了基于特定应用背景的超声波信号采集方案的实现基础上,介绍了利用NI公司的图形化编程开发平台Lab VIEW 来实现超声波信号的实时显示存储采样数据的方法,并进行了该系统平台的搭建.该方案克服了其它一些数据采集系统因采样频率过大而无法将全部数据存储等缺点,实现了数据的高速采集存储功能.结果证明了本方案的可行性和较好的应用性.     

基于LabVIEW的智能车数据采集与处理研究

阐述了基于LabVIEW虚拟平台的智能车数据采集与处理方法的原理。智能车通过采集并发送数据到上位机,上位机根据要求对接收到的数据进行各项处理,使数据波形化、数字化和仪表化,并将数据进行存储与回放处理,通过观测数据变化调节智能车的运动,实现了智能车高效率和高质量的测控。     

基于LabVIEW的远程数据采集系统

为满足复杂环境下远程数据采集的需求,开发出了以LabVIEW为虚拟仪器软件开发平台,采用非NI公司的普通数据采集卡的嵌入式远程数据采集系统。该系统在远程及本地提供友好的人机界面,实现数据的采集、保存、回读、波形显示和报警等功能。实际运用表明,该系统操作简单,远程数据采集过程具有良好的稳定性和可靠性。     

基于LabVIEW的数据采集与处理软件编程技巧

针对基于Lab VIEW平台的数据采集和数据处理程序设计中，常遇到的典型应用中的问题如：基于TCP的网络传输、软件滤波、数组组合、波形振幅统计、超限报警等问题．本文给出了较详细的解决方案和实用程序设计技巧。     

基于LabVIEW的电机调速数据采集与处理系统

采用LabVIEW软件开发平台,针对直流电机调速系统,设计了电机转速数据采集与处理虚拟仪器系统.系统通过传感器获得电机转速数据进行处理,单片机MPC82G516产生PWM信号控制电机转速,并采用LabVIEW软件实现对数据的实时跟踪与显示.通过对实验板的测试,并对数据进行分析,结果显示系统实时性好,稳定性能好,具有较好的调速效果.     

基于LabVIEW的结构实验数据采集系统的应用

本介绍了利用虚拟仪器软件开发环境LabVIEW开发结构实验系统。并利用该系统对某钢构件的性能进行测试．实现对力和位移信号的实时数据采集。     

基于LabVIEW平台的低频数据采集系统的设计

提出一个基于LabVIEW平台的低频信号数据采集系统的设计。该设计采用GMS97C2051单片机和TLC0831 A／D芯片作为数据采集模块，并与微机进行串口通讯，最后应用LabVIEW软件，实现在LabVIEW环境下对信号采集的控制和显示。     

基于LabVIEW的噪声计电流数据处理软件设计

城轨列车的传导发射试验中对不对称编组列车和第三轨列车的噪声计电流测试需要同时使用多个传感器,并使用多通道示波器来采集多个牵引单元的噪声电流数据,通过后续处理求出加权后的噪声计电流.通过以太网口建立多通道的横河示波记录仪DL850与计算机的互联通信的方法,在LabVIEW编程环境下,设计基于LabVIEW的噪声计电流数据处理软件.测试结果表明,该软件能够将DL850采集的多通道动态时域电压信号存储至计算机中,实现多路时域信号相加、时域频域转换和频域信号加权计算,得到标准规定的噪声电流加权值,改善了城轨列车传导发射试验中数据处理的效率.