用模糊数学与数理统计方法评价绿豆糕的品质

应用模糊数学方法综合评判绿豆糕产品的感官质量,然后运用回归分析方法对主要因素进行了分析,从而控制产品的质量.     

2000年中国本地电话用户数预测分析

运用回归分析、趋势外推和灰色预测方法，通过对数据的筛选分析，建立了三种预测模型。经过综合，求出了２０００年我国本地电话用户数的预测值     

压后综合评估的模糊方法研究

针对各种技术评估结果的不一致性、模糊性以及技术本身的不成熟性,研究压裂综合评估问题。通过引入模糊数学理论,提出了综合评估有关压裂参数(如裂缝长度、裂缝导流能力、裂缝闭合压力等)的模糊线性回归模型及其求解方法,综合各种确定性、不确定性、模糊性、灰性的信息,获得客观科学的综合评估结果。通过实例分析和应用,说明了模型和方法的有效性和实用性。     

中国人均GDP的时间序列模型的建立与分析

综合运用了判别时间序列平衡性的方法,建立了中国人均GDP的时间序列模型为了消除虚假回归,利用单位根方法检验了时间序列的单整阶数;在判别差分序列的平衡性之后,利用自相关函数图和偏相关函数图判别了时间序列模型的自回归阶数（AR（P）和移动平均阶数MA（q);然后利用TSP软件用OLS法对时间序列模型的回归参数进行了估计与显著性检验,并对通过检验的回归结果进行了分析。     

多因素时间序列的灰色预测模型

对于传统的单因素时间序列预测法在实际应用中的不足之处,提出采用灰色DGM(1,1)模型和多元线性回归原理相结合的方法,综合各种因素建立多因素时间序列的灰色预测模型。它首先利用DGM(1,1)模型对影响事物发展趋势的各项因素进行预测;然后利用多元线性回归法将各种因素综合起来,以预测事物的发展趋势。最后将该模型应用于预测分析陕西省的就业状况,取得了较好的预测效果,同时也验证了此模型的可行性。     

农村电网规划中负荷总量预测的研究

根据农网负荷的特点,构造了中期负荷预测的流程图,考虑采用确定性预测方法中的多元线性回归模型(或逐步回归模型)和不确定性预测方法中的灰色模型来进行预测,然后进行综合分析,得到负荷序列的最终预测结果.     

基于电信位置数据的人群流量预测

将遗传算法和支持向量回归法结合起来,给出一种基于电信位置数据的人群流量预测方法。提取出电信位置数据中的人群流量时间序列,综合考虑其不同时间点值的关联性,用支持向量回归方法对其进行预测,并使用遗传算法对支持向量回归方法的参数进行优化。在真实电信位置数据集上的实验可以验证,所给方法有效,且相较神经网络诸方法具有更好的预测精度。     

基于偏最小二乘支持向量机回归区域物流量预测

研究采用偏最小二乘支持向量机回归模型进行区域物流量预测问题.针对普通最小二乘预测所存在的问题和物流系统样本量少的具体状况,提出偏最小二乘支持向量机回归区域物流量预测方法,采用主成分分析法提取影响物流量因素的新综合变量,建立以新综合变量为输入,物流量为输出的支持向量机回归非线性预测模型,在廊坊市物流量预测中进行仿真试验,证明了该方法的可行性与正确性.     

基于频率模型平均OPT权重选择对上证指数的实证分析

近年来,上证指数在中国股票市场中一直作为一个综合反映股市变动情况的重要指标,是多领域专家学者对股票市场分析的重要数据.选取2016年1月4日至2020年10月22日上证指数数据,通过频率模型的OPT权重选择法对多个参数估计方法得到的系数进行权重估计,得出上证指数的回归模型.该模型综合多个上证指数拟合模型的波动特性,为股市行情分析提供了方法借鉴.     

城市日用水量预测的部分线性自回归模型

根据城市用水量影响因素及特点,针对线性回归模型与线性自回归模型误差较大的缺点,建立了城市日用水量的部分线性自回归预测模型,其中线性部分考虑日用水量,非线性部分考虑当天的最高温度,该模型综合了非参数回归模型与线性自回归模型的优点,因此在拟合与预测精度上比线性回归与线性自回归模型有所提高,证明该方法在城市日用水量预测中是有效的.     

多波长光度法测定配合物组成原理及应用

通过反应试剂吸收光谱的ｋ－比率校正混合物光谱得到生成配合物纯光谱；应用多元线性回归解析试剂平衡浓度；继而试探法求得配合物组成和稳定常数。最后用该法求得Ｚｎ－ＰＡＲ、Ａｌ－ＸＯ和Ｐｂ－ＸＯ配合物组成分别为１：２、１：１和１：１。Ａｌ－ＣＡＳ配合物有１：１和１：２和２种类型。     

裂缝性油藏渗吸模型参数确定方法及应用

针对实验设备和测试手段受限制、实验方法周期长、价格昂贵和误差较大的特点,提出了采用油藏生产历史数据进行线性回归来确定模型参数的新方法,建立了裂缝性油藏产量预测及最大渗吸速度发生时间的数学模型.通过实例分析和对比,验证了该方法的可靠性.对裂缝型油藏水驱开采动态研究具有参考价值.     

消费函数的非参数回归与实证分析

讨论了传统线性消费函数模型估计的不足,采用随机变量密度函数的非参数核估计和核回归,对我国2004年城镇居民的实际消费数据进行实证分析,结果表明非参数回归结果要优于线性回归.     

线性模型Y＝Xβ＋ε在生物繁殖工程中的应用

应用数理统计的方法,从理论上得出鸡胚蛋血线方向与性别确实有很好的线性相关性,并借助于数学应用软件,采用逐步回归的方法,建立了更简洁,准确率更高的判别函数。     

机床主轴Ja／J的取值探讨

在用图解法分析机床主轴部件时,常据文献推荐取Ja/J=1.2。本文对10台典型机床的主轴按具体结构分别计算出Ja和J之值,然后根据散点图,按线性回归分析法统计分析后认为Ja/J=2.2较为合适。     

一类分式规划的对偶定理

本文在预不变凸性条件下,利用有效解概念,结出一类分式线性规划的一些对偶定理,这些定理为求解这类分式线性规划提供了简捷方法。     

一种改进的多层递阶预报方法研究

为解决多层递阶方法的预报效果不稳定，特别是预报因子之间存在较大量级差异时预报不稳定的问题，给出了一种改进的多层递阶预报方法-多层递阶回归分析方法，该方法将原模型中的各项看作回归变量作线性回归，再以回归系数与预报因子的乘积作为对原预报因子的修正变量，然后进行多层递阶预报，该方法集多层递阶和回归分析两者的优点，既能较好地体现高相关因子在预报模型中的重要作用，同时对时变系统又具有较强的适应性。     

一元线性回归模型的贝叶斯分析

在贝叶斯统计的基础上,给出了一元线性回归模型的贝叶斯分析方法.     

基于sigmoid函数的评分特征规整在计算机辅助学习中的应用

计算机辅助语言学习是近十年来日益热门的研究课题,语音评分是其重要的组成部分。目前,国内大部分评分系统在运用机器评分特征预测人工分时,都是采用简单的线性回归模型。虽然该模型具有很好的集外推广性,但要求机器的评分特征与人的主观评分呈近似的线性关系,这一点在实际情况中往往难以满足。对此,本文引入sigmoid函数对评分特征进行规整,并采用数据驱动的方式得到其参数,使得提取的评分特征更符合评分员的主观评分准则。同时,在算法优化的问题上,本文将该方法完全地嵌入经典的线性回归模型中求解,大大提高了其收敛速度。实验表明。在普通话水平考试的单字、词语朗读及中学生考试翻译题自动评分方面,该算法使得评分的系统性能得到明显的优化。     

行极小法解一般线性规划问题

行极小法解目标函数系数非负问题是十分有效的。作者使用行极小法解运输问题、分派问题,证明其计算量为L=n~2 9n~(3、2)。但不能直接去解一般的线性规划问题。本文证明了线性规划对偶理论中一个很好的性质,从而可用行极小法去解一般的线性规划问题。