基于多元统计的PM2.5分析与预测

随着网络的高速发展,海量的数据充斥着人们的生活。多元统计分析恰好是为了得到各类现象的内在规律而对多维数据集合进行收集、整理、显示、分析。本文以西安地区为例,收集了2017全年的PM2.5数据,运用多元统计分析方法进行分析及预测。通过绘制PM2.5和影响因素的散点图,发现存在线性关系,进一步建立多元线性回归模型,并对模型进行验证,选用逐步回归分析方法和调整R的平方最大的原则确定了最终模型。最后采用不同的不相等系数对模型的预测效果进行了检验,效果较好。     

基于混合遗传算法的选矿生产过程能耗预测分析

针对BP神经网络模型进行预测易出现收敛陷入局部极小点、网络震荡大、预测值可信度不高等问题,以鞍钢集团大孤山选矿厂为研究对象,建立了基于混合遗传算法的能耗预测模型。用MATLAB编写计算程序进行测试,并与纯BP神经网络进行分析比较。结果表明,在预测精度和收敛速度方面均得到了改善。     

脂肪族醇的酸碱离解常数(pKa)的预测研究

酸碱离解常数(pKa)在理解受体与药物反应和药物如何选择辅料上起着重要的作用。因此,在药物前期的开发中,能有效地预测pKa值可很好地降低开发成本,降低资源消耗。本文通过运用定量构效关系的方法(QSAR)对脂肪醇的数据库展开研究,以进行pKa值的预测。一共选用了253种各类描述符,包含原子键的性质的描述符48个,分子整体描述符205个,其中重点描述符为原子键的性质类描述符。采取多元线性回归的方法对数据进行研究。该预测模型能取得较好的效果,可以应用于药物的前期开发中。     

基于我国水资源现状的分析及发展预测的数学模型的建立与求解

本文基于对我国水资源开发利用情况进行数学模型的建立与求解研究,利用大数据与数学模型科学地评判出我们目前在水资源开发利用上的问题,为今后的水资源科学化管理提供宝贵的科学依据,其中如何减少万元工业用水量提高农业灌溉水有效利用系数是我们研究的重点。     

500万t/a常压装置标定能耗分析及预测

中国石油某石化公司500万t/a常压蒸馏装置标定数据显示该装置能耗远低于同类装置能耗水平。从影响装置能耗的各个方面,对比分析了该装置标定能耗与设计能耗之间的差别。通过对比发现,装置区建立联合装置,可以有效提高换热终温;大型机泵电机采用变频可以降低装置电耗。通过分析五套不同地区常压装置的运行能耗及原料性质参数Cp值,发现两者之间存在近似线性关系,对预测常压装置能耗有积极意义。     

基于多元线性回归的空气质量指数预测模型

随着中国社会的发展和人口数量的增多,空气污染环境问题表现突出,对人们的生活环境以及生态系统造成严重破坏。本文基于《中国统计年鉴2022》的相关数据,选取PM₁₀、O₃、SO₂、PM_2.5、N0₂、CO六个影响空气质量指数的指标。首先,通过相关性分析模型验证六个影响指标都对空气质量指数有较强的相关性;其次,通过各污染物浓度计算相应污染物分指数,利用多元线性回归模型建立空气质量指数(air quality index, AQI)与各影响指标之间的数学模型,利用该模型对城市空气质量指数进行预测;最后,将真实值与预测值使用皮尔逊相关性检验对模型评估,准确率达到0.928,能够反映空气质量的总体状况。     

回归分析在乙醇偶合制备C4烯烃实验数据分析及模型参数拟合中的应用

回归分析方法在复杂科学实验的数据分析处理方面具有重要价值,本文以乙醇偶合制备C4烯烃为案例,基于回归分析与线性规划模型,从数理统计角度深入分析了乙醇催化偶合制备C4烯烃的工艺条件。通过分析温度与乙醇转化率和C4烯烃选择性的相关性,针对不同催化剂组合建立了基于皮尔逊相关性分析的多项式回归方程的模型;在此基础上,分析多变量对C4烯烃收率的影响,并通过对多元线性回归方程的求解,建立单目标线性规划模型并获得其最优解。     

根据熟料化学成分用Excel回归分析预测熟料28d抗压强度

随着生产规模的扩大，现代化水泥生产各过程的连续性已越来越强，采用物理检验的手段需要24h以上方能确定1d强度，不能保证根据熟料强度变化及时对水泥配比进行调整，从而增大了出磨水泥强度的标准偏差。解决办法除加强质量管理，尽可能增加入磨熟料的质量稳定性外，实践证明，根据化学分析结果来快速准确地预测熟料强度，进而指导水泥配比的调整，也是一个行之有效的手段。这方面的预测公式很多，大都是各自根据本厂的实际生产情况用统计手段总结得出，适用性并不强，且随着时间及生产过程的变化，亦需要重新对公式进行总结、修正方可使用，计算较复杂，不便于用来指导生产。用Microsoft Excel程序中附带的回归分析工具，采用多元线性回归方法，可以很方便地总结出由化学分析结果来预测熟料28d抗压强度的公式。     

多元线性回归拟合曲线在普光储层预测中的应用

普光气田产能目前为105×108 m3/a,随着开发的不断深入,普光主体边部气井相继出水,接替区块的滚动开发和预测变得越来越重要。周边区块的地质资料受限于环境因素和人为因素,常出现资料的短缺,给后期的勘探和预测工作带来了较大的困难。储层预测必须具备测井资料和地震资料的完整性,双庙区块是普光气田重要的开发接替区块,在区块气藏储量的评价过程中,含气面积的评价依赖于储层预测,本课题通过研究该区块探井曲线特征,采用多元线性回归拟合法对缺失曲线进行拟合,补充了曲线的完整性,为储层预测的顺利开展提供了重要支撑。     

合理适时启动循环水泵的能耗分析

为了提高机组真空,降低煤耗,增加机组效益。对循环水系统的运行进行优化,分析增加循环水量的途径和降低循环水泵厂用电量的方法,由我厂的实际经验得出循环水泵的启停规律,并进行效益分析。     

乌鲁木齐市塑料垃圾年产量预测及影响因素分析

基于2008-2019年来乌鲁木齐市塑料垃圾在生活垃圾中的占比、生活垃圾清运量以及社会经济发展的相关数据,运用线性回归方程模型、ARIMA模型和灰色预测模型对乌鲁木齐市的塑料垃圾年产量进行预测,再用灰色关联度模型确定出主要的影响因素。结果表明,乌鲁木齐市塑料垃圾年产量呈线性增长趋势,由2008年的4.75×10⁴ t增长到2018年的35.14×10⁴ t;从单因素来看人均可支配收入对塑料垃圾产量的影响最大,总体来看城市人口对塑料垃圾产量影响最大,而环境建设水平则最小;通过对比,ARIMA模型是预测乌鲁木齐市塑料垃圾年产量的最优模型;预测结果表明预计到2025年、2035年和2050年乌鲁木齐市塑料垃圾年产量将分别达到54.4×10⁴、82.63×10⁴、124.91×10⁴ t。     

化肥生产的几个主要因素与能耗的关系

分析广州石油化工总厂化肥厂１９８６～１９９６年的生产数据，得出能耗与合成氨和尿素装置的运转率及生产负荷率有显著或极显著的负相关性，建立了几种直线回归方程。分析表明负荷对能耗的影响远大于运转率的影响，能耗与装置停车的次数相关性不显著。     

基于多元非线性回归模拟的加油量预测

根据重庆江北国际机场1996-2011年年加油量,结合国内外主流加油量预测方法,对江北机场往年加油量分别进行一次线性回归、二次线性回归、三次线性回归和四次线性回归.最终通过对四者拟合数据误差分析和预测量误差分析,比较出二次方线性回归加油量预测结果误差值最小,其相对误差为1％,更适合于加油量预测模型.四次方线性回归拟合数...     

煤炭发热量的二次回归方程预测分析

以灰分、全水分为煤样指标建模了煤炭发热量的非线性二次回归预测模型,通过测试及对比,该模型具有较高的预测精度,预测结果能够满足工程需要,预测效果优于线性回归模型及神经网络模型等。另外,该预测模型还具有容易程序实现、操作简便等特点     

基于线性回归及灰色-威布尔模型的化工机械设备损耗预测

将灰色模型与威布尔分布有机结合,采用建立的灰色模型和灰色-威布尔组合模型来预测化工机械设备损耗故障概率情况,通过实际案例计算分析表明:组合模型预测评估与实际情况具有更高的吻合度.又采用灰色模型和一元线性回归模型对比预测损耗故障,结果表明:灰色模型具有更好的预测精度.     

基于类别特征提取的组合支持向量机模型

在建立复杂生产过程软测量模型时,使用单一的支持向量机模型或基于传统聚类方法的组合支持向量机模型有时难以很好地跟踪突变信号或取得满意的泛化效果.为解决这个问题提出了一种改进的线性判别分析算法.该算法结合类边界分析得到类别的特征向量,利用该特征向量将数据变换后分别建立支持向量机子模型,并用各组特征向量中有效特征值之和构建各...     

基于杂交粒子群算法的多元线性回归参数估计及预测区间研究

为了提高多元线性回归分析模型预测混凝土28 d抗压强度的准确性和可靠性,采用杂交粒子群优化算法估算模型系数,依据正态分布和t分布求出预测点置信度为95%的预测区间。实验结果表明:此模型的预测精度优于传统基于最小二乘估算的回归分析模型,且预测结果可以是相关量的取值范围,扩大了相关量的适用范围,提高了预测的可靠性。     

巴伦诺尔一矿煤发热量的综合预测

通过分析巴伦诺尔一矿煤质得到了17组煤质分析数据,包括Mad,Ad,Hdaf,Qgr,d。利用多元回归分析的原理,建立煤的发热量关于煤中水分和灰分含量的多元回归方程,并通过R检验、F检验、t检验,证明了回归方程的作用显著,即具有实用价值。但是线性回归分析仅能对煤的发热量进行估算,并不能精确预测。因此,采用了支持向量机(SVM)算法对多元线性回归的初步预测结果进行小范围修正,修正结果显示总体预测精度明显提高,这2种方法的结合,效果优于常用方法。     

基于SPSS的啮合同向双螺杆挤出机挤出能耗的研究

借助SPSS统计分析软件,以主机螺杆转速和加料量为自变量建立了啮合同向双螺杆挤出机功率消耗的二元线性和非线性数学模型,探讨了主机螺杆转速和加料量对挤出机功耗的影响。通过实验得到的数据和模型预测数据进行对比。结果表明,二元线性回归模型完全可以用来对挤出机功耗进行预测。