基于小波分解的日径流逐步回归预测模型

本文以预测水文站的上游水文站的日径流序列为依据,利用小波分解和重构得到预测水文站及上游水文站的日径流序列在1~4尺度下的概貌分量,然后以各站的原始径流序列及其在不同尺度下的概貌分量为候选预报因子,建立了径流逐步回归多步预测模型。计算实例表明,由于引入了上游水文站的径流序列并提取了各站径流序列的不同尺度下的概貌分量,本文提出的基于小波分解的日径流逐步回归预测模型的预测精度高于小波网络模型和多元自回归模型,能对非凌汛期未来1~3d以及凌汛期1~7d的日均流量进行预测,可为制定水电站未来的发电计划提供科学的依据。     

万家寨水利枢纽坝顶垂直变形分析

分析了万家寨水利枢纽坝顶垂直位移的变形趋势,并进行特征值统计分析;用广义线性多项式逐步回归方法建立了变形统计模型,并对大坝工作性态进行了初步分析.结果表明:坝顶垂直变形是温度、时效、库水位等因素综合作用的结果,温度对坝顶垂直变形的影响最为明显,符合重力坝坝顶垂直位移变形规律.     

基于不同预处理高光谱信息的鸡肉滴水损失率快速预测研究

本文旨在通过挖掘不同预处理高光谱(900~1700 nm)信息构建鸡肉滴水损失率的快速预测模型。首先采集每个鸡肉样本高光谱图像并提取图像感兴趣区域内的平均光谱信息,经基线校正(BC)、标准正态变量校正(SNV)、多元散射校正(MSC)、高斯滤波平滑(GFS)、归一化校正(NC)等五种光谱不同预处理,利用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)算法构建光谱信息与鸡肉滴水损失率之间的定量关系。然后分别基于回归系数法(Regression Coefficient,RC)、连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)和逐步回归算法(Stepwise)筛选出对模型精度影响较大的最优波长优化全波段PLS模型。结果显示,基于BC光谱的全波段PLSR模型(BC-PLSR)预测鸡肉滴水损失率效果更好(r_P=0.95,RMSEP=0.29%,RPD=3.07,ΔE=0.0024%)。利用Stepwise法从BC光谱中选取的14个最优波长(900.6、903.8、905.5、907.1、917.0、997.7、1162.2、1272.4、1354.8、1369.6、1410.8、1425.6、1584.1和1695.1 nm)建立的SW-BC-PLSR模型(r_P=0.97,RMSEP=0.24%,RPD=3.82,ΔE=0.0012%)和多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)模型SW-BC-MLR(r_P=0.97、RMSEP=0.22%、RPD=4.19,ΔE=0.0036%)预测鸡肉滴水损失率效果均良好。本试验表明,基于近红外高光谱信息可潜在实现鸡肉滴水损失率的快速预测。     

运用逐步回归方法建立牛肉感官品质预测模型

为分析牛肉感官品质与理化指标之间的相关性,并利用测定的理化指标建立感官品质的预测模型,该文采集9头牛的背最长肌、臀股二头肌、股直肌、股外侧肌、股中间肌和三角牛霖得到54份样品。通过消费者感官评定和测定样品理化指标,分析了牛肉理化指标与感官评定值的线性关系,大部分理化指标均与感官评定值呈显著或极显著(p<0.05或p<0.01)的相关关系。最后以牛肉理化指标为自变量,感官指标为因变量进行逐步回归分析,分别得到了具有统计意义的牛肉感官嫩度、多汁性、风味和总体评价的预测方程,方程决定系数(R2)分别为0.55、0.37、0.68和0.36。通过预测模型,理化指标可以较好的描述牛肉感官特性。      

NMR求解多孔固体孔径分布的逐步回归方法

探讨了用NMR方法求解多孔固体孔径分布中有关病态积分方程的求解问题,借助于数理统计中的逐步回归分析,加入非负限制,给出了一个新的求解方法.这种方法数值上很稳定,计算量小,可以给出较为连续的f(T₁)分布曲线,并采用岭回归和Hesse光滑方法抑制噪声的影响.从所给出的计算实例看出,这种方法有一定的优越性.     

基于逐步回归分析的孔隙度预测方法

鄂尔多斯盆地麻黄山区块宁东2、3井区延安组储层属低孔低渗储层,研究发现,利用常规方法预测的储层孔隙度与岩心孔隙度对比,误差较大。利用逐步回归分析的方法,以SPSS软件为平台,充分利用岩心物性资料,建立了岩心孔隙度与三孔隙度测井数据关系模型。研究证明,利用此方法预测孔隙度比常规方法计算得到的孔隙度精确度要高     

递阶偏最小二乘回归在大坝安全监测中的应用

偏最小二乘回归能有效地消除因子间的多重相关性,但从其算法特点和实际应用来看,也存在不足.例如,在算法方面,偏最小二乘提取的主成分不一定能同时保证方差和相关程度最大;在应用方面,含有较多自变量的偏最小二乘回归模型的可解释性不高.递阶偏最小二乘回归是偏最小二乘回归后续研究的成果之一,在一定程度上克服了上述不足.算例表明,递阶偏最小二乘回归模型较其他回归模型的可解释性强,较为合理.     

研究生入学考试数学成绩分析

利用多元统计方法 ,建立多元回归模型对某年研究生入学考试数学试卷进行统计分析 ,找出了造成当年考分过低的原因以及影响考生成绩的主要因子 ,为我院如何改进数学教学方法和应对措施提供了有用信息     

中国成年人人体质心的研究

为研究中国成年人人体质心问题．抽取了男子40人．女子48人小样本，采用CT测量技术，经逐步回归建立人体体表尺寸与人体各环节质量和质心位置的回归方程．在此基础上，以中国成年人人体尺寸数据库原始数据为基本参量．计算并建立中国成年人人体质心数据库，经统计分析给出中国成年人人体环节质量平均值及质心的相对位置。