非线性回归软件设计

本文介绍了DataProc实验数据处理软件功能之一－非线性回归，提出了非线性回归的一种方法，用此方法可对超越函数关系进行回归分析，并据此编制了应用软件，给出了软件应用实例二则。     

非线性回归分析的PSO小波网络方法及应用

文章介绍了粒子群算法(PSO)和小波神经网络的基本原理,把基于粒子群小波网络的混合算法应用到非线性回归问题中,并对算法解决非线性回归问题进行了实践分析,最后建立了测井响应值和物性参数孔隙度之间的回归模型.从仿真结果可以看出,本方法的回归值和岩心分析值符合较好,表明粒子群小波网络进行非线性回归分析是一种有效的数据回归方法.     

企业人力资源结构的混合回归预测

本文以企业人力资源结构为研究对象 ,分析了影响企业人力资源结构的因素 ;应用混合回归方法首先对影响因子进行了相关性分析和非线性回归 ,然后从整体上进行多元线性回归 ,从而建立了多元非线性回归模型 ,并以此模型进行了实证预测分析 ;预测结果表明 :效果良好 ,精度很高     

基于偏最小二乘法实现非线性回归分析

从应用的角度,提出了一种基于偏最小二乘回归和多项式回归相结合的多元非线性回归分析方法。通过理论分析及实例验证,指出该方法可以较好的进行多元非线性回归分析,具有较强的适用性。     

Design of Software for Nonlinear Regression

本文介绍了DataProc实验数据处理软件功能之一——非线性回归,提出了非线性回归的一种方法,用此方法可对超越函数关系进行回归分析,并据此编制了应用软件,给出了软件应用实例二则。     

基于神经网络的时序预测模型研究

将神经网络作为传统的时序线性模型的非线性推广进行了分析,论证了多层前向神经网络与非线性自回归模型及反馈神经网络与非线性自回归移动平均模型的等价意义,提出了一种可作为非线性时序模型的内反馈神经网络．     

带矢量权回归在用电量预测中的应用

对某城市的用电量拟合与预测计算中，笔者开发了回归分析软件，建立了非线性化模型的线性化模型库，进行自动选模，并采用带矢量权回归方法，提高了模型对该市用电量的拟合精度和预测精度。     

汇率波动下门限自回归模型的适应性研究

针对汇率变化的非线性特征,采用非线性门限自回归模型对汇改后人民币/美元汇率的变化趋势进行分析,并与传统的线性时间序列模型结果进行比较,结果表明,非线性门限自回归模型精度较高.     

基于estk-Berggren公式的动态固化动力学模型的非线性回归分析

动态自催化固化反应动力学研究中的机理函数基于SB公式,动力学模型需要拟合4个参数:指前因子A、活化能Ea、反应阶数m、n.本文中采用非线性最小二乘回归方法,拟合结果表明4个参数的非线性回归结果不稳定,尤其表现在参数A与m的估计结果上.笔者对造成上述结果的原因进行了分析,指出由于模型参数效应曲率相当大,增加了模型的非线性强度,使得最小二乘回归分析结果不可靠.根据实验数据特征,本文中在不确定机理函数形式前提下,运用Model-free方法,先获得活化能平均意义下的估计值,再进行参数A、m、n的非线性最小二乘回归分析.结果表明减少回归函数参数个数,可极大程度降低模型的非线性强度,从而获得有效的动力学参数估计.     

紫铜热变形流动应力的实验研究

采用恒变形速率凸轮压缩试验机对紫铜的流动应力进行了实验研究，分析了变形温度、变形速率、变形程度对流动应力的影响，同时对不同的数学模型结构进行了非线性回归，通过分析比较，提出了拟合精度高的流动应力数学模型．