回归分析法在预测参会人数中的应用

利用回归分析的原理,建立了一个预测参加与会代表人数的数学模型,通过对以往多届会议代表回执和与会实际情况进行分析计算,较好地预测了本届与会代表人数.     

线性回归分析法在工资预测中的应用

以线性回归分析方法为基础,采集由四川省政府和省统计局于1991~2012年发布的城镇在岗职工平均工资数据,研究并建立了科学的预测模型。结合我国的经济发展战略目标,预测出四川省城镇在岗职工2013~2020年的平均工资值及其截止2050年的增长趋势。最后对预测数据进行了具体分析,从实际层面评估了预测模型的建模方法和预测数据的可信度。     

小波回归分析法在短期电力系统负荷预测中的应用

利用多分辨分析的小波变换对短期电力负荷序列进行了分解处理．将负荷序列投影到不同的尺度上,根据其在各尺度上子序列的特性分别进行回归预测．最后将预测结果叠加,得到最佳预测结果．结果表明,该方法能够取得较好的预测精确度．     

曲线拟合度分析法在公路货运回归预测中的应用

对曲线拟合度分析法的基本原理进行了介绍,阐述了回归预测中引入曲线拟合度分析法的作用,并选取杭州市"十一五"期间货运量与生产总值数据构建若干回归预测模型,通过曲线拟合度比较分析,优化了预测模型选择.实验结果表明该方法所获得的模型预测结果相对接近于实际.     

回归分析在连续型数据目标预测中的应用

数据挖掘能从已有的大量数据中抽取隐含的、以前未知的、具有潜在应用价值的信息或模式.如何从数据仓库中提取知识辅助用户决策是开发决策支持系统必须解决的问题.针对所开发工业企业市场营销决策支持系统时遇到的连续型数据目标预测问题,选用回归分析方法,系统地探讨了如何建立挖掘模型和设计挖掘算法等问题,并将其用于销售预测.对模拟数据进行处理,结果表明算法能实现预期效果.     

回归预测在隧道工程中的应用

在隧道工程施工中,实时监控量测与回归预测紧密配合工程进展,实时、动态地探明隧道围岩与结构的力学转换机制,攻克设计与施工中各阶段技术难点,并在实际中不断总结和完善理论方法,全面指导全线隧道工程的各项工作,真正实现信息化施工,不仅可以保证工程的顺利进行与圆满完成,而且确保科技成果的转化,达到技术与经济的最优化。     

回归分析在小型电厂成本预测和控制中的应用

运用逐步回归分析方法对小型电厂进行成本分析，得出影响电厂成本的主要因素是燃烧费，辅助材料费管理费。然后运用多项式回归得出了标准煤耗率与原煤发热量之间的关系，为电厂选择煤质，降低煤耗，控制成本提供了行之有效的方法。     

回归分析法在电学实验中的应用

在电学实验中引进数理统计办法,对测量数据进行了分析处理。     

定比回归法在价格指数预测中的应用

为了解决各类统计方法在预测价格指数时精度普遍不高的问题，利用定比回归的思想，给出价格指数的一种具有较好精度和直接经济背景的预测方法，并在价格异常波动的年份通过修正回归直线的斜率的方式来得到修正的预测值，使人们在各种情况下都可以对价格指数的走向有一个较为明确的了解。这种方法，在预测各类增长指数型的指标时,可作为传统的线性回归法和灰色模型的一种有效的替代方法。     

基于多元回归分析的瓦斯灾害预测

为了解决瓦斯灾害给煤矿带来的安全生产问题。以多元线性回归方法为基础,通过对铁法大刑矿4_(-2)煤层含煤岩系的沉积环境,岩性组合特征,煤层顶、底板岩性及其隔气、透气性能、煤的变质程度、区域地质构造、水文地质条件、火成岩的侵入与覆盖作用、以及煤层埋藏深度影响因素进行分析,对未采区煤层瓦斯涌出量进行预测。研究结果表明,矿井开采煤层瓦斯突出危险区域主要为煤层瓦斯含量较大的地质构造与火成岩体破坏相组合的块段。该成果对大兴矿的安全生产具有重要的现实意义。     

焦炭质量预测方法的研究

采用干燥无灰基挥发分(Vdaf)、胶质层最大厚度(Y)和炭化室高度与宽度之比(L/B)为自变量,对四种不同类型焦炉的生产数据进行回归分析,结果显示回归效果良好,可以采用Vdaf,Y和L/B为变量建立的模型来有效地预测焦炭质量。     

股票投资利润的一种分析模型

分析股票价格的运动趋势,预测投资利润的高低程度,是参与股票投资的投资者首先必须考虑的问题,本文以Ｅｌｌｉｏｔｔ的“波动原理”为基础;将Ｍａｒｋｏｖ过程理论和矩阵的有关理论,应用于深圳证券交易所上市股票“深南光”在１９９８年的股价变动数据资料上,给出了一种分析股价运行周期和预测股票投资利润的方法,得到了与实际情况相符合的若干结论;具有较高的实际应用价值。     

多元回归分析在煤自燃预测中的应用

通过对不同煤样中决定自燃的成分进行工业分析,以及实验测得的自然发火期,运用多元回归分析的数学模型,建立了最短自然发火期预测回归方程,并对方程及其系数的显著性作了检验,进行了残差分析.通过此数学模型能直观的反映煤层自燃性与煤的灰分、挥发分、硫分和氧含量对煤层自燃发火期的影响关系,可定性用于煤自然发火期的预测.     

企业会计制度与税法对传统利润的影响分析

分析了八项资产减值准备对提高企业竞争能力、增强抵御风险能力的重要作用和对会计信息使用者的影响．分别比较了企业会计制度、税法与传统利润的差异，从不同的核算原则、计量标准、收支标准等角度分析了差异形成的原因。     

论学习能力对人力资本投资收益的影响

当前高校扩招反映了我国居民对人力资本投资的热忱。人力资本投资风险小，收益大，优于物质资本的投资，国外对此有系统深入的研究。人力资本投资包括教育、培训、保健、国内迁移和国际迁移。教育又叫智力投资，是其中最重要的形式。有经济价值的智力资本要素主要有学习能力、知识存量、工作及创造能力。提高学习能力是提高教育投资的最快捷的途径。重点是要建立学习能力教育培训体系。     

木材导热系数的支持向量回归预测

根据木材在不同影响因素(密度、含水率和比重)下沿横纹方向(包括径向和弦向)的导热系数的实测数据集,应用基于粒子群算法(PSO)寻优的支持向量回归(SVR)方法,建立了木材沿不同方向的导热系数的预测模型,并与通过类比法(ANA)导出的理论模型和BP神经网络(BPNN)模型进行了比较。结果表明:基于相同的训练样本和检验样本,木材导热系数的SVR模型比其ANA模型或BPNN模型具有更高的预测精度;增加训练样本数有助于提高SVR预测模型的泛化能力;基于留一交叉验证法(LOOCV)的SVR模型预测的最大绝对百分误差(MPE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分误差(MAPE)均为最小。因此,SVR是一种预测木材导热系数的有效方法。     

工程项目风险分析中概率逆换迭代算法的研究

概率逆换出现在通过专家判断进行模型参数的不确定风险分析中.由于缺乏基于相应判断的实验,专家往往不能直接评估参数的不确定性.本文对风险分析中的概率逆换算问题进行研究,并通过IPF算法和PARFUM算法得以实现.两种算法的可行性及迭代效果在实例中得到了验证和比较.不仅以数学的形式解决了概率逆换问题,而且使模型中的参数的不确定性得以量化.避免了专家主观估计法可能出现的偏见效应和权威效应.     

基于灰色关联度分析和支持向量机 回归的沥青路面使用性能预测

沥青路面使用性能多因素预测是一个复杂的非线性问题,传统预测模型存在很多不足。为弥补传统模型的缺陷,建立一个高精度、长周期、多因素的预测模型,通过灰色关联度分析对各因素进行降维处理,选择与沥青路面使用性能关联度较大的影响因素进行支持向量机回归非线性预测,提出了基于灰色关联度分析和支持向量机回归(GRA-SVR)的沥青路面使用性能预测模型。最后选用广云高速实测车辙指数(RDI)值进行实例验证,并同GM(1,1)和PPI两种模型的预测结果进行了对比分析。结果表明:基于GRA-SVR建立的多因素预测模型具有很好的精度和可操作性,可在长周期过程中使用,为大数据养护决策提供了模型参考和依据。     

影响跳高运动员弹跳能力的各项因素的分析

弹跳力是田径跳跃运动员的一项十分重要的专项素质。弹跳力的发展受多种因素的影响和制约、本文运用聚类分析和回归分析方法,从诸多的训练方法中确定出与提高弹跳力关系密切的训练方法,同时也可将其作为弹跳力发展水平标准模式与评定标准。