缺失与回归：谈农业科教片的亲和力

当前我国的农业科教片整体水平偏低,很多片子城市人不感兴趣,农村人不愿接受。造成这一状况的原因在于农业科教片缺乏亲和力。文章对我国当前农业科教片亲和力的缺失进行了分析,提出农业科教片亲和力缺失的原因在于其生产与消费的脱节,并在科学性、人文性、故事性、艺术性等方面提出了农业科教片亲和力回归的方向。     

基于统计调优的聚合反应过程工艺优化

该文简要介绍了聚合反应的工艺及机理，建立了基于多元逐步回归分析方法的铸带切片分子量的统计数学模型，找出了影响铸带切片分子量的主要因素；通过对聚合反应过程关键工艺点温度的正交试验，采用综合平衡协调的决策方法，得到了聚合反应过程的一组较佳的工艺参数。实际运行表明，获得的模型及参数是有效的，对生产产生了较好的经济效益。     

Analysis of the global T_m–T_s correlation and establishment of the latitude-related linear model

In this study,the correlation between Tm,a key variable in GNSS water vapor inversion,and surface temperature(Ts)was calculated on a global scale based on the global geodetic observing system(GGOS)atmosphere Tmdata and European centre for medium-range weather forecasts(ECMWF)surface temperature data.The results show that their correlation is mainly affected by latitudes,and the correlation is stronger at high latitudes and weaker at low latitudes.Although the correlation is relatively weak in the tropic areas,the temperature changes so little in a year in these areas that we can still achieve good Tmresults by linear regression model.Based on these facts,‘‘GGOS atmosphere’’Tmdata and ECMWF Tsdata from 2005 to2011 were used to establish the global latitude-related linear regression model.The new model has root mean square error(RMSE)of 3.2,3.3,and 4.4 K,respectively,compared with respect to the‘‘GGOS atmosphere’’data,COSMIC data,and radiosonde data and is more accurate than the Bevis Tm–Tsrelationship.     

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.     

Weibull曲线拟合模型在隧道监控数据处理中的应用

监控量测是隧道新奥法施工的三大要素之一,通过对监控数据的回归分析可以预测围岩的最终位移等,进而有效地指导隧道设计与施工。本文采用Weibull模型作为回归函数对隧道围岩变形实测数据进行了回归分析,并与其它几种常用回归函数进行了比较。结果表明:将Weibull模型作为回归函数,回归方程理论曲线与实测曲线的吻合度最高,误差范围更小,能够更加准确的反映隧道围岩变形量与时间之间的关系,这对于准确预测围岩变形量和确定二次衬砌的时间具有一定的参考价值。     

基于主成分回归分析的瓦斯含量预测

为了增加多元回归模型预测的精度，将主成分分析与多元回归分析相结合提出了PCA—MRA模型，并将该模型用于实际瓦斯含量预测。结果表明，PCA—MRA模型消除了输入变量之间的相关性，减少了输入变量值个数，提高了预测精度，便于实际推广和应用，为瓦斯含量预测提供一种新的途径。     

Backward‐in‐Time Selection of the Order of Dynamic Regression Prediction Model

We investigate the optimal structure of dynamic regression models used in multivariate time series prediction and propose a scheme to form the lagged variable structure called Backward‐in‐Time Selection (BTS), which takes into account feedback and multicollinearity, often present in multivariate time series. We compare BTS to other known methods, also in conjunction with regularization techniques used for the estimation of model parameters, namely principal components, partial least squares and ridge regression estimation. The predictive efficiency of the different models is assessed by means of Monte Carlo simulations for different settings of feedback and multicollinearity. The results show that BTS has consistently good prediction performance, while other popular methods have varying and often inferior performance. The prediction performance of BTS was also found the best when tested on human electroencephalograms of an epileptic seizure, and for the prediction of returns of indices of world financial markets.Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

中国健康中老年人血沉参考值（温氏法）与地理因素的多元回归分析

为制定中国健康中老年人血沉参考值（温氏法）的统一标准提供科学依据，本文收集了中国各地测定的健康中老年人血沉参考值（温氏法），并对其与地理因素的关系进行了研究，发现海拔高度是影响健康中老年人血沉参考值（温氏法）最主要的因素，随着海拔高度的逐渐增大，健康中老年人血沉参考值（温氏法）在逐渐的减小，相关性很显著。用多元回归分析的方法推导出了二个回归方程。如果知道了中国某地的地理因素，就可以用这二个回归方程估算这个地区的健康中老年人血沉参考值（温氏法）．依据健康中老年人血沉参考值（温氏法）与地理因素的依赖关系把中国分为青藏区，西南区，西北区，东南区，华北区，东北区等６个区．     

福清市土地利用结构时空分异规律研究

借助信息熵和均衡度的地理意义,基于福清市1996～2005年土地利用现状年度变更调查数据,分析研究了福清市土地利用结构信息熵和均衡度的动态变化及其空间分异规律,结果表明,福清市近十年来土地利用结构逐渐向均衡方向发展,城市土地结构的均质性增强;经济发达地区用地结构趋向均衡化,其信息熵值较高,而欠发达的山区信息熵值较低。最后运用逐步回归法分析出自然因素中的年降雨量,人文因素中的人口规模、人均国内生产总值、人均消费水平、农民人均纯收入和农林牧总产值是影响福清市土地利用结构信息熵变化的关键因子,从而为福清市新一轮土地利用总体规划修编(试点)工作提供依据。     

灰多元线性回归及其在搜索引擎中的应用

经典多元线性回归分析模型不能实时跟踪响应变量的动态变化和在大量样本中因出现病态数据而影响拟合效果的问题,基于灰色系统时间序列的特性,提出了将灰系统思想与经典多元线性回归分析模型结合,形成一种全新的模型——灰多元线性回归分析模型。实验结果表明,该模型不仅能更加准确地给出响应变量的变化趋势,而且能过滤掉少量病态数据,从而避免了对拟合效果的影响。将新模型应用到网站的搜索引擎中,通过对网站访问流量及各个关键字搜索频率,预测该网站下一阶段的网站的访问流量,预测结果可为网站的管理者提供决策支持的理论依据。