广义回归数的判定及其算法

主要研究广义回归数的存在性问题．根据广义回归数的性质，给出搜索广义回归数的算法，并用Maple编程得到广义回归数的存在性及分布情况．     

利用EXCEL实现计酬分配预测的回归分析

在经济管理理论和应用研究中，回归分析的应用日益广泛．通过运用一元、多元回归分析的理论及建模方法，搜集某大型公司的数据，利用分析工具库提供的回归工具进行回归分析，拟合出回归模型．同时检验模型中自变量对因变量的影响程度，利用增减法，通过不断尝试增加自变量来建立和确定最优回归模型．     

多输出支持向量回归算法

支持向量机是一种基于统计学习理论的新颖的机器学习方法，由于其出色的学习性能。该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点．这种方法已广泛用于解决分类和回归问题．在回归中。目前的研究和应用都限于单输出的情况,而实际中有很多属于多输出回归问题．针对这一点，将支持向量回归算法推广到多输出情况．仿真实例说明了该算法的可行性．     

有限样本条件下多元线性回归模型的最优解

将分析多元线性回归模型和求线性方程组的最优解统一起来．线性方程组的最优解基于欧式赋范空间最短距离．研究结果表明：在多元线性回归模型不存在多重共线性的情况下,得到的回归结果解和线性方程组的最优解相同．在多元线性回归模型存在多重共线性时,通过求线性方程组的最优解,可以得到统计意义上的线性无偏有效解,此时的最优解不满足渐近性和一致性条件．因此,利用线性方程组求最优解适用于多元线性回归模型在有限样本条件下的情况,多于大样本的情况不适用．     

基于最小一乘准则的最优回归模型研究

针对目前回归函数中普遍存在的泛化能力得不到保证的缺点,结合统计学习理论的研究成果,提出了基于最小一乘准则的最优回归模型(简称为LaOR模型)．与以往模型相比较,LaOR模型综合考虑了回归误差和置信范围,可望有效地降低回归函数的期望风险．最后,以广东省江门市为例,将LaOR应用到区域经济发展的短期预测中,取得了可以接受的预测效果．     

疾病费用预测的建模分析

根据重庆市某三级甲等医院2012年1月至2014年12月5种常见疾病（糖尿病、甲状腺功能亢进、顺产、肠息肉、脑梗死）的月人均治疗费用数据,采用BP 神经网络模型、广义回归神经网络模型、灰色GM（1,1）模型以及非线性回归模型,分别预测2015年1月至8月5种疾病的月人均治疗费用的变化情况,并与真实费用数据进行对比,判断4种模型预测的准确程度。结果表明：BP神经网络模型、广义回归神经网络模型、灰色GM（1,1）模型、非线性回归模型预测5种疾病的可决系数R2最小分别为0．278、0．565、0．048和0．097,最大分别为0．826、0．901、0．600和0．747;与2015年1月至8月的真实费用数据比较,4种模型预测的相对误差最小分别为9．845％、3．507％、5．897％和3．642％,最大分别为15．450％、13．940％、30．518％和17．204％。其中广义回归神经网络在疾病费用的预测结果相对于其他模型更准确。     

截距确定的线性回归方法

标准线性回归计算方法不适用于截距确定的线性拟合．本文介绍Y＝KX型函数的拟合方法．本方法用于截距确定的回归计算,不仅使运算简化,而且其结果更为准确．     

机械工业宏观计量经济模型研究

基于时间序列分析的基本理论，采用线性回归和传递函数分析方法，研究了机械工业主要经济指标与宏观主要经济指标之间的相互影响关系．在此基础上，分析比较了机械工业主要经济指标的多元线性回归模型和多输入单输出传递函数模型．结果显示，传递函数模型比线性回归模型精度更高，更具有普遍性．     

距离回归模型的理论研究

给出了距离回归的理论模型及回归系数参数估计的泛函形式，比较了经典线性回归模型与距离回归模型基于最小二乘方法所得参数估计的关系，并从理论上论证说明了其对应回归直线的位置关系．     

在线多输出支持向量回归及在投资决策中的应用

提出一种在线多输出支持向量机回归算法：对新到达的样本,利用梯度下降算法,最小化预测结果的带正则项的即时风险,给出回归函数权系数和偏置的迭代公式,完成在线情况下的多输出回归预测．将该算法应用于投资决策,可以在线预测最优投资组合．仿真实验结果表明,该算法计算简单,工作量小,因而更容易实现．     

Excel软件中"回归分析工具"应用拓宽

Excel软件中“回归”分析工具仅适用于多元线性方程的拟合。提出自 回归、加权线性回归模型以及非线性方程的转化和化一元高次方程为多元线性方程,并利用“回归”分析工具求解, 拓宽了“回归”分析工具的应用。     

SAS软件对曲霉M-18产内切葡聚糖酶的发酵条件优化

应用单因素优化和响应面分析实验对一株具有产高Cx/FPA比值纤维素酶的曲霉M-18菌株进行发酵条件优化试验,确定了合适的碳源、氮源及发酵控制参数,得到回归方程反映出该模型具有良好的拟合性,可以用于产内切葡聚糖酶发酵优化的理论预测.进一步分析得到的优化发酵条件为:在基础培养基中添加CMC-Na 0.3%,酵母粉0.5%;产酶发酵温度30℃,装液量67mL/250mL摇瓶、转速175 r/m和接种量1.2 cm2菌苔/50mL.优化前后的实验验证结果相比:优化后的摇瓶发酵Cx酶活力达129.62 u/mL,比原来的98.45 u/mL高出31.67%.     

LPG发动机喷气占空比模型及其控制策略的研究

在理论空燃比燃烧条件下,研究某小功率LPG发动机喷气占空比的开环控制策略。在分析各种影响因素基础上,选择节气门开度和发动机转速作为影响喷气占空比的因素,拟合了喷气占空比多元线性回归方程。试验结果表明,回归方程拟合精确度高,占空比预测值与观测值之间的相对误差都不超过3.0%。在开环控制中,可以直接利用得到的回归方程取代喷气占空比MAP图进行软件编程,应用新控制系统后,超调量下降了7.0%。     

饮用水水质分析中数据处理方法的改进

用设定的标准曲线统计量与标准系列的实测值间的相对偏差为回归参数 ,来确定标准曲线方程 ,以解决现行标准曲线回归方法中各测点相对偏差分布不均、总体相对偏差偏大的问题 ,避免将回归得到的标准曲线用于低浓度样品测定而引起的误差     

MATLAB在动物科学实验数据处理中的应用

在动物科学实验数据处理中,往往需要对所测数据进行统计分析,建立拟合方程.将MATLAB语言编写程序,用于实验数据处理,计算结果准确可靠、符合实验要求.通过实例介绍MATLAB在求解多项式回归方程中的应用,具有方法简捷、直观等特点.     

基于小型超市POS系统数据挖掘分析方法的应用

在零售业的数据分析中,购物篮分析是一种最为行之有效的方法,购物篮分析的目的就是在顾客的购买交易中分析出能够同时购买一类产品或一组产品的可能性.但是,具体采用何种分析方法和分析工具来进行购物篮分析,目前在数据挖掘领域还是个盲点.据此提供了一种实用、高效的面向小型超市的购物篮分析方法.以一个面向小型超市的购物篮分析应用实例为背景,介绍了一种利用市场上常见的数据分析工具(SPSS、EXCEL等)对数据进行相关分析和回归分析计算出决定系数和相关系数并导出实际关联结果的实际方法.并提出了基于线性回归方程的关联结果的验证方法.     

基函数在函数性数据拟合中的应用

文章依据至今最为重要的两个基函数,重点阐述了这两个基函数的定义,及其在多元回归统计中,函数性数据拟合上的应用,结合实际例子,具体操作,运用MATLAB软件,解决实际问题.     

缓蚀阻垢剂开发试验的计算机构造与分析

采用二次回归组合正交设计法进行了缓蚀阻垢剂开发试验的计算机构造与分析。该软件采用ＦＯＲＴＲＡＮ７７编写，在ＡＳＴ２８６、３８６上通过，共包括六个主要子程序，根据需要考察的因素个数和零点重复次数、各因素上、下水平值，自动给出具体的实验方案，实验结束后输入原始数据，即可得到回归系数和回归方程及其检验结果，根据回归方程进行极值分析、法式分析、最大最小分析及药剂筛选与配方优选     

Prediction of Absorption Enthalpy from Solubility Data for the MDEA-H_2O-CO_2 System

IntroductionThe absorption of CO2 by a solution of methyldiethanol amine ( MDEA) and H2 O is widely usedfor decarbonization processes in the syntheticammonia industry. This solution has advantages ofgood absorbency,low energy consumption,andlow degree deg…     

43″汽轮机叶片材料热变形行为及制坯工艺参数优化

针对制造高质量叶片锻件的材料热变形问题,采用热模拟试验及数据回归拟合的方法建立了某43"汽轮机叶片材料的高温流变应力方程.采用所建立的方程,使用软件DEFORM3D对叶片锻造过程进行了数值模拟和正交试验分析.应力方程计算结果表明,所用材料在高温压缩下的流变应力符合双曲正弦函数关系.试验分析结果表明,凸台直径对叶片锻造质量的影响最为显著,叶根过渡处圆角与摆料位置的影响其次,叶冠过渡处圆角的影响最小,据此对锻造工艺参数进行了优化.生产实践表明:采用优化后的参数可降低载荷,使尺寸公差保持在3mm之内,从而提高了产品质量,减小了材料成本,降低了锻造次数,提高了材料利用率和生产效率,这对叶片材料及模锻件的国产化具有重要意义.