基于多元线性回归对众包任务价格的设定

在空间众包研究中,针对网络众包任务的价问题,综合分析众包任务发布地的会员密度、商业发展等数据,通过建立多元回归线性分析模型,得出对网络众包任务的价策略。通过聚类分析对任务的发布做优化,对一些距离过近的任务进行打包。最后利用神经网络算法由已完成的任务数据,预测待完成的任务是否成功。通过对预测数据进行仿真,得出任务密度、会员密度、会员信誉度和价对任务完成度与任务价成本的影响。     

基于小波包分析的线性回归拟合

针对线性回归分析模型中的数据易受到噪声的影响,提出了通过小波包分析对各个指标进行去噪处理,对处理后的数据用线性回归方法进行拟合.然后用1990—2010年度民用汽车保有量和国内生产总值(GDP)的数据进行实验,结果表明预先对数据进行小波包分析能够有效提高拟合的精度.     

基于多元线性回归对我国煤炭消费量的分析

煤炭是我国的主要能源,我国经济飞速发展离不开煤炭资源的大量消费。收集近15年的统计数据,基于SPSS多元线性回归分析,建立多元线性回归模型并对模型进行检验修正。该模型避免了复杂的推导过程,有较高的准确度。根据预测模型得出了影响煤炭消费量的主要因素以及未来变化趋势。     

基于多元线性回归方法的地应力研究

地应力场是地质力学与岩石力学研究的基本内容之一,地应力的大小、方向及其分布规律是油气田勘探开发中地应力研究的主要内容。在研究地应力场的过程中,区域边界条件的确定是个难点也是关键部分。以任丘潜山雾迷山组三段为例,视区域边界荷载为未知数,目标井地应力为约束条件,基于多元线性回归方法确定出区域边界条件,利用Matlab求解得出区域所受边界力。研究结果表明,基于多元线性回归方法求得的地应力值与实际测量的地应力值吻合较好。     

基于多元线性回归的高等教育学费模型

本文基于《中国教育经费统计年鉴》与西部某重点院校1996-2006年间教育财政数据,从收支平衡、收益回报等不同视角入手,分析我国高等教育学费标准,建立高校标准学费模型。再综合考虑各方面承受能力等因素,引入经济发展不平衡系数、个人相对收益率等解释变量,对模型进行了扩展,建立合理学费模型,结合模型结果提出分析。本文的研究成果对完善我国高校学费标准制订、促进高等教育发展具有一定借鉴意义。     

基于多元线性回归的广东地区生产总值研究

针对地区生产总值影响因素问题,以部分地区经济生产总值为自变量构建多元回归模型,基于广东省2006—2015年统计数据,利用SAS软件对选取的3个相关影响因素进行数据分析与解释。结果表明:对广东省经济生产总值贡献最大的因子是房地产增加值,其次是第二产业增加值,外商投资企业数影响最小。地区生产总值与第二产业增加值、外商投资企业数以及房地产增加值的回归方程为:y=-3 409.0016 2+1.115 92x1+0.0620 9x2+6.470 04x3。由此可知,在保证房地产业、第二产业稳步发展的同时,拟定有利于外商企业在广东投资的政策,吸引外资,以保证广东省经济结构趋于完善。     

基于OLS多项式曲线拟合对众包任务定价规律的研究

针对拍照赚钱的任务定价规律,首先,聚类分析各类项目到任务距离聚类中心的距离,然后运用最小二乘法,构建项目任务定价与中心距离的OLS多项式曲线拟合模型,最后运用了EVIEWS,SPSS软件编程求解,得出了任务定价函数及其定价规律。     

基于单目标优化的众包任务定价模型

该文针对"拍照赚钱"APP的众包任务定价问题,考虑区域定价的差异下,基于曲线拟合工具和K-Means聚类分析算法,通过SPSS软件综合分析得出众包任务价格与区域生活水平、时间成本、人均任务数和任务难度系数等因素之间的定价规律,建立了以任务价格为决策变量、以众包平台利润限度为约束条件、以区域任务完成率最大化为目标的单目标优化模型,并建立了新的任务定价方案。在考虑将任务打包发布情况下,对定价模型进行修正,通过蒙特卡洛模拟法,给出模拟的实施效果。     

基于多元线性回归分析的管制疲劳预测模型

管制疲劳已成为影响民航安全运行的重要影响因素。为实时检测管制疲劳,积极进行疲劳预警,应用多元回归方法建立了眼动指标与疲劳的预测模型。通过利用眼动仪采集模拟管制实验中被试分别在正常与疲劳状态下的各项实验数据,并记录其主观疲劳程度。实验结果表明,被试的扫视速度、闪光临界融合频率(CFF)、眼闭合时间比例和瞳孔直径在疲劳前后存在显著差异,且与疲劳均呈较强相关;所建立的多元线性回归模型对管制疲劳的预测准确率为68.75%。本研究可以作为管制疲劳的检测和预警的技术储备措施,对保障民航安全具有重要意义。     

基于多元线性回归的渡槽变形预测模型研究

提出了一种基于多元线性回归的渡槽沉降变形健康监测模型,介绍了应用MLR建立变形预测模型的步骤,并与多元逐步回归(MSR)进行对比.针对预测样本数目的不同取值,研究其在实际工程中的预测能力.通过对浙江天台红旗渡槽的监测数据研究,验证了基于MLR的渡槽变形预测模型的预测精度满足工程要求,预测能力略优于MSR,且短期预测能力优于长期预测能力.因此,合理选择预报天数对于渡槽变形预测尤为重要.     

基于多元线性回归的装备维修器材消耗量预测

针对装备维修器材消耗量的几种主要影响因素,采用实际统计样本数据,构建了装备维修器材消耗量的多元线性回归预测模型.在结合算例分析的基础上,运用多元线性回归方法对装备维修器材消耗量进行了预测并检验.该研究成果为装备维修器材消耗量的预测提供了一种贴近实际的科学合理方法.     

基于多元线性回归的公路客运量发展预测模型

文章为预测未来公路客运量的发展,在分析影响客运量发展相关因素的基础上,应用多元线性回归方法,建立了客运量发展预测模型;经过统计学相关检验表明,所获得的模型正确,具有一定的科学性和有效性.     

基于多元线性回归的微电影传播特征刍议

微电影点击量是衡量其是否受大众欢迎的重要评判指标,对于微电影的创作者、广告投放商以及视频网站来说高点击量意味着高收益,文章针对微电影的顶数、踩数与点击量是否具有线性回归关系这一问题,以正能量微电影《一维》为例,对其连续六天的数据进行分析,定量研究了顶数及踩数对点击量的影响,并对《美好2013:大师微电影》这一系列微电影进行日、月及总点击量走势进行描述性分析,最后对微电影的传播特点做了简单小结.     

劳务众包任务定价模型研究

以拍照赚钱APP的平台数据为例,建立Logit模型提升众包平台任务完成率,使用PageRank排序算法建立多任务打包定价模型,解决众包平台的多任务打包问题,并用Logistic回归模型进行检验.     

基于回归模型的众包定价方案的计量分析

针对拍照赚钱外包平台的任务定价问题,运用了多元线性拟合、BP神经网络算法及竞争导向定价法等,构建了基于任务聚集度相关指标的多元线性回归模型、基于三个显著影响指标的多元非线性回归模型及考虑密集任务可打包发布的任务定价模型,运用了Matlab软件编程求解,得出了原定价方案的定价与任务的密集程度有关的定价规律、任务未完成原因以及打包的影响.     

多元线性回归分析实例分析

多元线性回归是简单线性回归的推广,研究的是一个变量与多个变量之间的依赖关系。作为质量统计软件领域的领导者,MINITAB是一个精确的、强大的、使用方便的统计软件。多元回归分析预测法,是指通过对两个或两个以上的自变量与一个因变量的相关分析,建立预测模型进行预测的方法。当自变量与因变量之间存在线性关系时,称为多元线性回归分析。该文通过一个具体实例介绍如何运用MINITAB软件,建立儿子身高与父母身高、年锻炼次数的多元线性回归模型,并对MINITAB的输出结果进行分析,得出方程效果良好的结论。     

基于多变量灰色预测模型的多元线性回归模型

针对各自变量之间的关系,利用多变量灰色模型建立了自变量的预测值,剔除了自变量观察数据中的噪声污染。进而建立了一种改进的多元线性回归模型。最后,通过实例说明模型具有较高的预测精度。     

基于部分线性回归的红外光谱多元校正方法

对于红外光谱数据而言,光谱-浓度关系常表现为一种复杂的混合线性关系.本文中提出一种部分线性回归算法,将复杂的光谱-浓度目标回归函数分解为线性和非线性决策函数之和.具体地,采用一序列的线性和非线性核函数来构建回归模型,分别用于逼近目标函数中的线性和非线性成分.本文中所提出的的方法与偏最小二乘回归算法和正则化最小二乘回归算法在3个实例数据集上进行实验对比.实验结果表明,本文中提出的算法具有更高的预测精度.     

基于多元线性回归模型的大学生月起薪预测

基于多元线性回归模型研究了求职费用、信息程度、求职次数、是否参加过就业指导对大学生月起薪的影响,发现月起薪与求职费用、信息程度有较强的线性相关性,得出了大学生月起薪与求职费用、信息程度的回归模型.利用此模型可以做月起薪的点预测和区间预测.     

基于多元线性回归分析的空中交通管制疲劳预测模型

管制疲劳已成为影响民航安全运行的重要影响因素。为实时检测管制疲劳,积极进行疲劳预警,应用多元回归方法建立了眼动指标与疲劳的预测模型。通过利用眼动仪采集模拟管制实验中被试分别在正常与疲劳状态下的各项实验数据,并记录其主观疲劳程度。实验结果表明,被试的扫视速度、闪光临界融合频率(CFF)、眼闭合时间比例和瞳孔直径在疲劳前后存在显著差异,且与疲劳均呈较强相关;所建立的多元线性回归模型对管制疲劳的预测准确率为68.75%。本研究可以作为管制疲劳的检测和预警的技术储备措施,对保障民航安全具有重要意义。