基于判别分析—SVR的民航客运量预测模型研究及应用

为了提高预测民航客运量的能力,考虑到民航客运量与其影响因素之间存在关联, 并利用训练样本与测试样本间的马氏距离对惩罚因子进行加权,改进传统的ε支持向量回归机(SVR),构造了基于进化ε-SVR的“影响因素民航客运量”预测模型.在选择适当的参数和核函数的基础上,对中国民航客运量进行仿真实验,与标准的ε-SVR方法、BP人工神经网络和线性回归方法进行了对比,发现该方法能获得较小的训练相对误差和测试相对误差.     

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.     

影响浙江省公路客运量主要因素的回归分析

为了研究浙江省的公路客运量,选取居民总消费水平、全省生产总值、年末总人口数、人均可支配收入、通车总里程数和其他客运总量六个主要影响因素,根据多元线性回归方法建立数学模型,运用SPSS统计软件,得到这些影响因素与浙江省公路客运量的关系,并对未来的公路客运量进行一些预测.     

客运交通量预测模型构建与分析

客运量预测是在客运市场调查的基础上以及历年的客运统计数据为依据,采用科学的方法和手段,对未来一定时期内客运量的需求的变化趋势以及与之相关的各种因素的变化的影响进行分析、测算并做出预见和判断.通过对公交票价和市区人口数以及市区自行车保有量数据进行分析,利用多元线性回归方法建立了城市客运量的预测模型.其次又运用二次指数平滑法对某市下一年的客运量做出了科学的预测,同时建立客运量预测模型.并对两种预测模型的精度进行了比较,将两种预测模型下的拟合值与实际值进行了对比,进一步检验了模型的应用.     

基于回归分析的我国外汇储备规模影响因素研究

从外债余额、进出口差额、年均汇价、GDP规模四种可量化的影响因素出发,利用回归分析的方法,建立了我国外汇储备多元线性回归模型,并对各个影响因素进行比较分析,为优化外汇储备规模提出了建议.     

基于多元线性回归的PM2.5 含量的影响因素研究

针对PM2.5含量的影响因素,利用搜集到的2015年1月1日至7月31日蚌埠地区每日的AQI指数和AQI六项基本监测指标数据,建立了多元线性回归模型,对PM2.5含量与其它5项分指标及其对应污染物含量之间的关系进行定量研究,并通过拟合优度检验、F检验、t检验等方法对模型进行检验,最后得到了准确可靠的多元线性回归模型,此模型具有拟合程度高、简易、直观等优势,为多元线性回归模型在PM2.5含量分析中的应用提供了有力参考。     

公路交通对张家界市旅游经济发展的影响

选取旅游总收入作为被解释变量，公路里程、旅客周转量和公路客运量作为解释变量，运用SPSS软件建立多元线性回归模型，综合分析公路交通对张家界市旅游经济发展的影响.结果表明，公路里程对旅游总收入为正影响，旅客周转量和公路客运量对旅游总收入为负影响，旅客周转量的影响最大.为了进一步发挥公路交通对张家界市旅游经济发展的正面作用，提出了几点建议.     

公路交通对张家界市旅游经济发展的影响

选取旅游总收入作为被解释变量，公路里程、旅客周转量和公路客运量作为解释变量，运用SPSS软件建立多元线性回归模型，综合分析公路交通对张家界市旅游经济发展的影响.结果表明，公路里程对旅游总收入为正影响，旅客周转量和公路客运量对旅游总收入为负影响，旅客周转量的影响最大.为了进一步发挥公路交通对张家界市旅游经济发展的正面作用，提出了几点建议.     

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     

有关消费需求及其影响因素之间的计量研究

本文采用山东省1993-2010年的相关时间序列数据,通过建立计量模型的方法,对消费需求及其影响因素进行了计量研究。首先,选取了消费需求及其影响因素的指标;其次,运用EVIEWS软件建立多元线性回归计量模型,并且运用多元线性回归计量模型研究了消费需求及其影响因素之间的关系。最后,根据对多元线性回归计量模型的分析,提出了有关消费需求的结论与建议措施。     

基于NGSIM数据的汽车变道越线时间预测

为预测汽车变道越线时间,基于NGSIM数据提取汽车的真实越线时间,选定变道车和其周围汽车的行驶状态参数作为潜在影响因素。随机选取60组训练数据,先利用Spss软件逐步回归法对越线时间与自变量进行多元线性回归拟合,再通过Matlab编程对越线时间进行多元非线性回归拟合,分别建立多元线性和非线性回归越线时间预测模型;对模型进行训练后得到各模型的系数,分别测试除训练数据外的30组数据并对比拟合效果。结果表明,所建立的多元非线性回归模型能够有效预测汽车变道越线时间,预测有效率达到83%。     

石膏与氯化钾在氨介质中复分解的回归模型

本文对石膏与氯化钾在氨介质中液固复分解反应制取硫酸钾工艺中的氯化钾转化率与诸影响因素进行了正交试验设计，并对实验数据进行了多元线性回归和逐步回归，建立了能较好模拟复分解反应规律的多元线性回归模型，为石膏转化法制取无氯钾肥硫酸钾的生产工艺的最优化提供了一种数学模式。     

基于SPSS助学金评选获评因素的MLR模型构建

通过利用SPSS统计软件对云南民族大学助学金评选的获评因素进行多元线性回归分析,应用stepwise(逐步回归)方法,建立多元线性回归关系模型.结合实际与模型结果分析此次助学金评选合理程度,同时对满意度进行分析与思考.并进一步探讨将此模型思想延拓,应用于其他高校的助学金评选调查.     

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。     

辽宁省公路客运量预测研究

公路客运量的科学预测对公路的规划建设和管理提供了重要依据,通过对辽宁省2009~2015年公路客运量影响因素进行分析,并充分考虑建模自变量的多重相关性,建立了基于偏最小二乘法改进的预测模型对辽宁省公路客运量进行建模并预测,将预测结果与实测结果进行比较,分析结果表明:利用偏最小二乘回归模型预测相对误差均值为0.91%;相对误差最小值仅为0.30%;最大值为1.17%。     

基于多元线性回归模型的我国世界冠军人数影响因素分析

运用多元线性回归模型分析了我国当年获得世界冠军人数与我国当年总人口数和当年国内生产总值两个外部环境,以及二级以上运动员人数和各级体育系统职工人数两个内部环境,这4个影响因素之间的关系.首先用灰色关联分析,得到作为子因素数列的4个影响因素和作为母因素数列的当年获得世界冠军人数之间的关联度.为了进一步知道每个因素和当年获得世界冠军人数的具体函数关系,利用多元线性回归分析,构建每年获得世界冠军的人数与4个影响因素之间的多元线性回归模型,且通过F检验证明模型与实际相符合,为我国运动员的训练和国家政策的制定提供理论依据.     

基于改进系统动力学模型的公路客运量预测

为了确定公路客运的发展规模和规律,采用改进后的系统动力学模型对公路客运量进行预测。在传统的系统动力学(SD)模型中引入生态学中的种间竞争模型Lotka-Volterra(LV)理论,首先通过定性分析与客运需求相关的经济、社会、交通环境及其他客运方式竞争等方面的影响因素,构建因果回路图对各因素与公路客运量进行因果反馈关系分析,同时引入LV理论判定系统中模糊的动态关系。接着通过交通化改造后的LV判定方程,确定反馈关系因子之间的相互作用系数及系统流图中微分方程,对各影响因素子模型中影响因子与公路客运关系进行量化分析,对传统的系统动力学模型进行改进优化,建立具有时变性的动态LV-SD模型。最后以江西省公路客运量预测为例,根据公路客运量与各影响因素模型中影响因子之间的相关系数,选择地区生产总值、第三产业产值、居民消费水平、公路里程、民航客运量、铁路客运量、人口数量及城市化率等影响因子作为量化指标代入预测模型,用2013～2018年历史数据对模型进行有效性验证。结合城市发展情况,利用Vensim软件分析预测了基于LV-SD模型下江西省2019～2025年经济高、中、低增长3种情景下的公路客运量。结...     

石膏与氯化钾在氨介质中复分解的回归模型

本文对石膏与氯化钾在氨介质中液固复分解反应制取硫酸钾工艺中的氯化钾转化率与诸影响因素进行了正交试验设计，并对试验数据进行了多元线性回归和逐步回归，建立了能较好模拟复分解反应规律的多元线性回归模型，为石膏转化法制取无氯钾肥硫酸钾的生产工艺的优化提供了一种数学模型     

基于多元线性回归模型煤矿瓦斯体积分数预测

依据多元线性回归模型理论,对可能影响瓦斯涌出量的数据进行分析,找到影响瓦斯涌出量的主要因素.将多元线性回归模型应用于瓦斯涌出量预测.通过将预测值与实际值比较,证明多元线性回归模型预测的瓦斯涌出量值是可行有效的,对指导煤矿安全生产具有一定意义.