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料费、辅助材料费及管理费．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．     

回归分析法在工程项目利润预测中的应用

如何在正常生产管理条件下,根据已有工程资料及数据来估算工程项目的利润是人们非常关心的。文章用回归条件方法建立工程量和工程项目利润之间的相关关系,为企业计划经营和生产决策提供可靠有效的依据。     

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.     

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.     

回归分析在新股股价预测建模中的应用

针对我国A股股市的特点，运用统计学和财务分析等方法，系统分析了影响新股上市股价的相关因素。对抽取的股票样本数据进行了线性回归分析，得出了各因素所占权重，建立了一个预测新股上市第一天开盘价的数学模型，并以此模型为基础在计算机上开发了新股定价预测系统。实践表明，该系统对于新股的投资决策具有积极的指导意义。     

基于一元线性回归分析法的施工成本预测研究

运用一元线性回归分析法,建立了工程建筑面积和施工成本的线形回归模型,预测了拟建和在建工程的施工成本,为工程投标以及工程施工成本管理提供了依据。     

由俄罗斯水泥厂成本预测刍议总包方的成本控制

本文以俄罗斯圣彼得堡SLANTSY5000T／D水泥厂为例,从成本预测、成本控制、成本分析等几个方面,谈一些对总包方费用控制的一些看法。     

公路建设的成本预测与控制分析

公路建设是百年大计,对每一条公路的建设,都应当有精心的预测和严格的控制,才会避免造成不应有的失误.文章主要就公路建设的成本要素、成本预测和成本控制等问题进行了分析.     

回归分析和季节性分析相结合的一种预测方法

线性模型的预测只适应线性关系，但在实际应用中，相关变量关系可能受很多因素的影响，其中之一是季节性，本文在季节性影响的情况下对线性结果作了必要的修正，并通过实例说明，预测结果与实际较一致。     

基于神经网络分位数回归的行业成本预测研究

针对成本在经济学系统中变化的非对称,与其影响因素之间的非线性关系,提出采用神经网络分位数回归法来研究成本与各影响因素之间的联系,并进行成本预测;该方法不仅可以通过神经网络结构模拟经济系统中非线性关系,还可以通过分位数回归功能揭示各影响因素对成本整个条件分布的影响规律;通过实证结果分析,神经网络分位数回归模型相较于OLS回归模型和分位数回归模型其预测精度更高,且揭示了各因素的影响规律,所以神经网络分位数回归模型的分析结果更科学,更有价值,更有助于相关管理决策者进行成本分析、控制和管理。     

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。     

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。     

模糊分类回归法及在矿床预测中的应用

把模糊数学与传统的统计方法相结合，提出一种模糊分类回归法。该法先用模糊数学最大隶属度原则判别，然后对每类单元取其变量的隶属度作为回归变量，建立回归模型，用于矿床预测。     

线性回归在机场加油量预测中的应用

线性回归是一种常用的预测方法,因其简单实用而应用广泛。机场供油工程中,旅客吞吐量、货邮吞吐量和起降架次等航空业务量直接影响到加油量需求,经统计数据验证,加油量与机场主要业务量之间呈线性关系,因此常常采用线性回归法预测机场加油量。本文以线性回归预测机场加油量的示例,通过8组预测结果与实际值进行比较,分析一元线性回归与多元线性回归的差别,以及采用不同范围的统计数据对预测结果的影响。通过比较和分析,提出对线性回归自变量选取的建议,并结合工作实践阐述了线性回归预测法在预测机场加油量时的应用特点、局限性、适用范围。     

均生函数在水文时间序列回归分析预测中的应用

回归分析已广泛地应用于水文预报工作中,以何标准选定因子的估计值则成为影响预测值的一个相当重要的因素。详细地介绍了均生函数在水文时间序列回归分析预测中的应用,即对水文时间序列作差分变换,计算相应的均生函数,并采用双评分准则（CSC）建立最优回归模型;同时根据周期延拓性确定回归模型中选定因子的估计值,并作多步预测,为中、长期预报作业提供了一种切实、有效的方法和途径。     

一元线性回归数学模型在牡丹江农垦地区公路运输量预测分析中的应用

本文在充分的数据调查基础上,运用科学的理论和方法对牡丹江农垦地区的运输量进行预测与分析。通过本文的预测分析比较科学地反映了该地区运输量的变化趋势,这对确定该地区交通设施的容量、运输企业制定生产目标和作出各种经营决策等有着重要的参考意义。     

非线性回归模型在股价预测中的应用

非线性回归分析法是随机过程中一种常见的分析方法,它被广泛地应用于各个领域中。就此方法在经济中的应用,建立了一个非线性回归模型,并用实例分析了如何用此模型来预测股票价格的走势。     

前移回归分析新方法及其在福建人均GDP预测中的应用

介绍一种称为前移回归的时间序列预测新方法，其建立依据是，经济指标是多项相关因素的函数，一个时间段内各项指标（自变量）的值会影响下一时间段待预测指标（因变量）的取值．这种方法克服了以往时间序列预测只是自身拓展而不考虑多项因素（变量）的不足，也弥补了回归分析预测法必须已知同时期各个自变量值才能预测的缺陷．以福建省人均GDP的预测作为实例，取得较好的效果．