灰色线性回归组合模型在沉降监测中的应用

为了在贫数据条件下准确预报中长期沉降值,采用线性回归方程和指数方程的组合方式,通过适当配置模型的某些参数来获得新的生成序列函数模型．结合工程实际算例进行预测,并和实际观测数据比较,取得了较好的效果,验证了灰色线性回归组合模型应用于沉降监测预报的可行性．通过其残差与回归分析模型和灰色预测GM（1,1）模型残差相比较,证明该模型在沉降预报中优于回归分析模型和灰色预测GM（1,1）模型．     

软件产品的可靠性分析与简易预测模型

根据当前软件可靠性中存在的问题，对影响软件产品的可靠性因素及软件失效的原因进行了分析，利用matlab线性参数回归函数，提出了可靠性预测简易模型．对比表明，模型是有效的．     

投影寻踪自回归模型在长江径流量预测中的应用

为准确预测长江径流量,引入投影寻踪自回归模型,用自相关分析技术确定预测因子,构造了新的投影指标函数,并用基于实数编码的加速遗传算法优化投影指标函数,建立了投影寻踪自回归流量预测模型.将该模型应用于长江径流量的预测,结果表明用该模型预测长江流量时序是可行和有效的.     

基于损失函数为指数平方形式的稳健 Logistic回归

Logistic回归模型在处理分类数据中有着十分广泛的应用,通常为了简化模型而使用Logit变换将模型化为线性回归模型,但Logit变换会导致误差分量分布函数不同,从而导致模型误差增大.首先对Logit变换进行修正,在考虑离群值影响的基础上,利用指数平方损失函数和自适应LASSO形式稳健回归惩罚函数,从而对线性回归模型进行了修正,其次对股票涨跌情况进行了预测,最后结果表明,修正的模型对期望风险较小的投资者有更高的预测成功率.     

基于核函数切换和支持向量回归的交通量短时预测模型

基于高速公路交通量短时变化的非线性、不确定性和复杂性,利用支持向量回归模型,提出一种核函数切换的预测方法.首先,通过历史数据构建不同核函数的支持向量回归模型并对历史数据进行拟合,根据拟合的误差确定不同时刻对应的最优核函数类别;然后根据历史数据及确定的不同时刻的核函数类别训练支持向量分类机;最后利用支持向量分类机确定预测时刻最优的核函数类别,选取相应的支持向量回归模型进行预测.实例分析表明,与传统的支持向量回归模型相比,含核函数切换的预测方法预测精度较高,且具有较好的鲁棒性.     

基于改进径向基函数神经网络的交通出行选择策略分析

利用逻辑回归方法分析影响交通出行选择的各种因素;建立基于径向基函数神经网络的交通出行选择预测模型,同时建立基于线性回归-径向基函数神经网络模型和基于逻辑回归-径向基函数神经网络模型预测人们出行方式选择高铁还是火车.结果表明,与单一径向基函数神经网络算法相比,回归-径向基函数神经网络组合算法预测准确率更高,而逻辑回归-径...     

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。     

贝叶斯框架的LS-SVM回归在民机液压系统预测中的应用

 为实现民机液压系统的健康预测,将贝叶斯框架应用于LS-SVM参数的选优.选用径向基核函数,选择了预测回归模型的算法和区间预测公式.用训练样本建立了液压系统的健康预测模型,用测试样本验证了公式的有效性;对液压数据参数进行预测,将预测值带入健康评估模型中得到预测结果.结果表明,基于贝叶斯框架下的LS-SVM回归模型可以很好地用于民机液压系统的健康预测.     

支持向量回归用于氨基酸描述符在肽QSAR建模中的性能评价

采用支持向量回归方法用3个数据集来评价z-scales、c-scales、ISA-ECI、MS-WHIM、PRIN等5个氨基酸描述符在肽QSAR支持向量回归模型构建中的性能并对核函数进行选择,采用留一法交叉检验的结果显示径向基核函数要好于多项式核函数和线性核函数;在以径向基核函数的支持向量回归模型中表明z-scales的预测准确度要略优于其它描述符,且在同一描述符的情况下SVR的预测效果要好于其它线性方法,说明SVR在肽QSAR模型构建中是一个可行的方法.     

基于小波的加外生变量部分线性自回归模型在石油价格预测中的应用

利用小波函数结合引入外生变量的部分线性自回归模型对WTI现货价格序列进行建模研究,并与部分线性自回归模型和加外生变量的部分线性自回归模型进行比较分析,结果表明：结合小波且加外生变量的部分线性自回归模型的预测精度较高,在石油市场价格预测中有较高的准确性.     

用神经网络建立消费函数的数学模型

宏观经济的预测常采用数学回归法建立其数学模型 ,这种方法的不足之处在于模型的结构 (解析式 )与其构造者的经历、阅历和知识结构有关 ,因而带有某种程度的主观性 ,不能充分映射经济系统复杂的非线性函数关系。本文将神经网络引入经济系统的建模之中 ,并用它建立了河南省城镇居民的消费函数模型 ,取得了较为满意的预测结果。     

应用逐次回归分析预测居民银行存款

利用１９８５年至１９９６年间的上海市国内生产总值、总收入、实际利率、股票、债券等数据,应用最小二乘法逐次回归分析来建立“预测居民银行存款”的若干数学模型,分别对一次项、二次平方项、二次混合项进行研究分析,并且考虑奇异值的鉴别与剔除,用１９９７年的数据检测这些数学模型的准确程度。     

基于模糊回归的模糊决策模型的设计与实现

在数学期望和方差的基础上,提出模糊期望和模糊方差的概念,并以此为理论依据提出模糊回归分析,建立了一个实用的模糊决策模型,并举例说明了模型的应用效果.实例的决策结果表明,与传统的回归模型相比,此模糊回归模型可以根据实际需要确定回归次数,使回归分析中的病态数据和不良信息对决策结果的干扰不断减小,直到令人满意为止.把模糊数学的知识应用到决策分析中,使模糊集参与决策,可以提高决策结果的准确性和可信度.     

利用软件SAS/OR建立最小最大化准则回归模型

建立回归模型一般使用最小二乘法，但在某些场合建立最小最大化准则回归模型更有意义。本文给出了利用SAS／OR软件建立最小最大化准则回归模型的方法。     

取代苯甲酸生物降解速率常数的拓扑计算

利用拓扑指数和量化计算得到的参数共同与取代苯甲酸的生物降解速率常数回归,建立的二元数学模型具有很好的相关性.并且,该模型表现了很好的稳键性和可重复性.     

回归正交试验设计在液体粘度测量中的应用

利用回归正交试验设计方法探讨各参数对落球法测量粘度值影响大小的问题,采用多管粘度测量仪,定量的分析小球直径和圆筒内径对粘度测量的影响,得到粘度测量值的回归模型。通过对模型的分析表明：小球直径和圆筒内径对粘度测量有显著的影响,并且小球直径比圆筒内径对粘度影响要大得多。根据实验结果并结合模型发现,随直径比d/D的增大,测量的粘度值在减小;在一定的测量条件下,6～7℃时甘油的粘度为1.162～1.122Pa·s。     

河南省旅游流时空变化的预测及发展趋势

河南省国际旅游的预测模型可利用回归法来建立,并对河南省旅游流时间、空间分布的未来进行量化,对发展趋势及影响因素进行预测和分析.     

颅内压和血流速度关系的相关模型

由兔颅内压血流速度的实验数据,采用回归和微分方程法分别建立了颅内压和血流速度(PICP-V)关系的回归模型和Logistic模型.理论计算与实验结果表明,Logistic模型较好地吻合了现有的一些医学结论.     

遗传算法在建立大坝变形监控模型中的应用

在以逐步回归法初步建立回归模型的基础上，用改进的遗传算法对模型的回归系数进行重新评估，并建立新的大坝安全监控模型。以李家峡拱坝作为工程实例，对大坝实测变形资料进行了计算分析，证明此法的可行性。     

金融市场技术分析的统计学基础

建立了金融市场技术分析的数学模型，奠定了金融市场技术分析的统计学基础。传统的技术分析来源于直觉和经验，其正确性也是各种文献争论的焦点。根据经济学原理，我们认为金融时间序列的趋势项应是一随机过程。于是，我们假定其样本路径是分段线性的，并利用传统技术分析关于价格模式的思想，把价格模式归结为若干不同趋势路径的组合，从而使金融预测问题转化成了特定的回归问题。我们还利用上海证券交易所的关于头肩顶的40组样本数据，对头肩顶价格模式进行了回归分析且给出了相应的分析结果，