基于人工鱼群算法的多元线性回归分析问题处理

人工鱼群算法(AFsA)是一种基于动物行为的自治体寻优模式,依据鱼类活动特点构建的新型智能仿生算法.简要介绍了AFSA算法的基本原理,描述了使用AFSA算法解决多元线性回归分析问题的步骤和结果.仿真实验结果表明,AFSA算法在处理多元线性回归分析问题上是一种简单、高效的算法.     

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MCMC算法的多元线性回归变点模型的贝叶斯估计

基于MCMC算法,研究了多元线性回归系数变点模型的贝叶斯估计问题.首先由所有参数的联合后验分布得到各参数的满条件后验分布,再利用Gibbs抽样和MH算法相结合的MCMC算法对满条件分布抽取样本,最后得到变点位置及其他参数的贝叶斯估计.随机模拟结果显示用该方法估计各参数的效果较好.     

基于随机森林回归算法的山洪灾害临界雨量预估模型

针对山洪灾害临界雨量影响因素众多、计算流程复杂的问题,以山东省临朐县山丘区237个沿河村落为研究对象,选取有实测资料、计算条件较好的沿河村落,采用水文水力学法,计算山洪灾害临界雨量作为原始数据集;选取降雨特征、流域特征、沿河村落特征、河道特征等参数,基于随机森林回归算法,构建山洪灾害临界雨量预估模型,利用网格搜索法及K折交叉验证法调整预估模型参数;确定无实测资料的沿河村落山洪灾害临界雨量指标,并验证预估模型精度,分析特征参数重要度。结果表明：所构建的预估模型具有较高的准确性与泛化性,训练集与测试集的决定系数均大于0.9,预估效果较好;流域面积、流域最长汇流路径比降、降雨均值、流域平均坡度等特征参数的重要度相对较高。     

PSO算法在多元线性回归分析问题中的应用

粒子群优化算法（PSO）是一类实用有效的随机全局优化技术．本文简要地介绍了PSO算法的基本原理,具体地描述了使用PSO算法解决多元线性回归分析问题的步骤和结果．通过计算机仿真测试,表明PSO算法在解决多元线性回归分析问题上是一种简单、高效的算法．     

基于糖尿病与民族因素的多元线性回归分析

基于多元线性回归分析的理论,对糖尿病发病人数与民族因素之间的多元线性关系进行探讨,并建立他们之间相关的回归方程.最后,对所得到的回归方程进行显著性检验.     

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.     

基于多元线性回归模型的海西州地区糖尿病发病情况研究

通过EViews软件对青海海西州地区糖尿病发病例监测登记资料进行统计分析,同时进行多元回归模型拟合,观察与糖尿病发病率相关的一些因素的发展趋势,建立了多元线性回归模型,并进行了实际值与预测值的比较.     

基于多元线性回归模型的考试成绩评价与预测

为增加教学环节考试成绩评价与预测的科学性, 根据多元线性统计分析中的多元线性回归分析方法, 对考试成绩指标进行量化, 建立了考试成绩评价与预测的回归模型。解析国家四级英语考试成绩与学生的期末考试成绩之间的联系, 建立了基于成绩评价的多元线性回归的数学模型, 并得到了回归系数的数值。通过对回归模型以及回归系数进行显著性检验, 证明了模型的合理性。结果表明, 利用该模型对数据进行合理的评价与预测, 并在充分的条件下, 根据学生的期末考试成绩能合理地预测出学生的英语四级考试成绩。     

基于随机森林优化的自组织神经网络算法

针对基于降维的神经网络分类器预测模型在分析过程中存在特征丢失,并导致精度下降的问题,提出一种基于随机森林算法优化的多层感知器(MLP)回归预测模型.该优化模型通过在MLP回归模型网络的全连接层和逻辑回归层之间增加一个优化机制,利用随机森林算法对隐藏层状态的优化实现改进,从而解决了降维过程中神经网络丢失数据特征的问题.在...     

多元线性回归分析的实例研究

通过运用SAS统计软件,针对一实际例子,编程建立线性回归模型,并通过方差分析和共线性判断等对模型参数进行检验,调整模型形式,最后得到与原数据比较拟和的模型。     

基于随机森林回归算法的用水总量影响因素解析 ——以广东省为例

通过构建包含人口、水资源、技术和经济4项因素和常住总人口、人口密度、水资源总量、降雨量、万元GDP用水量、万元工业增加值用水量、第一产业生产总值、第二产业生产总值和第三产业生产总值9个元素的层次评价体系,采用熵值法和随机森林回归算法,以广东省21个地级市为例,分析广东省用水总量的影响因素.研究结果表明:(1)从元素层角...     

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.     

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。     

基于多元线性回归模型和灰色关联分析的江苏省粮食产量预测

针对江苏省近年来粮食产量波动的现状,采用灰色关联模型对2000~2009年江苏省粮食产量进行分析.结果发现,播种面积、化肥施用量、年均气温、年均降水以及农药施用量等5个因素是粮食产量波动的主导因素.然后在灰关联分析的基础上建立多元线性回归方程对2010~2012年江苏省粮食产量进行预测与验证,结果表明预测效果良好.最后,针对现状提出了相关建议.     

基于多元线性回归模型分析新形势下大学生心理健康教育

南京财经大学心理健康指导中心对5806名2010级学生进行了心理健康状况调查,根据问卷调查数据印证影响心理健康的因素．通过建立多元线性回归模型阐明各因素对心理健康的影响,并用统计数据及模型的计算结果来较为精确地说明各因素对心理健康的影响程度,以便于有针对性地开展心理健康教育工作．     

农民工流动的问题及需求分析——基于多元线性回归分析

农民工流动问题关系到城市化进程,关系到农村的发展,关系到社会稳定,所以农民工问题一直是学者们热切关注的问题。本文试图通过建立农民工流动区域的选择模型,针对目前农民工流动中存在的问题,说明如何才能促进农民工找到更合适的归宿：降低农民工流动的转移成本、缩小城市和农村平均收入的差距。期望能揭示出农民工流动中隐藏的理性信息,为帮助解决农民工流动问题提供一些可能的建议。