摘要： 一直以來,糧食補(bǔ)貼政策的出臺(tái)對(duì)于穩(wěn)定糧食價(jià)格及保障糧食生產(chǎn)都具有重要意義.以大豆主產(chǎn)區(qū)2008年至2018年宏觀數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),采用面板數(shù)據(jù)和多元回歸模型,分析了十年間三種補(bǔ)貼政策對(duì)主產(chǎn)區(qū)大豆播種面積的影響.研究表明,2008臨時(shí)收儲(chǔ)政策的實(shí)施與2017年實(shí)施的生產(chǎn)者補(bǔ)貼政策對(duì)大豆播種面積具有一定促進(jìn)作用,而2014年實(shí)施的目標(biāo)價(jià)格補(bǔ)貼政策對(duì)大豆播種面積有一定抑制作用.應(yīng)保持補(bǔ)貼政策的穩(wěn)定性,強(qiáng)化優(yōu)勢(shì)大豆主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)公共基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),從而提高我國大豆的價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)力,穩(wěn)定大豆播種面積.

摘要： 無車承運(yùn)行業(yè)在我國正在慢慢興起,這也是推動(dòng)物流貨運(yùn)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵部分.而承運(yùn)線路的定價(jià)分析則是目前亟待解決的問題.通過對(duì)已知數(shù)據(jù)進(jìn)行多元回歸分析可以找出影響價(jià)格的幾個(gè)重要因素分別是:車程距離、運(yùn)輸方式、是否續(xù)簽、打包方式、車輛長(zhǎng)度.在得到這些主要影響因素之后,運(yùn)用層次分析法先分析出目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、方案層.然后將價(jià)格指標(biāo)分為低價(jià)位、高價(jià)位和中價(jià)位.通過計(jì)算得出每個(gè)因素具體的權(quán)重以及各個(gè)價(jià)位訂單的占比.

摘要： 陶岔水文站為南水北調(diào)中線工程源頭陶岔渠首水量計(jì)量斷面,為提高陶岔站超聲波時(shí)差法流量計(jì)的流量測(cè)驗(yàn)精度,對(duì)時(shí)差法流量計(jì)算原理及推流方法進(jìn)行了研究,提出了基于多元回歸的多聲路時(shí)差法斷面平均流速計(jì)算方法,并以實(shí)測(cè)流量為率定樣本,驗(yàn)證了該方法的適用性。同時(shí),基于走航式ADCP測(cè)驗(yàn)資料,分析了陶岔站垂線流速分布規(guī)律及最優(yōu)冪指數(shù),以及冪指數(shù)對(duì)ADCP流量測(cè)驗(yàn)精度的影響。結(jié)果表明:基于多元回歸的多聲路時(shí)差法斷面平均流速計(jì)算方法能進(jìn)一步提高陶岔站流量監(jiān)測(cè)的精度;陶岔站垂線流速分布符合冪函數(shù)分布,最優(yōu)冪指數(shù)為0.120 8,在用走航式ADCP進(jìn)行流量測(cè)驗(yàn)時(shí),建議采用該系數(shù),可減小單次流量測(cè)驗(yàn)誤差1%~2%。研究成果可為流量在線監(jiān)測(cè)推流方法的選擇及推流精度的提高提供參考。

摘要： 為研究坐底式ADCP在線流量測(cè)驗(yàn)方案,根據(jù)多元回歸法,利用Matlab統(tǒng)計(jì)分析工具箱,分析了前垾村水文站句容河斷面主泓的垂線流速與斷面平均流速的相關(guān)關(guān)系,并對(duì)模型進(jìn)行了檢驗(yàn)。重點(diǎn)研究單根垂線的流速與斷面平均流速相關(guān)關(guān)系模型的隨機(jī)誤差以及2根垂線的流速與斷面平均流速相關(guān)關(guān)系模型的隨機(jī)誤差,分析結(jié)果為該站流量在線測(cè)驗(yàn)方案實(shí)施提供了依據(jù),具有實(shí)用價(jià)值。

摘要： 目的:探討妊娠婦女妊娠并發(fā)癥與早產(chǎn)低體質(zhì)量患兒的關(guān)系,為臨床指導(dǎo)優(yōu)生優(yōu)育提供依據(jù)。方法:選取廣州市花都區(qū)婦幼保健院2018年1月1日-2019年12月31日產(chǎn)科住院全部單胎早產(chǎn)孕婦1085例,其中正常體質(zhì)量早產(chǎn)兒532例,低體質(zhì)量早產(chǎn)兒553例。所有研究對(duì)象以病案第一診斷為統(tǒng)計(jì)依據(jù)。采用多元logistics回歸分析來識(shí)別與衡量風(fēng)險(xiǎn)因素,雙尾檢驗(yàn),P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。結(jié)果:1085例研究對(duì)象出生兒胎兒男女比例約為1.42:1,經(jīng)產(chǎn)與初產(chǎn)研究對(duì)象在新生兒體質(zhì)量之間差異存在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05);前6位與早產(chǎn)低體質(zhì)量患兒相關(guān)的妊娠并發(fā)癥分別為無乳鏈球菌(Group B Streptococcus,GBS)感染、心功能不全、妊娠合并高血壓、妊娠合并膽汁淤積、羊水量異常以及宮內(nèi)窘迫;正常體質(zhì)量早產(chǎn)兒組與低體質(zhì)量早產(chǎn)兒組研究對(duì)象進(jìn)行妊娠并發(fā)癥相比較,GBS感染、妊娠合并高血壓、羊水量異常差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05);早產(chǎn)低體質(zhì)量患兒危險(xiǎn)因素分析顯示GBS感染在所有危險(xiǎn)因素中排在首位[比值比(Odds Ratio,OR)=2.842],95%置信區(qū)間(Confidenfial Interval,CI)1.809-4.469,其次為妊娠合并高血壓(OR=2.759,95%CI 1.738-4.378)與羊水量異常(OR=1.646,95%CI 1.031-2.627)。結(jié)論:采取有效的策略降低妊娠期GBS感染、高血壓及羊水異常等危險(xiǎn)因素,對(duì)降低早產(chǎn)低體質(zhì)量新生兒的發(fā)生具有重要意義。

摘要： 為了能夠適應(yīng)南京市物流市場(chǎng)的需求,科學(xué)地預(yù)測(cè)南京市物流需求,文中利用灰色關(guān)聯(lián)度確立貨運(yùn)量為南京市物流需求量的指標(biāo)。因?yàn)閱畏矫骖A(yù)測(cè)貨運(yùn)量存在數(shù)據(jù)的局限性且貨運(yùn)量存在多方面的影響,文中通過建立灰色GM(1,1)模型,分別預(yù)測(cè)了南京市鐵路運(yùn)輸貨運(yùn)量、公路運(yùn)輸貨運(yùn)量、水路運(yùn)輸貨運(yùn)量、民航航空運(yùn)輸貨運(yùn)量,然后求和得出南京市貨運(yùn)量,通過分析可知南京市物流需求呈增長(zhǎng)趨勢(shì),再通過多元回歸模型,發(fā)現(xiàn)各個(gè)運(yùn)輸量都呈正相關(guān)性,且水路和公路起著關(guān)鍵作用。

摘要： 在國內(nèi)外回歸分析方法的研究中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等傳統(tǒng)方法被廣泛使用,但是由于其計(jì)算量太大而且對(duì)計(jì)算模型和數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性要求很高,在實(shí)際的應(yīng)用中局限性強(qiáng)。為了解決這些難題,對(duì)Markov理論和相關(guān)模型進(jìn)行了深入的研究。首先將多元回歸和Markov模型進(jìn)行結(jié)合,提出了基于多元回歸的Markov模型,解決了轉(zhuǎn)移矩陣難以確定的問題,并將其應(yīng)用于國民收入預(yù)測(cè)中,減少了運(yùn)算復(fù)雜度并且解決了實(shí)際應(yīng)用中的局限性,提高了模型的魯棒性。同時(shí)將Markov模型和Regime Switching Model進(jìn)行結(jié)合,提出了基于Markov-switch的回歸算法,使用狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣來處理數(shù)據(jù),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法可以有效地提高預(yù)測(cè)效率和大幅度減少運(yùn)算時(shí)間,并且在UCI數(shù)據(jù)集上進(jìn)行驗(yàn)證和傳統(tǒng)方法相比,標(biāo)準(zhǔn)差減少72.72%、相關(guān)系數(shù)提高2%、運(yùn)行時(shí)間減少了50%。

摘要： [目的]探索群落尺度植被水土保持功能評(píng)價(jià)模型,為大別山區(qū)植被水土保持與生態(tài)建設(shè)提供參考依據(jù)。[方法]基于已有研究通過文獻(xiàn)計(jì)量法、專家經(jīng)驗(yàn)法篩選建立植被水土保持功能初選指標(biāo)(包括植被類型、植被結(jié)構(gòu)、地形等30項(xiàng))。通過野外調(diào)查獲取指標(biāo)實(shí)測(cè)值,利用隨機(jī)森林法、決策樹法分析、衡量各指標(biāo),以指標(biāo)實(shí)測(cè)值與土壤侵蝕量建立多元逐步回歸關(guān)系,構(gòu)建群落尺度植被水土保持功能評(píng)價(jià)模型。[結(jié)果]基于隨機(jī)森林的全局回歸建模(R^(2)為0.71)較決策樹的局部回歸建模(R^(2)為0.69)效果更優(yōu)?；陔S機(jī)森林全局回歸方式,構(gòu)建了包括坡度、林齡、灌木蓋度、草蓋度、枯落物厚度5項(xiàng)指標(biāo)的評(píng)價(jià)模型。植被水土保持功能為:防護(hù)林(0.705)>用材林(0.529)>經(jīng)濟(jì)林(0.513)>灌草(0.457)。[結(jié)論]在群落尺度植被水土保持功能評(píng)價(jià)中,隨機(jī)森林法所構(gòu)建的模型其應(yīng)用性、可操作性較強(qiáng)且易于掌握。

摘要： 農(nóng)村的勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移定量界定一直是比較模糊,這也是未來云南農(nóng)村經(jīng)濟(jì)建設(shè)發(fā)展后需要逐步解決的問題。本文以云南省近幾年的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力占比作為參數(shù)指標(biāo),以此研究可能存在線性關(guān)系的因子,方法主要通過多元回歸的方式來甄別所選因子對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力占比的貢獻(xiàn),并分析該貢獻(xiàn)因子會(huì)產(chǎn)生的作用。此文將通過SAS統(tǒng)計(jì)分析軟件,分析云南省農(nóng)村勞動(dòng)力是否發(fā)生轉(zhuǎn)移,并與回歸結(jié)果進(jìn)行結(jié)合分析農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的影響因素,最終在此結(jié)果上提出如何促進(jìn)農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移,以及平衡農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移趨勢(shì)的建議。

摘要： [研究目的]探索文獻(xiàn)篇幅、作者數(shù)量和參考文獻(xiàn)數(shù)量對(duì)期刊文獻(xiàn)首次響應(yīng)時(shí)間的影響,以及首次響應(yīng)時(shí)間對(duì)文獻(xiàn)被引之后文獻(xiàn)影響力進(jìn)一步提升的影響,可豐富和拓展領(lǐng)域相關(guān)理論、方法和實(shí)踐分析研究?jī)?nèi)容。[研究方法]以5種圖情檔領(lǐng)域的期刊論文及其2011-2013年引用數(shù)據(jù)為樣本,計(jì)量分析期刊論文首次響應(yīng)時(shí)間隨期刊論文篇幅、作者數(shù)量和參考文獻(xiàn)數(shù)量變化的演變規(guī)律,以及論文首次被引之后年均引用數(shù)隨期刊論文首次響應(yīng)時(shí)間快慢變化的演變規(guī)律。然后綜合使用多元回歸和灰色關(guān)聯(lián)方法,實(shí)證分析期刊論文首次響應(yīng)時(shí)間的影響因素及其對(duì)論文首次被引之后影響力提升的促進(jìn)作用。[研究結(jié)論]實(shí)證結(jié)果顯示:隨著期刊論文作者數(shù)量的增長(zhǎng),期刊論文首次響應(yīng)時(shí)間呈現(xiàn)出先下降后升高的凹形曲線形態(tài),作者數(shù)量為3~4人時(shí),論文首次響應(yīng)時(shí)間最快;論文篇幅或作者數(shù)量的增長(zhǎng)會(huì)促進(jìn)論文首次響應(yīng)時(shí)間變快;期刊論文首次響應(yīng)時(shí)間越快,首次被引后的論文年均引用數(shù)、下載和被引頻次越高;與期刊論文首次響應(yīng)時(shí)間關(guān)聯(lián)度最高的兩個(gè)因素分別是首次被引之后的年均引用和論文篇幅。

摘要： 本文針對(duì)微焦點(diǎn)射線機(jī)檢測(cè)印制板組裝件得到的射線數(shù)字圖像的主觀評(píng)價(jià)和客觀評(píng)價(jià)不一致的問題,提出一種基于多元回歸的數(shù)字射線檢測(cè)圖像影響因子的權(quán)重分配方法.首先對(duì)影響射線數(shù)字圖像質(zhì)量的因素進(jìn)行了分析,選取影響圖像質(zhì)量的各類12種因子,通過模型診斷剔除t檢驗(yàn)不顯著的變量,改進(jìn)模型.最終得到包括均值次數(shù)、灰度標(biāo)準(zhǔn)差、噪聲、失真度、結(jié)構(gòu)相似度、幾何放大倍數(shù)為變量與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果為應(yīng)變量構(gòu)建多元回歸模型.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法得到的圖像綜合指數(shù)與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果擬合度很高,能解決主觀判別與客觀判決不一致的難題,可有效避免人工主觀判別圖像質(zhì)量的弊端.

摘要： 預(yù)應(yīng)力錨索在巖土工程加固中得到廣泛應(yīng)用,通常采用錨索測(cè)力計(jì)對(duì)錨索的有效預(yù)應(yīng)力進(jìn)行長(zhǎng)期監(jiān)測(cè).利用錨索測(cè)力計(jì)的測(cè)值有效準(zhǔn)確的計(jì)算錨索的實(shí)際荷載尤為關(guān)鍵,本文對(duì)錨索測(cè)力計(jì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)修正方法進(jìn)行一定探討,同時(shí)結(jié)合大量的工程實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),采用多元回歸分析的方法,提出在不改變儀器自身系數(shù)的情況下,對(duì)錨索測(cè)力計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行修正的方法.計(jì)算結(jié)果表明此方法的計(jì)算結(jié)果精度很好,能夠反映結(jié)構(gòu)物的真實(shí)運(yùn)行情況,可為同類工程提供參考借鑒.

摘要： 道路為海綿城市中不可或缺的建設(shè)之一,多孔隙鋪面能保水、排水、減少道路水膜,提高行車安全等功能,實(shí)是未來推動(dòng)海綿城市的主要工程.臺(tái)灣地區(qū)推動(dòng)多孔隙瀝青混凝土鋪面已久,鋪面自規(guī)劃、設(shè)計(jì)、施工、維護(hù)乃至于定期監(jiān)測(cè),各階段信息互有關(guān)系且復(fù)雜,現(xiàn)在實(shí)為海綿城市之鋪面永續(xù)發(fā)展之重要課題.平整度是鋪面管理系統(tǒng)當(dāng)中相當(dāng)重要的績(jī)效指標(biāo),但對(duì)于平整度指針預(yù)測(cè)模式建立因理論基礎(chǔ)的不同而有不一樣的預(yù)測(cè)指標(biāo).有鑒于平整度指標(biāo)于國內(nèi)推廣的時(shí)間不長(zhǎng),而利用傳統(tǒng)方法建立的預(yù)測(cè)模型,因統(tǒng)計(jì)理論限制需要長(zhǎng)期的觀測(cè)資料始有較佳的預(yù)測(cè)結(jié)果;另外,采用類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式則有預(yù)測(cè)過程不明確的問題,故本研究找尋新的預(yù)測(cè)方法應(yīng)用于平整度預(yù)測(cè).本研究是以臺(tái)灣國道三號(hào)多孔隙鋪面平整度數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),利用灰預(yù)測(cè)、遺傳規(guī)劃與多元回歸模式建立平整度預(yù)測(cè)模式,并分析各預(yù)測(cè)方法間的差異.經(jīng)研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)遺傳規(guī)劃方法對(duì)于平整度預(yù)測(cè)模式的建立來說有較佳的結(jié)果,主要是遺傳規(guī)劃可在參數(shù)組合之間進(jìn)行變化符合最佳的預(yù)測(cè)結(jié)果所致.

摘要： 國內(nèi)諸多城市制定空間多中心戰(zhàn)略來緩解城市交通擁堵問題,職住平衡是其實(shí)現(xiàn)的重要前提,但對(duì)于如何有效建設(shè),討論甚少.本文以經(jīng)濟(jì)多中心為視角,運(yùn)用統(tǒng)計(jì)的相關(guān)分析與多元回歸對(duì)重慶市主城區(qū)的職住疏解機(jī)制檢驗(yàn),結(jié)論顯示:主中心的專業(yè)化發(fā)展和次中心綜合建設(shè)是實(shí)現(xiàn)人口截流與疏解的重要基礎(chǔ);小規(guī)模尺度的多中心結(jié)構(gòu)有利于實(shí)現(xiàn)職住關(guān)系的"區(qū)間平衡",引發(fā)各中心邊緣區(qū)與核心區(qū)的地租競(jìng)爭(zhēng),促進(jìn)人口疏解.

摘要： 高速公路營運(yùn)期能耗水平測(cè)算對(duì)于高速公路節(jié)能至關(guān)重要,本文在分析高速公路營運(yùn)期能耗構(gòu)成及影響因素的基礎(chǔ)上,用相關(guān)分析與多元線性回歸方法相結(jié)合,以廣東省為例,提出了高速公路營運(yùn)期能耗測(cè)算的計(jì)量模型,并對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證.

摘要： 目的：分析研究南通地區(qū)黑胸散白蟻分飛高峰期內(nèi)日分飛次數(shù)與各氣象因子的相關(guān)性,為白蟻分飛預(yù)測(cè)預(yù)警提供理論依據(jù).方法：利用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件分析2009-2012年高峰期內(nèi)日分飛次數(shù)與各氣象因子的相關(guān)系數(shù),通過多元回歸法建立關(guān)鍵氣象因子的黑胸散白蟻高峰期間日分飛次數(shù)的預(yù)測(cè)模型,并劃分預(yù)警等級(jí).結(jié)果：分飛高峰期內(nèi),溫度對(duì)黑胸散白蟻高峰期間日分飛次數(shù)影響最大;預(yù)測(cè)模型對(duì)所劃分的預(yù)警等級(jí)準(zhǔn)確率較高.結(jié)論：黑胸散白蟻分飛高峰期內(nèi)受氣象因素影響較大,可用來做分飛預(yù)警等級(jí)的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào).

摘要： 利用“Z 指數(shù)”方法計(jì)算了吉林省50個(gè)氣象觀測(cè)站1980年-2011年逐年6月、7月和8月雨澇發(fā)生等級(jí)(偏澇、大澇和特澇).之后采用多元回歸方法建立全省農(nóng)作物成災(zāi)面積和成災(zāi)面積與全省當(dāng)年6月-8月逐月發(fā)生偏澇發(fā)生站次、大澇發(fā)生站次和特澇發(fā)生站次關(guān)系模型.建模結(jié)果表明農(nóng)作物受災(zāi)面積和成災(zāi)面積與全省發(fā)生偏澇站次回歸不顯著,與特澇發(fā)生站次和大澇發(fā)生站次相關(guān)關(guān)系顯著.其中,特澇影響最大,其次是大澇.

摘要： 由于光電探測(cè)器的溫度敏感性和光譜響應(yīng)的非均勻性，旋轉(zhuǎn)遮光帶總輻射表測(cè)量的水平面總輻照度不夠準(zhǔn)確。本文旨在提出一種多元回歸模型來修正這種由于溫度和光譜而造成的誤差。定義水平面參考總輻照度與旋轉(zhuǎn)遮光表測(cè)量的水平面總輻照度之比為修正因子，該模型就建立在通過儀器溫度、空氣質(zhì)量和太陽天頂角來估計(jì)該修正因子之上。模型的性能評(píng)估分別從短期和長(zhǎng)期兩個(gè)方面展開，以統(tǒng)計(jì)指標(biāo)相關(guān)系數(shù)R2，平均偏差MBD，均方根誤差RMSD和t-統(tǒng)計(jì)量為依據(jù)。這些統(tǒng)計(jì)測(cè)試指標(biāo)顯示旋轉(zhuǎn)遮光表測(cè)量的水平面總輻照度在修正后與高質(zhì)量的水平面總輻照度參考值具有可比性，證明了文中提出的模型是有效的。

摘要： 針對(duì)中長(zhǎng)期電力負(fù)荷預(yù)測(cè),介紹了全潛結(jié)構(gòu)投影法(T-PLS)的基本原理,并對(duì)該算法的建模步驟做了簡(jiǎn)要推導(dǎo).T-PLS方法能進(jìn)一步分解偏最小二乘法(PLS)的系統(tǒng)子空間和殘差子空間,將與輸出相關(guān)的部分和與輸出無關(guān)的部分分離開來,從而能夠準(zhǔn)確地提取出與實(shí)際負(fù)荷值緊密相關(guān)的得分向量,用于建立精確的預(yù)測(cè)模型.通過仿真分析,比較OLS、PLS和T-PLS三種方法的負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果,得出結(jié)論,將全潛結(jié)構(gòu)投影法運(yùn)用于中長(zhǎng)期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中,所得到的預(yù)測(cè)值精確度較高,證明該預(yù)測(cè)方法具有較強(qiáng)的實(shí)用性.

摘要： 針對(duì)中長(zhǎng)期電力負(fù)荷預(yù)測(cè),介紹了全潛結(jié)構(gòu)投影法(T-PLS)的基本原理,并對(duì)該算法的建模步驟做了簡(jiǎn)要推導(dǎo).T-PLS方法能進(jìn)一步分解偏最小二乘法(PLS)的系統(tǒng)子空間和殘差子空間,將與輸出相關(guān)的部分和與輸出無關(guān)的部分分離開來,從而能夠準(zhǔn)確地提取出與實(shí)際負(fù)荷值緊密相關(guān)的得分向量,用于建立精確的預(yù)測(cè)模型.通過仿真分析,比較OLS、PLS和T-PLS三種方法的負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果,得出結(jié)論,將全潛結(jié)構(gòu)投影法運(yùn)用于中長(zhǎng)期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中,所得到的預(yù)測(cè)值精確度較高,證明該預(yù)測(cè)方法具有較強(qiáng)的實(shí)用性.

摘要： 本發(fā)明公開了一種基于多元回歸的機(jī)器人關(guān)節(jié)幾何誤差補(bǔ)償方法：采用理想關(guān)節(jié)變量的多元線性函數(shù)構(gòu)建驅(qū)動(dòng)關(guān)節(jié)誤差補(bǔ)償函數(shù)；采用有限位形下的末端位姿誤差檢測(cè)數(shù)據(jù)估計(jì)驅(qū)動(dòng)關(guān)節(jié)誤差補(bǔ)償函數(shù)的系數(shù)，并通過顯著性檢驗(yàn)確定驅(qū)動(dòng)關(guān)節(jié)誤差補(bǔ)償函數(shù)的系數(shù)；采用驅(qū)動(dòng)關(guān)節(jié)誤差補(bǔ)償函數(shù)修正驅(qū)動(dòng)關(guān)節(jié)的理想指令，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人末端位姿誤差的補(bǔ)償。本發(fā)明直接用簡(jiǎn)單的多元線性函數(shù)的線性映射來預(yù)測(cè)關(guān)節(jié)幾何誤差源對(duì)末端位姿誤差的影響，可補(bǔ)償由隨位形變化誤差源引起的末端位姿誤差，進(jìn)而有利于提高機(jī)器人末端執(zhí)行器的幾何精度。

摘要： 一種基于多元回歸分析的工程巖體結(jié)構(gòu)面粗糙度系數(shù)確定方法，從準(zhǔn)確獲取尺寸效應(yīng)分形維數(shù)Dn的角度，基于多元回歸分析處理，獲得長(zhǎng)度K所對(duì)應(yīng)的潛在滑移面粗糙度系數(shù)分形維數(shù)Dk，將粗糙度系數(shù)分形維數(shù)Dk、潛在滑移面實(shí)際長(zhǎng)度K，以及粗糙度系數(shù)分形維數(shù)D20、D30、D40將之帶入JRC尺寸效應(yīng)分形模型，即獲得長(zhǎng)度K所對(duì)應(yīng)的潛在滑移面粗糙度系數(shù)JRCk。本發(fā)明保證了大尺度結(jié)構(gòu)面粗糙度系數(shù)預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性，避免傳統(tǒng)方法因采用經(jīng)驗(yàn)值代替Dn造成預(yù)測(cè)結(jié)果誤差大的問題。

摘要： 多元回歸分析裝置和多元回歸分析方法。提供了一種能夠準(zhǔn)確地執(zhí)行多元回歸分析的多元回歸分析裝置。多元回歸分析裝置包括確定單元、劃分單元、分析單元和回歸方程獲取單元。確定單元確定能有效作為在執(zhí)行多個(gè)數(shù)據(jù)集合的分層時(shí)的參數(shù)的多個(gè)解釋變量之一作為分層解釋變量。劃分單元使用分層解釋變量針對(duì)每個(gè)層來劃分多個(gè)數(shù)據(jù)集合。分析單元對(duì)已經(jīng)劃分的多個(gè)數(shù)據(jù)集合的每個(gè)組執(zhí)行多元回歸分析。獲取單元獲取綜合多元回歸方程，在綜合多元回歸方程中綜合了多元回歸分析的結(jié)果。

摘要： 本發(fā)明公開了一種基于多元回歸模型分析影響Pull Request被拒絕的方法，包括以下步驟：1)獲取多個(gè)GitHub開源項(xiàng)目數(shù)據(jù)集，選擇Pull Request數(shù)量多的項(xiàng)目；2)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理：過濾數(shù)據(jù)中的異常值以及非編碼Pull Request；3)使用提供的GitHub API編寫導(dǎo)出數(shù)據(jù)和分析收集的程序：導(dǎo)出的數(shù)據(jù)包括Pull Request編號(hào)，是否被合并，社會(huì)關(guān)系，是否第一次Pull Request，刪除計(jì)數(shù)，新增計(jì)數(shù)，提交計(jì)數(shù)，代碼更改計(jì)數(shù)等；4)建立多個(gè)變量之間多元回歸模型并利用樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析影響Pull Request被拒絕的因素；5)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析：統(tǒng)計(jì)和分析影響Pull Request合并失敗的因素，并將影響因素和合并之間的關(guān)系制成圖表。本發(fā)明是屬于統(tǒng)計(jì)分析方法技術(shù)領(lǐng)域，具體實(shí)現(xiàn)了一種建立多個(gè)變量之間多元回歸模型并利用樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析影響Pull Request被拒絕的方法。

摘要： 本發(fā)明公開了一種基于多元回歸的氣藏采收率預(yù)測(cè)方法，包括如下步驟：選取目標(biāo)儲(chǔ)層巖石，將儲(chǔ)層巖石加工成平行樣品并進(jìn)行預(yù)處理；根據(jù)選取的目標(biāo)儲(chǔ)層特征，預(yù)先確定多個(gè)對(duì)儲(chǔ)層氣藏采收影響的單因素，并通過對(duì)應(yīng)實(shí)驗(yàn)獲取每個(gè)單因素的目的參數(shù)；分析每個(gè)單因素對(duì)氣藏采收率的影響，篩選出對(duì)氣藏采收率起主要影響的多個(gè)單因素；基于多元回歸模型，計(jì)算采收率的預(yù)測(cè)值。本發(fā)明更加真實(shí)的還原了儲(chǔ)層氣體的產(chǎn)出過程，并利用多元回歸將多個(gè)主控因素帶入計(jì)算得到采收率，減小了采收率的計(jì)算誤差，與傳統(tǒng)采收率預(yù)測(cè)方法相比，大大降低了對(duì)現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的依賴，同時(shí)還適于各類氣藏、不同開發(fā)方式和不同開發(fā)階段的氣藏預(yù)測(cè)，適用廣泛。

摘要： 本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于多元回歸模型確定授信額度的方法，本發(fā)明通過獲取歷史客戶的人行數(shù)據(jù)、三方授權(quán)數(shù)據(jù)以及授信額度作為樣本數(shù)據(jù)；并基于歷史客戶的人行數(shù)據(jù)和三方授權(quán)數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)指標(biāo)；基于數(shù)據(jù)指標(biāo)和授信額度建立多元回歸模型；再獲取新客戶的人行數(shù)據(jù)和三方授權(quán)數(shù)據(jù)建立新客戶的數(shù)據(jù)指標(biāo)，將新客戶的數(shù)據(jù)指標(biāo)帶入多元回歸模型中進(jìn)行計(jì)算，得到新客戶的授信額度；本發(fā)明基于歷史客戶的人行數(shù)據(jù)、三方授權(quán)數(shù)據(jù)以及授信額度建立多元回歸模型，降低了銀行與客戶之間信息不對(duì)稱的問題；并且本發(fā)明的授信額度基于多元回歸模型計(jì)算得出，故不需要維護(hù)繁雜的授信決策文檔，使后續(xù)客戶額度的調(diào)優(yōu)更加容易進(jìn)行。

摘要： 本發(fā)明公開了一種基于多元回歸的氣井早期采收率計(jì)算方法，包括收集已開發(fā)區(qū)塊氣井的地層參數(shù)并建立早期采收率計(jì)算模型，進(jìn)而得到不同井型早期采收率計(jì)算模型的全微分形式；采用多元回歸算法離散處理含氣區(qū)半徑的變化過程，得到不同井型井控半徑；以氣井停產(chǎn)時(shí)的廢棄壓力對(duì)應(yīng)的井口流量、溫度、粘度、偏差因子為經(jīng)濟(jì)極限最低狀態(tài)參數(shù)，結(jié)合相關(guān)邊界條件，通過對(duì)不同井型早期采收率計(jì)算模型的全微分形式求解，得到氣井早期采收率解析解直接形式的計(jì)算方程并利用其計(jì)算未開采氣井的早期采收率。本發(fā)明提供了一種氣井早期采收率預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)方法；對(duì)國內(nèi)從已開發(fā)到未開發(fā)的不同氣井井型采收率的早期量化預(yù)測(cè)計(jì)算與評(píng)價(jià)具有重要實(shí)際意義。

摘要： 本發(fā)明公開了一種基于梯度增強(qiáng)多元回歸模型的北斗監(jiān)測(cè)滑坡位移量預(yù)測(cè)方法，將影響滑坡體位移的參數(shù)視為輸入變量，主要包括降水量、沉降量、深部位移量以及裂隙，將所述數(shù)據(jù)輸入到梯度增強(qiáng)多元回歸模型進(jìn)行滑坡表面位移量預(yù)測(cè)，利用多個(gè)弱學(xué)習(xí)器對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行多輪訓(xùn)練，擬合先前累加模型的損失函數(shù)的負(fù)梯度，使加上該弱學(xué)習(xí)器后的累積模型損失往負(fù)梯度的方向減少，提高預(yù)測(cè)精度，并且與貝葉斯嶺回歸模型、彈性網(wǎng)絡(luò)回歸模型和支持向量機(jī)回歸模型進(jìn)行對(duì)比，對(duì)梯度增強(qiáng)模型的優(yōu)越性提供依據(jù)。本發(fā)明將各種不同的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行綜合，解決滑坡預(yù)測(cè)過程中傳統(tǒng)模型存在的考慮影響因素單一、長(zhǎng)期預(yù)測(cè)精度低等問題。

摘要： 本發(fā)明公開了多元回歸預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建、預(yù)測(cè)方法及介質(zhì)，涉及電壓互感器的電氣測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域，上述構(gòu)建方法包括以下步驟：(1)獲取單變量時(shí)間序列，多個(gè)上述單變量時(shí)間序列構(gòu)成多變量時(shí)間序列矩陣，將上述多變量時(shí)間序列矩陣進(jìn)行編碼，得到多通道單變量時(shí)間序列矩陣；(2)從上述多通道單變量時(shí)間序列矩陣輸入卷積層和循環(huán)層，分別提取短期模式數(shù)據(jù)和長(zhǎng)期模式數(shù)據(jù)，結(jié)合上述短期模式數(shù)據(jù)和長(zhǎng)期模式數(shù)據(jù)；(3)對(duì)結(jié)合后的上述短期模式數(shù)據(jù)和長(zhǎng)期模式數(shù)據(jù)進(jìn)行自回歸處理，得到多元回歸預(yù)測(cè)模型；解決了不能有效通過電壓互感器性能變化的時(shí)間序列和非線性特征實(shí)現(xiàn)高精度的趨勢(shì)預(yù)測(cè)的問題。

摘要： 本發(fā)明公開了一種基于元素組分多元回歸的灰?guī)r地層可鉆性預(yù)測(cè)方法，包括：1、測(cè)量巖屑樣品的元素信息；2、分析各種元素的含量，根據(jù)各種元素的含量得出巖屑樣品的各種主要元素；3、結(jié)合巖石可鉆性級(jí)值對(duì)各種主要元素進(jìn)行分析，找出對(duì)巖石可鉆性級(jí)值影響較大的影響元素；4、通過對(duì)影響元素與巖石可鉆性的多元回歸分析，建立基于影響元素與巖石可鉆性的預(yù)測(cè)模型；5、將基于預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)的可鉆性級(jí)值解釋結(jié)果與礦場(chǎng)實(shí)鉆的機(jī)械鉆速曲線對(duì)應(yīng)分析，驗(yàn)證預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。本發(fā)明具有操作便捷、實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)、成本低廉等特點(diǎn)，能夠根據(jù)測(cè)量元素含量多元回歸出灰?guī)r地層巖石可鉆性預(yù)測(cè)模型，進(jìn)而準(zhǔn)確可靠地評(píng)價(jià)巖石可鉆性。