回归分析模型

摘要： 历史数据分析发现,我国高等学历继续教育办学规模有两个核心影响因素,即生源需求和教育政策,前者决定长期趋势,后者影响短期起伏。常规回归模型分析发现,到2035年,高等继续教育本专科招生规模仍然呈现稳步增长趋势;但结合生源消耗模型分析发现,自2021年起算,专科6年左右(2026年)招生难度开始倍增,11年(2031年)吸收完真实生源存量,基本萎缩;本科2032年开始消耗存量生源,2044年基本萎缩。面对新形势,在机构层面,学历继续教育要将重心从专科向本科、研究生层次转移,面向在职成人,办出特色;非学历继续教育要发挥线上线下融合优势,优化证书体系、推进课程认证,扩大办学规模;在政策层面,要以高质量发展为目标,促进各类高等继续教育协调发展、错位发展;要通过立法和公共服务平台建设,建设终身学习体系。

摘要： 基础公共服务建设是影响我国乡村经济发展的重要因素。文章选取了我国东部12个省市乡村地区2009~2018年的面板数据,对这些数据进行Stata回归线性分析,以我国农村居民纯收入作为因变量,分析政府提供基础公共服务对农村经济发展的影响。结果表明,基础公共服务中养老机构收养人数和社会救济金对农村经济有正线性影响,农村卫生医疗站对农民收入具有负线性影响。因此,加大农村地区基础公共服务建设,是推动我国乡村经济快速高效发展的必然选择。

摘要： 针对牙膏销售量问题,本文改进了回归分析模型,建立了微分方程模型进行销售量的预测,最后给出了灵敏度分析和稳定性分析.

摘要： 本文通过搜集我国1996-2019年生活性服务业发展相关政策,分析了生活性服务业政策演变趋势以及生活性服务业发展政策措施协同对于生活性服务业发展的影响.结果表明:政策总效力逐年在不断提高,政策数量在不断增加;部门之间协同程度不断增强,由单个部门颁布政策向多部门协同颁布转变;政府政策措施以引导措施和行政措施为主;人事措施、财政措施、行政措施、金融措施与引导措施的协同,引导措施、金融措施与行政措施的协同对生活性服务业发展具有促进作用.最后针对存在的问题,提出了促进我国生活性服务业发展的对策建议.

摘要： 为了提高校园供水系统的管理水平,借助R软件对校园内智能水表数据进行了统计和分析,通过数据整合得到了91个水表每季度内平均15 min的用水量.采用K均值聚类算法对智能水表进行了分类,通过划分层级建立了多层级水表之间的回归分析模型,通过拟合得到各层级水表的层级关系曲线,为实时管理校园供水系统提供了借鉴.

摘要： 为缓解城市隧道交通事故造成的拥堵,制定城市隧道交通事故的应急疏散策略,从而避免二次事故的发生.文章以回归分析模型预测事故影响的持续时间,解析其持续时间的影响因素;以交通波模型预测事故引发的排队长度,解析交通流特性参数与排队长度之间的关系.在此基础上,根据事故影响程度的等级,制定针对不同等级下的应急疏散预案.最后通过VISSIM仿真软件对事故影响严重等级下的无策略和有策略方案分别模拟,结果表明:在模拟输入交通量为2500辆/小时、事故持续时间预测为35 min的条件下,采用有策略方案相比于无策略方案,在拥堵持续时间上减少了2 min,在排队长度上最大可缩短250 m,证明了应急疏散策略的有效性.

摘要： 当代风景园林研究密切关注共性心理与景观环境的交互关系,景观关注度成为景观心理描述与环境绩效的重要评价指标.基于风景园林"环境-心理"耦合机制与脑电信号采集技术(EEG)研究进展,结合景观关注度研究相关成果,基于主成分分析法建立了一种景观关注度脑电数据回归模型.以玄武湖公园为例,通过主成分分析法对原始景观因子进行整合筛选,建立变量观测体系并对其景观心理评价要素进行脑电分析,通过算法设定与数据分析获取景观关注度主成分及其量化耦合关系.研究结果表明,玄武湖公园景观色彩丰富度、空间集成度、水体形态变化度3项评价指标对景观关注度起主要作用,景观关注度与景观因子种类呈正相关关系.研究结果为景观心理量化描述与算法分析提供了一种基于脑电数据的景观关注度分析技术,为相关研究纵深开展提供技术支持.

摘要： 为了提高校园供水系统的管理水平,借助R软件对校园内智能水表数据进行了统计和分析,通过数据整合得到了91个水表每季度内平均15 min的用水量。采用K均值聚类算法对智能水表进行了分类,通过划分层级建立了多层级水表之间的回归分析模型,通过拟合得到各层级水表的层级关系曲线,为实时管理校园供水系统提供了借鉴。

摘要： 为了降低城市隧道交通事故造成的拥堵影响、避免引发二次事故,制定城市隧道交通事故的应急疏散策略。以回归分析模型预测事故影响的持续时间,解析其持续时间的影响因素;以交通波模型预测事故引发的排队长度,解析交通流特性参数与排队长度之间的关系。在此基础上,根据事故影响程度的等级,制定针对不同等级下的应急疏散预案。最后通过VISSIM仿真软件对事故影响严重等级下的无策略和有策略方案分别模拟,结果表明:在模拟输入交通量为2500辆/小时,事故持续时间预测为35分钟的条件下,采用有策略方案相比于无策略方案,在拥堵持续时间上减少了2分钟,在排队长度上最大可缩短250米,证明了应急疏散策略的有效性。

摘要： 城市绿地小气候影响着城市绿地的发展.本文以武汉东湖区域为例,基于收集的遥感数据建立回归分析模型,并运用模型对影响城市绿地面积变化的重要因素及关联度进行研究,研究结果表明城市区域内的绿地面积与降雨量、温度、湿度、城市生产总值和地方一般公共收入预算均呈正相关的影响,而地方一般公共支出预算呈明显的负相关影响.根据实验结果从生态环境、人群活动和多元文化三个方面,分别提出高效收集雨水保持湿度温度、合理设计基本设施减少公共支出和建设创意文化空间吸引人们互动推动潜在的经济效益等适应性策略来改善城市绿地的小气候环境,设计可持续发展的城市绿地.

摘要： "十二五"规划纲要提出单位GDP能耗下降16％的目标.在进行描述性统计分析分析的基础上,首先利用1978～2010年中国万元GDP能耗数据建立回归分析与ARMA组合模型对2011～2015年万元GDP能耗进行初步预测;然后以产业结构调整力度、能源消费结构、技术进步和经济社会发展水平作为的影响因素,建立回归分析模型分析万元GDP能耗与各影响因素的关系,并对其进行进一步预测;接下来,对2010年经济发达省份万元GDP能耗进行分析,对国际社会万元GDP能耗变化进行比较.最终,得到不同情景下我国万元GDP能耗即节能潜力状况,并对节能降耗目标进行评估.

摘要： 北京市水资源供需矛盾日益尖锐,降水时空分布不均,枯季降水量占全年总降水量的比例不到20%.官厅、密云两大水库是北京地区工业和生活用水的主要水源地,为保证枯季供水,做好两大水库枯季来水量预报显得尤为重要,枯季来水量预报是根据流域前期河网径流或前期降雨量来预报枯季径流总量和径流过程,利用两大水库连续完整的实测水文资料建立回归分析模型,模型中分别顸设多种方案进行比较分析,分别选取适合两大水库的预报方法.

摘要： 多元回归分析是计量经济中重要的模型之一,在实际工作中有着广泛的应用;统计软件在处理数据时显示出越来越重的作用。本文详细介绍如何用统计软件R,建立回归分析模型,并解读统计分析结果。

摘要： 运用岩体工程地质力学方法和数理统计原理,建立了初始地应力场的三维有限元反演及回归分析模型.该模型克服了边界调整法等一般反分析法的不足,具有很好的实用价值和易操作性,能够方便较为准确地反演区域初始地应力场.

摘要： 本申请公开了一种图像回归模型的训练方法、图像回归分析方法、介质及终端，所述方法通过预设网络模型对获取的训练样本集的样本图像进行识别，得到各样本图像的待测指标的预测值；再根据各样本图像的真实值以及预测值、图像相似度，确定第一样本集和第二样本集；然后通过第一损失函数分别对第一样本集、对第二样本集进行损失计算，得到预设网络模型的第一损失值、第二损失值；基于第一损失值和第二损失值，对预设网络模型的模型参数进行修正以得到图像回归模型。由上述可知，本申请可以通过第一损失值、第二损失值对预设网络模型进行修正，以得到图像回归模型，从而提高图像回归模型的回归分析性能以及模型预测的准确度。

摘要： 本公开构建一种说明变量的变动与目标变量的变动具有对应关系的回归模型。回归分析装置具备：数据获取部，从存储装置读出训练数据和约束条件，该存储装置储存用作回归模型的目标变量和说明变量的训练数据、和预先定义为了使目标变量向正或负的方向变动而应使说明变量向正和负中的哪一方变动的约束条件；以及系数更新部，以使包括正则化项的成本函数最小化的方式，使用训练数据，反复更新回归模型中的说明变量的系数，所述正则化项在违反约束条件的情况下增大成本。

摘要： 多元回归分析装置和多元回归分析方法。提供了一种能够准确地执行多元回归分析的多元回归分析装置。多元回归分析装置包括确定单元、划分单元、分析单元和回归方程获取单元。确定单元确定能有效作为在执行多个数据集合的分层时的参数的多个解释变量之一作为分层解释变量。划分单元使用分层解释变量针对每个层来划分多个数据集合。分析单元对已经划分的多个数据集合的每个组执行多元回归分析。获取单元获取综合多元回归方程，在综合多元回归方程中综合了多元回归分析的结果。

摘要： 本发明公开了一种基于回归系数的近红外定量分析模型更新方法，包括建立主机仪器上的近红外定量分析基础模型，获得在从机或样本物理状态不一样情况下的参考样本的光谱；挑选目标样本并测定分析指标参数；根据目标光谱和基础光谱，构建混合光谱矩阵，并根据目标参考值和基础参考值，构建混合参考值矩阵，并将该矩阵作中心化预处理；构建与回归系数相关的预设函数；选择预设函数值达到最小值时所对应的近红外定量分析更新模型的待定回归系数，建立近红外定量分析更新模型。本发明能够提供了一种基于回归系数的近红外定量分析模型更新方法，其在进行近红外定量分析模型更新过程中，仅需要少量新样本就可以完成基础模型的共享并使其满足检测要求。

摘要： 本发明公开了一种基于深度神经网络的回归分析模型构建方法，并将其应用到光学分子成像领域。本发明的主要研究成果如下：(1)提出基于深度神经网络的回归分析模型，克服了人工智能方法只能在同一个网格上进行目标重建的限制，实现了由不同结构的网格产生的生物组织表面光分布信息到光源信息的重建；(2)提出基于点云技术的研究方法，克服了传统重建方法中重建出的光源形状受限于网格剖分情况的限制，实现了光源在形态学上的高精度重建。本发明在医学分子影像、重建方法等领域有重要的应用价值。

摘要： 本发明提供一种基于回归分析模型的建筑招投标数据生成方法，涉及建筑招投标数据生成技术领域。该种基于回归分析模型的建筑招投标数据生成方法，包括以下具体步骤：S1.收集周边城市相同规模建筑招标的市场平均价格以及相关影响因素;S2.将收集到的市场平均价格数据和相关影响因素数据制成数据统计表，并确定影响市场平均价格数据的主要因素;S3.建立回归分析模型，采用信息增益计算法计算每个影响因素的信息增益，并根据S2中确定的主要影响因素作为测试因素;S4.对S3中建立的回归分析模型进行求解。通过采用回归分析法建立模型，可以确定变量间相关关系,从而实现对建筑招投标数据进行变量分析和预测，保证了建筑招投标数据的准确性和科学性。

摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的回归分析模型选择方法，解决了传统回归分析模型选择过程复杂、现有机器学习进行数据回归分析的适用范围受限的问题，其技术方案要点是首先选择可被使用于回归的备选连续函数模型集合，再根据选定的连续函数模型集合，使用数据增强策略生成机器训练数据图像，其次建立一个卷积神经网络，将训练数据图像输入并进行训练，最后使用训练后的卷积神经网络对待分析数据进行分析，给出最佳回归模型，本发明的一种基于机器学习的回归分析模型选择方法，能高准确率的提供逻辑清晰的回归模型，以低成本实现神经网络对真实数据的回归模型的判定能力。

摘要： 本发明提出了一种基于灰色预测算法与多元回归分析模型的股市估值方法，包括以下步骤：S1、作数据一阶累加，形成数据序列，获得相应的灰微分方程；S2：求解灰微分方程的参数；S3：建立生成数据序列模型求解微分方程，得到预测模型；S4：建立原始数据序列模型，即由累减生成原始数据序列的模拟序列值；S5：求解估值指标。本发明将灰色预测算法和多元回归模型相结合，在绝对估值领域，改进后地算法能弥补DCF股权自由现金流模型的不足，更加准确快速地解决股市估值问题。

摘要： 本发明属于回归分析模型信息处理技术领域，公开了一种基于不确定线性回归分析模型的应用方法及系统，采用专家的实验数据和用于估计经验不确定性分布的德尔菲法；通过收集和解释专家的实验数据，建立不确定线性回归模型，得到模型参数估计的最优解，通过两个例子验证线性回归模型优于简单线性回归模型。本发明的主要贡献是在不确定性理论下建立不确定性线性回归模型，得到模型参数估计的最优解；通过两个例子表明，不确定线性回归模型优于简单线性回归模型。

摘要： 本发明公开了一种基于提升独立成分回归分析模型的熔融指数软测量方法，该方法首先选取影响熔融指数变化的关键变量作为输入变量，以实验室分析所得的熔融指数值作为输出变量；采用提升学习算法，对建模数据集进行多次重新采样，构造多个子数据集，分别针对每一个子数据集，建立独立成分回归分析模型；然后通过对不同子模型的信息进行集成和综合，实现对聚丙烯生产过程熔融指数的在线软测量。本发明不仅可以提高聚丙烯生产过程熔融指数的软测量估计精度，而且改善了软测量模型的鲁棒性。