曲线回归

摘要： 文章介绍了SPSS软件中两种拟合非线性回归的方法和步骤。通过选择参数初始值和数学表达式,采用最小二乘法对非线性回归模型进行拟合。结果发现,非线性回归模型的参数很容易通过曲线拟合得到。实例分析表明,用非线性回归比曲线拟合更为简单实用。

摘要： 林分密度是影响林木胸径和材积生长的重要因素之一,在很大程度上决定了林分的产量结构,林分密度又是在营林工作中能够有效控制的因子,因此研究林分的最佳经营密度对实现林业产出最大化具有重要意义.分析山西省寿阳县国营罕山林场12个不同密度的人工油松林样地5年内的胸径生长量和生长率、蓄积生长量和生长率数据,拟合曲线回归方程,分析最佳经营密度.研究认为,以培养大径阶木材为目的的人工油松林最佳密度宜在900株/ha左右;以发挥森林生态功能或提升总体林分产量为目的的的人工油松林最佳密度宜控制在1320株/ha左右.寿阳县国营罕山林场油松人工林全部为生态公益林,培育目标是实现森林生态效能最大化,因此株密度应控制在1320株/ha左右.

摘要： 根据上海动物园繁殖场斑嘴环企鹅的换羽时间、换羽模式、采食量与体重变化、换羽期的身体特征及行为表现,对圈养斑嘴环企鹅的整个换羽期情况进行了分析.确定了圈养斑嘴环企鹅的换羽高峰时间,一般为4-6月.随机抽选雌、雄2只企鹅,利用曲线回归分析,分别对采食量、体重与换羽时间的相关性进行分析,发现二者具有显著相关性.其中,72号企鹅采食量与换羽时间的相关方程为y=0.043x3-3.782x2+74.21x+353.11(P﹤0.01,R2=0.721),体重与换羽时间的相关方程为y=0.031x3-3.727x2+119.36x+2142.31(P﹤0.01,R2=0.594).76号企鹅采食量与换羽时间的相关方程为y=0.025x3-2.44x2+52.59x+444.74(P﹤0.01,R2=0.733),体重与换羽时间的相关方程为y=0.028x3-3.763x2+133.25x+2666.68(P﹤0.01,R2=0.891).换羽期企鹅体重与采食量都具有很大的波动,最高体重是平时体重的1.5倍,采食量是平时的2～3倍,与野外情况基本一致.根据身体特征和行为表现,将换羽期分成换羽前期(脂肪囤积期)、换羽中期(旧羽褪落期)、换羽后期(新羽生长期)3个阶段.

摘要： 以238家企业债为样本,利用多元非线性回归分析法建模,对评级结果进行综合分析,从数据层面对信用评级结果进行验证.研究结果表明,该模型可对信用评级结果进行验证.

摘要： 本文利用SAS帮助数据库中的一个数据集sashelp.enso,介绍对自变量进行样条变换后的曲线回归分析方法.在SAS/STAT的TRANSREG过程中,涉及到六种样条变换方法,分别为:B-样条变换、B-样条基函数变换、单调B-样条变换、非迭代惩罚B-样条变换、迭代光滑样条变换、非迭代光滑样条变换.获得的结论是:在确保R2≈0.7且回归模型尽可能精简的条件下,“非迭代惩罚B-样条变换”与“迭代光滑样条变换”两种方法是以上六种方法中最好的曲线回归建模方法,这两种方法的拟合效果几乎完全相同.

摘要： 鄱阳湖洲滩是典型的湖沼型钉螺孳生地,钉螺分布具有典型的区域性,并与孳生地环境要素密切相关,为探究鄱阳湖洲滩钉螺与环境因子的关系,基于2015年10月螺情数据,结合同期(2015年10月11日)Land-sat8遥感影像反演的归一化植被指数(NDVI)、地表湿度(TCW)、地表温度(LST)与鄱阳湖湖底地形(DEM),应用相关性分析和曲线回归分析法研究鄱阳湖湖区螺情与4个遥感环境指标的关系.结果表明:活螺平均密度与NDVI呈正相关,相关系数为0.665(P=0.001,P<0.01)与DEM呈负相关,相关系数为-0.62(P=0.004,P<0.01);有螺框出现率与NDVI相关系数为0.742(P=0,P<0.01)与DEM相关系数为-0.632(P=0.003,P<0.01);螺情指标与LST和TCW呈弱相关,且无统计学意义;NDVI指数与螺情指标拟合的二次多项式曲线模型具有统计学意义(R2=0.622,P=0,(P<0.001)),能够对湖区洲滩钉螺分布进行预测.

摘要： 为了分析影响卷烟销售结构的主要因素,论文以芜湖市为例,采用曲线回归的方法构建模型,对芜湖市2009-2016年的销售数据进行了研究.研究发现:2009-2016年芜湖市卷烟单箱销售收入不断增长,一、二类卷烟销量占比不断提高,卷烟销售结构有所提升;GDP总量、城镇人均消费支出、农村人均消费支出、城镇人均可支配收入、农村人均可支配收入、人口总数是影响芜湖市卷烟销售结构的主要因素.

摘要： 数据分析技术在当前众多的领域当中都得到了较为广泛的使用,运用频率分析可以很好的建立出分布图像,使用方差来分析可以很好的将其中的问题进行解决,使用曲线回归来进行分析可以很好的得到数据往后的分布特点,并且进行很好的预测解析,此文就天然气化工为基础,对数据分析在天然气化工当中的应用进行分析和探讨.

摘要： 借助相关性分析和曲线回归等统计分析方法研究价格模型,建立了国际布伦特原油价格和国内炼化企业产品价格的函数关系式.通过函数的求导,还分析了产品价格相对原油价格的波动弹性.研究结果对于炼化产品价格预测和炼厂产品结构优化具有重要作用.

摘要： 游憩价值评估能够揭示游憩资源的真实价值,从而帮助景区管理者制定更科学、合理的景区管理决策.游憩价值评估的关键问题之一,是如何使评估结果更加准确.旅行费用法(TCM)作为游憩价值评估的经典方法之一,评估范围广泛,得到诸多研究者的认可和使用.不过目前国内在个人旅行费用法(ITCM)的实践研究中,鲜有学者考虑到需求函数的拟合效果,多直接采用一般线性回归对需求函数进行拟合.为了探讨不同回归方式对评估结果的影响,本文采用线性回归和曲线回归两种方式,分别对北京植物园的游憩价值进行评估,并将二者结果进行对比分析.研究结果表明,ITCM曲线回归的拟合效果相对更好,更能有效揭示游憩资源的真实价值.采用曲线回归后,评估得到北京植物园的游憩价值约为6.03～7.23亿元/年.

摘要： 本文以某历史悠久的三孔实腹拱桥为例,在缺乏设计施工数据的情况下,利用巧妙的方法只进行一次观测,将观测数据使用SPSS对拱桥轴线的曲线回归,利用拟合的拱轴线方程进行变形分析,对各种桥梁的变形观测和变形分析提供一种简单、有效的途径。

摘要： 通过温州市区2000-2008年供水管网维修资料与主动检漏数的统计分析，建立了供售差率与主动检漏(维修)数量之间的曲线回归方程，预测达到供售差率期望值所需的检漏(维修)工作量；同时进行漏水原因及重点地段的分析，得到降低漏损率的几点启示。

摘要： 2006年，中国政府对房地产市场调控的重要举措之一是实施“户型规模比例”调控，而目前国内对户型面积的大小与住宅交易价格之间关系的研究鲜有涉及。本文以深圳市2006年新建商品住宅交易案例为对象，基于特征价格函数模型和曲线回归法，从全市和分区域的角度，进行户型规模对住宅价格影响的实证研究。研究证明，作为住宅价格的重要影响因素之一的户型面积，与其呈现明显的“Ｕ”型曲线关系，其政策启示在于：国家推行“户型规模比例”调控方式将对实现稳定住宅价格的调控目标起到一定的积极作用。

摘要： 针对蒸汽轮机工程计算中查线、图、表获得气动热力参数精度不高的问题，提出了一种全新的提高在线监测软件实时性和准确性的方法，即利用非线形识别、映射能力很强的BP 神经网络，将曲线簇回归为函数的一种建模方法。并通过对大量原始工程数据进行学习训练，给出逼近后的函数表达式。对某电站水蒸汽黑度曲线图仿真计算表明，此方法处理结果的精度较目前广泛采用的多元线性回归等方法可行性和有效性更高。

摘要： 肉用型乌鸡是通过丝羽乌鸡、山地乌鸡、本地柴鸡杂交选育而成.生产性能显著提高,60日龄体重、9D日龄体重和40周龄体重以及90日龄屠宰率、半净膛率、全净膛率、胸腿肌率比丝羽乌鸡及本地柴鸡高,差异显著(p0.05).试验用logistic非线性动物生长模型拟合了塞北肉用型乌骨鸡1~14周龄的平均体重,进行生长曲线分析,结果表明:logistic方程能很好地拟合塞北肉用型乌骨鸡的生长过程,拟合度均在0.99以上,其生长的拐点时间为8.80周龄,拐点体重为744.75g,极限体重参数1489.50g。

摘要： 肉用型乌鸡是通过丝羽乌鸡、山地乌鸡、本地柴鸡杂交选育而成.生产性能显著提高,60日龄体重、9D日龄体重和40周龄体重以及90日龄屠宰率、半净膛率、全净膛率、胸腿肌率比丝羽乌鸡及本地柴鸡高,差异显著(p0.05).试验用logistic非线性动物生长模型拟合了塞北肉用型乌骨鸡1~14周龄的平均体重,进行生长曲线分析,结果表明:logistic方程能很好地拟合塞北肉用型乌骨鸡的生长过程,拟合度均在0.99以上,其生长的拐点时间为8.80周龄,拐点体重为744.75g,极限体重参数1489.50g。

摘要： 肉用型乌鸡是通过丝羽乌鸡、山地乌鸡、本地柴鸡杂交选育而成.生产性能显著提高,60日龄体重、9D日龄体重和40周龄体重以及90日龄屠宰率、半净膛率、全净膛率、胸腿肌率比丝羽乌鸡及本地柴鸡高,差异显著(p0.05).试验用logistic非线性动物生长模型拟合了塞北肉用型乌骨鸡1~14周龄的平均体重,进行生长曲线分析,结果表明:logistic方程能很好地拟合塞北肉用型乌骨鸡的生长过程,拟合度均在0.99以上,其生长的拐点时间为8.80周龄,拐点体重为744.75g,极限体重参数1489.50g。

摘要： 肉用型乌鸡是通过丝羽乌鸡、山地乌鸡、本地柴鸡杂交选育而成.生产性能显著提高,60日龄体重、9D日龄体重和40周龄体重以及90日龄屠宰率、半净膛率、全净膛率、胸腿肌率比丝羽乌鸡及本地柴鸡高,差异显著(p0.05).试验用logistic非线性动物生长模型拟合了塞北肉用型乌骨鸡1~14周龄的平均体重,进行生长曲线分析,结果表明:logistic方程能很好地拟合塞北肉用型乌骨鸡的生长过程,拟合度均在0.99以上,其生长的拐点时间为8.80周龄,拐点体重为744.75g,极限体重参数1489.50g。

摘要： 肉用型乌鸡是通过丝羽乌鸡、山地乌鸡、本地柴鸡杂交选育而成.生产性能显著提高,60日龄体重、9D日龄体重和40周龄体重以及90日龄屠宰率、半净膛率、全净膛率、胸腿肌率比丝羽乌鸡及本地柴鸡高,差异显著(p0.05).试验用logistic非线性动物生长模型拟合了塞北肉用型乌骨鸡1~14周龄的平均体重,进行生长曲线分析,结果表明:logistic方程能很好地拟合塞北肉用型乌骨鸡的生长过程,拟合度均在0.99以上,其生长的拐点时间为8.80周龄,拐点体重为744.75g,极限体重参数1489.50g。

摘要： 本发明涉及一种基于支持向量回归的风电场功率曲线建模方法，首先，采集风电场的风速‑功率数据，得到回归曲线用以来拟合区间模型的上下界；之后，在拟合风电场区间模型上下界时，需要求解凸二次规划问题，根据范数的等价性原则，进行二范数到一范数的转化，则转化为一范数得到线性规划问题；然后，将控制模型结构复杂性控制的优化问题应用到回归模型辨识，以最小化最大逼近误差为评判标准，建立回归模型辨识的优化问题；最后，将区间回归模型所对应的上、下边回归模型优化问题，融合到基于结构风险最小化的优化问题，引入多项式内核，得到上下边回归模型新的优化问题。本发明与传统支持向量回归的凸二次规划求解相比，运算效率高，求解速度快。

摘要： 本申请提供一种基于分位数回归的负荷曲线组合预测方法和装置，其中负荷曲线组合预测方法包括获取多种预测方法在目标地区的目标时间段内的负荷曲线上的预测值；计算多种预测方法的权重系数；计算目标地区的目标时间段内的最佳分位数；根据多种预测方法的预测值、最佳分位数以及权重系数构建组合预测模型；根据组合预测模型对目标地区的目标时间段内的负荷曲线进行预测。采用上述方案，充分利用不同预测方法模拟电力负荷行为，赋予不同预测方法不同权重形成组合预测模型，组合预测模型综合各个预测方法的优点，提高组合预测模型预测的精度、稳定性以及适用性。

摘要： 本发明公开了基于正交试验筛选Lasso回归预测烧成曲线的方法，涉及数据预测技术领域。本发明通过建立Lasso回归预测模型进行最佳烧成曲线预测，解决了窑炉烧成制度调整依靠人工经验调整的弊端，减少工人试错成本和试错时间，提高窑炉产质量，提高企业效益。其中，在本发明的实施例采用两步走的模式，先采集影响窑炉对瓷砖烧成质量的数据变量，通过多项式拟合，构建正交试验，筛选出最优的模型参数，以确定哪些变量适合用于最佳烧成曲线的预测，为后续Lasso回归预测模型的建立筛选出数据变量；再建立Lasso回归预测模型进行最佳烧成曲线预测，大大提高Lasso回归预测模型对最佳烧成曲线预测的准确性。

摘要： 本发明公开了一种锅炉负荷率‑效能曲线的回归方法，该方法包括：S1：根据锅炉的运行数据得到负荷率‑能效数据集；S2：根据局部回归算法对负荷率‑能效数据集中的数据点进行加权多项式拟合得到相应的回归数据点；S3：由全部回归数据点形成锅炉负荷率‑效能曲线的回归曲线。本发明还公开了一种锅炉负荷率‑效能曲线的回归装置，该装置包括：数据获取模块、回归拟合模块和曲线形成模块。本发明利用局部加权回归算法对燃气锅炉的负荷率‑能效曲线进行回归，能很好地减小异常数据对于拟合曲线的影响，进而得到更准确的回归曲线。从而在实际问题的处理过程中，得到更好的拟合效果。

摘要： 本发明公开了一种基于数量规约的非线性多元统计回归测井曲线预测方法，利用自适应的属性映射函数增加属性的维度，既挖掘了建模曲线与目标曲线之间的相关度，同时间接实现模型的非线性映射，增强了模型的表达能力。利用长矩阵的奇异值约束对数据量进行压缩，而不影响数据之间的统计回归趋势，大大减少了模型优化的运算量，可以更自由的选择优化算法。通过逐步改善系数矩阵的条件数改进模型结构方程组的稳定性，逐步利用损失残差反算模型的迭代改变量，保证了算法的稳健性和模型的泛化能力，整个模型优化计算过程中，模型逐步逼近最优值不会出现过拟合和过拟合。旨在解决现有技术中存在的测井曲线预测出现过拟合或欠拟合导致准确率不高的技术问题。

摘要： 本发明公开了一种基于非线性自回归神经网络模型的测井曲线重构方法，包括：按现有测井曲线数据获取深度将其划分为训练曲线数据和测试曲线数据；依据训练曲线数据设立NARX神经网络模型；通过粒子群算法对NARX神经网络模型进行初始优化；使用Levenberg‑Marquardt算法将训练曲线数据带入NARX神经网络模型完成训练；将测试曲线数据带入NARX神经网络模型进行测试；使用测试后的NARX神经网络模型获取重构的测井曲线数据；本申请有效避免了陷入局部最优的问题，能够以高精度逼近非线性的测井曲线重构系统，充分利用测井数据的非线性、序列性特点，能够准确反映各曲线间的对应关系，具有良好测井曲线重构能力。

摘要： 本发明公开了基于正交试验筛选Lasso回归预测烧成曲线的方法，涉及数据预测技术领域。本发明通过建立Lasso回归预测模型进行最佳烧成曲线预测，解决了窑炉烧成制度调整依靠人工经验调整的弊端，减少工人试错成本和试错时间，提高窑炉产质量，提高企业效益。其中，在本发明的实施例采用两步走的模式，先采集影响窑炉对瓷砖烧成质量的数据变量，通过多项式拟合，构建正交试验，筛选出最优的模型参数，以确定哪些变量适合用于最佳烧成曲线的预测，为后续Lasso回归预测模型的建立筛选出数据变量；再建立Lasso回归预测模型进行最佳烧成曲线预测，大大提高Lasso回归预测模型对最佳烧成曲线预测的准确性。

摘要： 本发明涉及回弹法测量混凝土强度技术领域，尤其是涉及一种混凝土强度回弹法测强曲线数据回归的方法。该方法包括对全部试验数据回归拟合得到测强曲线；对误差统计指标不满足的混凝土强度区间范围内的数据按测强曲线进行计算得到相应测区混凝土换算强度，将该测区混凝土换算强度作为自变量，对应测区混凝土抗压强度作为应变量，根据最小二乘法原理对该部分数据进行回归拟合得到的相应回归方程，该回归方程为修正后的测强曲线。据最小二乘法原理对某一混凝土强度区间范围数据进行二次回归拟合得到修正曲线，将回弹法测强曲线统一到一个测强曲线上，降低了相应混凝土强度区段的误差，提高了回弹法测强曲线在整个混凝土强度区间的检测精度。

摘要： 本发明属于植物光响应技术领域，公开一种植物光环境‑固碳效益(光响应曲线)回归测定方法、系统及介质，采用各类模型进行数据回归分析，分别回归模型；用均方根误差RMSE值对各个模型的数据回归方程进行验证；选取最优模型为双勾曲线回归模型；利用Li6400XT光合仪，对园林树种进行红蓝光源测量；采用双勾曲线拟合红蓝光源的光合作用数据，回归得到光响应曲线；根据拟合的光环境‑固碳效益曲线，回归得到相应的光补偿LCP、光饱和点LSP以及表观量子效率AQY的公式。在国内外红蓝光源数据分析中，本发明首次采用新的双勾曲线回归模型对光反应曲线进行拟合，构建更准确的光反应模型，为将来计算植物年增加的固碳效益提供依据。

摘要： 本发明提供了一种物联网曲线回归多项式负荷能耗计量方法、介质和设备，获取基于时间序列的样本数据，进行处理，对处理后的样本数据，获得多项式回归拟合曲线，对所述曲线进行积分运算，获得能耗数据，与实测数据计算误差，若误差大于预设值则返回进行处理的调整。本发明在保证系统性能的情况下，通过引入曲线回归多项式拟合算法，精确计量负荷的能耗，通过和计量表数据对比，误差可以达到0.1%，满足任意场景下的能耗计量需求。