逐步回归

摘要： 太阳辐射是影响农田生态系统碳交换和能量收支等的关键因子.为了准确估算不同日照情况下的太阳日辐射量,更好地开展农田生态系统的相关研究,本文以江苏省为例,利用淮安、吕泗和南京3个辐射观测站2005—2020年逐日气象资料和辐射资料,以逐日日照时数是否为0,将研究样本划分为无日照和有日照两类,梳理了可观测得到的24个气象因子、3个地理因子,通过相关分析确定了不同日照情况下太阳日辐射的高度相关因子;选取3个站2005—2016年奇数年份的逐日资料样本作为建模集,采用基于最小二乘法的逐步回归方式,分别以太阳日辐射(GR)和日大气透明系数(太阳日辐射与天空辐射的比值,GR/SR)作为因变量建立了不同日照情况下的太阳日辐射估算模型;选取3个站2005—2016年偶数年份的逐日资料样本为组间验证集、2017—2020年的逐日资料样本为组外验证集.通过比较模型的拟合效果及其对建模集、组间验证集和组外验证集太阳日辐射的估算效果,最终确定太阳日辐射估算的最佳模型.结果表明:1)无论是在无日照情况还是有日照情况下,太阳日辐射都与各气象因子普遍呈现极显著相关(P<0.01).其中在有日照情况下,太阳日辐射与日照因子呈最强的相关性,而在无日照情况下,太阳日辐射与日最高地表温度表现出最强的相关性,两者之间的相关系数高于其他气温类因子.2)无日照情况下应选择以太阳日辐射为因变量、以日最高地表温度和日露点温度为自变量的估算模型,模型的决定系数R2为0.650,对太阳日辐射的估算准确度接近75％;在有日照情况下选择以日大气透明系数为因变量、以日日照百分率和日日照时数为自变量集的估算模型,模型的决定系数R2可达0.769,对太阳日辐射的估算准确度平均为87.60％.基于该分段估算模型,江苏地区不同日照情况下的太阳日辐射估算准确度平均可达84.71％,异常点占比为2.04％.引入准确的太阳辐射量将利于更好地开展作物生长和产量模拟、土壤水分蒸散估算等研究,最终为农田生态系统的相关研究提供基础.

摘要： 因果推断一直是经济学领域关注的重点,由Fisher创立的对照试验法是进行因果推断的黄金标准,然而,在许多领域,特别是社会科学研究中,公共政策很难实现随机对照试验,得到的往往是观察性数据。因此,采用反事实测评技术获得对照组,是解决社会科学研究领域因果效应问题的关键。笔者利用截面数据间存在的共同驱动因素,采用逐步回归方法研究了因果推断的反事实测评技术,并以河南省公共政策为例,计算得到了政策执行后的净效应,为评估公共政策效应提供了量化评价方法。

摘要： 旅游景区是旅游业的核心产品,但是区域间的旅游收入差异较大。这些现象背后的原因是什么呢?区域景区质量有哪些维度?这些维度如何影响区域旅游收入?论文以266个区域的A级景区为研究对象,选取景区质量的三个维度——景区丰度、景区密度、景区精度来分析其对区域旅游收入的影响。得出如下结论:1) 景区丰度、景区密度、景区精度对区域旅游收入均有正向影响。2) 游客人数在景区丰度、景区密度、景区精度与区域旅游收入三对关系间均发挥中介效应,均为部分中介,但效应占比有所不同。3) 逐步回归结果中,景区精度存在的情况下,景区丰度对区域旅游收入的影响不显著,且景区精度对区域旅游收入的贡献大于景区密度。

摘要： 以2008年黄淮海夏大豆南片国家区试A组和B组共30个品种为试验材料,根据各品种粗脂肪含量将其分为高油品种、普通品种和低油品种三大类型,对3种大豆类型的产量与相关性状分别进行逐步回归、相关性和通径分析。结果表明,在产量相关的农艺性状中,单株粒重是对提高产量正效应最大的农艺性状。此外,在高油类型品种中,百粒重和生育期具有正效应,有效分枝对产量具有负效应;在普通大豆类型中,百粒重、生育期和株高对提高产量均具有正效应;在低油品种类型中,生育期、株高对提高产量具有正效应,底荚高度对提高产量具有负效应。在大豆品种的选育过程中应在选择生育期适宜品系的基础上,注重单株粒重和百粒重的选择,同时选择少分枝类型的品系有利于获得高油大豆品种。

摘要： 为解决我国债券信用利差影响机理问题,本文对债券信用利差的影响因素进行系统性分析。首先,通过统计学对可能影响债券信用利差的因素进行梳理;其次,然后利用逐步回归分析进行特征变量提取;最后,接着通过检验方程显著性和变量的显著性得出方程模型。通过经济学含义分析,可得出各系数均符合经济学原理,基于此对企业和投资者提供有益建议,有利于推动经济持续健康发展,为企业提供良好的经营环境。

摘要： 针对传统工程造价预测模型的拟合优度数值过小,模型内指标的关联性较差的问题,构建基于逐步回归的黔江卷烟厂建设工程造价预测模型。利用逐步回归算法更新预测变量,采用MATLAB软件模拟仿真预测数据,设定数据区间并组合数据后,以构建的目标处理函数作为最终的预测数值模型。对比实验结果表明:所设计的预测模型得到的拟合优度数值最大,模型内的指标关联性最强。

摘要： 去年二季度后,PVC因“双控”政策而导致开工率持续下行,开工率创近几年新低,最低开工率跌破65%。不过,开工率在去年四季度逐步回归,今年一季度持续提升,开工率已从去年最低63.2%上行到82.4%,接近去年高位水平。

摘要： 2021年,疫情的影响远未消弭,中央到地方利用一切手段发展实体经济,强化区域产业根基。与此同时,中央严控政府投资与地方债务,各地陆续出台限制产业载体分割销售政策。这些都使产业园区原有的顶层设计与商业模式发生根本性颠覆,产业园区正在逐步回归产业基础设施和公共服务产品的一面。

摘要： 以逐步线性回归、正则化技术、L曲线方法等机器学习技术为理论基础,提出基于机器学习方法的水位预报模型,在此基础上建立曹娥江中下游流域的水位预报方案。水位预报模型使用逐步回归方法以使用最少的预测变量数来实现最大化预测的能力,引入正则化方法及L曲线方法在应对复共线性问题的同时引入先验信息。研究实现多模型方案的对比,分析历年场次洪水特征和重点水利工程对洪水预报精度的影响,提出基于机器学习方法的水位预报模型,在台风“烟花”中进行试运行,结果表明技术可行,方案模型准确。并应用于曹娥江中下游流域,预报结果精准。

摘要： 针对民机大气数据系统的静压源误差问题,使用逐步回归分析获得误差与主要影响因素之间的相关关系,研究静压源误差修正模型,提出有效的误差修正方案,用以提高静压测量准确度;以B777机型为例,使用计算流体力学(CFD,computational fluid dynamics)仿真方法验证了Solidworks所建三维模型与真机实验的一致性,通过仿真与处理后得到不同飞行状态下的静压测量值,根据逐步回归分析所提出的误差修正方案对测量值进行误差修正。结果表明:逐步回归分析的修正方案能够有效修正误差,修正结果稳定;修正后的静压解算空速误差小于3%,符合适航条款要求。该修正方案具有较高的实用价值,可为民机静压源误差修正方案设计提供参考。

摘要： 为构建较准确的日光温室温湿度预测模型,于2011-2014年冬季(1月、2月、12月)天津市宝坻区开展温室内外环境监测试验,并建立3种天气类型(晴、多云、阴)下3个时段(0-8时、8-17时、17-23时)逐步回归与BP神经网络温室内温湿度预测模型.结果表明;(1)温室内气温逐步回归模型9种情况下模拟值与实际值的绝对误差小于3°C的平均准确率(≤3°C)为88％,平均均方根误差(RMSE)为2°C;BP神经网络模型9种情况下模拟值与实际值的绝对误差小于3°C的平均准确率(≤3°C)为94％,平均均方根误差(RMSE)为1.6°C.应用BP神经网络建立的气温预测模型相对更为准确稳定;(2)相对湿度逐步回归模型9种情况下模拟值与实际值的绝对误差小于6％的平均准确率(≤6％)为81％,平均均方根误差(RMSE)为5.7％;BP神经网络模型9种情况下模拟值与实际值的绝对误差小于6％的平均准确率(≤6％)为80％,平均均方根误差(RMSE)为6.7％.2类模型均不适宜预测8-17时日光温室相对湿度,而17-23时与0-8时应用逐步回归建立的湿度预测模型相对更准确稳定.

摘要： 为数字化评价针芽形绿茶外形品质,建立一种针芽形绿茶外形品质智能化感官评价方法.建立针芽形绿茶外形品质评价模型.本文研究采用由摄像头、样品池、积分球、计算机和软件组成的试验装置,构建计算机视觉成像技术,采集我国12个省市针芽形绿茶产地160个样本图像的红体图像均值、绿体图像均值、蓝体图像均值等15个颜色特征参数和基于统计矩特征的平均灰度值、标准差、平滑度等6个纹理特征参数.将所收集的浙江、江苏两省针芽形绿茶产地140个样本随机分类为校正集(120个)和验证集(20个),定义校正集样本图像的21个颜色和纹理特征指标为自变量,校正集样本外形品质感官得分为因变量,通过逐步回归分析、主成分分析等统计方法进行显著性变量筛选、共线性诊断、数据转换等处理,结果表示，建立基于计算机视觉的针芽形绿茶外形品质评价模型.经显著性检验,F值为216.07,P值＜0.0001,回归模型极显著,模型评价值与样本真实值拟合程度好,其决定系数R2达到0.9636.利用验证集样本进行模型外部验证,结果表明,模型评价值与样本真实值拟合程度指标R2达到0.9405.同时,利用由“中国茶叶学会”提供的国内其他10个省市针芽形绿茶产地的20个样本进行模型第二次外部验证,结果表明,模型评价值与样本真实值拟合程度指标R2达到0.933.说明模型评价能力好,可适用于我国针芽形名优绿茶外形品质的评价.

摘要： 本文利用国家气候中心1951年-2012年160站逐月降水资料,以及74向环流指数中的西太平洋副高西伸脊点,西太平洋副高脊线,西太平洋副高北界,南海副高脊线,NOAA的北方涛动指数,南方涛动指数,厄尔尼诺指数这些指数资料,采用均生函数,最优子集以及逐步回归三种方法试对贵阳市2008-2012年汛期降水即6-8月份降水作出预测,并与实测值进行对比分析,总体来说,均生函数方法预报效果一般,多元逐步回归法预报效果稍好,其中最优子集法较前两者预报效果要好.

摘要： 利用喀什市1952-2010年共59年的逐月蒸发量资料,采用线性趋势和逐步回归理论,对喀什市蒸发量及其相关气象要素影响因子进行分析.结果表明,喀什市蒸发量变化基本呈正太分布.6月和7月最大,12月和1月最小.影响喀什市蒸发量的主要气象要素是风沙和相对湿度.

摘要： 随着经济全球化的发展,环境的变化.对于航行于马六甲和新加坡海峡的驾驶员来说,影响其主观航行危险度的因素也越来越多.为了驾驶员对该水域的主观航行危险度有一个准确的判断,通过问卷调查的方式采集数据,利用SPSS软件中的逐步回归分析法来进行数据处理,提炼出对该水域主观航行危险度影响显著的因素,计算出其预测方程,对该水域的主观航行危险度进行预判.

摘要： 基于深圳市气象台1953～2010 年国家基本站的灰霾UV 法统计资料和同期气象要素值，以及灰霾出现前期及同期的地面和850 hpa 形势资料和自动站的能见度统计资料等，来自深圳市环境监测站的1980～2010 年污染物浓度资料，对深圳市灰霾天气的时空分布特征进行了概括描述。运用逐步回归的方法，筛选出主要的影响因子，建立未来1～3 d 的能见度预报方程。通过对灰霾出现前天气形势的分析和归纳，建立灰霾潜势预报的思路。进一步对灰霾天气的典型因子进行权重分级。集成以上三种预测结论，得出灰霾预警方案，形成灰霾预警预报模型。经检验，结果表明：该模型预警方案具有一定的准确率和可靠性，对灰霾预测具有较好的应用价值，为灰霾防治和预警系统的建立提供科学依据。

摘要： 集合预报方法在天气预报中显示了很大的潜力，但在空气质量预报中却较少应用。本文在前人工作的基础上提出了一种新的的超级集合预报方法，并尝试将其应用于空气质量模拟研究中。新方法赋予各单模式正权重系数，并考虑了集合预报的偏差。利用新的超级集合预报方法、逐步回归方法和均值方法对东亚酸沉降模式比较计划(MICS-ASIAⅡ)中7 个模式所模拟4 个月的SO2、NO2、O3 的日平均浓度进行单站点集合预报实验，并对三类集合预报方法的结果与单模式预报值进行了对比。结果显示，新方法的误差率比其他方法误差率降低了20%，所得结果的标准误差和绝对误差相对于其他方法均降低10%左右，表明新的超级集合方法明显优于单模式及其他两种集合预报方法。

摘要： 本文基于1979-2008 年我国北方地区（30°N 以北）233 个气象观测站逐日地面0cm 最低温度、美国NECP/NCAR 再分析月平均高度场和美国NOAA 的月平均海表面海温资料，利用旋转经验正交分解（REOF）和多元逐步回归等方法,建立了我国北方地区初霜冻日期短期气候客观预测模型，30 年的交叉检验表明模型在北方大部地区有较好的预测技巧，经过2009 年和2010 年在国家气候中心的业务应用（独立样本检验），也表明该预测方法在预测服务中有较好的应用价值。本文将北方初霜冻发生期（9-10 月）之前7 月北半球大气环流场和7 月全球海表面温度场分别与北方233 测站初霜冻日期REOF 前几个特征向量（累计方差达到 85%）时间序列求相关，由此提取到初霜冻日期各REOF 模态的7 月北半球大气和全球海温影响特征场，然后将建模期（1979-2008 年）7 月环流场和海温场分别与各模态影响特征场求相似度（场与场的相关），得到11 个显著性的相似度，从而来定量地描述预报年份前期大气和海温对后期初霜冻日期各模态的影响，并分析了这些跨季度影响信号的年际变化，其中明确地得到了7 月北极涛动信号跨季度连续性变化对黑龙江初霜冻日期早晚的影响，7 月在特定海域海温异常情况下，北太平洋大气涛动跨季度连续性变化对河套地区、东北大部、京津地区初霜冻出现早晚的显著影响。最后用这11 个相似度的30 年时间序列与初霜冻日期REOF 各模态空间荷载建立了初霜冻日期多元线性逐步回归定量化预报模型，模型交叉回报检验效果较好，适合为北方地区秋粮主产区提供初霜冻日期预测服务。

摘要： 本文采用德州市人民医院的高血压10a（1999 年1 月-2008 年12 月）发病人数的入院资料和德州市地面气象资料，应用逐步回归方法，分别建立四季的高血压发病人数与气象条件及其变化的线性回归关系模型，借鉴生活气象指数、医疗气象学等研究方法和成果，利用聚类分析法把德州市高血压病发病等级划分为四级，从而预测每个季节德州市高血压的发生程度。分析结果表明：德州市高血压发病与前几日的气压、气温关系密切；大雾主要对冬季高血压发病有影响，冬季出现大雾，尤其出现连续性大雾，高血压发病等级增高，大雾对其他季节高血压发病影响很小；高血压发病等级与日照时数负相关。秋冬季连续阴天寡照，高血压发病等级增高。

摘要： 大气环流模式空间分辨率一般为上百公里，虽然对于大尺度的模拟与预测效果不错，但是却很难对分辨率高的局地 或区域气候进行预测。本文通过传统的回归统计降尺度方法建立大尺度信息与华北1 月份温度之间的统计关系来弥补大 气环流模式的不足。首先对大尺度信息进行主成分分析提取其时空变化的主要信息，截取前30 个主成分，用于下一步 的逐步线形回归，鉴于选取的资料时间段较短，采用交叉检验的Pc 得分来评价所建模型的效果。统计降尺度中预报因 子和预报区域的选取直接影响着建模效果。初选因子来自于32 年与地面温度同期的NCEP 再分析资料中各个层次的大 尺度信息，共计99 个。对于华北地区83 个站点用这99 个因子逐一建模，经交叉检验发现只有1000hPa 和850hPa 的温 度场Pc 得分较高，分别为70%和67%，其他预报因子的Pc 得分都很低，这主要源于其他因子与地面温度所建立的统计 关系不能满足统计降尺度假设三的要求。为了提高全区地面温度的预测水平，对每个站点根据建模效果来选取最优预报 因子，用其对对应站点的温度进行上述统计降尺度建模，效果显著提高，平均Pc 得分达到85.17%，远远高于业务水平， 其中有16 个站点的Pc 得分达到了90%以上。但是对于河北的张北，黄骅以及内蒙的赤峰站Pc 得分还是很低，分别只 有65.625%，68.75%，68.75%，对于这三个站点而言，下一步的工作可以考虑通过使用其他因子或是联合因子来提高建 模效果。值得注意的是所选取的最优因子中，被选择最多的是不同层次的温度场，其次是气压场，水平风速与垂直风速 选取得很少，所有的最优因子中没有全风速。这反映了华北1 月份地面温度受不同层次的温度场和位势高度场影响最大。 并且最优因子中温度因子主要集中在对流层低层，而风场和位势高度场集中在对流层的中上层。1 月份华北地区以冷空 气的频繁活动来影响其平均温度，一次冷空气活动往往伴随一次冷锋的活动过程，高空有一个低压槽，槽区有偏北气流， 而低层对应的是一个强的冷高压，在这种配置情况下，风场和位势高度场对下垫面的影响集中在高层，而温度场则集中 于底层，与上述的发现相吻合。

摘要： 本发明提出一种基于多元逐步回归分析的公交线路客流预测方法，包括：步骤1、采集公交线路相关数据；步骤2、从运营商、单车公司、公交公司三方面的因素出发，选取多个指标进行指标体系构建；步骤3、基于兰氏距离筛选和预测线路特征相似的数据集，作为训练数据；步骤4、从所选取的指标中进一步筛选出影响公交客运量主控因素指标，以提高预测的精度；步骤5、作各指标与公交客运量之间的相关关系图并进行分析；步骤6、建立公交客流量函数影响因素模型，对线路客流进行预测，用于预测新改或新增公交线路客流。本发明所建立的指标体系能较好的体现影响公交客流的主要因素，所建立的模型能够反应指标的非线性特征，所用算法能够在削弱数据多重共线性的同时简单快捷。

摘要： 本发明公开了一种基于多元逐步回归分析胸片质量的量化评估方法，包括以下步骤：步骤1、从图像布局和摆位两个维度出发，采集放射专家对胸片质量的主观感知评分；步骤2、选取布局和摆位的多个定量指标进行指标体系构建；步骤3、作各指标测量参数与放射专家主观感知评分之间的相关关系图，综合分析筛选出影响放射专家主观感知的主要指标，以提高预测的精度；本发明通过建立的指标体系能够较好的反映放射专家对图像质量的主观感知评价。本发明着重于分析胸片的布局和摆位质量，根据文献回顾和专家论证，选取了影响布局和摆位的主要评价指标，能够较好的通过客观测量值对图像质量进行预测评估。

摘要： 本发明公开了一种基于多元逐步回归的空气质量缺失数据填充方法及系统，通过对获取的一定时间段与区域范围内空气质量监测站的污染物浓度数据与气象站的气象数据进行异常值诊断和标准化处理，并对污染物浓度数据的缺失信息进行统计，确保了获取信息的准确性与缺失信息的真实性，再将缺失污染物浓度数据作为因变量，根据空间地理距离信息选取一定范围内的邻近空气质量监测站和气象站数据，经过皮尔逊相关系数筛选得到与因变量线性相关的特征作为自变量，采用逐步回归法确定最终用于构建方程的邻近空气质量监测站和气象站数目，将其作为自变量构建多元线性回归方程，使用该方程对缺失数据进行填充，提高了对于空气质量缺失数据填充的准确性。

摘要： 本发明公开一种基于二次多项式逐步回归代理模型的质量控制方法，该方法对柴油机塑料出水管的模注塑成型工艺参数采用正交试验获取初始样本点，计算各组样本点所对应的翘曲变形值；由于各自变量单位不一致，数量级相差较大，为提高二次多项式代理模型精度，对正交试验的各自变量数值进行归一化处理；采用二次多项式逐步回归代理模型建立翘曲变形与工艺参数间的函数关系，检验模型精度；基于代理模型，在自变量允许范围内，替代有限元模型，快速求得翘曲变形值，及其所对应的注塑成型工艺参数，实现对柴油机塑料出水管的翘曲变形值进行控制和预测。

摘要： 本发明涉及一种基于最优延时去趋势和逐步回归的鸡舍生产预测方法，属于养殖业生产信息预测技术领域。本发明包括如下步骤：S1：鸡舍生产预测模型的建立：建立过程分为如下两个维度：S11：生产数据时间序列、S12：环境数据时间序列；S2：鸡舍生产预测模型的预处理：S21：生产数据时间序列的DFA去趋势处理、S22：环境数据时间序列的SCCF分析最优延时；S3：环境因素逐步回归方程的建立、S4：产蛋量波动回归曲线的拟合、S5：未来鸡舍生产信息的预测。本发明广泛结合鸡舍环境和生产信息预测未来生产的技术，能够准确预测鸡的生产信息，使得养殖产品的质量和数量都大幅提高，提高养殖户的收益。

摘要： 本发明属于绝经后女性人群骨质疏松症风险预测技术领域，公开了一种基于逐步回归的绝经女性骨质疏松症风险预测系统及方法，设计与绝经后女性人群骨质疏松症预测相关的数据收集表，形成训练数据集与验证数据集；训练数据集进行单因素分析,将因素分析关联性较强的因素，并结合临床相关性，作为备选因素；通过逐步Logistic回归法筛选变量，建立预测模型；计算建立数据集与验证数据集患者骨质疏松症的概率，进行模型的验证；制作绝经后女性人群骨质疏松症风险列线图。本发明通过骨密度检查，能够初步筛查患者骨质疏松症风险，促使患者早期治疗，建议高风险患者进行骨质疏松症筛查及给出医疗建议。

摘要： 本发明提供了一种基于多元非线性逐步回归的地震参数优选方法及装置，基于多元非线性逐步回归的地震参数优选方法包括：根据目标预测储层参数以及多个地震参数建立多个第一回归函数；对所述多个回归函数进行筛选，以确定第二回归函数；对所述第二回归函数进行显著性检验，以优选所述地震参数。本发明可以快速、准确的在大量的地震参数(地震属性)且原本相互之间独立的地震参数中，优选出对储层敏感的、反映储层本质特征的地震参数，进而可利用优选之后的地震参数预测目标工区的储层发育情况，为油田的勘探开发提供可靠的依据。

摘要： 本发明公开了一种基于模板逐步回归分析的负荷构成辨识方法及系统，涉及电力系统及其自动化技术领域，解决了现有负荷建模方法存在的问题，其技术方案要点是：包括S1、采集电力用户的日负荷曲线数据和变电站主变的日有功功率曲线数据；S2、对数据进行数据清洗和归一化预处理，获得日负荷曲线数据集；S3、基于半监督聚类算法对日负荷曲线数据集进行聚类分析，获得各类型负荷的日负荷曲线模板；S4、基于逐步线性回归算法，通过日负荷曲线模板对日有功功率曲线数据进行拟合分析，获得负荷的类型和占比；模型体现了负荷用电的时变特性，采用电力用户的日负荷曲线数据和变电站主变的日有功功率曲线数据分析负荷组成。

摘要： 本公开提供一种基于逐步回归与深度学习的风电功率预测方法及相关设备，方法包括：基于回归方程筛选风力发电的工作参数中具有显著性的目标参数；获取所述目标参数在第一时间段的观测数据；将所述观测数据输入训练好的功率预测模型，得到目标时间的风电功率预测值。根据本公开，利用回归方法选择对预测变量即风电功率的变化具有显著解释能力的目标参数作为输入变量，并结合长短期记忆神经网络进行风电功率预测，能够有效提高预测精度和运算效率。

摘要： 本发明公开了一种多元线性逐步回归鉴别白酒储存时间的方法，属于生物信息技术领域。本发明为了能够简单、实用、快速的判别白酒储存时间，提供了一种多元线性逐步回归鉴别白酒储存时间的方法，其采用GC‑MS获取不同储存时间白酒的挥发性风味成分指纹图谱，利用白酒挥发性成分指纹图谱作为数据基础，采用多元线性逐步回归思想建立数学模型，通过拟合线性回归方程对不同白酒的储存时间进行鉴别。本发明能够较好的进行白酒储存时间鉴定，判别准确度基本达到80％以上，具有速度快、自动化程度高、准确度高等优点。