逐步回归分析

摘要： 草地贪夜蛾(Spodoptera frugiperda)是对中国粮食安全造成极大威胁的农业害虫.滇东北地区既是云南玉米种植的主要地区,也是草地贪夜蛾向中国内陆扩散的主要落点和通道.2019年云南昭通地区首次报道了草地贪夜蛾发生.明晰影响草地贪夜蛾在滇东北地区发生的环境因子,有助于掌握其在该地区发生分布的规律,为提供有效防控措施提供依据.研究通过对2019年云南昭通地区贪夜蛾发生密度和环境因子进行随机森林法分析,发现对草地贪夜蛾分布影响较大的因子为年温度变化范围、湿度变化方差、温度变化方差、旱地面积和最冷月均温.逐步回归分析模型表明,年温度变化范围和最湿月降雨量与草地贪夜蛾的发生为负相关关系;最热月均温、最湿季降雨量与草地贪夜蛾的发生分布呈正相关.旱地面积也是影响草地贪夜蛾发生分布的重要因素.在今后的研究中,还需要进一步分析防控措施对草地贪夜蛾的发生分布的影响.

摘要： 为准确分析宿州市某城区PM_(2.5)污染特征及与气象因素的关系,利用2015~2020a宿州市某城区环境监测站污染物数据和气象站数据,运用统计分析、逐步回归分析和相关分析等方法进行分析。结果表明:PM_(2.5)浓度具有明显年变化特征。PM_(2.5)年平均浓度自2017a后逐年下降,2020a较2017a下降34.41%。但2020a PM_(2.5)年平均浓度超标率仍达52%,污染依然严峻。PM_(2.5)浓度具有明显的季节性特征,大体呈冬季>秋季>春季>夏季。2015~2020a春季和夏季下降趋势明显。冬季始终处于高值且近年来略呈上升趋势。月均浓度则呈双峰单谷的“V”型分布,12月和1月污染最为严重。降水对PM_(2.5)污染有显著的清洗作用。当降水量超过3~6mm时对PM_(2.5)清洗作用较强。全年PM_(2.5)浓度主要受日平均气温影响。春季受日平均相对湿度影响较为明显。夏季主要受日平均相对湿度影响。秋季主要受日平均气温影响。冬季主要受日平均气压影响,其次受日平均风速影响。

摘要： 本研究以花山水文站、黄泽水文站及嵊州水文站为代表站,选取曹娥江流域2000~2020年降水及流量资料,利用SPSS进行回归分析、相关性分析、逐步回归分析,得出曹娥江流域降水量与流量之间的线性回归方程、相邻站点年平均流量相关性、各个站点流量变化的影响因素。

摘要： 大尾寒羊为长脂尾羊,现存数量少,急需保种和选育。为掌握山东大尾寒羊体重与体尺相关性,利用软件IBM SPSS Statistics 24.0对94只成年母羊、23只成年公羊和34只青年公羊的体重与体高(X_(1))、胸围(X_(3))、胸宽(X_(4))、管围(X_(6))、尾长(X_(7))和尾宽(X_(8))等8个体尺数据进行相关分析,采用逐步回归法,建立多元线性回归方程。结果表明:成年羊和青年公羊尾长、尾宽的变异系数均为中等变异,成年羊胸宽变异系数也较大。成年羊和青年公羊的体重与胸围相关系数较大。山东大尾寒羊成年母羊、青年公羊和成年公羊的最优回归方程分别为Y=-9.706+0.861X_(3)–4.052X_(6)+0.366X_(7)(R^(2)=0.714,P<0.01),Y=-48.495+0.536X_(1)+0.446X_(3)+0.922X_(4)+0.200X_(7)–0.229X_(8)(R^(2)=0.914,P<0.01),Y=-78.592+1.290X_(3)+0.664X_(8)(R^(2)=0.853,P<0.01)。在大尾寒羊选育中要重点考虑胸围和尾部性状。

摘要： 为提升基于计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)的船型优化效率,以一艘集装箱船为研究对象,对其船型参数进行敏感度分析。根据敏感度分析结果,基于神经网络模型建立船舶阻力预报模型。通过计算分析和模型预报,得到船型阻力计算的优化解和阻力性能数据库,以及各参数和参数组合对船舶阻力性能的敏感性,进而得到满足船舶所有人要求的最佳船型,为类似船舶的设计优化提供参考。

摘要： 大坝水平位移监测是重力坝在运行期运行工况的重点监测项目,对监测数据进行分析是准确掌握大坝的运行状态关键。文章通过对岩滩大坝坝顶和观测廊道水平位移的长系列观测资料建立多元逐步回归统计模型,构建水平位移与原因量之间的定量关系,并根据建立的回归模型,对岩滩大坝水平位移实测值进行分析,找出对水平位移有主要、次要和没有影响的因子,有助于了解大坝水平位移变化规律,准确掌握大坝的工作状态。

摘要： [目的/意义]探究不同变量对导航软件持续使用意愿的影响,为导航软件的优化提供方向。[方法/过程]基于技术接受模型并且结合理性行为理论,根据导航软件的特点构建研究模型,以使用过导航软件的用户作为研究对象,运用问卷调查法并采用Spss和Amos进行数据分析。[结果/结论]操作界面简洁度、语音包资源、推荐度、成本风险和用户数量对导航软件的持续使用意愿具有显著影响,其中成本风险为负向影响因素,导航定位精准度和隐私风险并无显著影响。

摘要： 双循环新发展格局下都市圈内外部各种要素的快速流动增加了公共危机跨域传播风险。为了统筹安全与发展,采用基于相对熵组合赋权法的综合评价模型测算2011—2019年中部地区4个都市圈26个城市韧性,并运用逐步回归分析方法探究其影响因素。结果表明:分维度韧性由好到差依次为工程韧性、生态韧性、社会韧性、经济韧性;4个都市圈城市综合韧性均呈现缓慢上升趋势,一直属于中度韧性;综合韧性均值由高到低依次为合肥、南昌、郑州和长沙都市圈;基础力是合肥、南昌和长沙都市圈城市综合韧性首要正向影响因素,吸引力是郑州都市圈城市综合韧性最主要正向影响因素,内源力不足是4个都市圈城市综合韧性首要制约因素,创新力和软实力的作用没有发挥出来。

摘要： 为建立辽宁省东港市地区水稻二化螟发生等级的预测模型,以支持该地区水稻二化螟的科学精准防治。收集整理2012年至2021年东港市地区的历史气象资料以及水稻二化螟的历年虫情等级,分析水稻二化螟在田间的发生动态,并利用DPS 18.1软件中的逐步回归分析法和通径分析法构建并筛选有效的预测模型。水稻二化螟成虫历年在田间的发生高峰期主要集中在6月中上旬(6月1日~6月20日)和8月中上旬(7月31日~8月19日)。利用逐步回归分析法筛选出6项关键气象因子:6月份降水量,8月份降水量,6月份平均湿度,8月份平均湿度,4月份平均温度以及8月份平均温度,并由此构建了该地区水稻二化螟发生等级的预测模型:Y=5.1287+0.1468X_(2)-0.6558X_(6)+0.9123X_(10)+0.4521X_(12)-0.9530X_(16)-0.8540X_(18)(F=419.54,P=0.0203),经过对2012年至2019年相关数据的回测以及对2020年与2021年水稻二化螟发生等级的预测,显示该预测模型的拟合度与预测精准度均较好;通过通径分析,可知6月份降水量与8月份降水量是影响水稻二化螟发生等级的最重要的气象因子。本研究通过逐步回归分析法所构建的水稻二化螟发生等级预测模型能够为辽宁省东港市地区科学防治水稻二化螟提供有效的支持。

摘要： 文章采用SPSS 21.0软件,使用因子分析法、系统聚类法和逐步回归分析法研究中国化石能源消费的区域差异及影响因素。结果表明:我国化石能源消费量区域差异明显。主要表现为西北、华北区域消费程度高,东南区域消费程度低,其中山西、宁夏化石能源消费总量、强度、速度最高,而四川、重庆等地区处于较低水平;我国化石能源消费与技术进步同科技创新、第二产业产值、全社会固定资产投资线性关系显著,前两者呈正比例关系,后一者呈反比例关系。

摘要： 目前在大坝位移监测中应用较多的数学模型有统计模型、确定性模型和混合模型.但是,上述传统的三大监控模型应用效果并不理想,无法全面真实地反映大坝位移特征.为了提高传统监控模型的拟合精度,需要对其建模方法的优化进行进一步的研究.本文通过对三江闸坝典型坝段进行有限元建模及逐步回归分析,建立了混凝土闸坝位移监控的混合模型,再采用遗传算法优化混合模型,从而建立基于遗传算法的遗传混合模型.通过对比分析,表明在不增加影响因子数的情况下,遗传混合模型在各方面都要优于混合模型.这对未来大坝安全监测模型的优化具有指导意义.

摘要： 利用临沂巨皇光伏跟踪示范电站2011年发电量数据和同期气象观测资料,进行气象因素与光伏发电量的灰色关联度和逐步回归分析.灰色关联结果表明,日照时数、蒸发量和风速的日变化趋势和日发电量的一致性最高,其次是温度、低云量、水汽压和总云量,而温度因子与日发电量的关联度由大到小依次为日最高气温、0cm地温、平均气温和日最低气温.与月发电量变化趋势一致性程度由大到小依次为月日照时数、月平均风速、月总云量,月平均最高气温,月蒸发量,月平均气温,月平均水汽压,月平均相对湿度,月平均0cm地温,月平均最低气温,月低云量,一致性最小的是月降水量.逐步回归结果表明:对日发电量影响最大的气象因素是日照时数,蒸发量,均为正效应;影响相对较小的为地面温度、降水量、平均风速均为负效应.对月发电量影响最大的气象因素是月日照时数和月平均气温,均为正效应;其次月平均最高气温和总云量为负效应、月平均风速对光伏月发电量的影响最小,为正效应.

摘要： 利用临沂巨皇光伏跟踪示范电站2011年发电量数据和同期气象观测资料,进行气象因素与光伏发电量的灰色关联度和逐步回归分析.灰色关联结果表明,日照时数、蒸发量和风速的日变化趋势和日发电量的一致性最高,其次是温度、低云量、水汽压和总云量,而温度因子与日发电量的关联度由大到小依次为日最高气温、0cm地温、平均气温和日最低气温.与月发电量变化趋势一致性程度由大到小依次为月日照时数、月平均风速、月总云量,月平均最高气温,月蒸发量,月平均气温,月平均水汽压,月平均相对湿度,月平均0cm地温,月平均最低气温,月低云量,一致性最小的是月降水量. 逐步回归结果表明:对日发电量影响最大的气象因素是日照对数,蒸发量,均为正效应;影响相对较小的为地面温度、降水量、平均风速均为负效应.对月发电量影响最大的气象因素是月日照时数和月平均气温,均为正效应;其次月平均最高气温和总云量为负效应、月平均风速对光伏月发电量的影响最小,为正效应.

摘要： 利用2007～2012年中国气象局下发的ECMWF和T213数值预报产品资料及抚顺地区的逐日地表温度资料,采用逐步回归分析方法和BP神经网络模型构建抚顺地区地表温度预报模型,并对模型的精度进行检验.结果表明,地表温度与ECMWF的高度场、温度场和T213的散度场、高度场、海平面K指数、水汽通量、相对湿度、温度场和地面气温场均呈显著正相关,与ECMWF的海平面气压场和T213的海平面气压场、地面气压场、涡度场均呈显著负相关.利用与地表温度相关性较大的物理量作为预报因子分别构建基于逐步回归分析方法和BP神经网络的地表温度模型.利用模型对抚顺地区地表温度进行试报并分析其预报精度,结果显示预报结果精度较高.其中模型对地表平均温度和地表最低温度的预报效果良好,≤3°C预报准确率均达到78％以上.逐步回归预报模型的结果比实测值偏低0.01°C,BP神经网络预报模型的结果比实测值偏高0.19°C.从预报准确率上看,BP神经网络预报模型总体上优于逐步回归预报模型;从平均绝对误差看,逐步回归预报模型较BP神经网络预报模型稳定.地表温度预报模型可用于开展地表温度预报服务.

摘要： 采用实验方法，比较了在不同频率简谐激励下后悬架配有不同类型减振器时全减振山地自行车车架的振动 特性，发现在一定频率范围内弹簧减振器具有良好的减振效果.通过对具有弹簧减振器后悬架山地车的车架振动实验 验证了该车架动态仿真模型的正确性，在此基础上建立了整车动态仿真模型.借鉴国际标准ISO2631-1中人体承受全 身振动的评价方法，给出了自行车骑行过程中振动舒适性的评价指标.采用均匀设计试验法进行了整车动态仿真实 验，并通过逐步回归分析找到了减振器刚度和结构尺寸等后悬架设计参数与评价指标之间的映射关系，同时利用规划 求解方法对设计参数进行了优化.研究过程为山地自行车后悬架的设计提供了一种有效方法.

摘要： 本文以渤海海域B油田群、Q油田群和S油田群油田原油物性和反相点为研究对象,用传统方法获取三个区块原油的9项物性参数.将社会科学统计SPSS软件应用到研究原油反相点与原油物性之间的关系,建立原油反相点与原油物性数据关系模型:反相点=-364.838×密度(20°C)-1.081×胶质含量-1.176×蜡含量+403.716.由模型可知,20°C密度、胶质含量和蜡含量与原油反相点关系密切.预测模型相对误差范围在0.07％～7.82％,模型准确性高.结果表明,在建立海上原油物性参数数据库后,利用数学预测模型,快速获取原油反相点数据,可克服传统方法装置庞大、操作复杂、耗时长等缺点.

摘要： 采用实验方法，比较了在不同频率简谐激励下后悬架配有不同类型减振器时全减振山地自行车车架的振动特性，发现在一定频率范围内弹簧减振器具有良好的减振效果．通过对具有弹簧减振器后悬架山地车的车架振动实验验证了该车架动态仿真模型的正确性，在此基础上建立了整车动态仿真模型．借鉴国际标准ISO2631-1 中人体承受全身振动的评价方法，给出了自行车骑行过程中振动舒适性的评价指标．采用均匀设计试验法进行了整车动态仿真实验，并通过逐步回归分析找到了减振器刚度和结构尺寸等后悬架设计参数与评价指标之间的映射关系，同时利用规划求解方法对设计参数进行了优化．研究过程为山地自行车后悬架的设计提供了一种有效方法．

摘要： 利用GFS模式输出资料,采用周方媛、戴建华等应用历史对流过控观测资料统计得出的分类型强对流天气潜势预报方程,本文建立了华东地区分类型强对流潜势预报技术,并用一次典型强对流个例对该技术进行分析和检验,结果表明该技术提供的强对流分型潜势预报产品可以较好的指示出强对流天气发生的时间和位置,预报与实况观测比较一致,可以为预报员监测天气发展、发布灾害性预警信号提供一定的参考.

摘要： 利用GFS模式输出资料,采用周方媛、戴建华等应用历史对流过控观测资料统计得出的分类型强对流天气潜势预报方程,本文建立了华东地区分类型强对流潜势预报技术,并用一次典型强对流个例对该技术进行分析和检验,结果表明该技术提供的强对流分型潜势预报产品可以较好的指示出强对流天气发生的时间和位置,预报与实况观测比较一致,可以为预报员监测天气发展、发布灾害性预警信号提供一定的参考.

摘要： 利用GFS模式输出资料,采用周方媛、戴建华等应用历史对流过控观测资料统计得出的分类型强对流天气潜势预报方程,本文建立了华东地区分类型强对流潜势预报技术,并用一次典型强对流个例对该技术进行分析和检验,结果表明该技术提供的强对流分型潜势预报产品可以较好的指示出强对流天气发生的时间和位置,预报与实况观测比较一致,可以为预报员监测天气发展、发布灾害性预警信号提供一定的参考.

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： 本发明涉及一种基于逐步回归分析的大数据处理方法，其按照以下步骤进行：先收集工厂操作参数的数据，并对收集的操作参数进行编号；然后，将上述收集的操作参数一部分作为因变量，其它的操作参数作为自变量，各参数之间成线性关系，列出方程式；再将上述方程式以及对应的数据逐个导入Matlab软件，进行逐步回归分析运算，计算出各个方程自变量前的系数及截距；最后进行结果分析得出对应操作参数的最优值。本发明的方法利用收集大量的数据，通过逐步回归分析及处理大数据，并结合运用Matlab软件，可通过定量判断工厂DCS各个操作参数之间的影响，定量判断改变某参数的大小对其它参数的影响，而确定工厂DCS操作参数的最优值。

摘要： 本发明公开了一种基于逐步回归分析映射模型的视线跟踪方法，该方法首先在人眼注视标定点时提取眼动特征信息；然后选择初始映射模型函数。选择初始映模型射函数后，对映射模型函数各项的显著性进行检验，剔除非显著的项，在不断的项剔除及重新建立映射模型函数的过程中，最终找到拟合精度最高的映射模型函数。最后，利用最终映射模型函数计算注视点，当人眼处于凝视状态时，采用高斯权重平均法来平滑眼动特征信息，克服眼睛抖动的问题。本发明鲁棒性好、精度高。

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： 本发明公开了一种采用分层多元逐步回归分析进行轴温预测的方法，本发明根据分层多元逐步回归分析方法，结合高速列车运行时采集到的与轴温变化相关因素的实时数据，建立轴温预测方程，同时，筛选出环境温度、运行速度、空簧载重这三个对列车轴温影响较大的因素。将预测结果与实测结果进行对比分析，结果表明，由分层多元逐步回归分析建立的预测模型有较高的精度，可以准确反映轴温的变化趋势，对于列车轴温的分析与预测，及时发现车轴故障，保障列车安全运行提供一定的帮助。

摘要： 本发明公开了一种基于逐步回归分析的高速列车车轴温度预测方法，对从高速列车采集车轴温度以及影响车轴温度变化的因素的数据进行插值处理和标准化变换，建立相关系数矩阵R

摘要： 本发明涉及一种基于逐步回归分析的大数据处理方法，其按照以下步骤进行：先收集工厂操作参数的数据，并对收集的操作参数进行编号；然后，将上述收集的操作参数一部分作为因变量，其它的操作参数作为自变量，各参数之间成线性关系，列出方程式；再将上述方程式以及对应的数据逐个导入Matlab软件，进行逐步回归分析运算，计算出各个方程自变量前的系数及截距；最后进行结果分析得出对应操作参数的最优值。本发明的方法利用收集大量的数据，通过逐步回归分析及处理大数据，并结合运用Matlab软件，可通过定量判断工厂DCS各个操作参数之间的影响，定量判断改变某参数的大小对其它参数的影响，而确定工厂DCS操作参数的最优值。

摘要： 本发明公开了一种基于逐步回归分析映射模型的视线跟踪方法，该方法首先在人眼注视标定点时提取眼动特征信息；然后选择初始映射模型函数。选择初始映模型射函数后，对映射模型函数各项的显著性进行检验，剔除非显著的项，在不断的项剔除及重新建立映射模型函数的过程中，最终找到拟合精度最高的映射模型函数。最后，利用最终映射模型函数计算注视点，当人眼处于凝视状态时，采用高斯权重平均法来平滑眼动特征信息，克服眼睛抖动的问题。本发明鲁棒性好、精度高。