非线性回归

摘要： 企业融资方式可以分为内源性融资和外源性融资,现金股利分配将影响企业内源性融资比例和外源性融资比例,同时融资比例与资本结构调整存在联动反应。将现金股利分配活动与融资行为嵌入资本结构动态调整模型,采用非线性回归方法检验股利分配行为、融资路径与资本结构动态调整的关系。研究发现,分配现金股利的公司资本结构调整速度更慢,债权融资和股权融资起到了优化资本结构的作用,但不同的融资路径对优化资本结构存在异化调整作用;当企业处于高杠杆运行水平时,股权融资对资本结构调整速度的异化作用被进一步放大;股利分配行为与企业融资策略之间或存在冲突关系,这会导致非效率的股利分配行为与非理性的融资行为。这种冲突关系将传递到资本结构层面,进而影响资本结构调整速度。因此,股利分配行为一般需要考虑经济周期、货币政策、通货膨胀等宏观因素的影响,还需要考虑企业生命周期、盈利状况、公司战略、投资需求、融资需求、法律因素、投资者偏好等众多微观因素的影响。鼓励盈利能力强、公司规模大、现金充足、财务风险可控的公司积极分红,主动分红,引领资本投资并重的新风向;逐步探索建立分红行为积分制,加强行业现金分红的自律能力,以促进自律分红、理性分红局面的形成;构建企业理性分配股利、理性融资的评价指标,探索与股利分配行为关联的行为冲突测试体系,确保股利分配行为和融资行为的真实性和有效性;持续修订并完善上市公司现金分红的规定,尤其是上市公司现金分红方面的信息披露规则,让投资者充分透视股利分配行为,发挥股价的信号传递作用,构建良好的股价反馈机制。

摘要： 为了解余震和主震的相关性,研究余震对建筑结构损伤的影响,文中建立了最大余震和主震地震动参数的数学函数关系,选用752组真实主余震序列,采用多元非线性回归方法,统计回归出地震动衰减关系。结果表明:相对地震动参数和主震矩震级、标准场地剪切波速呈正相关,和主余震震级之比、场地剪切波速之比呈负相关,和主震震源距D_(ms)的相关性较小。本文模型的预测值在V_(s30)取值较小时和CY2008模型的预测值较为接近;V_(s30)取值较大时,本文模型的预测值和AS2008模型的预测值的最大误差仅为5%。本文构建的模型能较好地预测余震相对地震动参数,为地震危险性分析和工程实践提供一定的理论依据。

摘要： 依托云南省杨柳至宣威高速公路项目,通过室内正交试验,研究机制砂掺量、水胶比、粉煤灰掺量、钢渣掺量等因素对混凝土坍落度和扩展度的影响;对比分析不同阶数拟合函数的预测效果,采用三阶非线性函数建立并验证了机制砂混凝土坍落度和扩展度的预测模型。研究表明:水胶比和粉煤灰掺入量对扩展度和坍落度影响较大,钢渣影响较小;随着水胶比、粉煤灰和钢渣增大,坍落度与扩展度均逐渐增大;随着机制砂掺量和砂率的增大,坍落度和扩展度先增长后降低,砂率和掺量存在最优值。

摘要： 随着汽车智能化、网联化的发展,汽车中集成了越来越多的电子器件,数量庞大的硬件、固件和软件中隐藏着各种设计缺陷和漏洞,这从根本上导致了智能汽车信息安全问题。大量汽车漏洞的披露,严重影响了汽车安全,制约了智能汽车的广泛应用。漏洞管理是降低漏洞危害、改善汽车安全的有效手段。在漏洞管理流程中,漏洞评估是决定漏洞处置优先级的重要一环。但是,现有的漏洞评分系统不能合理地评估智能汽车安全漏洞。为了解决智能汽车漏洞评估不合理的问题,提出面向智能汽车的信息安全漏洞评分模型。基于通用漏洞评分系统(CVSS)漏洞评分原理,根据智能汽车的特点,优化了CVSS的攻击向量和攻击复杂度,并添加了财产安全、隐私安全、功能安全和生命安全4个指标来刻画漏洞可能对智能汽车造成的影响;结合机器学习的方法,对CVSS评分公式参数进行了调整,以使其更好地刻画智能汽车信息安全漏洞特点,适应调整后的指标权重。通过实例评估和统计系统特征分布发现,模型拥有更好的多样性和更稳定连续的特征分布,表明模型可以更好地对不同漏洞进行评分;并且基于模型评估得到的漏洞评分,应用层次分析法给出整车脆弱性评估,表征整车风险水平。所提模型相比现有模型可以更为合理地评价智能汽车中信息安全漏洞的严重程度,科学地评估整车或者部分系统的安全风险,为汽车漏洞的修复与加固提供依据。

摘要： 针对复杂地形区域气温具有非线性变化特征,常规函数模型难以准确构建气温场进行气温预测的问题,本文利用机器学习处理非线性问题的优势,比较分析支持向量回归、径向基神经网络回归和k近邻回归3种机器学习方法气温场拟合的模型精度。首先,以中国西部六省气温监测资料为基础,运用普通克里金插值增强样本容量,并划分训练数据集和测试数据集。然后,利用训练数据集训练3种气温场回归学习模型,根据测试数据集训练得到的模型获得气温预测值。最后,从气温场三维表面、气温偏差统计特征、误差指标3个方面比较分析了气温场拟合的模型精度。实验结果表明,3种回归学习方法的精度都非常高;模型精度从高到低的方法依次为加权k近邻回归、支持向量回归和径向基神经网络回归;在气温变化细节精细建模方面径向基神经网络回归更具优势。研究结果可为复杂地形区高精度气温预测提供参考。

摘要： 电动汽车滑行制动能量回收过程的驾驶性是车辆纵向动力学瞬态品质的定性描述,为定量评价能量回收制动的驾驶性,对滑行制动过程中的减速特性进行分析,提取了最大减速度、减速滑行距离、最大减速度变化率、减速度变化率稳态占比4个客观指标,并通过相关性分析验证主观评价与客观参数的一致性。基于客观评价指标,利用非线性回归方法建立了主观评价预测模型。通过7台新能源车型共计18种能量回收模式下的综合评价,验证了评价体系的有效性和实用性。结果表明,基于主客观综合分析建立的评价体系能把主观感受和客观数据有机结合,实现驾驶性的量化评价。

摘要： 设计了内流式网格化低温相变储热单元。确定了影响相变储热单元传热系数的关键影响因素,分析了单一因素对相变储热单元传热系数的影响规律。分别在储热及放热工况下,采用改进的多元非线性回归法构建了相变储热单元传热系数的预测模型,并检验了拟合误差。结果表明:相变储热单元传热系数受相变储热材料侧平均温度及换热工质侧定性温度的协同影响,相变储热材料侧平均温度为主要影响因素,换热工质侧定性温度为次要影响因素,两者之间具有显著的交互性。储热或放热工况下,相变储热单元传热系数随单一因素的变化规律基本一致,储热阶段传热系数明显高于放热阶段,相变储热单元传热系数预测模型的平均相对预测误差均小于5.00%。

摘要： 航道整治工程软体排沉排过程中,排头着床位置的精准控制是关系施工成败和铺排质量的重要因素。实际施工时对沉排参数的选取大多依赖经验性判断,尚缺乏理论与试验研究。通过概化水槽试验,研究了顺水沉放条件下不同沉排参数对排头漂移距的影响规律,量化表征了各参数的敏感性差异。基于多元非线性回归理论建立了多因素作用下排头漂移距预测模型,利用相关系数和平均绝对误差等指标对其预测精度进行了统计分析。试验结果表明,排头漂移距随排头梁质量和连接绳长增大而减小,随水深和流速增大而增大;各参数敏感性排序为流速>相对绳长>水深>排头梁质量。研究成果可为软体排沉排施工提供科学依据。

摘要： 以46组物理试验和98组数字模拟试验,以自行车车型、座高、骑车人体型及汽车车型为变量,研究了自行车座高对骑车人脊背前倾角(背角)和头部损伤的影响。物理试验发现:影响背角的显著因素有自行车车型、座高及骑车人体型。数字模拟试验发现:座高与骑车人头部损伤显著相关,不同汽车车型、自行车车型与骑车人体型组合下的头部损伤随座高变化规律不同,存在头部损伤耐受座高。头部损伤降低的内因是头部与汽车相对碰撞速度的降低。该研究结果可为汽车与自行车仿真试验提供支持,为骑车人头部防护措施提供建议。

摘要： 确定独立筛选(SIS)方法在处理超高维稀疏线性回归模型的变量选择问题上已得到了广泛的应用,且已被推广到处理广义线性回归模型的变量选择问题。但SIS不能很好地解决非线性回归模型的变量选择问题,关于该问题的现有研究也较少,因此,如何有效地对超高维稀疏非线性回归模型进行变量选择是一个具有研究价值的问题。本文在经典的SIS方法基础上,利用互信息的刀切估计(JMI),提出JMI与SIS相结合的方法,给出具体算法步骤,以实现超高维稀疏非线性回归模型的变量选择问题,并通过一些有代表性的统计模拟试验,验证所提方法的相合性,同时通过2个超高维基因数据的实例分析,对所提方法的可行性以及实用性进行说明。

摘要： 无伤害压井液NDKF配方中聚合物降失水剂组分多，运用正交试验得出了多种聚合物降失水性能的基本配比关系。采用直观分析，非线性回归分析、秩相关分析对无伤害压井液聚合物降失水剂的性能的影响因素进行了主次分析对比, 并对降失水剂配方进行了优化。

摘要： 无伤害压井液NDKF配方中聚合物降失水剂组分多,运用正交试验得出了多种聚合物降失水性能的基本配比关系.采用直观分析,非线性回归分析、秩相关分析对无伤害压井液聚合物降失水剂的性能的影响因素进行了主次分析对比,并对降失水剂配方进行了优化。

摘要： 为了利用多幅退化图像信息恢复出原图像，提出了一种新的基于模糊参量非线性回归估计的图像盲复原算法。该算法充分利用多幅图像具有的相似降质特征，首先给出一种非理想光照分布参数的模糊非线性回归估计方法，然后通过估计出的参数得到与原图同样大小的非理想光照分布图，最后通过观测图像与非理想光照分布图相消的方法对退化图像进行复原。实验结果表明,该算法运算快速，对边缘细节及平滑区域均有良好的修复能力,在修复时间和修复效果上明显优于一般图像修复算法。

摘要： 结合刘家峡水电站第三次大坝定期检查观测资料数据，采用非线性回归模型方法和灰色系统理论模型方法尝试对大坝位移进行预测，得到了满意的成果；验证了这两种方法在大坝位移预测中的可行性，对大坝监测及安全性预报具有一定的参考价值。

摘要： 本文结合刘家峡水电站第三次大坝定期检查观测资料数据,采用非线性回归模型方法和灰色系统理论模型方法尝试对大坝位移进行预测,得到了满意的成果，验证了这两种方法在大坝位移预测中的可行性,对大坝监测及安全性预报具有一定的参考价值。

摘要： 公交客运量预测是公交线网规划和改进的重要依据.本文分别采用传统的GM(1,1)模型、含跳跃点序列GM(1,1)模型和非线性回归模型对武汉市公交客运量进行了预测分析,旨在比较三种预测模型的优劣,并为公交客运量预测方法提供新思路.实证分析表明,含跳跃点序列GM(1,1)模型的预测效果最优,对公交客运量的预测宜采用含跳跃点序列GM(1,1)模型.

摘要： 本文结合装甲装备等复杂武器系统技术状态变化的实际情况，提出了一种灰色非等间距模型与一元二次非线性回归模型相结合的组合预测模型来对其进行预测，并以某型装甲装箭变速箱技术状态预测为例表明了该方法的有效性和实用性。

摘要： 统计偏度(skewness)显示赤道东太平洋海温在ENSO成热期为正偏度,此正偏度可以持续到隔年春季,对印度洋洋盆海温增暖具充电效应,进而影响东亚夏季季风.过去虽有不少文献探讨ENSO引起的海温变化对东亚季风的影响,然而以暖期减去冷期的统计合成,或线性回归分析无法探讨ENSO海温不对称的影响.本研究使用NCEP/NCAR再分析资料,首先针对ENSO冷、暖个案作统计合成,借此了解ENSO冷、暖期,热带海温、降水以及低层环流的不对称的反应；之后,透过非线性回归方法分析ENSO海温振幅不对称性对东亚季风环流的影响.ENSO暖(冷)成热期出现在菲律实海低层反气旋(气旋)空间结构、持续时间、南亚高压,以及ENSO成热期后隔年春天,出现在印度洋洋盆偏暖(冷)现象的不对称性,将是本研究探对重点.

摘要： 以Q3原状黄土为研究对象探讨了震陷系数与各种物理性指标的内在联系，采用多因素回归分析建立了震陷系数与含水量（W）、干密度（γd）、孔隙面积（A）、粘性含量（Pc）、初始动弹性模量（E0）的分析模型，构建了一个综合因子Y1代表上述5指标。结果显示震陷系数与物理指标间具有良好的相关性，其中天然含水量对震陷系数的总影响最大，干窖重次之。说明了原状黄土震陷性参数描述的合理性和基于物性指标参数关系的合理性。

摘要： 以Q3原状黄土为研究对象探讨了震陷系数与各种物理性指标的内在联系，采用多因素回归分析建立了震陷系数与含水量（W）、干密度（γd）、孔隙面积（A）、粘性含量（Pc）、初始动弹性模量（E0）的分析模型，构建了一个综合因子Y1代表上述5指标。结果显示震陷系数与物理指标间具有良好的相关性，其中天然含水量对震陷系数的总影响最大，干窖重次之。说明了原状黄土震陷性参数描述的合理性和基于物性指标参数关系的合理性。

摘要： 本发明公开了一种基于非线性回归的时间间隔测量方法，包括：第一待测信号进入LC振荡器，第一待测信号激发LC振荡器电容充电和电感放电产生阻尼正弦波信号；对阻尼正弦波信号进行A/D转换和采样产生数字信号；对数字信号进行非线性回归估计，以估计阻尼正弦波的幅度、频率、相位和阻尼系数；对第二待测信号进行与第一待测信号进行相同的处理，以估计第二待测信号激发产生的阻尼正弦波的幅度、频率、相位和阻尼系数；第一待测信号产生的阻尼正弦波信号与第二待测信号产生的阻尼正弦波信号进行相关运算，以估计两个阻尼正弦波信号的时间间隔。本发明的技术方案可以消除由于温度变化而引起的时间间隔测量误差，降低了系统的使用复杂度。

摘要： 本发明公开了一种基于多元非线性回归的纺织物烘干时间判定方法，将一种基于多元非线性回归的纺织物烘干时间判定方法关联智能共享操作平台，智能共享操作平台由主页展示模块、故障报警模块、用户通知模块、平台预约模块、干衣功能模块、数据监测模块、代取服务模块、人工调温模块、常见问题及解答模块组成；为实施一种基于多元非线性回归的纺织物烘干时间判定方法的功能和数据的采集，公开了一种共享智能烘干机，所述一种智能共享烘干机由烘干机本体、储用桶、电加热装置、动力装置、温度控制系统、热交换系统、智能联网系统、消毒装置组成。

摘要： 一种基于多元非线性回归的城市电动公交车行程能耗估计方法，本发明涉及基于多元非线性回归的城市电动公交车行程能耗估计方法。本发明的目的是为了解决现有物理模型方法对输入数据采集频率和精度要求高、行程能耗估计准确率低，数据驱动方法难以获得纯电动公交车行程能耗与各影响因素间的具体函数关系，无法用于车辆调度与资源配置方案优化模型中目标函数的推导等问题。过程为：步骤一、采集电动公交车基础运行数据；步骤二、基于步骤一估计电动公交车行程牵引能耗；步骤三、基于步骤一估计电动公交车空调系统能耗；步骤四、基于步骤二和步骤三估计电动公交车行程能耗。本发明用于城市公共交通运营管理技术领域。

摘要： 一种基于多元非线性回归的车辆超载判定方法，通过车辆运营情况数据和车辆运行定位数据进行预处理和整合，建立车辆超载样本数据，在区分道路类型的基础上，将超载样本数据按道路类型进行划分。对每种道路类型的数据，利用多元非线性回归模型进行建模，得到车辆驾驶行为与车辆载重之间的车辆超载模型，从而对于车辆型号限载，判断监控车辆是否存在超载现象。

摘要： 本发明提供一种基于站点的非线性回归降尺度方法，所述方法包括以下步骤：步骤一，计算不同温室气体情景下多种CMIP5降水数据的在同一站点的主成分向量，过滤因模式不同产生的噪声，提高降尺度产品的模拟精度；步骤二，基于站点观测数据对CMIP5降水数据进行降尺度，避免因再分析高分辨率数据生产过程产生的系统误差对降尺度过程的影响；步骤三，完成降尺度计算后，本模型采用克里金插值方法生产高分辨率的降水格点产品。通过本发明提供的算法能够将粗分辨率的CMIP5降水数据降尺度到更加精确的高分辨产品。

摘要： 本发明涉及一种基于非线性回归数据处理的提高马赫‑泽德型传感器测量范围的方法及系统，是指：(1)通过光学测量设备测量获取离散数据；(2)采用拟合算法处理离散数据，还原出传输函数，传输函数是指当输入光为平坦的白光时，光学器件的真实输出光谱的形状规律；从而扩大马赫泽德型光学传感器的测量范围，使其突破器件FSR和光源谱宽的限制。理论上测量范围可以扩大至无限大，在实际中，只要波导能够保持单模工作条件，就在改进以后的新测量范围内。

摘要： 本发明提供一种多项式与偏最小二乘耦合的非线性回归洪水要素预测方法，包括以下步骤：S1、收集已知洪水信息，建立因变量、自变量数据集；S2、采用多项式特征构造工程方法，开展特征多项式变换，增加原始输入特征维度；S3、对所有数据进行归一化处理，然后将处理后的数据集划分为训练集和测试集两部分；S4、采用偏最小二乘回归方法建立模型；S5、在训练集上优化模型参数，在测试集上测试模型的可靠性，直至预测精度满足要求；S6、利用预测模型对未知洪水要素预测。该方法具有非线性，可在汛期复杂降雨情况下，通过简单操作获取未来洪水信息，具有预见期不受限制、工作量小、参数少、精度高、可靠性高等优点，大大提高了水文预报的效率。

摘要： 本发明涉及一种基于非线性回归模型的电气参数趋势预警及故障诊断方法，用于水电站有功功率、定子电压、定子电流、转子电压、转子电流的趋势预警和故障诊断分析，包括：获取机组运行过程中分析对象的强关联参数；采集机组实际运行过程中实际数据；数据量覆盖规程中该型号关联参数的最小和最大范围，且同一组数据为同一时刻；对采集到的历史运行数据进行筛选，去除数据中过渡状态的异常数据，得到机组典型稳态运行工况数据；基于步骤3到的数据进行数据建模，通过比对多种回归分析方程结果，最后确定最优理论模型；阈值设定；报警判断；故障诊断。本发明能够实现水电站有功功率、定子电压、定子电流、转子电压、转子电流趋势预警和故障诊断。

摘要： 本申请属于电力系统调度领域，提供基于指数型非线性回归的配电变压器档位识别方法及系统，包括：获取配变电压器低压侧的日电压曲线，根据日电压曲线得到第一备用日电压；查找第一备用日电压中异常的电压量，采用牛顿插值法对异常的电压量进行修正，得到第二备用日电压；采用指数型非线性回归模型对第二备用日电压进行归一化处理，得到最终日电压；计算最终日电压中所有电压量的均值，以及，根据配变档位选择原则对所述电压量的均值进行归属判别，得到所述配变电压器的档位。上述基于指数型非线性回归的配电变压器档位识别方法可以有效且准确地识别配电变压器档位。

摘要： 本发明公开了基于非线性回归的低压配电网参数和拓扑联合辨识方法，包括如下步骤：1)基于线路的非线性电压降方程推导出任意两节点串、并联关系的判据；2)基于节点的多时段有功、无功负荷和电压幅值量测数据对所有可能的节点对进行非线性回归，选择拟合程度最高的节点对并判断其连接关系；3)将子节点的负荷及线路损耗合并到父节点，迭代执行前述非线性回归和节点连接关系判断过程，从而实现自下而上的参数估计和拓扑重建；4)通过实际数据和低压配电网算例验证了所提方法的有效性。本发明属于低压配电网参数和拓扑技术领域，具体是基于非线性回归的低压配电网参数和拓扑联合辨识方法，采用线性近似的线路电压降模型，提高了拓扑辨识精度。