线性回归模型

摘要： 持续增进社会保障一体化,缩小城乡收入差距,是实现社会主义现代化目标的基础。基于2005~2020年东部11省份、西部12省份的统计数据,设定线性回归模型,使用普通最小二乘法(OLS)估计农村人力资本投资对不同地区城乡收入差距的影响。通过实证分析,得到由健康、教育和迁移投资三者构成的农村人力资本投资与城乡收入差距存在长期显著负向效应。根据检验得出的线性回归模型可为后续缩小城乡收入差距提供有效的参考。

摘要： 目的了解不同地区健康体检资源配置与相关费用之间的关系。方法采用普查法,通过问卷调查收集我国29个省(自治区、直辖市)开展健康体检(管理)机构的数据。对健康体检资源配置指标和相关费用指标拟合线性回归模型,采用SPSS 21.0软件进行统计分析。结果共纳入4791家机构。每万人体检设备数与门诊和住院患者次均相关费用之间存在正相关,每万人体检卫生技术人员数与门诊和住院患者次均相关费用之间呈负相关。结论增加体检卫生技术人员配置是提高体检行业服务水平,减少相关费用的途径之一。

摘要： 文章研究了普通变量正态云系数线性回归模型的问题。根据正态云的有关理论,并结合模糊随机变量的相关理论,推证了正态云的线性运算性质,在机会测度切贝雪夫不等式的基础上,建立了普通变量正态云系数线性回归优化模型,对因变量的可能取值,由定性系数所决定的定性概念,做出不确定性统计推断。对工作绩效数据的实证分析表明,模型预测实用有效。完善了定性概念线性回归预测的理论,进一步拓展了线性回归模型的研究内容。

摘要： 【目的/意义】全面了解中国农村人口空心化现状及其影响因素。【方法/过程】基于中国劳动力动态调查数据中的219份农村数据,通过构建农村人口空心化的综合评价指标体系,采用熵权法确定权重并加权求和,实现对农村人口空心化的测度,并借助线性回归模型探讨农村人口空心化的影响因素。【结果/结论】研究结果表明:219个农村的人口空心化程度大致呈正态分布,较多数农村空心化程度偏高;耕地撂荒现象、距最近行政中心的距离会对农村人口空心化产生促进作用,而村内非农产业数量、村集体财政收入、集贸场所和卫生医疗设施会对农村人口空心化产生遏制作用;并且,不同的影响因素在不同地区存在异质性特征。

摘要： 国家货币的汇率在一定程度上反映了货币的对外价值,汇率在一定程度上集中体现经济实力的强弱,而不同国家的汇率对国内大循环经济和国际大循环经济都会产生不同的影响。考虑到汇率变动对国内经济的重大影响,文章选取2001—2020年共计20年的数据,以人民币汇率为研究对象,通过构建时间序列模型和现在流行的多元线性回归模型分析进出口差额、实际利用外资额、国内生产总值、外汇储备等因素对人民币汇率变动的影响程度。分析结果显示外汇储备和对外投资与汇率变动存在强烈的相关关系,结合分析结果针对一系列影响因子,提出相对应的企业、政府建议,来促进中国经济高质量发展。

摘要： 居民的消费结构是反映一个国家经济发展水平和人民生活质量的重要指标。食品消费是其中最重要的部分之一,对优化当前消费结构、促进消费升级起到重要作用。本文建立线性回归模型,以北京城镇居民消费结构为例,对其食品消费部分进行实证研究,将恩格尔系数、可支配收入、失业情况等列入分析,得出结论并对模型不足给予反思。

摘要： 为了对未来粮食产量做出更好的预判,通过模型互相比较,给出最优的粮食产量预测模型——鲸鱼算法优化的BP神经网络模型。根据黑龙江省1995-2016年的20组数据集先使用线性回归预测出2017-2020年的5组数据集,然后使用BP神经网络和结合鲸鱼算法的BP神经网络进行比较,根据粮食产量数据进行模型评估,最终筛选出误差最小(<1.47%)的鲸鱼算法优化的BP神经网络模型,并对黑龙江省2021-2025年粮食产量进行了预测。

摘要： 为解决水下机器人AUV自主航行问题,在水底环境状态已知的条件下,利用一种改进的蚁群算法研究AUV在复杂水底环境下的路径规划问题。首先基于栅格法建立水下三维环境模型,在该模型中每只蚂蚁采用分层前进与栅格平面法相结合的搜索模式搜索路径。根据水下自主机器人的速度和在水底的受力情况,来确定水下机器人能耗模型和路径规划的数学模型。在传统蚁群算法的基础上,基于Dijkstra算法改进初始信息素分配,考虑到水下水流的作用,不同的路径点消耗的能量有所差异,因此构造新的启发函数来消除这种影响。通过基于线性回归的信息素更新方式来优化算法的收敛速度及求解质量。最后在使用改进的蚁群算法规划出来的路径基础上,采用贝塞尔曲线改善路径的平滑性,以便于AUV跟踪该路径。实验结果表明,改进的蚁群算法具有较强的全局搜索能力,收敛速度明显加快,规划出的路径明显优于传统蚁群算法和遗传算法的,适合水下机器人的路径规划。

摘要： C_(4)烯烃是我国化学工业中不可或缺的基础原料。该文探讨了多个变量对结果的影响,首先,建立多元线性回归模型。其次,运用 SPSS 软件进行多元线性回归分析以及模型假设检验,求出回归分析的基本参数,并列出表格进行整理。再次,由 SPSS 软件得出的数据经检验后,可以确定回归方程,根据回归方程中的变量以及函数的变化趋势得到不同催化剂组合及温度对乙醇转化率以及 C_(4)烯烃选择性大小的影响。对3种成分进行分析,并将每个最优解进行组合,就可以得到让 C_(4)烯烃收率尽可能高的条件。试验结果表明,在一定温度范围内,随着温度的升高,C_(4)烯烃的选择性也逐渐提高。

摘要： 采用相对稳定的组合预测方式对成都地区的航空运输规模做出预测。找出影响航空运输量的相关指标,判断与航空旅客运输量的相关性,通过主成分分析法筛选出主要指标。建立关于航空运输量的线性回归模型,再运用趋势外推法对主要指标做出预测,带入回归模型,得出成都地区航空运输量的预测值。

摘要： 根据1368-2016年河南干旱灾害发生时间及灾情统计数据,在分析河南省干旱灾变特点、规律和成因的基础上,建立线性回归模型和灰色预测系统GM(1,1)模型对干旱年份进行预测.

摘要： 过度工业化是一个与工业化相伴随的概念，可以体现为整体过度化、区域过度化、以及项目过度化等形式。本文从2001-2010年的数据出发，对东三省的工业总产值与工业污染治理的投资这两个变量建立线性回归模型，寻求二者关系，以探索工业区域化过度的测度的方法。在此基础上，对我国产业结构优化升级和经济发展方式的转变提供借鉴，更为构建资源节约型和环境友好型的“两型”社会提出有益的对策建议。

摘要： 间接交通安全评价方法SSAM作为一种新型的交通安全评价方法受到广泛关注.本研究选取城市快速路合流区作为研究对象,在不同交通流量下分别建立实际冲突和仿真冲突之间的线性回归模型,对基于SSAM进行安全评价的有效性进行验证研究.研究结果表明在高流量下实际冲突与仿真冲突高度相关,在低流量下两者则没有显著的关联.此外,比例检验方法表明不同仿真冲突类型和实际冲突类型所占比例基本相同.

摘要： 当前幼儿园"收费贵"问题较为普遍.本文分析了幼儿园收费的影响因素,并通过对江浙沪幼儿园收费的相关数据进行过回归分析,发现近年来幼儿园收费占居民收入的比重提高迅速;学前教育需求已经从量的需求转化为质的需求:幼儿园学费标准与生均成本、师生比数量、居民可支配收入等呈显著正相关,与学前教育供求呈显著负相关.在此基础上构建的线性回归模型拟合程度较好,对幼儿园学费的区域政策调整具有一定的参考价值.

摘要： 通过对2005年～2015年中国汽车市场产销量及世界汽车产销量的分析,千人汽车保有量情况及对世界汽车的分析,结合中国汽车市场不同阶段的情况,通过统计模型预测2016年中国乘用车批发量.2016年国家将经济增长寄希望于扩大消费，而汽车对于消费的拉动作用不容忽视，因此在股市影响弱化以及多重利好政策等因素影响下，可预测消费者的购车意愿将比去年有所增强。预计2016年有望达到5%以上。但若2017年刺激政策退出，预计汽车行业增速将明显放缓。基于2009年—2015年中国汽车工业协会发布的广义乘用车批发数据，根据多元线性回归模型推测2016年广义乘用车批发量为2558.3万辆。

摘要： 目的：探索北京地区儿童先心病住院服务市场的特征。rn 方法：从"北京市出院病人病案首页数据库"中，提取2005至2010年因患4类先心病在北京地区医疗机构接受住院治疗并出院的全部儿童（0-14岁）病例，计算不同医院的市场份额，并采用Logistic回归和多重线性回归模型，对不同市场份额的医疗机构此类疾病住院服务绩效进行了比较。rn 结果：此类型的病例主（>93%）集中于三家医院。与其它医疗机构相比，份额高的医疗机构其治疗技术、质量较高，住院时间较短，住院费用的趋势不尽一致。rn 结论：在促进医院普遍开展儿科服务的政策基础上，应引导医疗机构结合自身优势确定发展方向和功能定位，形成具有一定规模的儿科诊疗服务。

摘要： 2005年7月21日，央行宣布汇率制度改革后，人民币持续升值，引起理论界的广泛关注。FDI流入用于国内消费或资本积累对实际汇率的即期波动影响不同，若用于资本积累，FDI主要流入贸易品部门或非贸易品部门对实际汇率的影响也存在差异。本文选用1990-2009年的年度数据，构造人民币实际汇率的多元线性回归模型，运用经典计量回归方法，实证检验了FDI对人民币实际汇率的即期影响，实证结果表明FDI规模不断扩大是导致人民币短期升值的主要原因之一。

摘要： 本文建立了一个关于分析北京市气候变化趋势和大气污染情况的统计模型.研究了北京市气候变化的趋势,验证北京市是否存在气候变暖现象;利用大气污染的评价度量指标API分析度量大气污染情况;然后针对大气污染和气候变化之间的关系做出线性回归模型,最终得出降雨量上升,空气质量变好的结论.

摘要： 分析用水结构与产业结构的关系,合理确定与科学预测用水结构是制定水资源利用规划的基础.本文综合运用对称logratio变换与偏最小二乘回归(PLS回归)方法,建立了福建省用水结构与产业结构的成分数据线性回归模型.分析结果表明,福建省用水结构与产业结构的成分数据之间具有显著的线性关系;模型拟合精度高,可应用于用水结构的预测;农业用水与第一产业、工业用水与第二产业均呈高度正相关,农业用水与第二、三产业呈显著的负相关,生活用水与产业结构的相关程度较小;产业结构各因子对用水结构解释能力的排序为第二产业＞第一产业＞第三产业.

摘要： 目前,网络安全态势感知平台能够有效降低外部攻击对网络造成的危害,但是态势感知模型预测精度有待提高.文中通过基于人工神经网络、线性回归、支持向量机(SVM)的机器学习,构建了由模型建立、数据采集、数据还原、数据处理四个模块组成的网络态势感知系统模型.以此模型为核心,对安全数据采集、存储及数据关联进行分析,利用可视化技术展示,实现了对整体安全态势的精准预测和分析,为有效抵御网络攻击提供了有力支撑.

摘要： 本发明公开了一种基于线性磁链模型和线性回归分析的SRM位置预估方法。该方法只需线性区内任意两个转子位置处的磁链特性数据，从而得到线性区两个端点处的磁链值，并作为参考。检测导通相电压、电流值，计算得到磁链值。若该值位于两个参考磁链值之间，表明转子位置位于线性区，则运用线性磁链模型进行位置预估。否则，表明转子位置位于非线性区，在假设短时间内电机转速恒定的前提下，对线性区位置数据及采样序号进行线性回归分析，进而用于对非线性区转子位置的预估。如需进一步减小单相预估中的累积误差，可采用多相磁链特性代替单相磁链特性进行位置预估。该方法精度高、易于实现、适用性好，且能够避免或降低相间互感和磁路饱和的影响。

摘要： 企业碳排放量通常需要通过企业活动数据进行估算。不同企业，工艺流程不同，碳排放的排放源不同，碳排放量的计算复杂程度不同。本发明提出了一种基于工业企业生产数据（产量/原材料消耗量/能耗量等）以预测混合系统和方法。本方法结合了传统的多元线性回归和以及人工神经网络模型，采用了混合建模方法通过分步线性回归的方法筛选更重要的工业企业生产数据输入变量，然后将筛选后的工业企业生产数据变量馈入人工神经网络模型，从而产生复杂模型以预测一定时间跨度内的碳排放量输出量。本发明提出的复杂模型仿真结果表明该复杂模型的性能比其相应的其他单阶段模型更优并且可以在广泛的各类企业中应用该复杂模型实现各时间维度的碳排放量的预测。

摘要： 本申请公开了一种纵向联邦学习线性回归和逻辑回归模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法通过各个参与方加密各自的本地训练数据，并交换加密后的密文；通过可交换加密方式获得参与方拥有样本交集的交集密文；随机选取多条交集密文中的数据，根据选取的数据得到参与方的中间结果密文，对中间结果密文进行解密，并根据解密结果计算加密聚合梯度；对加密聚合梯度进行解密，得到更新参与方模型参数的梯度；对模型进行更新，判断是否满足迭代终止条件，若满足，则结束迭代，若不满足则继续训练。解决了现有技术中由于数据的隐私性和不同组织之间缺乏信任，使得各组织的敏感数据难以充分利用以进行分布式机器学习模型训练的技术问题。

摘要： 本发明公开了一种基于线性磁链模型和线性回归分析的SRM位置预估方法。该方法只需线性区内任意两个转子位置处的磁链特性数据，从而得到线性区两个端点处的磁链值，并作为参考。检测导通相电压、电流值，计算得到磁链值。若该值位于两个参考磁链值之间，表明转子位置位于线性区，则运用线性磁链模型进行位置预估。否则，表明转子位置位于非线性区，在假设短时间内电机转速恒定的前提下，对线性区位置数据及采样序号进行线性回归分析，进而用于对非线性区转子位置的预估。如需进一步减小单相预估中的累积误差，可采用多相磁链特性代替单相磁链特性进行位置预估。该方法精度高、易于实现、适用性好，且能够避免或降低相间互感和磁路饱和的影响。

摘要： 本发明公开一种系统线性回归预测模型的回归系数确定方法和系统，方法包括：基于系统初始采样数据序列计算系统线性回归预测模型的初始模型系数，并记录；随系统采样点的每次增加获取新的系统采样数据序列，确定增加的系统采样点数据和减少的系统采样点数据；基于增加/减少的系统采样点数据以及当前模型系数，更新模型系数；然后基于减少/增加的系统采样点数据以及更新后的模型系数，再次更新模型系数，作为每次系统采样点增加对应的模型系数并记录。本发明利用迭代的方式计算模型系数，可避免计算过程中对服务器资源的大量占用，提高系统线性回归模型系数计算的效率，保障对线性回归模型系数计算的实时性。

摘要： 本申请实施例属于大数据技术领域，应用于智慧政务领域中，涉及一种基于线性回归模型的接口性能预警方法及其相关设备，包括基于预设的时间窗口，获取各分布式监控系统的各个代理节点对应的API接口的接口性能特征数据；分别按照数据的维度对各所述API接口的接口性能特征数据进行统计，获得每个所述维度的目标特征值，并基于所述目标特征值构建目标线性回归模型；基于所述目标线性回归模型预测下一个时间窗口的接口特征值；判断所述接口特征值是否超过特征阈值，若所述接口特征值超过特征阈值，则执行预警操作，以提醒开发人员调试所述API接口。其中，目标线性回归模型可存储于区块链中。本申请实现对存在潜在性能下降的接口进行提前预警。

摘要： 本申请实施例属于大数据技术领域和人工智能领域，应用于智慧金融领域中，涉及一种基于线性回归模型的风险识别方法，包括根据预设的线性回归模型获取目标商户的商户属性信息，通过预设的社区算法模型，对商户属性信息进行分类，以确定每个目标商户对应的商户分类结果以及目标商户间的交易关系，根据商户分类结果和目标商户间的交易关系，确定风险商户。本申请还提供一种基于线性回归模型的风险识别装置、计算机设备及存储介质。此外，本申请还涉及区块链技术，目标商户的商户属性信息可存储于区块链中。本申请结合线性归回模型和社区算法模型的方式将繁杂的商户属性信息的双重统计分析来识别风险商户，减少误判误杀，提高识别准确率。

摘要： 本发明提供了一种预测肉鸡体重的多元线性回归模型构建方法，所述多元性回归模型是由肉鸡健康状态下跖骨长、跖骨宽、喙长、眼直径和脚长构建；构建具体步骤为：(1)检测肉鸡的体尺指标与体重，确定体尺指标与体重的表型相关系数，根据所得相关系数进行筛选，获得筛选指标；(2)将所得的筛选指标构建多元线性回归模型，获得最佳多元线性回归模型。本发明采用多个体尺指标构建多元线性回归模型来预测肉鸡体重，与利用单一体尺指标进行体重预测相比，减小了误差，同时也为今后无接触称重提供理论和数据基础。

摘要： 本发明公开了一种基于灰色线性回归‑马尔科夫链模型的需水预测方法，包括获取历史需水量数据；基于卡尔曼滤波对历史需水量数据进行处理；将经过卡尔曼滤波处理的数据输入灰色需水预测模型，在灰色需水预测模型基础上，引入线性方程，构建灰色线性回归组合模型；采用最小二乘法，求解灰色线性回归组合模型参数，再进行还原处理，得到原始序列的预测值；引入马尔科夫链理论对实际需水量与灰色线性回归模型预测结果的相对值区间进行修正，得到最终优化预测值；本发明既能预测出数据序列发展变化的总体趋势，又能反映系统各状态之间的内在规律性，从而可以描述随机波动性较大的预测问题。

摘要： 本发明公开了一种基于线性回归和决策树模型的市政污水除磷药剂投加方法，包括数据模型建立、数据模型现场部署及运行和控制系统自动投加三个步骤，其中，数据模型建立步骤包括采集历史数据，进行数据预处理，计算污水小时流量系数，训练SVM分类器，分别建立线性回归模型和决策树模型；数据模型现场部署及运行步骤包括将封装好的数据模型部署到市政污水处理现场并接入实时数据，计算当前状态下所需的除磷药剂投加量，控制系统自动投加则依据数据模型运算结果完成除磷药剂投加。本发明方法依据市政污水每日水量变化规律，选择不同除磷药剂投加量预测模型计算最优除磷药剂投加量，节约计算资源、提高运算速度和预测精度。