基于回归分析的一线机务人员需求预测分析

为制定航空公司维修部门一线机务人员需求的规划,进行优化配置,对一线机务人员总数进行预测。采用多元回归分析的方法利用变量的观察数据去拟合所关注的变量和影响它的变量之间的线性关系式,并利用拟合的数学模型来对机务人员的需求量进行预测。结果表明一线机务人员需求人数预测值与实际需求的偏差在5%左右,该模型在一线机务人员需求预测中的应用是可行的。     

制造业财务预警模型研究

章通过对单变量模型、多元判别分析模型和Logistic回归模型的分析和比较,发现行业模型的变量选取和预测准确性均有所不同。多元判别分析模型对新数据适合性较好,Logistic模型对原数据拟合性最好。通过行业模型的研究找出了制造业独特的预测指标,最后利用新样本对各模型的适应性作了检验。     

基于混沌-支持向量机的边坡位移预测

通过平均互信息法确定延迟时间、虚假邻点法确定嵌入维数,从而实现混沌时间序列相空间的重构,揭示边坡地质体的变形规律;并以这些数据作为支持向量机的训练样本,用支持向量机的回归特性预测边坡的变形,把由于多变量耦合关系导致的边坡体位移时间序列,利用单变量方法进行分析。结果表明Chaotic-SVM模型具有拟合精度高、泛化能力强的特点,在岩土工程非线性预测中具有一定的应用价值。     

新形势下装备教学能力建设与实现途径

近年来,为了满足装备任职岗位需求,使机务人员快速了解所维护装备的理论知识,掌握维护技能,越来越多的部队机务人员来本院参加相关内容的培训。作者就结合本单位实际情况就新形势下如何加强装备教学能力建设问题进行探讨。     

列联分析中的χ^2检验在小区服务满意度测评中的应用

利用列联分析中的χ^2检验对小区服务满意度进行测评，研究了满意度和满意度指数测评的技术，为测评小区服务满意度提供了基础，同时建立了服务满意度指数体系，为预测满意度以及经济变量提供一种新方法。     

多元线性回归模型分析的应用——以汉中市中学教师薪金影响因素分析为例

考虑汉中市的中学教师薪金与他们的资历、性别、教育程度及培训情况等因素及其关连性.该文主要应用多元线性回归模型,来拟合多个影响因素对一个变量的影响.通过经济模型的建立、分析及MATLAB程序求解加深对多元回归模型的理解.最后通过统计分析,说明此模型在实践中的可行性,并对短期内的情况进行预测.     

基于最小二乘优化的高精度参数估计研究

研究了捕食者一被捕食者模型在不同观测误差条件下的非线性微分方程组参数估计问题．首先利用差分方法进行离散化,得到一个超定的线性方程组,进行最小二乘拟合优化;其次,考虑观测资料有误差而时间变量无误差的情况,通过利用周期取平均的方法,从而降低了数据的误差;最后针对时间变量也会有误差情况,对每个观测时刺的数据进行归整处理来降低时间上的观测误差,最后利用最小二乘拟合得到最优的参数值．     

短期电力负荷的组合预测模型

对时负荷建立了灰色模型和自适应滤波模型，利用拟合优度最小的原则对两种模型进行择优组合，建立组合预测模型，经实例验证，预测结果令人满意．     

一种包含非参数回归估计的回归预测模型

一、引言在实际中 ,应用最小二乘法建立的普通回归方程进行预测时 ,误差往往很大 ,这是很自然的。因为普通回归方程只是趋势线 ,而引起被预测经济现象变动的 ,还有循环和随机等因素。所以仅利用趋势线外推或内插进行预测 ,就会产生较大误差。本文的目的就是建立一种能有效地消除普通回归方程较大误差的非参数回归预测模型 ,并已应用于湖南省城镇居民消费支出。经事后模拟检验 ,它具有很好的拟合优度和精度。二、模型的建立设被预测经济变量ｙ与变量ｘ线性相关 ,应用最小二乘法建立的普通回归方程为^ｙ =ａ+ｂｘ (2 .1 )在假设随机误差ε～Ｎ…     

情境意识下飞机维修职业人为因素防范

从情境意识理论出发，结合机务人员个体因素、机务人员对维修现场的情境意识以及与安全生产关系3个方面，分析情境意识对飞机维修职业人为因素的影响，在此基础上从认知、理解、预判3个维度，提出相应的防范和控制策略。     

伯恩斯坦基函数预测股市收盘价

采用伯恩斯坦（Bemstein）基函数对股市收盘价进行预测，首先通过计算控制点，得到拟合曲线，然后利用控制多边形确定股市收盘价未来的发展方向，得出最终的预测值。     

利用EXCEL进行一元回归分析

回归分析法是研究相关关系的一种数量统计方法。它是通过一定的相关关系方程表达式来研究变量之间的密切程度，从而可从一个变量或几个变量的取值去预测另一个变量取值的一种定量预测方法。这是我们在定量预测时用得最多的一种方法，根据自变量的多少可分为一元回归分析、二顺归分析和多元回归分析。最常用的是一元回归分析。     

怎样用Excel画函数的图像

我们对使用Excel进行计算和统计并不陌生,华东师大版初中数学实验教材就详细介绍了利用它来处理数据的方法:求样本的平均数、中位数、众数、方差、标准差以及画统计图等。而鲜为人知的是,Excel对数据的拟合、变量的预测、控制及函数图像的绘制同样快捷方便。在实现数学教学目标的同时,如果我们把利用Excel选择拟合函数、绘制函数图像的方法也教给学生,并鼓励他们把这些技能用于解决实际问题,无疑更有利于学生的发展。本文以华东师大版实验教材的例题、习题和实验区中考试题为例介绍有关方法,供教师参考。     

BP神经网络在多维非线性函数拟合中的应用

为了解决常规方法拟合多维非线性函数的预测结果精度较低问题,采用非线性映射能力较强的BP神经网络进行多维非线性函数拟合。通过对BP神经网络结构及训练过程的分析,依据给定的两维非线性函数构建BP神经网络模型,并利用MATLAB软件对BP神经网络进行预测。仿真结果表明,BP神经网络对于两维非线性函数有良好的拟合能力,拟合误差小、收敛速度快,也使该方法具有较好的推广性。     

多变量混沌时间序列局部多项式预测方法及应用

为了改善混沌时间序列的预测精度,提出了一种新的多变量混沌时间序列的局部多项式预测方法.它首先利用多变量时间序列的相空间重构理论重构相空间,并据此利用多项式函数构造预测模型,该模型根据嵌入维数构造数据矩阵,进行模型的参数估计和计算一步预测值,最后根据平均根统计量推断预测效果.Lorenz系统的模拟仿真和上海综合股价指数的局部预测结果表明:用多变量混沌时间序列局部多项式预测法进行预测的误差小,且比单变量混沌时间序列局部多项式预测法的预测精度高.     

云南空港物流吞吐量灰预测建模及分析

物流吞吐量在城市物流现代化建设中起着重要的作用．对物流吞吐量预测,通常采用类比法、外推法和因果分析法等,但用这些方法预测的结果精确度均较低．运用灰色系统理论,建立货运吞吐量的灰色预测GM（1,1）模型．从对空港物流吞吐量的预测结果来看,与历史实际值拟合性非常好,表明该预测模型具有较高的准确性和可靠性,并利用该模型对空港物流吞吐量进行了中期预测．     

中国图书市场需求预测与走势分析

从定量研究的角度 ,建立了中国图书市场需求预测模型 ,对中国图书市场 2 0 0 2～ 2 0 0 4年的需求总量进行了预测 ,分析了国民生产总值、居民消费水平、价格和人口等宏观变量对图书市场的影响作用 ,总结出中国图书产业发展加速化、图书商品精品化、宣传创意化、结构系列化、价格稳中有升的发展趋势     

民族聚居区高校大学生学习倦怠、专业承诺与社会支持关系研究

采用大学生专业承诺调查量表、大学生学习倦怠调查量表和社会支持评定量表,以民族聚居区高校604名大学生为对象,探讨学习倦怠、专业承诺和社会支持之间的关系,结果表明:(1)民族聚居区高校学生的学习倦怠水平较高,专业承诺水平不高,社会支持的总体水平较高,但对支持的利用度不高。(2)专业承诺和社会支持是民族聚居区高校学生学习倦怠的有效预测变量。具体表现为:情感承诺、继续承诺、理想承诺是情绪低落维度的有效预测变量;理想承诺是行为不当维度的有效预测变量;情感承诺是成就感低的有效预测变量;主观支持、对支持的利用度是情绪低落维度的有效预测变量;主观支持是行为不当维度的有效预测变量;支持的利用度是成就感低维度的有效预测变量。     

基于数值计算方法的翼型参数化、建模与优化研究（英文）

目的:1.比较并改善翼型参数化方法,获得设计变量少、拟合精度高的参数化方法;2.在参数化的基础上利用数值模拟的方法获取翼型流场参数,优化并获得特定条件下升阻比最大的翼型。创新点:1.通过与多项式拟合方法的对比证明了类别/形状函数转换(CST)法在翼型拟合方面的优越性,并通过调整控制点分布,在不增加设计变量的基础上改善了CST方法;2.通过建立响应面模型,利用多岛遗传算法与非线性序列二次规划法相结合的方式获得了更好的翼型优化效果。方法:1.利用修饰后的CST法对翼型进行参数化拟合与设计,并通过与二项式拟合法比较来验证其优越性;2.通过数值方法对翼型周围流场进行计算并与实验结果对比,获得精确计算气动参数的仿真条件;3.通过拉丁超立方采样获得设计变量,建立设计变量与翼型升阻比之间的响应面模型,通过多岛遗传算法与非线性序列二次规划法的结合和优化,得到一定条件下升阻比最大的翼型。结论:1.CST法是一种优秀的参数化方法,本文的优化改善了形状函数控制点选取法则,使其对翼型头部和尾部的描述更加精确;与多项式相比,CST法可以通过更少的设计变量得到更高的拟合精度。2.基于多岛遗传算法的非线性序列二次规划法在本文中用以优化翼型使其具有更高升阻比。优化前后翼型的比较显示,两种优化方法的结合可以得到比单独使用各优化方法更好的结果。     

山西人口模型分析

根据2001年至2009年的山西人口变化特征,选择一元线性回归模型的指数模型并借助EXCEL、MATLAB等软件对山西省人口总量进行了数值拟合分析,通过检验分析,模型的预测精度大于99.9%。并利用该模型对山西省人口总量开展预测,经过分析在今后一段时间内,山西省人口将继续保持低自然增长率,山西人口总量到2020年预计将增加到3645.22万人。