基于SPSS统计工具的用电量线性回归分析

本文采用广州市1950—2004年这55年间人口、地区生产总值（GDP）的历史数据,用SPSS统计软件对这些数据进行分析,建立回归模型并进行检验,利用这一回归模型对广州市2010年前的主要年份全社会需电量进行了预测、对比和分析,结果表明这一回归模型在统计上呈显著相关性,所计算出的用电量指标基本与现实情况一致,基本上能反映广州市不同经济发展阶段的用电水平。     

一元线性回归贝叶斯推断模型

线性回归在数理统计中,尤其在应用统计中占有很重要的位置。一元线性回归是回归问题的基础。经典的方法是根据已得的数据,找出回归方程,其主要目的是用来进行预测。本文是在研究了贝叶斯统计方法以后,给出了一元线性回归问题的贝叶斯处理方法,并举出例子说明其实际应用。     

线性回归模型在电力负荷预测中的应用

中长期电力负荷预测是规划的前提和基础.以建立线性回归模型来科学预测电力负荷在未来的变化趋势及状态,通过算例分析,得出利用线性回归模型进行电力学系统中长期负荷预测取得令人满意的效果.     

西藏林芝地区用电量预测分析

用电量预测对西藏林芝地区经济实现可持续发展具有重要意义。要准确预测用电量,需分产业进行,由于第一产业、第二产业、第三产业和居民生活等用电部门在用电方式、增长趋势等方面均有所不同,根据三类产业和居民生活在电力需求方面的不同特点分别利用灰色理论预测方法进行预测。结果表明,随着经济的发展,全地区的用电量仍会较快增长,预计2010～2020年用电量的平均增长率为11.23%左右。     

一元线性回归分析在工程项目进度预测中的应用

对工程的进度进行科学、合理的预测，进而采取有效的事前控制措施，是保证工程按时竣工的先决条件。本论文把一元线性回归分析应用到工程进度预测中，根据历史数据、给定置信水平，即可计算出任一时间所对应的完成工程量的合理区间，实用性很强。     

多元线性回归与时间序列模型在股票预测中的应用

根据上证00001股股票的日线数据,建立多元线性回归和时间序列的预测模型,在对未来数据未知的情况下,利用R语言分析软件预测得出多元线性回归模型和时间序列模型中的回归参数,并评估模型精度。计算结果显示,模型的拟合精度较高,可以较好地拟合该股票数据。     

利用Excel的线性回归进行财务预测与筹资决策

在Excel中利用企业多期的财务数据,进行回归分析,揭示报表中各项目的数据与销售额间的数量关系,建立财务预测模型。通过模型动态地反映销售额变化所引起的各报表项目数据的变化,并结合企业的财务政策,计算外部资金需要量,并进行相应的筹资决策。     

线性回归模型预测借阅量

将统计学中的一元线性回归模型方法，引入到图书馆管理领域，以某高等院校图书馆1993年至2006年之间的13个学年度的读者量为自变量，以对应13个学年度的借阅量为相依变量，得出回归方程，进行检验，利用2006—2007学年度的读者量，预测对应的未来下一个学年度的借阅量。     

线性回归在需求预测问题中的应用

线性回归是重要的统计方法。文章从一元线性回归模型入手,结合实例对模型进行了应用;在此基础上结合人才需求预测这个实际背景重点对多元线性回归模型进行了应用。对改进后的模型分别结合实例进行了验证,取得了较好的效,果,可为需求预测问题的求解提供一种新的思路。     

关于灰色线性回归组合的煤矿百万吨死亡率预测研究

灰色线性回归组合克服了GM(1,1)模型和线性回归模型的缺点和不足,本文系统地推导了灰色线性回归组合模型,通过此模型对我国煤矿百万吨死亡率进行预测,结果表明该模型基本正确,预测精度可靠,能够为煤矿安全生产提供理论依据。     

多元线性回归模型在拉萨市区生活垃圾产量预测中的应用

本论文通过分析已有的生活垃圾产量数据,找出影响生活垃圾产量的主要因素,运用多元线性回归分析方法建立拉萨市区生活垃圾产量预测模型,旨在实现对未来拉萨市区生活垃圾产量的有效预测.     

基于一元线性回归分析的大坝预测模型的建立及其引用建模样本数量对预测效果的影响

本文主要介绍一元线性回归分析的基本原理和方法,并结合实例分析。在建模过程中采用不同数量的检测数据进行建模,得出用该模型预测变形的合理性,引入变量多的模型的预测的效果较好。     

大规模数据环境下用电量预测算法研究

提出了在海量数据下的分布式局部线性回归算法,并通过在大规模用电记录数据集上进行详细地实验,证明了该算法在保证预测效果的前提下,能有显著地缩短模型训练时间,并具有很好的可扩展性.     

基于多元线性回归模型的中国人口老龄化影响因素分析

探究了我国人口老龄化趋势的主要影响因素,选取了7个影响人口老龄化的重要指标,建立了多元线性回归模型进行分析。由分析结果可得,15岁～64岁的人口数量、人口出生率和人均GDP这3个指标是影响人口老龄化的重要因素。由此可以预测未来我国人口老龄化的发展趋势,并就如何应对人口老龄化提出一些建议。     

线性回归在经济预测中的应用

本文利用线性回归模型对具体经济问题进行预测,分别采用两种估计方法：最小二乘估计法和LAD估计法对其进行估计,最后得出当存在异常数据时LAD估计法优于最小二乘估计法的结论。     

基于多元线性回归模型的专利技术产业化评价研究

为了使专利技术产业化综合评价工作更为科学、规范,在已建立的专利技术产业化影响因素体系的基础上,结合多元线性回归方法提出基于多元线性回归模型的专利技术产业化的综合评价方法。通过对样本数据的分析,筛选出具有线性关系的因变量,构建模型,并进行残差分析,使模型更加有效、可靠,进而为政府制定相关政策以及企业采取有效策略提高专利技术产业化水平提供依据。     

基于线性回归法的网络信息资源评价模型研究

力求从定量的角度对网络信息资源评价的指标体系和评价方法进行探讨。首先选择恰当的评价指标,建立评价指标体系,在此基础上,利用统计中的线性回归的方法建立了评价模型,最后通过用户调查,获取数据,利用所得的数据估计模型中的参数,对模型进行了初步验证。     

线性回归模型在磁通量指标转换上的应用

永磁体在机电产品上有着广泛的应用,磁通量是衡量永磁体性能的重要指标之一.近些年,随着电子技术的迅速发展,磁通测试仪表也逐渐由数字磁通表代替磁电系指针式磁通表.磁通测试仪表更新换代过程中,磁通测试结果出现整体偏差的现象,测试指标公差需进行转换,通过对测试数据的统计分析,利用一元线性回归模型可以方便地实现磁通量测试指标的转换.     

基于Python的线性回归性能分析

Python语言因为简洁、易读以及扩展性强的特点,成为当下最流行的机器学习语言,通过扩展库NumPy,可以实现快速数组处理功能。同时,Python通过扩展TensorFlow框架,可以直接实现TensorFlow框架的机器学习,但是存在缺少定量分析的问题。文章通过模拟不同数量的数据,分别用NumPy库和TensorFlow框架来实现线性回归,通过比较相同的迭代次数的计算时间,相同的迭代精度的迭代次数的分析,给出了定量数据分析,为NumPy库和TensorFlow框架实践应用提供一定的参考依据。     

在经济预测中一元回归分析法的计算机数据库处理

本文针对经济领域预测中所广泛使用的一元回归分析预测法数据处理量大和处理过程复杂问题，完整地给出了借助于计算机数据库技术实现良好解答的基本思路和方法。