基于一元线性回归模型的农村用电量预测

新农村经济建设促进了农村电网的不断发展。针对西藏人口分布广泛的特点,为科学预测《西藏农村电网用电量,本文分析了农村电网供电现状,采用考虑农村社会总产值因素的一元线性回归分析法,对农村电网2004-2010年用电量的历史数据进行拟合,对2015年的用电量进行预测。结果表明该方法有较高的预测精度,对西藏农村电网未来的发展规划提供重要的参考价值。     

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。     

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。     

线性回归法在风场空气密度模拟中的探讨

文章利用内蒙古地区65个气象站近30年的气象资料(平均气压、平均气温、平均水汽压),采用一元线性回归法对风场内空气密度进行了模拟估算,得出空气密度与海拔高度的线性关系,并与气象站理论计算结果进行了比较,结果表明:①风场海拔高度和空气密度两个变量之间存在显著的线性关系。②由气象站多年观测记录数据得到的一元线性回归方程为y=1.277-0.000145x,符合空气密度随海拔高度的变化。     

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。     

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R/S分析的GMDH自组织方法在用电量预测中的应用

将R/S分析方法引入用电量预测;并将R/S定性分析方法与GMDH定量预测方法结合,应用于成都市用电量预测。应用R/S分析方法从定性角度研究成都市历年用电量变化趋势的特性,得出成都市城市用电量Hurst指数;运用GMDH预测方法从定量角度对成都市近几年的城市用电量进行预测,进而验证Hurst指数所反映出的成都市用电量的增长趋势。     

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。     

多元线性回归分析及其应用

本文研究了多元线性回归理论及应用,探讨了多元线性回归模型中未知参数的估计及其参数的检验问题,以实例进行了验证.     

中国养老保险制度运行指标统计回归预测及演化分析

养老保险制度是社会保障的重要内容,有效的养老保险制度可以为参保人员年老丧失劳动能力之后提供养老金。利用多元统计的回归预测方法,对我国养老保险制度实施的进度进行了预测分析,并获得了我国养老保险制度发展的趋势,从而提出了养老保险制度优化的新思路。     

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.     

基于多元线性回归分析大学生课堂缺勤行为

大学课堂学习是大学生汲取知识的主要来源,学生按时出勤是开展课堂教学的基本条件。然而大学生课堂缺勤行为却屡禁不止,迫切需要寻找有效的解决办法。为了寻求改进大学生课堂出勤率的方法,本文以东北林业大学经济管理学院学生为例,运用多元线性回归模型对大学生出勤情况进行分析,发现学校、教师、学生个人等因素共同作用导致了大学生课堂出勤率低这一现象的出现,而通过完善相关制度、发挥教师在课堂管理方面的主观能动性、注重学生社会人心理等措施可以予以改进。     

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。     

基于粒子群优化SVR的用电量预测

针对用电量数据非线性的特点提出一种基于粒子群优化的PSO-CV-SVR模型。该模型基于支持向量回归机原理,以粒子群算法和交叉验证的思想优化模型参数。将该模型应用于江苏省全社会用电量的预测分析,结果表明该模型优于BP-神经网络方法,提高了预测的精度。     

专利技术许可合同登记中基于多元线性回归分析模型的价值预测性研究

专利价值的评估是专利在运用过程中的关键因素,它决定着专利最终能否实现流转.本文依托2018年—2021年上半年所登记的专利实施许可合同展开各专利指标在多元线性回归模型中对专利许可费预测的研究.研究发现专利权利要求、专利引证次数、合同支付方式等指标对专利实施许可费的影响作用较强.此外研究发现,专利权利要求等指标在所构建的...     

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。     

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。     

税收增长的动态回归分析

本文运用动态回归模型对我国的税收收入进行分析,有效分析了税收增长的滞后作用,对我国税收收入进行了合理的预测;并通过实例对模型进行验证,实践证明预测模型与实际情况拟合很好。     

基于R语言的数学基础课成绩多元线性回归分析

在日常教学中,我们深感课程之间有较大的相互关系,对它们进行回归分析,可以得到这种关系的定量描述,结果显示三者之间存在较强的正相关关系。R软件是一种开源的免费数据分析软件,功能强大,是数据分析工作者的首选软件之一。