多元线性回归在平均工资预测中的应用研究

将数据挖掘技术中的回归预测方法应用于职工平均工资预测中,以中国劳动统计年鉴1985-2010年的数据为研究对象,以工资水平的影响因素为变量建立多元线性回归模型,通过对模型进行共线性诊断并进一步消除共线性,得出最优回归方程,对回归方程进行异方差检验,用检验后的方程预测我国城镇就业人员2011-2015年平均工资。将结果与实际值进行比较,证实模型模拟效果较好,从实用层面评估了预测模型的建模方法和预测数据的可信度。     

基于多元线性回归的云计算容量估算研究

为了解决电信企业云计算数据中心基础设施管理中的容量管理问题,采用理论分析和实验的方法,以理解数据中心系统历史容量使用为依据,利用多元线性回归理论建立容量预测模型,并考虑业务突发对模型的影响,实验验证了通过模型计算容量与系统真实占用容量接近的结果。研究结果表明:数据中心系统未来容量需求可以通过历史容量分析建立多元线性回归模型来预。研究结论初步突破了数据中心系统容量不可预测、难于管理的认识,通过容量管理可以使电信业保持系统容量利用率、成本以及服务质量之间的平衡,提升系统资源利用率,提升服务可用性,解决资源瓶颈。     

波长优选BP神经网络用于近红外光谱分析

近红外光谱分析技术在物质成分分析中的得到广泛的应用,在自主研发的滤光片型近红外仪器中应用基于波长优选的BP神经网络模型的方法。该方法是采用多元线性回归算法获取最优波长,将最优波长作为BP神经网络模型的输入,所得模型的拟合残差为8.768991×10-6,建模样品集相关系数和检验样品集相关系数分别为0.994和0.996。试验结果表明,基于波长优选的BP神经网络模型方法能够更快获得最优解,减少建模所用变量,建立稳健的定量模型。     

小麦近红外特征波长提取及蛋白质含量测定

采用多元线性回归的逐步分析算法，对小麦粉的近红外光谱波段(1：1000nm-1400nm；Ⅱ：1400nm-1860nm；Ⅲ：1860nm-2500nm；)进行了回归特征提取，确定了最佳回归波长，给出了各段回归的数学模型，对小麦粉蛋白质的近红外谱成分进行了比较分析，讨论了不同波段模型的蛋白质的近红外分析结果，在应用中有一定的参考价值。     

基于多元线性回归的高温图像温度场计算

论文针对用计算机图像处理技术计算温度场存在测温误差大,应用效果不理想的问题,以Plank辐射定律为基础,提出了一种基于多元线性回归的新方法,该方法论证了温度T和图像R,G,B亮度值的关系,数值模拟显示该方法具有简便易行、计算精度高的优点,结合现场环境改进后可以用于高温图像温度场检测。     

多元线性回归的英文文本难度估计模型

应用多元线性回归模型,利用《新概念》教材的难度递增分布得到其难度指数,从单词、句子、文章三个维度设置了8个评估指标。利用Python进行数据提取,得到评估指标,最后做多元线性回归,得到了一个拟合度很高的英文文本难度估计模型WSA。此外,考虑到不同的文化背景的人对于英语文本的理解难度也是不同的,引入了文化距离的概念。分析其权重,将主观性影响融入了WSA模型中,得到WSAP模型。     

基于多元线性回归的运动员心肺功能检测

运动员心肺功能检测是科学合理制定训练计划的关键。针对现有心肺功能检测方法误差较大的问题,提出了基于粒子群优化的多元线性回归心肺功能检测方法。该方法以氧气摄入量、二氧化碳排出量和心率作为评价运动员心肺功能指标,基于多元线性回归构建了运动心肺功能检测模型。针对多元线性回归方法收敛速度慢和容易陷入局部最优的问题,利用粒子群算法进行优化,提升心肺功能检测的速度和精度。实验结果表明,该方法能够有效运动员有氧训练前后的心肺功能,且建模精度较高。     

棉涤混合纺织面料含量的近红外光谱检测

文章采用逐步多元线性回归来选择面料吸收光谱1300nm～1800nm的特征波长,就棉和涤纶的混合面料进行含量检测研究。通过计算相关系数,对平滑处理后的吸收数据建立校准方程,棉和涤纶的检测精度为6%。实验表明近红外检测可以用于纺织面料的定性和定量分析。     

Multiple Linear Regression Application on the Inter-Network Settlement of Internet

1Introduction Thequestiondiscussedinthispaperishowtosettle amongIBP.Theinternetindustryisdynamic.The numberofInternetServiceProviders(ISP)isincreasing rapidlyandthestructureoftheindustrychangecontinu ously[1].Telecommunicationsindustryhasalwaysfocusedthe …     

基于多元线性回归算法的5G基站能耗模型

5G基站能耗高,对运营商的网络运营成本带来较大的压力。优化了5G基站能耗测试方法和业务加载方法,获取了大量现网5G基站能耗和无线利用率关系的实测基础数据。基于多元线性回归算法,构建了不同场景下的5G基站能耗模型,能耗模型拟合优度达到0.99以上。     

Demand Side Management for Thermally Activated Building Systems Based on Multiple Linear Regression

The building sector and its heating and cooling represent one of the major consumer of energy worldwide. Simultaneously, the share of fluctuating generation of renewable energies in the energy mix increases. Therefore storage and demand side management technologies are required. The new adaptive and predictive control algorithm for thermally activated building systems (TABS) based on multiple linear regression (AMLR) presented in this paper enables the application of demand side management (DSM) strategies. Based on simulations, different strategies have been compared with each other. By applying the AMLR algorithm, electricity energy cost savings of 38% could be achieved compared to the conventional control strategy for TABS, while increasing the thermal comfort. At the same time, thermal energy demand can be reduced in the range between 4% to 8%, and pump operation time from 86% to 89%.     

基于统计线性回归的粒子滤波方法

针对非线性、非高斯系统的状态估计问题,该文提出了一种基于统计线性回归的粒子滤波算法。在该算法中,首先对非线性函数基于统计线性回归展开,并利用高斯积分估计回归系数,依此产生重要性密度函数。该密度函数融入了最新的观测信息,扩大了与系统真实后验密度的重叠区域。理论分析和实验结果表明,该算法具有较高的估计精度,与一般的粒子滤波算法相比,有较好的稳定性和较低的计算量。     

群时延相位线性回归测量方法及应用

为解决传统群时延测量方法在工程实现中存在的频率分辨率与测量精度不可得兼的矛盾,提出了一种基于相位线性回归分析的群时延测量方法。在GPS授时接收机电缆传输特性测试中的实验结果表明,新测量方法与GPS授时接收机测得的信号传输时延之间具有好的对应关系。     

基于稳健线性回归的多普勒频移的估计

分析了实际短波信道探测中多普勒频移测量的原理;介绍了M估计稳健线性回归的基本思想;采用稳健线性回归和一般最小二乘回归对多普勒频移的估计进行了模拟仿真,仿真表明,当出现异常值时,稳健线性回归拟合的误差小于一般最小二乘回归拟合的误差;给出了短波信道探测的初步结果,用稳健线性回归和一般最小二乘回归对实际探测所得信道冲击响应的相位进行拟合,结果表明,稳健线性回归拟合的性能高于一般最小二乘回归.     

非统一多量子阱波长可选DFB激光器

报道了一种单片集成的串联DFB激光器芯片,在合适工作条件下,可以在疏波分复用(CWDM)的两个信道波长激射。芯片通过非统一多量子阱有源区拓宽材料增益谱,给DFB激光器的纯折射率光栅引入弱增益耦合,提高DFB激光器的动态单模特性。芯片采用普通DFB激光器的制备工艺制备,工艺简单成本低,重复性高。测试结果表明,芯片能够在1.51μm和1.53μm两个波长激射,出光功率均能达到6mW以上,边模抑制比均达到40dB。     

基于半导体光放大器中交叉偏振调制效应的波长转换器

了改善基于半导体光放大器(SOA)中交叉偏振调制效应(CPM)的波长转换器的转换信号码型效应，对交叉偏振调制一半导体光放大器波长转换器的工作原理进行了分析；通过讨论交叉偏振调制一半导体光放大器波长转换脉冲的上升沿和下降沿的频率啁啾，结合滤波器的透过谱特性，提出了一种利用滤波器的波长正斜率边和波长负斜率边分别对正相转换信号和反相转换信号进行码型优化的方案，并进行了实验验证。在信号码率为10Gb／s的交叉偏振调制一半导体光放大器波长转换实验中，采用光带宽为0．3nm的JDS滤波器优化转换信号的波形，基本消除了转换信号中长“1”码和长“0”码的码型效应，并将正相转换信号和反相转换信号的功率代价分别改善了3dB以上。     

基于粒子群算法的分段波长选择方法

选择合适的波长数据点建立分析校正模型是克服仪器、人员和溶液杂质等因素的影响,提高光谱分析精度的一种有效方法.特别是在多组分的情况下,组分间的交互影响使得对参与建模的波长数据点进行筛选显得尤为必要.文章在概述粒子群算法基本原理的基础上,探讨了粒子群算法在光谱波长筛选中的应用,提出了基于粒子群算法的分段波长选择方法,最后采用计算机模拟的方式对该方法进行了举例说明.