一种基于振动舒适性的山地自行车后悬架参数设计方法

采用实验方法,比较了在不同频率简谐激励下后悬架配有不同类型减振器时全减振山地自行车车架的振动特性,发现在一定频率范围内弹簧减振器具有良好的减振效果.通过对具有弹簧减振器后悬架山地车的车架振动实验验证了该车架动态仿真模型的正确性,在此基础上建立了整车动态仿真模型.借鉴国际标准ISO2631-1中人体承受全身振动的评价方法,给出了自行车骑行过程中振动舒适性的评价指标.采用均匀设计试验法进行了整车动态仿真实验,并通过逐步回归分析找到了减振器刚度和结构尺寸等后悬架设计参数与评价指标之间的映射关系,同时利用规划求解方法对设计参数进行了优化.研究过程为山地自行车后悬架的设计提供了一种有效方法.     

Pilodyn在华山松活立木木材材性估测中的应用

通过对活立木采用Pilodyn(无损检测仪)进行野外测试,并与用实验室测定的木材基本密度、木材管胞长度和宽度比较。结果表明:华山松南北方向上Pilodyn探测值没有显著差异,与木材外侧基本密度、木材基本密度得到的检验结果一致。探测值与木材外侧基本密度及木材基本密度实测值间存在极显著的相关关系;多元线性回归方程中,木材密度的贡献率最大(52.86%~63.74%)。通过一元线性回归方法建立Pilodyn探测值估测木材密度的模型。Pilodyn测定值不仅能估测华山松外侧木材基本密度,同时也能够估测华山松整个径向的木材基本密度。     

天然气需求影响因素分析及未来需求预测

不同的影响因素对天然气需求的影响程度存在差异,为充分认识上述差异,利用相对关联度定量刻画天然气需求量与影响因素之间的关联程度。依据重要性优先原则,采用逐步回归法逐次地对影响因素的统计显著性进行检验,深度挖掘有效驱动因素,构建“最佳”逐步回归C-D生产函数模型预测未来天然气需求走势。结果表明:(1)GDP是影响中国天然气需求的最主要因素,能源消费结构也是重要的有效驱动因素之一;(2)基于重要有效驱动因素构建的“最佳”逐步回归C-D生产函数模型实现了历史数据拐点拟合预测,具有良好的预测性能,预测结果可作为确定未来天然气需求的重要参考依据;(3)预测2020~2030年中国天然气需求量呈稳步增长趋势,但增速有所减缓,到2030年天然气需求量达约5660亿立方米,天然气需求量增长率降至4%。     

高职院校高等数学学习现状实证研究

通过对某高职院校学生的高数学习情况进行调查．借助专业统计软件SAS分析不同性别之间、不同年级之间、文理科之间、单统招学生之间在高等数学学习情况上的差异。并对26个变量进行因子分析和逐步回归分析,得出了影响高职院校学生高数学习情况的主要因子和影响学生高数学习自信心的主要原因。     

常用大气污染预报模式的应用及比较分析

针对丹东市采暖期SO2污染的实际情况及气象因子的关系,建立了逐步回归、偏最小二乘回归、主成分回归和BP神经网络等4种常用的大气污染预报模式,并在实际预报中进行了模拟、试报和应用,结果发现,各个模式模拟值与实际值的变化趋势基本一致,BP神经网络方程和偏最小二乘回归方程的预报值与实际值的接近程度要好于逐步回归方程和主成分回归方程.     

最优线性回归的计算方法

本文指出利用常用的逐步回归方法可以计算出回归分析中常用的5种准则下的局部最优回归子集,而模拟结果显示,在大部分情形下,局部最优回归子集是相重合的.这就为逐步回归方法在应用上的重要性提供了科学依据.最后作者对现今著名的几个数字例子进行计算,其效果也是十分满意的.     

运用逐步回归分析法对河北省国民经济的分析与研究

本文应用SPSS应用统计软件采用逐步回归分析法对河北省的GDP及其包括第一产业在内的诸多预报变量进行建模、分析。得出结论:响应变量GDP与预报变量第一产业、工业、交通运输邮电仓储三者之间存在很强的线性关系;零售业、建筑业并没有作为独立的预报变量纳入回归模型。但它们与GDP之间存在非线性关系,并用SPS拟合出很好的多元线性回归方程。并于最后对模型进行了分析和讨论。     

水利工程中混凝土坝变形模型研究

混凝土坝的变形状况是评价大坝工作性态的一个重要指标。影响混凝土坝变形的因素很多,尤其是对趋势性变形（时效位移）的影响。具有一定的灰色度;另外,大坝变形的残差序列仍包含有用信息。针对上述问题,综合应用灰色系统理论、逐步回归分析理论及时间序列分析理论等,提出灰色回归-时序模型。结合工程实例计算,与其它模型对比分析,拟合精度和预报精度较高。     

逐步回归法辨识线性系统模型

线性系统的结构辨识主要依据模型残差来人工判断。这不仅引入了判断误差,同时也使该方法难于投入实际应用。针对这一问题,该文提出一种修正的逐步回归法,用于对有色噪声环境下的线性系统建模。该方法将各回归变量按对输出的“贡献”排队,通过判断“贡献”的显著性来决定是否选入回归方程,从而能够同时决定模型的阶次、系统纯时延和模型参数。该方法具有计算量小、适应性强等优点。仿真试验验证上述结论。     

基于逐步回归法的IPO动态定价模型及实证研究

利用多因素逐步回归法对IPO(Initial Public Offerings)定价变量进行调整,选取行业平均市盈率、每股收益、每股净资产、发行后流通股比例和年成长率共5个内外部因素,建立了动态化的IPO定价模型.多项假设检验表明调整变量的定价模型具有较好的统计特征,在实证检验中该模型也具有较好的适用性,优化了现有的定价模型.