基于多元回归分析的多因素影响弹药消耗预测

针对当前分析弹药消耗影响客观因素时,所反映的影响规律不够直观的问题,采用多元回归分析原理及模型,借鉴定量评估模型,结合弹药消耗量的数据,利用SPSS(Statistical Product and Service Solutions)软件弹药消耗量的影响因素进行多元回归分析,建立了回归方程来预测弹药消耗量.结果表明,利...     

装备战场损伤的解析分析方法研究

为了提高装备战损模拟的效率,以蒙特卡洛方法为基础,构建了关于装备战损的解析模型。首先采用序贯法优化了仿真次数,以便以较少的仿真次数获得较高的仿真精度;分析了单因素对于装备损伤的影响,并建立了一元回归模型;采用正交试验分析了多因素之间的交互作用,并综合一元回归模型得出了装备战损的多元回归模型;最后结合弹着点分布模型与多元回归模型,建立了装备战损的解析模型,并通过实例验证了解析模型的正确性。     

多波长标准加入吸光度法同时测定锌汞双组分体系

本文采用多波长标准加入法 ,利用 3,5 -diBr -PADAP/SLS显色同时测定锌、汞 ,既改善选择性又不降低灵敏度 ,而且标准加入法一定程度上消除了基质的影响 ,多元回归降低了随机误差 ,方法简便 ,回收率、精密度令人满意     

一种发动机万有特性曲面拟合的新方法

通过分析发动机实测试验数据,提出了燃油消耗率同转速和扭矩之间存在类似幂指函数的关系,运用多元回归的方法对发动机的万有特性曲面进行了拟合,对拟合结果用数理统计的方法进行了检验,最后指出对发动机万有特性曲面的拟合采用分段函数进行数值计算,将得到更为精确的结果。     

数据挖掘在器材保障决策支持中的应用研究

针对器材保障现状,运用数据挖掘技术,探索器材保障决策支持问题.设计了器材保障决策支持系统中数据挖掘应用的解决方案,该方案包括了项目规划和应用设计,并以器材平时消耗预测为例,运用多元回归模型算,法进行了挖掘实现.数据挖掘为保障决策提供了更加丰富和科学的信息,可以较好地满足器材保障决策支持的需要.     

多元回归分析模型优化反导威胁评估

反导威胁评估是信息化条件下反导指挥控制领域的一项重要研究内容。在信息网络基础上,准确、高效地评判出多个来袭弹道导弹的威胁程度是亟需解决的问题。首先针对反导威胁评估的多属性问题,从物理域、信息域、认知域、空间态势4个角度考虑威胁评估的影响因素,建立反导威胁评估指标体系,然后以基于弹道目标威胁度评估的多元回归模型为基础,采用PSO优化算法实现对回归模型的参数估计,将最优参数带入回归模型中输出反导威胁度。仿真表明,该模型与PSO优化算法具有较好的准确性和时效性。     

回归分析在漏磁定量检测中的应用

通过分析漏磁场,选取法向分量的峰峰值和峰峰值间距作为漏磁通信号的特征量。重点介绍了多元回归分析模型理论、参数估计方法和回归模型的假设检验,得到缺陷宽度、深度与峰峰值和峰峰值间距之间的回归模型,最后利用漏磁数据对回归模型进行了检验,结果表明预测缺陷宽度和深度的误差不超过10%,利用回归分析能够实现漏磁检测的定量化。     

基于偏最小二乘回归的军用飞机采购价格预测

考虑到军用飞机采购价格样本数据少、难于预测的特点和偏最小二乘回归方法在处理小样本多元数据方面的优势,提出一种基于偏最小二乘回归的军用飞机价格预测方法.偏最小二乘回归首先提取第一、第二主成分对采购价格样本的特异点进行剔除;然后进行变量投影重要度分析来筛选变量;最后,偏最小二乘回归对筛选的变量进行回归建立军用飞机价格预测模型,并对军用飞机价格进行预测.结果表明,在军用飞机价格预测方面,与未筛选变量的回归模型和逐步多元回归相比,经过变量筛选的偏最小二乘回归模型预测的精度更高,更能体现采购价格与飞机性能参数之间的关系.     

利用SAS软件分析鼻炎患者生存质量的影响因素

应用SAS软件的因子分析、多元回归分析功能以及对异常点的诊断分析,结合线性结构方程式模型中的结构模型,探讨鼻炎患者生存质量的影响因素,结果表明对患者的生存质量有影响的因素有情绪、治疗疾病的信心及治愈时间.在回归分析中所得0.0001＜001,表明回归显著,模型拟合效果较好.     

我国税收收入增长影响因素分析及预测模型

主要研究了我国税收收入的影响因素模型和税收收入的增长模型。首先通过统计分析发现,我国税收收入增长的主要影响因素是财政支出和国民生产总值,其相关系数分别高达99.5%和99.9%。为了获得各因素对税收的影响因素模型,利用多元回归模型和岭回归模型研究发现,财政支出和国民生产总值与税收收入存在显著的线性关系。最后分析了税收收入的增长规律,发现税收收入关于时间呈指数递增趋势,可用指数趋势模型对未来税收进行预测。     

舰船电力系统运行负荷估算方法研究

针对舰船电力系统的运行负荷估算常见算法的不足,提出了改进算法.改进算法用随机模型和回归模型描述舰船电力负荷,用回归模型描述的负荷采用回归算法,用随机模型描述的负荷采用逐步聚类法进行计算,并对获得随机负荷的计算参数提出了具体方法.通过对某船的计算和实测,进行了各算法的比较,验证了改进算法的可信性.     

回归分析在舰舰导弹火控模型中的应用

为评价火控系统数学模型的有效性,以舰舰导弹火控系统试验数据为基础,通过逐步回归分析方法建立了导弹火控系统射击参数的回归模型。经静态标准题验证和导弹火控系统航行试验检验,回归模型解算结果满足精度要求。比较结果表明,逐步回归分析方法对评价舰舰导弹火控系统模型有效性是适用和有效的。     

基于广义回归神经网络的单位运营状况分类

单位的运营状况会直接影响股东和广大人民的利益,针对运营状况可以使用广义回归神经网络进行分类。由于广义回归神经网络中径向基函数的扩展参数Spread的选取会导致分类的准确率,提出了一种果蝇优化算法优化参数Spread的分类模型。充分利用了果蝇优化算法的寻优能力,将优化后的参数代入到广义回归神经网络中对单位的财务数据进行运营状况的分类。结果表明,与广义回归神经网络做比较,优化后的网络模型对数据的分类可以达到很高的准确率,在相关领域的分类上有非常大的实用性。     

线性回归模型系数Stein估计的改进研究

针对线性回归模型病态的根本原因,提出了一类新的估计———c-k型估计,将岭估计与Stein估计统一到一个估计类;研究了这一估计类,证明利用岭回归技术可以改进著名的Stein估计(在均方误差意义下);同时研究了相应参数的最优值,分别给出了它的一个上界及下界,为病态线性回归模型系数的有偏估计提供了改进的技术途径.     

面向监督学习的稀疏平滑岭回归方法

岭回归是监督学习中的一个重要方法,被广泛用于多目标分类和识别。岭回归中一个重要的步骤是定义一个特殊的多变量标签矩阵,以实现对多类别样本的编码。通过将岭回归看作是一种基于图的监督学习方法,拓展了标签矩阵的构造方法。在岭回归的基础之上,进一步考虑投影中维度的平滑性和投影矩阵的稀疏性,提出稀疏平滑岭回归方法。对比一系列经典的监督线性分类算法,发现稀疏平滑岭回归在多个数据集上有着更好的表现。另外,实验表明新的标签矩阵构造方法不会降低原始岭回归方法的表现,同时还可以进一步提升稀疏平滑岭回归方法的性能。     

一类半参数可靠性回归模型估计的强相合性

对半参数回归模型Yi=xiβ+g(ti)+εi,i=1,2,…,n定义了参数β与回归函数g(·)的估计,并证明了 它们的强相合性。     

基于灰色非线性回归模型的故障预测

为克服传统灰色模型的局限性,通过对一阶累加生成序列规律性的分析,将灰色模型和非线性回归模型相结合,构造了一种灰色非线性回归模型。实例仿真结果表明,该模型既拓展了传统灰色模型的适用条件,又比传统灰色模型和非线性回归模型具有更高的预测精度,且适用性广。     

支持向量顺序回归机的线性规划算法

支持向量顺序回归机是标准支持向量分类机的一个推广，它是一个凸的二次规划问题。本文根据l1范数与l2范数等价关系和优化问题的对偶原理，把凸的二次规划转化成线性规划。由此提了支持向量顺序回归机的线性规划算法，进一步用数值实验验证了此算法的可行性和有效性。并与支持向量顺序回归机相比，它的运行时间缩短了，而且误差i不超过支持向量顺序回归机；     

空投产品入水可靠性的评估方法

针对空投某产品时试验多状态、小样本的特点,提出了基于回归折算的性能可靠性评估方法.通过分析投放过程的数学模型,给出入水参数关于投放条件的回归模型,并根据试验数据估计出回归系数.利用回归折算将分散在不同空投条件下的试验数据折算到某一条件下,基于折算后的试验数据得到了较客观的产品入水可靠性评估结果.