讨论一种动态神经网络——Elman回归神经网络的结构和算法.基于这一网络结构提出了非线性时变工业对象——直流电弧的神经网络建模方法,并与用其他方法为对象建立的模型进行了比较,结果证明回归网络模型能够很好地适配该工业对象,显示了动态神经网络在工业对象建模中的良好应用前景

在论述铁矿石需求预测途径的基础上,选取影响我国铁矿石需求的8个基本因素,采用回归分析方法进行了铁矿石需求的单因素分析.单因素分析结果表明,选取的8个基本因素与铁矿石需求的相关度基本都大于0.9.对8个基本影响因素进行了主成分分析,最终降维为4个主成分.将主成分分析方法与回归分析方法相结合,建立了铁矿石的需求预测模型,并对我国2015年和2020年铁矿石的需求量进行了预测,分别为29.76亿t和26.68亿t

露天矿运输过程中,车速、路面粉尘负荷、粉尘含水率与扬尘浓度有密切的关系.通过对它们设计正交试验和多元回归统计分析,得到运输扬尘质量浓度的计量模型,该模型具有99%的显著性和拟合性.经回归系数显著性检验,自变量对因变量的影响均极为显著,其显著性大小依次为:车速、粉尘含水率和路面粉尘负荷.最后采用实测值与模型计算值的计算机拟合,对模型进行验证.结果表明,该模型具有较高的可信度

一、多元线性回归模型 二、多元线性回归模型的基本假定

由工程爆破中普遍采用的质点峰值振动速度与炸药量和震源距关系的经验公式推导出质点峰值振动速度与震源能量和震源距关系的经验公式,并作为微震地震波能量衰减公式.在公式中引入地震波能量特征系数K1描述震源能量与震源峰值振动速度之间的比例关系,并认为K1主要与震源场地介质特征有关,而与爆破参数无关.通过校验炮数据的回归分析获取监测区域能量特征系数K1.采用能量衰减模型,以微震事件各测点的峰值振动速度、震源距及K1为已知量,以震源能量及衰减系数为回归参数进行回归计算,直接反演出震源能量.本文方法为震源能量计算提供了新的思路和方法

基于流化床干燥理论,采用热风循环充分的电热烘箱作为干燥器,对小麦进行了一系列的薄层干燥实验研究,模拟小麦流态化干燥过程,总结出适用于流化床小麦干燥时间预测的经验回归公式.开发了热泵流化床谷物干燥实验系统,并将小麦干燥的经验回归公式应用于此实验台的干燥实验过程.结果表明,小麦干燥经验回归式可用于预测小麦在流态化条件下的干燥时间,所开发的热泵流化床谷物干燥装置经济性合理,有市场应用前景

logistic回归为概率型非线性回归模型， 是研究分类观察结果(y)与一些影响因素 (x)之间关系的一种多变量分析方法

第一节比估计的一般形式 第二节分层比估计 第三节回归估计的一般形式 第四节分层回归估计

logistic回归为概率型非线性回归模型,是研究分类观察结果(y)与一些影响因素(x)之间关系的一种多变量分析方法

采用恒变形率凸轮压缩试验机对不锈钢0Cr13热变形流动应力进行了试验研究,分析了变形温度、变形速率、变形程度对流动应力的影响,同时对不同的数学模型结构形式进行了非线性回归,提出了2个非线性流动应力数学模型.分温度段回归数学模型与试验数据具有较高的拟合精度,全温度段回归的数学模型便于计算机控制在线生产