多元线性回归预测模型在农村生活垃圾产量预测中的应用

农村生活垃圾的治理已经迫在眉睫,生活垃圾产量的预测在其治理中发挥着主要作用。结合实地走访某些生态示范村采集到的实际数据,对其进行分析,找出影响其垃圾产量的内在因素,运用多元线性回归分析的方法对数据进行分析,建立生活垃圾产量的预测模型,实现对未来农村生活垃圾产量的有效预测。     

南宁市甘蔗气候产量预测模型

根据南宁市气候灾害空间分布及甘蔗的生理生态指标需求,借助HJ-1 CCD卫星遥感图像、基础气象数据和地理信息数据,构建南宁市甘蔗气候产量预测模型,对南宁市甘蔗总产量进行预估.结果表明,南宁市蔗区分布受干旱灾害影响范围较广,2010年处于重度干旱区域内的甘蔗种植面积为346.20 km2,占总蔗区的18.88％;受霜冻灾害影响面积较为局限,处于重度霜冻影响下的蔗区面积仅为67.1 km2,占总蔗区的3.75％.南宁市2010年甘蔗气候产量为884.46万t.验证数据表明该气候产量模型的预测精度可达90％以上.     

基于灰色多元线性回归的粮食产量预测

针对粮食产量预测精度差和波动大的问题,结合灰色系统和多元线性回归模型,提出了一种灰色多元线性回归模型。利用该模型对南宁市的粮食产量进行了预测。结果表明,灰色多元线性回归模型的预测精度要高于单一的灰色系统或多元线性回归模型。     

基于多元线性回归的广西粮食产量预测

【目的】利用多元线性回归分析方法构建广西粮食产量预测模型,以期为相关研究提供参考。【方法】对影响粮食产量的各种因素进行分析,应用多元线性回归分析法建立广西粮食产量的预测模型。【结果】对粮食产量贡献最为明显的因子是种植面积,其次是单位面积产量,降水量对粮食产量影响最小。粮食产量与种植面积、粮食单产、降水量的回归方程为：y=-517.759+0.158x1+0.382x2-0.001x3。应用多元线性回归模型预测2012年广西粮食产量为1464.381万t。【建议】在保证土地面积的前提下,加快农业科技创新、加强农田水利建设和完善促进粮食生产的相关政策,以保证广西粮食生产的稳定发展。     

基于多元线性回归的广西粮食产量预测

【目的】利用多元线性回归分析方法构建广西粮食产量预测模型,以期为相关研究提供参考。【方法】对影响粮食产量的各种因素进行分析,应用多元线性回归分析法建立广西粮食产量的预测模型。【结果】对粮食产量贡献最为明显的因子是种植面积,其次是单位面积产量,降水量对粮食产量影响最小。粮食产量与种植面积、粮食单产、降水量的回归方程为：y=-517.759＋0.158x1＋0.382x2-0.001x3。应用多元线性回归模型预测2012年广西粮食产量为1464.381万t。【建议】在保证土地面积的前提下,加快农业科技创新、加强农田水利建设和完善促进粮食生产的相关政策,以保证广西粮食生产的稳定发展。     

基于多元线性回归分析的剧烈运动身体易损伤部位预测

针对传统方法未能全面考虑剧烈运动与身体损伤之间关系,导致损伤预测模型误差率较大,结合多元线性回归分析构建剧烈运动身体易损伤部位预测模型。选择基本模型中的身体损伤影响因素作为自变量,身体损伤作为因变量,得出二者之间的样本回归函数,并进行拟合优度、方程总体线性显著性、变量显著性的检验,检验预测模型的合理性。实验结果表明,与基于模糊评判相比,所提预测模型的预测误差较小,平均值仅为0.4%,说明所提模型预测准确性更高,能够为锻炼者运动提供科学依据和指导。     

基于机器学习的落叶松毛虫发生面积预测模型

落叶松毛虫为我国主要害虫之一,其发生严重影响了我国林木生长和森林资源的安全。因此,及时准确地对落叶松毛虫虫害发生趋势进行预测、预报十分必要。虫害的发生受到多种因素的影响,存在复杂的非线性关系,传统的预测方法大多为基于线性的预测,导致其预测效果不够理想。本研究选取当年3月中旬的总蒸发量、上年7月上旬的平均最低气温、当年3月下旬的极端最低气温以及上年11月上旬的平均风速作为自变量,虫害发生面积作为因变量,利用多层前馈神经网络(MLFN)、广义回归神经网络(GRNN)以及支持向量机(SVM)3种机器学习算法对落叶松毛虫发生面积进行预测,并将3种方法的预测结果与传统多元线性回归预测方法相比较。结果表明,机器学习的预测效果均在很大程度上优于多元线性回归预测,并且在3种机器学习算法中,SVM模型的预测效果最好,在30%容忍度下其预测精度可以达到100%,并且该模型还有较低的RMSE值(0.077)和较短的训练时间(1 s)。这表明,机器学习可以应用于生产实际并有效预测虫害发生面积,尤其是SVM模型可以作为一种很好的虫害发生预测手段。      

多元线性回归模型预测城市用水量

本文应用多元回归的方法,对城市用水量进行预测。采取向前选择变量法进行优选,得到相对最优的回归预测模型。拟合情况良好,可以用来预测城市用水量。     

灰色线性回归在冬小麦产量长期预测中的应用

针对农作物产量序列既有线性趋势又有大幅波动的情况,用直线回归残差分离原始序列,构建灰色线性回归组合预测模型。对宿州冬小麦产量的预测结果表明,该模型克服了GM（1,1）模型和线性回归模型的缺陷,具有一定的应用价值。     

基于向前选择变量法的我国粮食总产量多元线性回归预测模型

结合1983～2006年我国粮食总产量及与之密切相关的粮食单产、粮食播种面积、化肥施用量、有效灌溉面积、农机总动力、农田成灾面积等6个影响因子序列资料,采用向前选择变量法,构建了我国中长期粮食总产量多元线性回归预测模型。结果表明,粮食单产、粮食播种面积、化肥施用量及农田成灾面积是我国粮食总产量的关键制约因子,措施得当,未来我国完全可以在耕地资源不可逆转减少的前提下实现粮食总产量的持续增长。研究成果可为我国粮食安全保障体系的构建提供决策依据。     

基于时空回归模型的河南省粮食产量预测

综合运用相关分析、回归分析和时间序列分析法,把时间和空间结合起来建立河南全省及各地市粮食产量时空回归预测模型。首先用2000、2005年的河南省各地市的粮食产量建立回归方程,然后以某一年的粮食产量作为自变量,预测其后第5年的粮食产量,得到的因变量数值再作为自变量,预测相隔同样年份的粮食产量,以此往前逐年移动预测,一直预测到所需年份。研究表明,河南省2015、2020年的粮食产量分别是5984.96万、6792.93万t,与其他研究者的研究结果有一定程度的吻合。     

线性回归与BP神经网络方法的山东粮食产量预测比较研究

山东省是我国传统农业大省,粮食产量对我国粮食总产量的影响较大,因此对山东省粮食产量进行预测具有重大意义.分别利用多元线性回归方法和BP神经网络两种预测方法对山东粮食产量进行预测,并对两种方法的预测结果进行分析比较,实验证明,BP神经网络平均预测精度高于多元线性回归模型,且各期预测精度较多元线性回归模型更稳定,但随时间推移,误差增大,因此BP神经网络预测模型较适用于近期粮食产量预测.     

中文农业网站多元线性回归识别研究

在对中文网页分类中几种典型特征词选取方法研究基础上,提出了互联网农业网站识别中特征词提取方法,设计了农业网站最小二乘多元线性回归识别模型。为检测不同分词器对模型性能的影响,分别使用JE分词器、IK分词器、庖丁解牛分词器、中科院分词器等中文分词工具进行了对比实验。结果表明,当特征词在160～200时,使用IK分词器、庖丁解牛分词器、中科院分词器,模型识别精确度可达96%以上,当特征词个数达到200个以后,农业网站识别精确度基本趋于稳定。     

灰色线性组合模型在涝灾预测中的应用

灰色线性组合模型由于在传统灰色预测模型的基础上加入了对数据的线性分析,在各个领域应用已较为广泛.应用灰色线性组合模型,以沈阳市1960～2006年的降雨量作为数据依据,建立模型对涝灾进行预测.结果表明:组合模型较好的拟合了预测灾变年,预测误差小于普通灰色预测模型,为涝灾预测增加了一种新方法.     

基于移动Agent技术的粮食作物产量预测模型研究

在研究作物生产条件与产量关系的基础上,运用3个层次推理的有机组合提取了粮食作物产量预测模型,充分发挥移动Agent技术的优势,基于Aglet研究了产量预测模型的实现方法,有效地解决了农业数据、农业专家知识或农业资源分布问题。该模型具有准确高效的特点。     

基于多元线性回归分析的安徽省金寨县域经济发展研究

以安徽省金寨县为研究对象,运用多元线性回归分析方法,分析了金寨县县域经济的发展情况。结果表明,2001～2010年金寨县GDP等指标呈现逐年增长,但低于全省平均水平。第三产业是金寨县县域经济发展的重要动力,投资率是另一重要因素。提出根据其资源优势和自身特色发展旅游经济,继续加大投资率,利用其对GDP的贡献,促进县域经济加速发展。此外,在发展第三产业的同时,促进第一、二产业的发展。     

奶牛产奶量与乳成分的多元回归分析

通过SAS 8.2软件分析了20头胎次相同、泌乳期相近荷斯坦泌乳牛产奶量与乳成分中乳蛋白质率、乳脂率、干物质、体细胞数和乳中尿素氮的多元回归分析。结果表明:从产奶量与乳成分的单项指标回归分析表明,产奶量与乳脂率、体细胞数和干物质含量呈显著性的负相关,而与乳蛋白率和乳中尿素氮差异不显著;从产奶量与乳成分的多元回归分析表明,乳蛋白率、乳脂率和干物质含量对产奶量的影响高于体细胞数和乳中尿素氮,同时乳蛋白率、乳脂率、体细胞数和乳中尿素氮与产奶量成反比。     

基于分区和多元回归分析的统计单产空间化模拟——以吉林省玉米为例

以吉林省玉米统计单产为例,采用分区和多元回归模拟相结合的方法,开展玉米统计单产的空间化模拟研究,以便了解粮食单产与各种环境因子之间的关系,并为农业资源的综合分析、科学管理和决策提供参考,为作物遥感监测提供有效参数。     

基于岭回归的河西走廊中部日光温室低温预测模型

为了构建基于气象要素的甘肃省甘州区日光温室低温预测模型,探索应用了岭回归分析的方法。在合理选取预测因子的基础上,对预测因子之间存在的多重共线性进行诊断,为了克服预测因子共线性对模型稳定性的影响,选择岭回归分析的方法进行共线性的处理和模型构建,应用模型的预测值与实测值对模型的精度进行检验。结果表明：选取的预测因子之间存在共线性问题,通过岭回归分析建立的日光低温预测模型可以克服预测因子间由于共线性问题对模型参数造成的影响,模型预测值与实测值之间的绝对误差(≤3℃)的准确率为98.4%,决定系数(R²)为0.8543和均方根误差(RMSE)为0.7849℃,模型精度较好。基于岭回归分析法建立的日光温室低温预测模型能够对当地日光温室低温进行合理而有效的预测。