影响单螺杆挤压膨化机性能因素的试验研究

对被挤压物料的熔融过程进行了分析，应用正交多项式回归设计法，找出转速，物料湿度，压力等因素对机器生产率，耗电量，膨化率等的影响，并用模糊数学综合评判法，通过多因素试验对机器的诸性能进行评价，得出优选组合排序，为提高单螺杆式挤压膨化机的性能和制品质量，提供了一定的理论依据。     

基于NNARMAX模型的地下水位预报研究

区域地下水系统是一个受多种因素影响的复杂的非线性动态系统 ,应用遗忘因子的递归最小二乘( RLS)算法进行训练 ,采用通过减少网络节点间的连接权值 ,进而裁减冗余节点来选择适宜的网络拓扑结构 ,建立了非线性自回归滑动平均神经网络 ( NNARMAX)模型 ,地下水位预报结果表明 :通过对网络结构的优化达到了自动确定非线性自回归模型阶数和影响因素的选择 ,能有效地表示区域地下水动态系统内部及其外部诸多影响因素间的不确定关系 ,是预测区域地下水动态变化较为有效的方法之一。     

分析阶梯流量井流试验数据的线性回归法

文中应用线性回归法，对一次阶梯流量井流试验数据进行适当交换后，可得回归直线方程，与目前采用的多次阶梯流量井流试验数据的分析相比较，在同样可以得到井流实验欲求的井损系数C，综合参数和含水层导水系数T三个参数的情况下，至少可以使抽水量的变化次数减少两次。实际算例表明，一次阶梯流量井流与多次阶梯流量法的计算结果非常吻合。     

多元线性回归和神经网络在水库调度中的应用比较研究

采用多元线性回归和改进人工神经网络算法分别建立水库多目标调度函数，并进行实例计算验证。通过比较分析，表明人工神经网络的非线性映射能力能够更好地反映水库调度中多个自变量和因变量之间的复杂关系，具有较高的模拟精度和较好的可行性，且应用简便。     

北郎中村沼气工程运行浅析

北郎中村通过建立两期总容积为1021 m3的沼气工程,在缓解畜禽污染的同时,实现能源和肥料的综合利用。通过对UASB与USR反应器产气速率回归分析,拟合出回归方程,量化了温度、有机负荷和水力负荷对产气速率的影响。水质检测结果显示厌氧处理过程有利于实现养殖场粪污水的综合利用。     

太湖平原水田区灌溉回归水分析

江苏太湖平原地区灌溉水源丰富,排水通畅,但由于年际水量分配不均,干旱仍时有发生。根据这一情况,对灌溉水的利用问题进行了研究。在大、小区水量平衡的基础上,提出了灌溉水的回归系数和回归水的重复利用系数,以及灌溉水的重复利用系数。为本区水利规划、用水管理和供水规划提供了可靠的依据。     

基于灰狼算法优化支持向量回归模型的木材染色配色算法研究

为提高木材染配色的精度和速度,本文对樟子松木材单板进行染色,提取染色单板的光谱反射率作为输入,以支持向量回归模型(SVR)为基础作为预测模型对染料配方进行预测,用灰狼算法对SVR参数进行寻优,并引入非线性收敛因子和新的位置更新策略改进灰狼算法容易陷入局部最优的缺点,以配方相对偏差作为评价指标,与固定参数的SVR模型及其他模型做对比,优化后的模型配方相对偏差为0.177,配色效果相较于固定参数SVR模型的相对偏差0.344、遗传算法优化的SVR模型的相对偏差0.287等具有明显优势,对提高人工速生材的利用具有重要意义。     

几种QSAR建模方法的研究进展与应用

定量构效关系（QSAR）对药物设计和新药研制、环境毒物的毒性评价与预测有着显著的作用，本文简单介绍了几种QSAR建模方法：多元线性回归（MLR）、主成分分析（PCA）、偏最小二乘法（PLS）、人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM），并对这几种不同的建模方法在实际中的应用进行举例。可以看出PLS和ANNS是优秀的建模方法，预测能力强， SVM通过结构风险最小化原则建模，有效将期望风险降至最低，模型预测力得到显著提高，在环境毒物评价中具有广阔的应用前景。     

基于UAV-LiDAR和误差变量回归的落叶松人工林单木参数估测

【目的】以人工落叶松为例,探索基于无人机激光雷达（Unmanned aerial vehicle LiDAR, UAVLiDAR）点云的单木探测提取树高的误差对胸径反演的影响并校准,实现单木参数（胸径、树高）的准确度量,为大尺度高效便捷估测单木参数提供新的思路。【方法】以东北林业大学帽儿山实验林场13块4个龄组（幼龄林、中龄林、近熟林和成熟林）的落叶松人工林样地UAV-LiDAR数据及野外调查数据为数据源,基于UAVLiDAR点云的单木探测提取的树高,分别以普通最小二乘法（Ordinary least squares, OLS）和3种误差变量回归（标准主轴（Standard major axis, SMA）、远程主轴（Ranged major axis, RMA）和极大似然估计（Maximum likelihood estimate, MLE））构建胸径-树高模型,研究探测误差对各龄组人工落叶松胸径反演的影响并校准。【结果】利用UAV-LiDAR点云的单木探测提取4个龄组树高的相对均方根误差（rRMSE）,误差范围为3.41%～5.14%;在胸径-树高模型预测方面,3种误差变量回归均优...