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多元线性回归算法的研究和应用

水利电力机械 2007年第5期29卷 59-60页

作者：薛素静上官同英华北水利水电学院信息工程系河南郑州450011

研究多元线性回归算法,利用相关系数分析,筛选与预测结果密切相关的影响因素作为自变量,建立多元线性回归方程,并进行误差分析。收集有关的宏观经济数据和企业内部数据,通过回归方程预测下一年度的利润总额,为企业的管理和工作计划制定... 详细信息

研究多元线性回归算法,利用相关系数分析,筛选与预测结果密切相关的影响因素作为自变量,建立多元线性回归方程,并进行误差分析。收集有关的宏观经济数据和企业内部数据,通过回归方程预测下一年度的利润总额,为企业的管理和工作计划制定提供可靠的理论依据。

关键词：数据仓库数据挖掘多元线性回归算法

中值滤波分析改进的多元线性回归算法对MBR污泥龄的计算

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计算机科学与应用 2019年第10期9卷 1867-1873页

作者：高珊李春青天津工业大学计算机科学与技术学院天津

用MBR系统进行污水处理时,经常会遇到有大量的污泥被截留在膜表面的现象,该现象会造成膜污染, 影响MBR系统处理污水的效果。研究发现,通过预测MBR系统的污泥龄,可以使工作人员及时采取相应措施来控制膜污染,以此来达到减缓膜污染的目的... 详细信息

用MBR系统进行污水处理时,经常会遇到有大量的污泥被截留在膜表面的现象,该现象会造成膜污染, 影响MBR系统处理污水的效果。研究发现,通过预测MBR系统的污泥龄,可以使工作人员及时采取相应措施来控制膜污染,以此来达到减缓膜污染的目的。为了解决该问题,本文首先利用多元线性回归算法对MBR系统中的污泥龄进行预测,但是误差稍大。然后采用中值滤波分析改进的多元线性回归算法预测污泥龄,预测结果表明,改进后的算法更准确,与实际值误差更小,解决了准确预测污泥龄的问题,对提高MBR系统处理污水效果具有一定的参考价值。

关键词： MBR 中值滤波多元线性回归算法污泥龄

基于Haar小波分析改进的多元线性回归算法在MBR中的应用

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计算机科学与应用 2018年第9期8卷 1396-1402页

作者：张明李春青王韬王海涛天津工业大学计算机科学与软件学院天津天津工业大学环境与化学工程学院天津

用MBR系统进行污水处理时,经常会遇到有大量的污泥被截留在膜表面的现象,该现象会造成膜污染,影响MBR系统处理污水的效果,因此我们需要解决的问题就是如何预测MBR系统中的污泥量以便及时清理污泥。为了解决该问题,本文利用基于Haar小波... 详细信息

用MBR系统进行污水处理时,经常会遇到有大量的污泥被截留在膜表面的现象,该现象会造成膜污染,影响MBR系统处理污水的效果,因此我们需要解决的问题就是如何预测MBR系统中的污泥量以便及时清理污泥。为了解决该问题,本文利用基于Haar小波分析改进的多元线性回归算法对MBR系统中的污泥表观产率系数进行预测。通过实验,我们将预测结果与实际系统结果做对比,发现该算法达到了能够准确预测污泥表观产率系数的预期效果,解决了预测MBR系统中污泥量的问题,对提高MBR系统处理污水效果具有一定的价值。

关键词： MBR 多元线性回归算法污泥表观产率系数 Haar小波分析

基于多元线性回归算法预测上网清算电价建模的理论研究

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广东电力 2006年第9期19卷 1-4页

作者：张喜铭广东电网公司佛山供电局广东佛山528200

针对电力市场环境中发电企业对上网清算电价预测准确度提出的新要求,分析了上网清算电价的影响因素,明确了历史清算电价信息、负荷信息、输电阻塞及市场力等因素对清算电价的影响,提出了利用多元线性回归算法进行上网清算电价预测的模... 详细信息

针对电力市场环境中发电企业对上网清算电价预测准确度提出的新要求,分析了上网清算电价的影响因素,明确了历史清算电价信息、负荷信息、输电阻塞及市场力等因素对清算电价的影响,提出了利用多元线性回归算法进行上网清算电价预测的模型和算法。

关键词：市场清算电价输电阻塞市场力多元线性回归算法

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基于多元线性回归算法的5G基站能耗模型

移动通信 2020年第5期44卷 32-36,41页

作者：帅农村邵泽才中国移动通信集团广东有限公司东莞分公司广东东莞523129 中国移动通信集团有限公司研究院北京100053

5G基站能耗高,对运营商的网络运营成本带来较大的压力。优化了5G基站能耗测试方法和业务加载方法,获取了大量现网5G基站能耗和无线利用率关系的实测基础数据。基于多元线性回归算法,构建了不同场景下的5G基站能耗模型,能耗模型拟合优度... 详细信息

5G基站能耗高,对运营商的网络运营成本带来较大的压力。优化了5G基站能耗测试方法和业务加载方法,获取了大量现网5G基站能耗和无线利用率关系的实测基础数据。基于多元线性回归算法,构建了不同场景下的5G基站能耗模型,能耗模型拟合优度达到0.99以上。

关键词： 5G基站多元线性回归算法能耗模型

基于多元线性回归及BP神经算法的电网事故事件原因追溯方法研究

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电力系统装备 2019年第23期 138-139页

作者：任锦标广东电网有限责任公司茂名供电局广东茂名525000

本文通过运用多元线性回归及BP神经算法,对事故规律进行研究,对事故事件产生的原因进行追踪回溯,为定位问题原因提供辅助,为安全事故定性定级做数据支撑,为安全事故后续处置方案提供参考依据,防止和减少电力事故的发生,不断提高电力安... 详细信息

本文通过运用多元线性回归及BP神经算法,对事故规律进行研究,对事故事件产生的原因进行追踪回溯,为定位问题原因提供辅助,为安全事故定性定级做数据支撑,为安全事故后续处置方案提供参考依据,防止和减少电力事故的发生,不断提高电力安全监督和管理水平。

关键词：事故事件多元线性回归算法 BP神经算法

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基于多元线性回归的软件老化问题分析

基于多元线性回归的软件老化问题分析

作者：贾世卿天津理工大学

学位级别：硕士

如今,科学技术的发展速度越来越快,人们生活中越来越离不开计算机以及以计算机为依托的各种应用服务软件。然而,随着人们对软件服务性能要求越来越高,软件的设计也变得越来越复杂。软件服务长时间不间断的工作,不可避免地会出现许多问... 详细信息

如今,科学技术的发展速度越来越快,人们生活中越来越离不开计算机以及以计算机为依托的各种应用服务软件。然而,随着人们对软件服务性能要求越来越高,软件的设计也变得越来越复杂。软件服务长时间不间断的工作,不可避免地会出现许多问题。软件老化就是可能会出现的一种现象,主要表现为软件在长时间运行的过程中随时间的推移而出现系统性能衰退、服务质量下降、运行速度降低、甚至出现宕机等情况。软件老化发生的主要原因是由于资源的耗尽、内存泄漏、未释放的文件资源、存储空间碎片以及内部错误条件累积等。如果软件服务不能够稳定、可靠、高效地工作,都将会带来不可估量的损失。所以,软件老化问题的研究是十分必要的。本文选择使用软件系统的平均负载情况以及平均响应时间作为衡量系统软件老化的重要依据。系统的平均负载情况能够反映当前系统所承受的压力,而平均响应时间则能够直观的反映当前系统的处理能力。通过预测系统的平均负载情况判断软件系统是否处于老化状态,为采用软件再生策略提供理论依据。本文首先采集系统长期运行过程中的重要性能参数数据,通过特征选择获得合适的特征集。然后,我们以多元线性回归算法为基础构建软件老化的预测模型,预测系统运行的状态,实验结果表明,基于多元线性回归的预测模型能够预测系统负载的变化趋势,但泛化能力需要进一步提高。为了解决这个问题,进一步提出了一种基于AdaBoost算法的多元线性回归模型。该模型将多元线性回归算法作为基学习器,通过AdaBoost算法集成学习的特性提高预测的准确度。实验结果表明,模型具有良好的泛化能力,能够提升预测准确度。

关键词：软件老化软件再生策略多元线性回归算法 AdaBoost算法

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风场智能预测管理系统的应用与研究

风场智能预测管理系统的应用与研究

作者：聂宝根沈阳理工大学

学位级别：硕士

风场中风机的高速运转,会造成摩擦产热,导致零部件温度过高,造成风机损坏和严重经济损失,甚至引发火灾。传统的自动化风场解决方案侧重传感器温度数值监测,人力对风机部件出现的危险性判定耗时,无法及时对风机零部件做出保护措施,即监... 详细信息

风场中风机的高速运转,会造成摩擦产热,导致零部件温度过高,造成风机损坏和严重经济损失,甚至引发火灾。传统的自动化风场解决方案侧重传感器温度数值监测,人力对风机部件出现的危险性判定耗时,无法及时对风机零部件做出保护措施,即监测到传感器温度异常时,已经对风机零部件造成了一定程度的损伤。本课题为了精确预测风机运行状态,减轻风机零部件的损伤程度,以沈阳法库县某风场管理系统亟待转型升级为背景,通过研究机器学习和虚拟现实技术,设计了基于遗传算法优化后的反向传播(Back Propagation)神经网络温度预测模型,并结合三维可视化技术,完成风场智能预测管理系统的设计,实现了风机实时状态可视化、历史数据可视化、警告信息可视化等功能,达到了实时监测风机部件温度和对风机部件过温预警的目的。所取得的成果包括:首先,在智能预测技术研究方面,选用了多元线性回归温度预测模型和单一BP神经网络温度预测模型,由于多元线性回归温度预测模型存在因变量的不可预测性以及单一BP神经网络存在网格模型学习能力得不到保障。本文提出了基于遗传算法优化的BP神经网络,遗传算法(Genetic Algorithm,简称GA)通过选择、交叉和变异操作会确定最具适应度的个体,从而优化BP神经网络的初始权值和阈值,以便更好地进行样本预测。实验结果表明GA-BP神经网络模型对数据的拟合效果更好,具有较强的泛化能力。其次,针对传统数据可视化仅能对单纯的传感器数据做表格展示,并不能够与真实的风机建立较为直观的联系,本文选择使用Unity3D引擎,结合建模技术和三维可视化技术对真实风场的数据信息进行描述和管理,增强了虚拟风场的真实感,完好的解决了传统可视化存在的问题。最后,本文基于GA-BP神经网络模型,结合三维可视化技术,利用Unity3D开发引擎设计并开发了风场智能预测管理系统,实现了风机实时状态、警告信息和统计报表可视化等功能,达到了实时监测风机健康状态和提前预知风机部件过温风险的目的。

关键词：三维可视化多元线性回归算法 BP神经网络遗传算法

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基于数据挖掘的配电网低电压成因分析

电工材料 2023年第2期 63-67页

作者：郑金鑫高顿三峡大学电气与新能源学院湖北宜昌443002

在介绍引入大数据挖掘概念基础上,将数据挖掘适应性运用在电网数据分析中。建立了基于分布参数电网的电压损耗模型,并对模型的影响参数进行了理论探讨。在对电网大数据的分析中,应用基于SPSS软件的多元线性回归算法,给出了SPSS的低电压... 详细信息

在介绍引入大数据挖掘概念基础上,将数据挖掘适应性运用在电网数据分析中。建立了基于分布参数电网的电压损耗模型,并对模型的影响参数进行了理论探讨。在对电网大数据的分析中,应用基于SPSS软件的多元线性回归算法,给出了SPSS的低电压数据的处理规则。在某市2021年上半年各区县的电力系统低电压问题的案例中,给出了低电压现象的成因判别,并提出了相应解决策略。

关键词：低电压电压损耗模型数据挖掘多元线性回归算法配电网分析