钻探总成本影响因素的多元线性回归预测与控制问题

本文从模型建立、模型显著性检验、预测与控制三个方面阐述多元线性回归分析技术基本思想,同时运用青海省某地质队钻探总成本影响因索做了详细的应用说明,并提出了使用多元线性回归分析方法应注意的几个问题。     

典型北方山前岩溶泉历史流量序列重建研究

泉水流量序列的缺失严重影响对水文地质条件变化的认识,故对缺失的泉水流量序列重建具有重要意义。以北方某典型山前岩溶大泉泉群实测流量、流入下游湖水流量和补给区降水量为研究对象,基于泉水动态的周期性和趋势性,采用多元线性回归模型、考虑泉流滞后降水的多元线性回归模型、SARIMA模型和SARIMA与多元线性回归相结合模型,开展了1961—1974年缺失的该典型大泉泉群流量序列的重建研究。结果表明采用SARIMA和多元线性回归相结合模型重建的流量结果较合理。     

川西亚高山森林植被生物量遥感估算

以四川省道孚县木茹林场亚高山森林为研究对象,在针叶林、阔叶林和灌木林3种森林类型中各设置15个标准样地,利用标准地实测森林植被生物量数据建立了基于遥感信息的川西亚高山该三种森林的最佳森林植被生物量遥感估算模型,并估算了森林植被生物量。结果表明,在建立的一元线性回归、一元非线性回归和多元线形回归生物量模型中,以多元线性回归模型拟合度最高。     

多元回归分析在安徽省广德县区域边坡稳定性分析中的应用

本文利用多元线性回归分析的基本原理对安徽省广德县30个滑坡稳定性进行分析得出影响边坡稳定性的最主要的驱动因素和该区的多元线性回归分析模型,结果表明得出的回归方程回归效果显著。所以可以运用该模型进行滑坡稳定性预测和控制,为广德县农业、工业规划和政府决策提供智力支持。     

低孔低渗储层渗透率测井解释模型研究

采用岩心分析数据与测井曲线相结合的方法,引入泥质含量参数配合声波时差进行多元线性回归分析。建立鄂尔多斯盆地研究区低孔低渗储层渗透率测井解释模型。根据泥质含量特征二次分类后进行多元线性回归,建立两个渗透率测井解释模型相关性良好,对应于研究区两种不同的沉积微相特征;测井解释渗透率与岩心实测渗透率匹配良好,解释模型满足研究区精度要求。在沉积微相背景约束条件下,对研究区储层选择合理参数多元线性回归建立渗透率测井解释模型,可以使低孔低渗储层渗透率解释达到良好应用效果。     

堆叠集成模型径流预报效果的影响因素研究

为了研究堆叠集成模型预报效果的可能影响因素,以安墩水流域为例,选择支持向量回归、多元线性回归、长短期记忆神经网络、前馈神经网络、梯度提升回归树、自回归积分滑动平均模型以及自适应增强算法作为基学习器,选择多元线性回归、支持向量回归、多层感知机作为元学习器,建立多个堆叠集成模型,并基于平均绝对误差、均方根误差、纳什效率系数构建综合评价指标,对各集成模型的预报效果进行了对比分析。研究表明,堆叠集成模型的预测效果与基学习器的数量无关,与基学习器的质量呈正相关关系。此外,不同的元学习器选择也会对堆叠集成模型的预测效果产生影响。该研究可为利用堆叠集成模型进行径流预报提供科学指导。     

煤层含气量测井解释方法参数选择及适用性

多元线性回归及BP神经网络是煤层含气量测井解释的常用方法。基于澳大利亚Galilee盆地和沁水盆地煤层测井资料和实测含气量数据,通过相关性分析和显著性检验,筛选了和含气量相关的测井参数,通过多元线性回归建立含气量与测井参数的解释模型;基于BP神经网络的理论,通过网络训练和测试,建立了煤层含气量和测井参数的非线性解释模型。讨论了多元线性回归模型的参数选择方法,并对两种解释方法的误差特点进行了分析,讨论了两种方法的适用性。结果显示:多元线性回归法和BP神经网络法是煤层含气量解释的常用方法,前者的解释误差比后者大;多元线性回归法解释精度与煤层含气量相关,适用于含气量较高的井;BP神经网络法解释精度普遍较高,在含气量高和低的井中均可适用,解释效果受输入层样本的数量和质量影响,样本数量越多,区域代表性越强,解释效果越好。      

多元线性回归分析法计算顶管施工引起的地面沉降

采用多元线性回归分析法建立了一个地面沉降和其产生的主要因素之间的回归模型,并利用VC编程实现了这个回归模型。程序运行中与实测数据紧密结合动态更新回归模型,预测的沉降结果与实测数据比吻合。     

火烧云铅锌矿矿石小块体重多元线性回归模型建立及检验

运用Excel“数据分析”的“回归”功能模块建立了和田县火烧云铅锌矿区小体重多元线性回归模型,并对其质量进行拟合优度、误差分析、方程显著性检验（F检验）和回归系数显著性检验（t检验）,证明在火烧云铅锌矿资源量估算中,运用多元线性回归方法确定小体重值是快捷便利、精确、科学的方法,也可以推广应用于其他贱金属矿床的资源量估算。     

基于多元线性回归分析的页岩气有利区评价新方法 ——以上扬子地区五峰组—龙马溪组海相页岩为例

本文以四川盆地及其周缘五峰组—龙马溪组页岩气评价为例,总结了页岩气有利区优选的储层参数、保存参数和压力系数等参数,量化了各关键参数平面分布,运用多元线性回归分析方法计算了参数权重,通过多参数加权叠加公式建立了多元线性回归模型:有利区=-0.317+0.75×埋深+0.285×TOC+0.148×RO+0.093×孔隙度...     

数据驱动模型在渭河流域来水预报中的开发和应用研究

现有的水文预报方法分为过程驱动模型方法和数据驱动模型方法两大类,近年来随着水文数据获取能力和计算能力的发展,数据驱动模型在水文预报中受到了广泛的关注,回归模型、神经网络模型均属此类.本文首先采用距离平方反比与泰森多边形相结合的方法,由雨量站观测到的降水量求得渭河流域各四级区的降水量,然后采用自回归模型结合年～月～旬逐级修正的方法对渭河流域10个四级区进行降水预报,采用降水～气温～径流多元线性回归模型对渭河流域28个水库进行径流预报,取得了较好的效果.     

基于SVM的溶洞顶板安全厚度智能预测模型

以某岩溶隧道为背景,采用二维弹塑性有限元方法对隧道开挖进行数值模拟计算,分析了隧道底部溶洞顶板安全厚度的影响因素,用支持向量机方法得出了能综合体现各影响因素的溶洞顶板安全厚度预测模型,并和多元线性回归得到的预测模型进行对比。计算结果表明,支持向量机预测模型较之多元线性回归模型,不但具有方便快捷的优点,而且具有更高的预测精度。     

云南省镇雄县滑坡地质灾害主要致灾因子筛选及危险性分区

综合环境地质学、自然地理学等学科的理论和方法,对野外实地调查及室内整理的数据进行数学模型计算,系统研究了镇雄县滑坡地质灾害的时空分布规律.基于GIS叠加分析功能,得出镇雄县滑坡地质灾害的主要致灾因子,采用滑坡确定性系数（CF）法对滑坡地质灾害各个因子数据进行量比,并根据主要致灾因子数据与滑坡形成有利级别进行多元线性回归模型的建立,最终获得适用于镇雄县滑坡地质灾害主要致灾因子的多元线性回归模型,在此基础上对滑坡地质灾害危险性进行分区,得到各个分区的分布情况.     

基于多元线性回归的甘池泉流量 对降水响应特征分析

以房山长沟镇甘池泉流量为研究对象,采用多元线性回归方法,分析泉流量-降水的响应特征。自相关性及互相关性分析结果表明,泉流量对降水表现为短期滞时(快速响应)和长期滞时(5~6个月)。建立大气降水-泉流量的多元线性回归模型,将输出结果与实测过程曲线相拟合,纳什效率系数NSE为0.72,表明建模效果较好。经分析,所建模型用于4个月之内的泉流量预测较为可靠。结合甘池泉域含水层特性分析,泉流量在降水后产生快速响应,其径流主要来自于表层岩溶带裂隙水流;而5~6个月的长滞时响应来源于深远部岩溶带裂隙水流。     

基于高光谱的桂东北峰丛洼地土壤有机碳含量预测

以桂东北寨底峰丛洼地土壤为研究对象,利用二阶微分和去除包络线二阶微分方法对土壤光谱进行处理,筛选出3种光谱指数与土壤有机碳(S O C)相关系数最高的特征波段,通过比较偏最小二乘回归、多元线性回归与多元逐步回归等模型的精度,确定SOC最佳估测模型.结果表明:(1)研究区土壤样品有机碳质量分数最小值为0.20％,最大值为...     

BP神经网络在土壤重金属污染分析中的应用

以湖南株洲市区中西部为研究区域,获取该区域35个土壤样本和多光谱数据,基于多元线性回归（MLR）、偏最小二乘回归（PLS）、BP神经网络回归模型（BP）,分别建立土壤重金属（Cr、Cu、Ni）含量的反演模型,并对模型预测效果进行检验。建模与预测综合效果：BP模型＞PLS模型＞MLR模型,BP神经网络回归模型的效果远远好于其他2组,尤其适合分析具有非明确关系的2组数据。其中,Cr元素回归模型为最佳拟合模型,建模和预测R2分别为0.917 4、0.811 0,建模均方根误差和预测均方根误差分别为8.269 3、16.870 7,说明基于多光谱数据反演土壤重金属含量有一定的可行性。     

多元线性回归方法在地下水水位预测中的应用

在对已有长期开采资料的水源地进行资源评价时,充分利用长系列观测资料,可采用多元线性回归方法对地下水水位的变化规律进行研究对其变化趋势进行预测,本文重点对相关因素的确定和多元线性回归方法的应用进行了研究。     

双向线性回归法在椒江临海站水位预报中的应用

将感潮河段预报断面的洪水过程视作上游洪水波和下游潮水波双向传播后的叠加,两个传播过程分别应用水位演算方法进行模拟计算,再结合多元线性回归法,以此建立同时受多个主要上游洪水及下游潮汐影响的水位预报模型.该模型方法简单.物理概念清楚.本模型在椒江感潮河段临海站的水位预报过程中取得了良好的效果.     

基于多元线性回归模型的冻土强度影响因素 显著性分析

为定量分析土质、含水率、温度和应变速率等因素对冻土强度的影响,本文根据公开发表的试验数据,应用多元线性回归模型对冻土强度影响因素进行了显著性分析。分析结果表明,在仅考虑线性影响条件下,温度和土性是影响冻土强度的主要因素,影响强度分别为0.632和0.193,含水率对冻土强度也有显著性影响,影响强度为-0.577。为探明各影响因素对冻土强度的非线性作用,在保留强度Taylor展开二次项的条件下,通过变量代换,将非线性项进行线性化,并利用多元线性回归模型进行了进一步分析。分析结果表明含水率与温度对冻土强度的影响包含线性、非线性和交叉影响项三项,应变率对冻土强度的影响仅包含非线性和交叉影响项。各因素对冻土强度的影响程度可用偏回归系数定量描述。     

不同变质程度煤的发热量与水分和灰分的多元线性回归分析

发热量是煤质评价和热工计算的重要指标。通过收集内蒙、山西等矿区煤的水分、灰分、挥发分及发热量数据,根据挥发分高低对煤变质程度进行分级,并在此基础上,建立煤的发热量与水分、灰分的多元线性回归分析模型。研究结果表明,研究区煤的发热量与水分、灰分呈反比关系,且随着煤变质程度的降低,水分对发热量的影响逐渐增大,而灰分的影响逐渐降低。运用多元线性回归模型对其他矿区煤的发热量进行预测,并将预测值与实测值进行对比来验证模型的正确性,结果显示,该模型在不同矿区煤的发热量的预测中具有适用性。