1) grey-linear regression combined model
灰色线性回归组合模型
1.
On the basis of the project of Xiamen Haicang Bridge,we use buffer operator in grey system theory,set up Model GM(1,1) and grey-linear regression combined model to analyze time sequence.
运用系统工程理论方法,针对目前我国公路建设项目后评价工作中所面临的社会经济效益定量评价这一难题,提出当统计数据缺乏的情况下选择、运用灰色预测模型对指标进行定量分析、预测的新思路;以厦门海沧公路大桥项目为背景,结合定性分析,采用灰色系统理论中的缓冲算子公理,建立了GM(1,1)模型和灰色线性回归组合模型对数据进行拟合和预测,取得了满意的结果。
2.
In order to solve pipeline drag coefficient and apply it to hydraulic calculation in projects,grey-linear regression combined model is used to solve pipeline drag coefficient,the model of calculating pipeline drag coefficient is got,and combining with engineering exampl,the model is verified.
为了求解管道阻力系数,将其应用到工程中的水力计算中,运用灰色线性回归组合模型进行求解,得出了计算管道阻力系数的数学模型,并结合工程实例进行验证。
2) grey-linear regression combination model
灰色线性回归组合模型
1.
Based on the characteristic analysis of the analog sequence of grey-linear regression combination model,a type of discrete GM(1,1) model(ODGM(1,1) model) is built with original data modeling discretely.
地面沉降的模拟计算属于灰色问题,建立一个有效的灰色预测模型是十分重要的,在分析灰色线性回归组合模型模拟序列特点的基础上,建立了以原始数据直接建模的离散GM(1,1)模型(称为ODGM(1,1)模型),将某沉降实例数据建立ODGM(1,1)模型,并与灰色线性回归组合预测模型进行比较,结果证明离散GM(1,1)模型优于灰色线性回归组合预测模型。
3) combination model of grey-linear regression
灰色-线性回归组合模型
4) gray regression-time series combination model
灰色回归-时序组合模型
1.
19 dam block of Shuikou hydropower station in Minjiang River, a gray regression-time series combination model is built to diagnosis the outliers in observation data.
本文以闽江水口水电站19号坝段实测数据为依据,建立灰色回归-时序组合模型以诊断观测异常值。
6) gray-linear regression
灰色-线性回归模型
1.
The basic concepts and calculating steps of gray-linear regression calculation are put forward with some practical examples.
给出了灰色-线性回归模型算法的基本思想和计算步骤,并举例说明如何用该模型解决实际问题。
补充资料：多元线性回归模型
分子式：
CAS号：
性质：假定从理论上或经验上已经知道输出变量y是输入变x1，x2，…,xm的线性函数，但表达其线性关系的系数是未知的，要根据输入输出的n次观察结果(c11，x21，…，xml，yi)(i=1,n)来确定系数的值。按最小二乘法原理来求出系数值，所得到的模型为多元线性回归模型。
CAS号：
性质：假定从理论上或经验上已经知道输出变量y是输入变x1，x2，…,xm的线性函数，但表达其线性关系的系数是未知的，要根据输入输出的n次观察结果(c11，x21，…，xml，yi)(i=1,n)来确定系数的值。按最小二乘法原理来求出系数值，所得到的模型为多元线性回归模型。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条