二元回归法在车削力试验软件中的应用

介绍了采用VisualC 6.0编程工具，运用二元线性回归法编制在线处理车削力试验数据，建立车削三分力各自的经验公式和打印完整的试验报告的软件设计方法及其应用实例。使用二元线性回归法与传统的图解法和一元线性回归法相比，充分发挥了计算机技术的优势，试验中切削参数的选择方便、灵活，且计算一步到位，得出的结论准确、可信。     

道路交通事故多因素时间序列宏观预测模型

针对现有道路交通事故预测方法在实际应用中的不足，引入多因素时间序列法，建立了道路交通事故多因素时间序列宏观预测模型．该预测模型兼有单因素时间序列法和多元线性回归法两者的优点，通过单因素时间序列法可以方便、快捷地得出事故影响因素的预测值，而利用多元线性回归法可将各种事故影响因素综合起来，预测出道路交通事故总体发展趋势．实例计算证明，道路交通事故多因素时间序列宏观预测模型能很好地适用于道路交通事故预测，同时具备了所需数据资料较少、建模简单、计算快捷等优点．     

颅内压和血流速度关系的相关模型

由兔颅内压血流速度的实验数据，采用回归和微分方程法分别建立了颅内压和血流速度(PICP-V)关系的回归模型和Logistic模型．理论计算与实验结果表明，Logistic模型较好地吻合了现有的一些医学结论。     

农用地估价中的评分估价法研究

针对国土资源部发布的《农用地估价规程》中的评分估价法的概念、步骤，就其实现方法进行了一系列的改进研究，提出采用回归分析法确定影响因素因子体系及其权重，并建立分值与价格之间的回归数学模型，同时采用模糊综合评判方法计算待估宗地的综合作用分值，最终得到其评估价格．     

水泥砼路面材料粘弹性参数试验研究

本文首先分析了材料线粘弹性的各种模型，其次对水泥砼路面材料粘弹性试验进行了研究。最后运用最小二乘法原理及回归迭代方法，编制了根据材料粘弹性试验曲线推算各模型参数的计算机程序ＶＤＴ，并使用该各方驿试验资料地回归分析，得到地较好的成果。     

基于最小二乘法的测力环线性回归分析与检验

基于最小二乘法的线性回归分析法是解决测力环线性拟合方程的分析方案.理论分析证实,基于最小二乘法的测力环线性回归分析法建立的回归方程回归直线误差(标准差)最小,是测力环回归分析的最佳方法,可为公路工程试验检测提供较高精度的数据处理途径,其试验数据处理与Excel相结合可大大提高工作效率,并得到直观的曲线拟合界面.     

FWD对水泥混凝土路面结构的评定

介绍了FWD的优点，阐明了FWD对水泥砼路面结构评定的基本思想和方法，论述了砼路面结构的刚度组成评定模型的建立，认为理论回归法是一种快速实用的方法。     

一元回归分析法在工程财务分析中的应用

回归分析法是处理变量之间相互关系的有力工具。本文对回归分析法作了简要论述,通过例举回归法解决实际问题的应用和讨论,介绍一元回归分析法在预测工程的施工绩效和质量绩效方面的应用。     

基于最小二乘法的测力环线性回归分析与检验

基于最小二乘法的线性回归分析法是解决测力环线性拟合方程的分析方案。理论分析证实,基于最小二乘法的测力环线性回归分析法建立的回归方程回归直线误差（标准差）最小,是测力环回归分析的最佳方法,可为公路工程试验检测提供较高精度的数据处理途径,其试验数据处理与Excel相结合可大大提高工作效率,并得到直观的曲线拟合界面。     

酒精在人体内分布的数学模型探讨

本文依据药物动力学原理构造房室模型，建立酒精在人体内(内环境)运动的微分方程组，然后运用Laplace变换求解，最后结合题中参考数据，通过非线性回归拟合法确定模型的参数，计算结果符合实际情况，可以进行有效的预测。     

基于BP神经网络的浙江省公路运输量的预测

本文在对浙江省公路运输量时序分析的基础上利用BP神经网络进行预测，得到了精确度很高的预测结果，改变了过去一直使用灰色预测、回归预测、指数平滑法等方法的局面，为浙江省公路运输量的预测提供了新方法。     

基于专家先验信息的轨道不平顺预测研究

为了研究在缺乏历史数据时如何准确预测轨道不平顺的发展趋势。提出了一种可以考虑专家先验信息的轨道不平顺预测方法。通过问卷调查法获取专家先验信息并构建具有先验信息的贝叶斯线性回归模型，然后使用马尔科夫链蒙特卡洛方法对模型参数进行求解，最后对轨道不平顺的幅值进行预测和误差分析并对比了不同模型在缺乏历史数据时的预测效果。结果表明：该方法可以准确预测短期内有砟轨道不平顺的发展趋势，相关系数均在0.9以上。在缺乏历史数据的情况下，贝叶斯线性回归模型也能保持较高预测精度R2为0.88，比传统线性回归模型高17%。     

最佳回归分析法在工程中的应用

在工程中常作回归分析，所建回归模型常含有模型误差，为了提高回归精度，作出正确的回归预报，研究回归模型的误差补偿，笔者在文中建成了一套检验和补偿模型误差的方法．     

基于岭回归-马氏距离的隧道围岩分类预测方法的研究

基于岭回归与马氏距离判别法的基本原理,选取岩石质量指标RQD、完整性系数Kv、单轴饱和抗压强度Rw、纵波波速Vp、弹性抗力系数Ko和结构面摩擦系数f作为评价指标,通过岭回归分析确定其权重系数,根据权重系数的大小剔除权重较小的指标,最终采用Rw,Ko和f建立马氏距离判别模型,并利用广东省某隧道工程进行模型检验。结果表明：岭回归-马氏距离判别法预测结果与实际相吻合,从而验证了岭回归-马氏距离判别法用于围岩分类预测是可行的。最后,运用建立的岭回归-马氏距离判别模型对东深供水改造工程隧洞围岩进行预测,经计算分析发现,所选洞段围岩判别结果与《水工隧洞设计规范》（SL279-2002）的分类结果一致,进一步证明了该方法用于隧道围岩分类预测的合理性及有效性。     

回归趋势添加法及其在隧道监控量测数据处理中的应用

基于回归分析理论和指数平滑加权理论,提出回归趋势添加法．以隧道地表下沉实测数据为例,采用回归趋势添加法,对监控量测数据进行处理．分析结果表明：回归趋势添加法除可确定隧道现场监控量测频率外,还能预测数据发生突变的时间,解决现有数据处理手段不能有效地对隧道监测数据产生突变的情形进行及时预警的问题．该方法较其他方法操作更加简单,反馈信息更为准确,对隧道现场监控量测数据进行预测、预警具有明显的优越性．     

最小二乘法在公路试验数据处理中的应用

以预应力混凝土钢绞线的弹性模量和1000h松弛率计算为例，运用Excel图表建立数学模型和相关系数检验，采用线性回归方法和最小二乘法原理来处理，能够得到理想的方程和准确的结果。这种方法也可以很好地应用于其他的公路试验数据处理。     

从算术平均数谈最小一乘法与最小二乘法的区别

本文从算术平均值出发,讨论了最小一乘法与最小二乘法的区别,并用这二种方法对数据进行了回归分析。     

城市干道人行过街设施流量预测分析——以广州天河核心区为例

城市干道系统人行过街设施流量预测确定过街设施选址、选型的重要依据。通过分析增长率法、四阶段法、公交停靠站法和多元线性回归法等预测方法,总结了各个方法的优缺点,并以广州市天河核心区为例,提出人行过街设施流量多元线性回归预测方法。分析过街设施的影响范围,确定影响过街设施流量的因素包括居住人口数量、就业岗位数量、地铁站和公交站数量、公共服务设施用地面积等,给出影响因子的统计分析方法。以天河核心区现状典型过街设施过街流量和相关影响因子调查统计数据为基础,构建了多元线性回归模型,为过街设施流量预测提供可参考的经验公式。     

平面图绘制中的回归分析定位

绘制平面(示意)图是设计、施工等单位在方案研究、设计、招投标及施工组织设计中最常见的工作，但像铁路、公路等这种线型工程，如何使平面图一次在图上定位成功是十分困难的，本文介绍一种回归分析定位法解决此问题。     

汽车最优维护周期的确定与优化研究

笔者以计划预防为方针，根据预定的置信度，通过建立和求解数学模型，确定汽车维护周期及置信区间，并将优化概念应用于维护周期的确定及分析研究，通过技术一经济法，回归－概率法和经济－概率法，根据不同目标的要求进行修正，以适应不同情况的需要，从而达到汽车维护周期最优化的目的。