基于SPSS主成分分析法在公路客运量预测中的应用

分析选取影响公路客运量的主要因素,基于SPSS统计软件对各因素进行主成分分析,将众多相关因素简化为少数不相关因素,消除由于变量过多导致的多重共线性影响,构建了河南省公路客运量预测模型。实例证明,该模型具有较高的精度,能够满足河南省公路客运量预测的需要。     

基于偏最小二乘回归的城镇登记失业率预测

选取了城镇登记失业率的五类影响因素和18个预测指标,采用本征值与病态指数检验法进行多重共线性进行诊断,说明在18个预测指标之间存在着严重的多重共线性,为了克服多重共线性导致的预测失真问题,运用偏最小二乘回归模型,以我国城镇登记失业率为研究对象,按照交叉有效性的决策原则,建立了预测模型,所提取成分对x累计解释能力达到99．6％,对Y的累计解释能力达到96~／oo,具有较高的预测精度,该方法还可进一步应用到类似问题中。     

基于多元线性回归的船体补偿量优化

为提高船体精度补偿设计的准确性,提高船舶总装工序的原始坡口保留率,以某型在建海洋工程产品的建造数据为例,通过多元线性回归理论,给出一种补偿量的优化计算方法,得出精度补偿的预测计算公式,并编写相应的计算程序。该方法适用性强,可计算各类型分段在不同工序的补偿值,优化船舶建造补偿系统。