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基于曲线
回归方程
的矿井主排水泵永磁调速系统技术经济性的研究与分析
矿井主排水泵担负着井下排水的重要任务,某些矿井因设计选型等原因,水泵的流量和扬程存在不同程度的富余量,为维持水泵的安全稳定运行,采用了出口节流调节方式运行,造成了排水系统综合效率偏低的问题。基于上述情况,提出了新型的永磁调速改造方案,并基于水泵性能曲线、效率曲线
回归方程
,通过对典型矿井主排水系统的定性与定量分析计算,对永磁调速方案的技术经济性进行研究,给出永磁调速装置适用工况和场合的一般要求。
2024-01-16 16:37:08
292KB
行业研究
1
编码自变量A、B、C的二次多项
回归方程
-design expert 中文使用方法
编码自变量A、B、C的二次多项
回归方程
真实自变量停留时间 HRT 、pH 值、Fe/C 比的二次多项
回归方程
2022-11-09 11:22:15
2.14MB
方法
1
用matlab对多元
回归方程
预测代码-MVIAm:MVIAm
用matlab对多元还原概率预测代码用于识别生物标志物的基因表达数据的多视图综合分析 该存储库为本文提供了一些代码。 代码版本 1.0。 如果您对它感兴趣但对内容有疑问,请随时与我联系。 沟通: 一、摘要 微阵列技术的广泛应用产生了大量公开可用的基因表达数据集。 然而,由于 (1) 高噪声,使用生物统计学和机器学习方法分析基因表达数据是一项具有挑战性的任务; (2) 样本量小,维数高; (3) 批次效应和 (4) 重要生物标志物的低重现性。 这些问题揭示了基因表达数据的复杂性,从而大大阻碍了微阵列技术在临床应用中的应用。 综合分析提供了解决这些问题的机会,并提供了对生物系统的更全面的了解,但当前的方法有几个局限性。 这项工作利用最先进的机器学习开发技术,对多个基因表达数据集进行整合、分类和识别重要生物标志物。 我们设计了一个新的集成框架,MVIAm - 基于多视图的微阵列数据集成分析,用于识别生物标志物。 它应用多种跨平台归一化方法将多个数据集聚合成一个多视图数据集,并利用强大的学习机制多视图自步学习 (MVSPL) 在癌症分类问题中进行基因选择。 我们使用模拟数据和乳腺癌和肺癌的研究
2022-08-29 16:06:04
31KB
系统开源
1
回归方程
在矿井通风阻力测定数据分析中的应用
结合刘房子矿业有限公司一井工程实际,介绍了
回归方程
在矿井通风阻力测定数据分析中的应用情况。根据对测定结果的分析,提出了该矿井通风系统改进建议。实践表明,运用数理统计中的
回归方程
来处理通风阻力测定数据,比经验公式提高了精度,计算结果更加准确。
2022-05-12 14:26:23
142KB
行业研究
1
c#一元线性回归系数计算
利用c#语言实现多元统计分析一元线性
回归方程
系数计算,可执行。
2022-05-08 20:27:48
57KB
c#
一元线性
回归方程
1
回归方程
的拟合优度检验-SPSS的线性回归分析
9.3.1
回归方程
的拟合优度检验 回归直线与各观测点的接近程度称为
回归方程
的拟合优度, 也就是样本观测值聚集在回归线周围的紧密程度 。 1.离差平方和的分解 建立直线
回归方程
可知:y的观测值的总变动可由 来反映,称为总变差。引起总变差的原因有两个: (1)由于x的取值不同,使得与x有线性关系的y值不同; (2)随机因素的影响。 9.3 线性
回归方程
的统计检验
2022-04-06 10:10:10
1.11MB
线性回归
1
一元二次
回归方程
计算方法
一元二次
回归方程
计算方法,使用最小二乘法计算。。回归分析 一元二次
回归方程
计算方法,使用最小二乘法计算。。回归分析
2022-04-05 13:11:35
166KB
一元二次回归
1
多元线性
回归方程
这个是用来计算多元线性
回归方程
的算法,可以代替matlab中的函数,结果绝对正确
2022-03-20 14:07:59
3KB
java代码
证券知识
1
IDL 多元线性回归求解
求解多元线性
回归方程
解的IDL代码,其中包括矩阵的高斯消元的步骤,txt文件保存的是导入的矩阵数据,矩阵的行列数根据数据确定
2021-12-24 11:39:31
2KB
IDL
多元线性回归方程
高斯消元
1
以高校科研研究数据为例建立
回归方程
研究-SPSS的线性回归分析
以高校科研研究数据为例,建立
回归方程
研究 1.课题总数受论文数的影响 2. 被解释变量—课题总数, 解释变量—投入人年数(X2) 投入高级职称的人年数(X3) 投入科研事业费(X4) 专著数(X6) 论文数(X7) 获奖数(X8) (1)解释变量采用强制进入策略(Enter),并做多重共线性检测。 (2)解释变量采用向后筛选策略让SPSS自动完成解释变量的选择。 9.6 应用举例
2021-12-13 21:28:09
1.11MB
线性回归
1
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