介绍一种新的回归方法-最小-乘法

利用最小一乘法回归模型计算并分析它在环境科学领域中的应用，弥补了最小二乘法受异常值的影响加大误差的缺陷，并以文献资料作为应用实例验证了结果，通过大量计算表明，该方法具有一定的优越性。     

数据挖掘技术在环境科学中的应用

本文介绍了数据挖掘技术的基本任务、算法,对数据挖掘在环境科学领域的应用现状进行了综述.数据挖掘方法在环境质量评价、环境预测、大气颗粒物源解析及优化布点等方面较常规数学方法具有相当的优越性;数据挖掘方法在环境科学领域必将有巨大的实用价值和广阔的应用前景.     

灰色系统GM（1，1）与多元回归分析耦合用于拉萨市大气NO2的预测

根据拉萨市（1992—1998年）NO2、全市工业总产值和平均车流量的历史资料，用灰色系统GM（1-1）与多元回归分析模型耦合预测拉萨市大气中NO2的浓度。结果表明，到2010年拉萨市大气中NO2浓度将是1992年的6．3倍，大气中NO2浓度呈上升趋势。预测值表明，这种预测方法是可行的，可为政府管理和制定规划提供科学依据。     

基团贡献法对取代苯类化合物生物降解性的预测

测定了 47种取代苯类化合物在松花江水中的 5日生化需氧量 (BOD5) .分别采用线性基团贡献法和非线性基团贡献法(人工神经网络法 )对化合物的生物降解性BOD5 ThOD(ThOD :理论需氧量 )进行QSBR研究 .得到不同基团对生物降解性的贡献为 :C6H5>COOH >OH >CH3 O CH3 >NH2 >Cl >NO2 .线性基团贡献法对于训练组和测试组的定性预测正确率分别为72 %和 86 % ;而人工神经网络法的预测正确率分别为 92 %和 86 % .预测结果表明线性和非线性基团贡献法的预测效果都很好 ,相比而言 ,非线性方法对生物降解性的预测更准确     

道路交通噪声影响因素的研究

本文通过对道路交通噪声测试结果的统计检验和回归分析,得出了道路交通噪声污染的时间分布规律和道路交通噪声普查工作中依据车型噪声污染程度的车辆统计方法,建立了道路交通噪声与车流量的回归模型和道路交通噪声与路面宽度的回归模型。     

布、洛、维、肖氏硬度的相关关系

进行了布、洛、维、肖氏硬度之间的回归分析,建立了洛氏硬度与布氏、维氏、肖氏硬度之间,以及布氏硬度与维氏、肖氏硬度之间的回归关系式.     

利用神经网络及数值模拟获取变压边力控制曲线

在应用Dynaform、Autoform等板料数值模拟软件的过程中 ,通常需要对压边力施力曲线进行各种预先的设定 ,但如何选定施力模式一直是一个比较棘手的问题 ,在文中利用数值模拟及MATLAB中的神经网络工具箱得出了压边力的最优控制曲线     

酸性矿井水PH值的回归分析模型

本文利用概率统计学原理,建立了永定矿务局瓦窑坪矿东井口酸性矿井水pH值的最优回归分析模型:pH=14.2Q~(-1.02),结果表明,在一定的矿床水文地质单元中,矿井涌水量越大,其pH值越小。所建立的回归方程可为酸性矿井水的中和处理提供依据。     

利用多次回归拟合水的饱和蒸气压与温度的关系表达式

在使用于湿球测定锅炉烟气含湿量的过程中,需要查找水的饱和蒸气压,非常不方便.利用D-196和<化工原理>上册中取得部分数据,用多次线性回归的方法,拟合出水在0～200℃范围内的饱和蒸气压与温度的关系表达式;并对该表达式的误差进行了分析,误差均值为0.2‰,最大值也只有0.8‰,完全可以满足环境监测中数据处理的精度要求.