7篇关于多元线性回归的计算机毕业论文

今天分享的是关于多元线性回归的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到多元线性回归等主题,本文能够帮助到你

基于果品品质检测系统的数据管理与服务平台的设计与实现

这是一篇关于果品品质检测,安卓,多元线性回归,蓝牙,数据管理的论文, 主要内容为随着社会的发展,经济水平的不断提升,人们对于生活质量的要求也越来越高,过去传统的生活方式已经满足不了现代人的生活。与此同时,水果作为生活之中不可缺少的部分,日常食用水果的质量将会被人们越来越关注。目前市场上以果品品质检测功能为主的大多是大型设备,这样的设备虽然能达到果品品质检测的目的,但是成本价格太高,不易于普通居民或者中小型企业使用;同时,由于设备本身的问题,又不便于人们日常生活使用携带。随着互联网的不断发展,网络成为生活生产中不可缺少的部分,本课题是面向一款便携式手持果品检测装置开发的果品品质检测和数据管理与服务平台,针对表皮相对较薄的果品进行果品品质检测,并将便携式手持果品检测装置检测到的果品光谱数据和系统检测结果进行管理和保存,旨在通过数据的积累,形成大量的数据并进行分析,并利用互联网,将大量的不同的果品的品质展现给用户,通过手机给用户提供便捷的自助检测服务。本课题结合软件人性化的理念和分析现有的类似软件的功能,并分析其构成原理,根据当前市场发展形势和特点,结合管理方面的知识和软件工程设计知识,将系统分为以下几部分:系统配置、数据管理、果品检测、数据服务、数据导入。在实现技术上,本文设计实现的系统基于J2EE技术,采用Spring和Mybatis作为业务逻辑层和持久层的开发。前台页面采用HTML5、JQuery、JavaScript等web技术获取用户提交的数据以及展示数据库中已有的数据。利用Ajax实现前台页面和服务器之间的交互。移动端采用Android作为开发平台,利用HTTP协议与服务器进行交互,实现以下功能:(1)服务器及管理系统的设计,同时在管理系统中提供数据服务和数据导入功能;(2)根据多元线性回归思想,在服务器编码实现算法;(3)APP与便携式手持果品检测装置的蓝牙连接,接收红外光谱数据;(4)APP的设计,与服务器进行通信,利用服务器的算法,完成果品检测功能;(5)红外光谱数据以及检测得到的果品品质数据分类存储以及管理,通过数据的积累不断完善多元线性回归方程,使测量结果更准确。

基于果品品质检测系统的数据管理与服务平台的设计与实现

巨鹿县金银花种植成本收益研究

这是一篇关于巨鹿金银花,小规模种植户,成本收益,多元线性回归的论文, 主要内容为金银花是一种优良的中药材具有很高的药用价值,还可作为保健品和观赏品而具有经济价值和观赏价值。河北巨鹿金银花产区作为我国三大金银花主产区,具有种植历史悠久、规模大、品种优良等优势。金银花的生物学特性特点决定了其种植主体多为小规模种植户,因此本文以巨鹿金银花小规模种植户为研究对象,通过对巨鹿金银花种植成本收益研究,有利于降低成本、提高收益、推动当地金银花产业健康可持续发展,研究具有重要理论和现实意义。本文在现有文献梳理分析的基础上,合理界定了本文相关的概念和基础理论,结合使用实地调研法、实证研究法等多种研究方法,选取巨鹿县6个金银花主要种植乡镇为调研区域,以巨鹿县小规模金银花种植户作为调研对象。基于对全国金银花种植发展情况的介绍,对巨鹿县金银花产业发展现状及存在问题进行分析;结合市场价格信息对近几年巨鹿金银花市场价格波动情况及原因分析,并分析了价格与种植户成本收益的关系;基于对2018-2020年调研数据的整理,在金银花种植成本情况方面,从总成本、物质与资料费用、人工成本、土地成本四个方面进行分析;在金银花种植收益情况方面,从总产值、净利润、成本利润率这三个方面进行分析;在影响种植净收益的实证研究中利用多元线性回归模型,以净利润为被解释变量,从种植户个人特征、市场环境要素、政策因素、成本收益四个方面选取解释变量,对实证结果进行分析。基于以上分析发现巨鹿金银花种植及产业发展中的问题,从种植户角度和政府层面提出了针对性的对策和建议。本文的研究成果表明:巨鹿县金银花种植户种植盲目性大,肥料费用、农药费用在物质与资料费用中占比较高;种植过程人工依赖性大,机械化水平低,导致人工成本占比很高;劳动力需求大、市场风险大,大多数种植户选择自家土地种植,自营地折租远高于流转租金。市场价格波动大且缺少补贴、预测、保险等防范措施,种植户决策与种植收益受市场价格行情影响大。本文从巨鹿县金银花主产区小规模种植户的视角,通过实地调研发现了种植户成本总量、结构、趋势,收益变动的趋势和原因,并做出影响净收益因素的实证分析,具有一定的创新性。

基于多源交通数据的南锣地区出行时空特征可视化分析

这是一篇关于多源交通数据,景区客流分析,聚类分析,多元线性回归,数据可视化系统的论文, 主要内容为随着我国最近几年互联网迅猛发展,例如当下的大数据、云计算、物联网等与之相关的科学技术也逐步深入到人们的日常生活中,潜移默化地影响着人们的生活。同时也促使数据资源日渐丰富,推动分析技术逐步完善和成熟,为数据驱动下的游客时空特征分析、景区客流规律探究、关联景点提取、游客潜在出行需求发现等研究提供了理论支撑。与传统问卷调查相比,采用海量、多样、真实的大数据可以有效提升工作效率,保证数据收集的精准性。因此,如何基于大数据科学地认识城市中群体活动的规律、精准地提取其行为特征,正确地判断其对城市发展的影响是地理信息科学、数据科学和社会科学等领域及相关交叉学科研究的热点问题。根据前述背景,本文收集了南锣鼓巷主景区客流激光监测、市政一卡通中公交地铁刷卡、网约车、出租车和共享单车订单等多源数据作为基础研究数据集,分析主景区客流时空规律,探究多源交通客流数据与主景区客流激光监测数据间的相关关系,挖掘南锣鼓巷研究区内人员出行特征,分析出不同时间段研究区内人员属性比例,最后借助可视化平台将得到的结论进行直观展现,继而辅助南锣鼓巷主景区管理和规划部门决策。本文主要研究内容有:(1)多源数据预处理和研究区内人员类别划分。为了能够更精准地在一定的时间和空间维度上对南锣鼓巷主景区人员的出行和交通情况进行特征提取和分析,本文首先针对多源旅游客流量数据实施有效的大规模数据处理,即清除噪声数据,筛选出与研究区域相关的数据记录,并以小时为单位进行数据切分和汇总。由于公交地铁数据记录包含乘客全天完整的出行轨迹且具有体量大的优势,挖掘出的乘客出行特点更具有代表性,故本文基于公交地铁刷卡数据从到达研究区时间、在研究区停留时长和单月到达研究区频次三个方面分别利用k-means和DBSCAN聚类算法提取个体乘客在时间维度的出行特征,并将其划分为通勤者、居民和游客。最后基于统计结果和热力图挖掘出与研究区域空间关联关系最强的热门站点。(2)多元线性回归建模和分析。经过分析可知,南锣鼓巷主景区监测客流与周边交通客流存在线性关系。故本文从时间维度出发,分别统计和分析南锣鼓巷主景区内客流和研究区内多源交通客流情况,对比各类客流数据的时间分布差异。然后将到达南锣鼓巷研究区的交通总客流量与南锣鼓巷主景区监测客流数据进行多元线性回归分析,继而得出公共地铁、出租车、网约车和共享单车客流量对南锣鼓巷主景区客流产生的影响大小。(3)游客出行特征提取。为了更好地优化景区周边的交通,明确景区周边路网需求,本文基于多源交通大数据提取和分析南锣鼓巷主景区内游客出行特征,结合统计图和热力图分别从出行距离、出行耗时和出行成本等方面对比分析选择不同交通方式的游客出行特征。(4)构建南锣鼓巷研究区人群特征可视化平台。为了使研究结果更好地服务实际景区管理,本文设计并开发了基于B/S架构的南锣鼓巷研究区人群特征可视化平台,该平台集合多种可视化形式,可帮助管理者更直观地了解区域内人员出行规律、周边交通状态等,有针对性地提升景区管理和服务水平。

山东省智慧农业发展的影响因素及对策研究

这是一篇关于智慧农业,农业物联网,智慧农业技术创新,多元线性回归的论文, 主要内容为随着现代互联网、物联网、高新技术的发展,“十四五”规划中明确了智慧农业的重要性,并提出要大力发展智慧农业。智慧农业是农业生产的高级阶段,将成为农业发展的一大趋势,但当前国内外对于智慧农业的研究仍不到位。山东省作为传统的农业大省,农业基础雄厚,农业发展优势显著,具有良好的地理位置和气候条件,拥有丰富的资源,尤其是随着物联网、移动互联网等技术广泛在农业领域推行,山东省智慧农业的发展有了一定的成效,但智慧农业的发展并不成熟,同时受到各种因素的制约,在智慧农业的发展进程中需要突破许多困难、挑战。本文探究影响山东省智慧农业发展的影响因素,结合山东省实际,提出解决问题的应对策略,并为以后发展提供参考依据,因此,研究山东省智慧农业的发展具有重要意义。本文以山东省为例,以文献研究、定性、定量分析法为研究方法,研究了山东省智慧农业发展现状,存在的主要问题,如何解决问题的对策建议。首先,本文介绍了智慧农业的研究背景、意义、国内外现状及采用的研究方法。之后结合已有文献,在前期理论发展的基础上总结智慧农业的概念,特征等,并与传统农业模式进行对比。通过第三部分研究山东省智慧农业发展历程,对发展现状进行分析,得出了智慧农业普及程度低、农业设备的智慧化水平不达标、信息服务平台基础薄弱、农业互联网建设运营不足等问题需要解决。第四部分运用多元线性回归方法对山东省智慧农业发展的影响因素进行实证分析,提出了影响智慧农业发展的主要因素,其中表现最为突出的因素为物联网技术应用,其次为电子商务平台使用。根据第四部分的分析研究,提出了推动智慧化技术创新的突破、强化电商平台推广应用、加快农业物联网信息技术的发展、做好新型职业农民培训工作、建立全面的智慧农业人才引进机制、完善信息服务平台建设六条对策,即为第五部分的内容。第六部分为总结部分,通过研究,可以掌握山东省智慧农业发展的基本情况,找出存在的问题,研究总结出存在问题的根源,提出解决问题的办法,为山东省农业模式的创新、智慧农业的发展提供更多的参考依据。

基于代价模型的知识图谱复杂聚集查询算法研究

这是一篇关于知识图谱,复杂聚集查询,多元线性回归,代价模型的论文, 主要内容为近年来,知识图谱已逐渐成为支撑大数据存储与管理的重要技术,通过图查询技术实现高效检索丰富的语义信息已成为当前知识图谱领域的研究热点,而复杂聚集查询是知识图谱图查询的主要的研究方向之一。当前针对知识图谱聚集查询的研究多以简单聚集查询为研究对象,最新研究进展提出了一种基于“采样-估计”的知识图谱近似聚集查询算法,在提高查询效率的同时满足了用户对查询精度的需求。然而,该方法并不能很好的支持知识图谱复杂聚集查询,存在以下问题:(1)对复杂聚集查询中的多个子查询同时使用“采样-估计”方法,会引起多个子查询误差的累积,降低复杂聚集查询结果的精度;(2)大规模查询场景下,频繁调用“采样-估计”方法会引起高额的查询时间开销。针对上述问题,本文提出一种基于代价模型框架的知识图谱复杂聚集查询方法,通过建立查询误差与执行代价的相关性模型,以优化复杂聚集查询的精度与执行开销,保证用户的精度需求的基础上,在最短时间内返回复杂聚集查询结果。本文主要研究内容如下:(1)知识图谱简单聚集查询的代价模型。首先针对知识图谱简单聚集查询的“采样-估计”方法,进行模拟实验以采集其查询误差与查询时间的样本数据;其次,设计一种基于泰勒公式的通用执行代价模型;最后,基于线性回归方法对上述代价模型中的未知参数进行学习。通过该代价模型,可根据用户给定的预设误差范围预估简单聚集查询的执行时间。(2)知识图谱复杂聚集查询的代价模型与精度保证。首先基于上述简单聚集查询的代价模型设计一种复杂聚集查询的代价模型;其次,推导复杂聚集查询的精度保证条件;第三,针对用户给定的预设误差范围,基于遗传算法对上述精度保证条件中的精度参数进行求解,并基于该精度参数利用复杂聚集查询代价模型预估查询执行时间,以寻找查询精度与查询时间的平衡,在满足用户精度需求的情况下大幅降低查询开销。(3)基于代价模型索引复杂聚集查询优化。研究一种基于上述代价模型的混合日志索引,通过在相似查询之间共享代价模型以压缩代价模型的规模,减少代价模型的求解时间,即实现一种基于代价模型索引的多查询优化方法,为查询选择最优代价模型,避免重复的代价模型求解,从而降低查询时间开销。基于上述理论研究成果,设计并实现一套知识图谱复杂聚集查询原型系统,以验证上述成果的可用性和有效性。

本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：源码客栈，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/45942.html