8篇关于回归模型的计算机毕业论文

今天分享的是关于回归模型的8篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到回归模型等主题,本文能够帮助到你

进口零售电商直播模式下的消费者决策影响因素研究

这是一篇关于进口零售电商,电商直播,消费者决策,回归模型的论文, 主要内容为在过去一年里,受全球疫情影响,直播成为了现象级营销工具,越来越多的人选择在室内通过观看直播的方式与外界进行交互,无论是旅游还是购物,看病或是办公,直播作为一种连接方式为人们提供了看世界的“眼睛”,无独有偶,在进口零售电商领域也已经有先行者在探路如何通过直播提升转化率,如考拉海购的爬树TV及洋码头的海淘直播,本文正是在这样的基础上探寻进口零售电商平台中直播如何影响消费者的决策行为,为其他电商直播平台提供一定发展建议。本文对进口零售电商直播和消费者决策的相关文献进行了检索和阅读,了解到直播电商和货架电商在几个方面有所不同,首先是引入了主播这一角色,成为商品和消费者中间的解疑者和引导者,更提高了从观看到购买的转化率,其次在商品的展示形式上不同于以往的图文信息,以实时视频的方式增加了可信度和观赏度,再者直播对于特殊行业及商品起到了无可比拟的作用,如珠宝拍卖以及中古店逛买;在消费者决策方面,笔者了解到消费者决策通常包括信息接收、调查评价、决策购买和经验反馈四个阶段。通过对文献的汇总、研习和思考,笔者以S-O-R模型为基础,提出了进口零售直播平台消费者决策因素影响因素的概念模型。利用SPSS25.0软件,构建回归方程模型,预设了一些进口零售直播平台场景中影响消费者决策的因素,以发放问卷的形式获得有效数据,得到以下相关结论:进口零售电商直播间场景下,优质内容、促销行为、增值服务对理智认知有较明显影响,购物氛围和粉丝关系对情感认知有显著影响,理智认知和情感认知对消费意愿有影响。在实证研究的基础上,本文又选择考拉海购和洋码头进行了案例分析,首先介绍了两个平台的发展历史,并从战略层、范围层、结构层、框架层和视觉层五个方面对其直播间产品进行分析,得出两个平台各自的优劣势,并为其发展给出一定建议。

基于微服务架构的质量管理信息系统设计与实现

这是一篇关于质量管理信息系统,微服务架构,回归模型,神经网络模型的论文, 主要内容为质量是生产制造企业竞争力的根本保证,质量管理是生产制造企业工作中不可或缺的一环,质量数据是对生产制造企业具有指导价值的宝贵数据资源。尤其是为部队提供作战装备的军工制造企业,产品质量的保障是其非常关键和核心的需求。在计算机、互联网技术与传统制造业深度融合的当下,契合企业自身实际需求的质量管理信息系统成为质量管理和质量数据采集的最佳工具。本文结合中国兵器集团下属某红外热像仪制造企业H公司的质量管理需求和质量数据采集分析需求,研究和设计满足企业需求且高度信息化的质量管理信息系统。为了解决传统单体架构应用系统模块高度耦合、伸缩性差和复用性低的缺点,提高质量信息管理效率和质量数据采集灵活性,本文在深入研究微服务理论和技术的基础上,决定采用近几年来互联网领域流行的微服务架构对质量管理信息系统进行设计和实现。技术架构上,选择目前主流的微服务应用框架Spring Boot和Spring Cloud开展微服务业务应用研究。利用微服务架构独立设计开发、独立部署运行的特点提高系统开发和系统迭代的效率。将质量管理信息系统根据业务服务相对独立的原则拆分为用户管理微服务、质量文件管理微服务、质检管理微服务和单点登录微服务。对这四个微服务的数据库、实体类以及功能接口各自进行设计和实现,四个微服务通过协调工作对外展示为一个有机整体的质量管理信息系统,充分展示了微服务架构的优势。对质量管理信息系统运行采集得到的产品质量评分数据进行提取转化和数据分析,包括数据预处理和数据PCA主成分分析。然后分别利用多元线性回归模型、岭回归模型和BP神经网络模型训练样本数据对某类产品的质量评分建立了预测模型。在对比研究了三种预测模型优劣后选择神经网络模型与系统进行集成,实现了辅助质量评分功能,得到了良好的应用结果。

基于UAV-SFM技术土地生产能力监测新方法研究

这是一篇关于无人机,运动恢复结构,生物量,回归模型,土地生产能力的论文, 主要内容为作物地上生物量不仅是反映作物长势状况的重要指标之一,而且是反映土地生产能力的重要指标之一,是实现作物精准产量监测和预报的重要参考。目前基于无人机(Unmanned Aircraft Vehicle,UAV)数据的运动恢复结构(structure from motion,SFM)点云数据的提取与建模是精细农业估产的前沿,而利用作物最直接的高度来反演作物生物量能得到较高的预测精度,为作物生物量的反演提供了新思路,同时也为土地生产能力监测提供了新方法。本文以甘肃省定西市李家堡镇麻子川村旱作农业区小麦试验点为研究对象,利用具有标准数码相机和GPS的UAV平台(Phantom 4)获取高分辨率的RGB图像,运用运动恢复结构(structure from motion,SFM)和多视图立体视觉(multi-view stereopsis,MVS)技术产生密集点云,由此生成数字表面模型(digital surface model,DSM)和正射影像图;从正射影像中获取RGB指数,并提取裸地的地面点云信息以生成数字地形模型(digital terrain model,DTM),构造了作物高度模型(canopy height model,CHM);通过分析基于UAV-SFM点云变量数据、无人机可见光植被指数同小麦生物量鲜重及干重间的关系,选择合适的自变量因子,建立了生物量回归反演模型,进而估算大面积的小麦生物量。据此,本研究提出了一种使用单次UAV调查监测土地生产能力的新方法。主要工作及相关研究成果如下:(1)利用UAV-SFM技术能够进行土地生产能力的监测,该方法低损耗、低风险且能够进行快速监测。(2)根据样方点的实测数据对小麦高度模型进行精度评价,小麦作物的高度模型的决定系数R2为0.914,均方根误差RMSE为2.94cm。结果表明,基于UAV-SFM方法可以实现研究区春小麦作物高度的估算。(3)利用相关性分析进行变量因子筛选,建立简单的线性回归模型(simple linear regression model,SLR)和逐步线性回归模型(Stepwise linear Regression model,SWL),对春小麦生物量的鲜重和干重进行反演,并进行精度检验与评价。结果发现,SWL生物量鲜重的反演模型精度(R2=0.794,RMSE=100.64g/m2)高于SLR生物量鲜重反演模型(R2=0.622,RMSE=101.76g/m2)。(4)利用SWL生物量鲜重的反演模型,估算各个小区小麦的鲜重,R2为0.704,RMSE为1.98kg,估算结果较好。因此,可以利用UAV-SFM监测小麦的生长状况。

基于张量的电商数据统计建模

这是一篇关于张量数据,聚类模型,回归模型的论文, 主要内容为随着大数据时代的到来,数据的规模、维度、阶度以及复杂度和关联度出现较大程度的提升。数据分析、处理及统计工作的难度较以往有了根本性的增大。张量数据是高维数据的一种自然表示,可以精确而自然的表达多维数组类型数据,更完整地保存多维数据内部元素相关信息以及空间拓扑结构信息,并且降低规模性数据计算的时间及空间复杂度,在数据分析领域有优良的表现。高维高阶张量数据广泛存在于计算机网络,生物影像、经济金融等领域,随着对张量数据研究的不断深入,针对高维高阶张量数据的分析和应用的手段也逐渐增多。本文主要从聚类和回归两个方面介绍了张量数据的机器学习方法。聚类模型中我们主要介绍了TBM聚类模型以及MET+K-means聚类模型,并通过数值模拟实验等多种判断分析方法对比了以上张量聚类方法与传统矢量化、矩阵化聚类方法的聚类效果,证明了张量TBM聚类模型具有更高聚类精度以及更强可解释性等多种优点。回归模型中,本文介绍了自变量为张量的广义线性模型,并通过仿真数据数值模拟实验对比了张量广义线性回归模型与传统回归模型的回归效果,证明了张量回归模型相比传统广义线性回归模型的优良性。最后,本文利用张量TBM聚类模型与张量广义线性回归模型对于真实电商平台张量数据进行实证分析,并通过实证结果为电商平台用户推荐系统的优化提出了可供参考的方向。