简介：摘要：手机产业一直被视为是国民经济的产业，在经济发展的过程中也起到了非常重要的作用。近年来，我国的手机行业伴随市场高速发展的步伐而快速增长，行业规模不断扩张，因此针对我国的电子产品（手机）这一行业都一直存在着其销售量无法与生产量相匹配的问题，产量过剩会导致产品积压；产量不足会影响收入，故对手机的销量预测是非常重要的。“手机销量预测”数学模型是先来计算总销量或总订单量的模型，进而在来预测各周的手机销售量和订单量。

简介：摘 要：随着化石燃料的长期消耗走向枯竭，近年来展开了许多利用废弃食品如废弃蛋糕等生产乙醇的研究，本文基于化学含氧量（COD）、还原糖（RS）及α-淀粉酶浓度对酒精生成的影响，对乙醇生产量优化问题进行了研究。

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简介：摘要：利用Logistic模型建立了适用于预测广西建筑业产值增长的非线性回归方程。然后利用已有的数据为样本，计算得到了广西建筑业发展的三个关键阶段。研究表明：2013年以前，广西建筑业处于初始发展阶段，2013年至2020年期间进入了快速发展阶段，2020年至2025年为广西建筑业成熟发展阶段。目前广西建筑业正处于成熟发展阶段。在2025年以后，若广西建筑业产业结构不及时转型升级，提高生产效率，那么广西建筑业产值的极限值约为9799.337亿元。

简介：摘 要：铁路客运量预测方法十分多样，对于有历史运量积累地区，直接采用回归预测或者其他趋势外推预测方法均能得到很好的预测结果。但对于无历史运量区域客运量的预测，需要调查得到区域人均出行频率即乘车系数，本文主要介绍Logistic模型计算铁路乘车系数方法，采用该方法计算得到全国居民乘车系数，通过乘车系数法快速计算预测新线路的铁路客运量，为运输方案提供依据。

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简介：摘要：在当前的空中交通流量预测方面，应当有一个长期规划，这样才可以科学地对机场进行空管，同时也为以后的规划和决策提供依据。在目前的空中交通流量预测方面，还存在一些不能完全控制的问题，尤其容量和管制因素方面需要进行科学的研究。在实际的管理中，流量会随着经济发展而增加，但是这种增加不是无限制的，要与Logistic模型吻合，所以应当根据流量和未来发展趋势，建立Logistic模型，从而有效地确保预测更加精。

简介：摘要随着移动支付技术的革新，越来越多的人体会到了移动支付方式的便利，但是公交第三方支付平台的商业盈利模式势必会引发了新的问题。本文通过引入AHP模型优化回归模型，进行设参，最后建立AHP模型优化下的公交移动支付回归模型。首先对数据进行预处理，进行统计分析。其次计算平台盈利，引入AHP模型计算指标权重，并归一化。最后建立回归模型，预测第三方支付平台的移动情况，加权得到其盈利方程并给予评价。

简介：摘要；内容摘要:乙醇可以被催化剂催化生成C4烯烃。本文针对催化剂组合与反应温度影响生成C4烯烃的问题，基于多元线性回归分析建立线性回归模型，分析催化剂、温度与C4烯烃之间的关系，利用三者的关系预判消耗量与生成量，调整化学反应策略，最后给出反应方案。

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简介：摘要随着经济的不断发展，机动车辆的不断增加，机动车辆保险已经成为中国财产保险业务中最大的险种，但其居高不下的赔付率一直困扰着我国的财产保险公司，本文基于A公司的210组机动车辆索赔案件进行识别研究，运用相关性分析、多重共线性分析和显著性检验，还有Logistic回归和BP（BackPropagation）神经网络的方法对所有的索赔案件进行识别。对机动车辆保险欺诈识别过程得出改进和管理启示。

简介：摘要：本文使用多元线性回归模型来分析影响我国三十一个省份的GDP主要因素。通过建立回归模型以及回归思想，来分析不同经济发展模式下的各个省份GDP发展状况，并给出相应的结论及政策建议。

简介：摘要：数据中心为当今时代不可缺少元件之一，其散热成为研究问题关键。

简介：摘要:GNSS钟差估计在导航和定位应用中是至关重要的。基于多项式模型的GNSS钟差估计算法已被广泛应用，但仍存在一些局限性。为此，本文提出了一种改进的基于多项式模型的GNSS钟差估计算法，并对其性能进行了分析。通过数据预处理、模型参数优化和非线性优化算法的应用，改进算法能够更准确地估计GNSS钟差。实验结果表明，改进算法相比传统方法具有更高的精度和稳定性。

简介：主要通过多元线性回归统计模型对房地产的价格进行评估.首先运用统计软件中的SPSS进行线性回归分析建立房地产评估的多元线性回归预测模型,同时对该预测模型进行显著性检验,并进行残差分析检验和异方差性检验,使得该模型具有解决实际问题的意义.最后,说明多元线性回归模型对于房地产评估的实用性。

简介：摘要随着技术的不断发展，不可分解的垃圾数量以及垃圾种类越来越多，末端处理被提上议程，如何制定垃圾分类及其配套政策与保障政策实施成为大家共同关注的问题。本文运用演化博弈模型研究了政策激励及公众意识对垃圾分类政策实施的有效性的影响。

简介：摘要：本论文深入研究了深度学习模型在图像分类中的核心原理和应用。我们首先介绍了神经网络基础、深度神经网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的原理，为理解深度学习提供了坚实的基础。然后，我们深入讨论了图像分类应用中的数据预处理、模型训练、性能评估和模型部署。这一研究为研究人员提供了关键的知识和技术，以利用深度学习在图像分类领域取得更好的成果。

简介：摘要 :研究灰色理论和统计回归理论 在建筑垃圾预测中的应用，分析建筑垃圾产量预测的准确性。根据历史数据分别构建义乌市建筑垃圾的 GM(1， l)预测模型和三元线性回归模型，预测未来 5年义乌市建筑垃圾“可直接利用量”、“需处理后再利用量”和“总量”。灰色建模前，对原始数据序列进行 2阶弱化处理和 一次累加生成运算。分析表明： 对于少信息的建筑垃圾预测而言，灰色模型预测的精度更高，预测的数据更有参考价值。线性回归分析模型不适合义乌市建筑垃圾预测。灰色预测结果将为义乌市政府对建筑垃圾进行科学管理，垃圾资源化利用提供数据支撑。

简介：摘要：随着遥感技术的不断进步和深度学习算法的快速发展，逐渐出现了一系列应用于遥感图像分类的神经网络模型。本文通过对近年来相关文献的综述，总结了各种神经网络模型在遥感图像分类中的应用情况、优缺点及发展趋势，旨在为遥感图像分类领域的研究者提供参考和启示。

简介：摘 要：垃圾造成的环境污染日益严重，现有的垃圾分类技术难以对大规模垃圾进行有效分类，因此人工智能技术在垃圾分类领域的应用成为近期的热点。本文分析了现有的智能垃圾分类模型，采用最新的YOLO v8目标检测算法对垃圾进行智能分类。该模型可以实现垃圾的智能识别、分类和回收，有效提高了智能垃圾分类领域的垃圾识别和分类效率。