数值分析-非线性回归分析

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1、非线性回归分析1.问题描述在熔盐泵模化试验中,根据模化方案,采用水作为试验介质,对输送介质密度pp=1938kg/m3,粘度//p=0.00729Pa-s,转速/?p=1450r/min,颗粒直径1mm,密度1938kg/m3,叶轮直径Dp=250mm的原型泵进彳亍模化试验,取x=0,得模型泵的转速/?m=386.2r/min,叶轮直径二250mm。颗粒1mm,直径密度1103.8kg/m3o在不同的流量工况下,分別对这两台泵进行数值模拟,然后将流量、扬程和轴功率全部转换成无量纲的比流量、比扬程和比功率。对其中的效率,比能量

2、数值曲线进行拟合,实验数据结果如下,其中效率为3,比能量为b。Xy000.11034022069142614327671670441384827991056207621925503827671062531丄034574165151.3241475086191544837367592试求效率y对比能量x的回归方程。方法一:2.用STATISTICA进行非线性回归分析根据y与x的对应数据,EXCEL绘图可以看出来,他们之间满足指数关系(如下图所示),所以设回归方程为a=Ab-Bb2+Cb用STATISTICA做试验分析时采用自

3、定义回归方程模块。建立如图所示的数据表:]Data:Spreadsheet!*(11X2y100201103414.2614302206927.6717404413848.279950.6620762.1925608827671.0625711034574.1651813241475.0862915448373.67593•回归过程详解StatisticsfiraphsToolsJ^ataWindow旦elp<■Resume...Ctrl+R

4、Basi£Statistics/Tables*MultipleRegression

5、II回ANOVAJdllNonparametricsI0DistributionFitting応Advanced£inear/NonlinearModels►那MultivariateExploratoryTechniques冒IndustrialStatistics&SixSigma出PowerAnalysisDaja-Mining@StatisticsofBlockData药STATISTICAVisualBasic物ProbabilityCalculatorddtoReport▼©k?JIlli!I掳止柯囹国焯头m9

6、/orQ8/orA[zoGeneralLinearModels鶴GeneralizedLinear/NonlinearModels囹GeneralRegressionModelsGeneralPartialLeastSquaresModels猛VarianceComponents

7、SurvivalAnalysish/

8、/orinNonlinearEstimationfFixedNonlinearRegression>Lag-LinearAnalysisofFrequencyTables-dlTimeSeries/F

9、orecasting-StructuralEquationModelingNonlinearEstimation:Spreadsheet!Quick

10、User-specifiedregression/leastsg

11、ujcjVstr-speci£iedr«(r«ssioxtcustom1XfQuickLogitregressionL、QuickProbitregressionExponent!algrowthregressionI广厂1innYoucanalsousetb«GLZmoduletoanalyzeoonunuou

12、s.btwnoJ.ormultHwntaldependentvariables(«.g..forLogrtorProbrtregression).输入自定义回归方程:Regression,LeastSquares:Spreadsheet!XMDdeletionQCasewise广MeansubstitutNonlinearLeastSquaresModelEstimation:SpreadsheetModelis:y»a*x*3-b*x"2+c*x+dNuxnberofp&raxneterstobeesrimAred:4Lq

13、a・functionia:leas€squaresDependentvariable:yIndependentvariables:xMissingdataarecasewisedeletedNumberofvalidcases:9Estimation

14、LevenberquardtQuick

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1、非线性回归分析1.问题描述在熔盐泵模化试验中,根据模化方案,采用水作为试验介质,对输送介质密度pp=1938kg/m3,粘度//p=0.00729Pa-s,转速/?p=1450r/min,颗粒直径1mm,密度1938kg/m3,叶轮直径Dp=250mm的原型泵进彳亍模化试验,取x=0,得模型泵的转速/?m=386.2r/min,叶轮直径二250mm。颗粒1mm,直径密度1103.8kg/m3o在不同的流量工况下,分別对这两台泵进行数值模拟,然后将流量、扬程和轴功率全部转换成无量纲的比流量、比扬程和比功率。对其中的效率,比能量

2、数值曲线进行拟合,实验数据结果如下,其中效率为3,比能量为b。Xy000.11034022069142614327671670441384827991056207621925503827671062531丄034574165151.3241475086191544837367592试求效率y对比能量x的回归方程。方法一:2.用STATISTICA进行非线性回归分析根据y与x的对应数据,EXCEL绘图可以看出来,他们之间满足指数关系(如下图所示),所以设回归方程为a=Ab-Bb2+Cb用STATISTICA做试验分析时采用自

3、定义回归方程模块。建立如图所示的数据表:]Data:Spreadsheet!*(11X2y100201103414.2614302206927.6717404413848.279950.6620762.1925608827671.0625711034574.1651813241475.0862915448373.67593•回归过程详解StatisticsfiraphsToolsJ^ataWindow旦elp<■Resume...Ctrl+R

4、Basi£Statistics/Tables*MultipleRegression

5、II回ANOVAJdllNonparametricsI0DistributionFitting応Advanced£inear/NonlinearModels►那MultivariateExploratoryTechniques冒IndustrialStatistics&SixSigma出PowerAnalysisDaja-Mining@StatisticsofBlockData药STATISTICAVisualBasic物ProbabilityCalculatorddtoReport▼©k?JIlli!I掳止柯囹国焯头m9

6、/orQ8/orA[zoGeneralLinearModels鶴GeneralizedLinear/NonlinearModels囹GeneralRegressionModelsGeneralPartialLeastSquaresModels猛VarianceComponents

7、SurvivalAnalysish/

8、/orinNonlinearEstimationfFixedNonlinearRegression>Lag-LinearAnalysisofFrequencyTables-dlTimeSeries/F

9、orecasting-StructuralEquationModelingNonlinearEstimation:Spreadsheet!Quick

10、User-specifiedregression/leastsg

11、ujcjVstr-speci£iedr«(r«ssioxtcustom1XfQuickLogitregressionL、QuickProbitregressionExponent!algrowthregressionI广厂1innYoucanalsousetb«GLZmoduletoanalyzeoonunuou

12、s.btwnoJ.ormultHwntaldependentvariables(«.g..forLogrtorProbrtregression).输入自定义回归方程:Regression,LeastSquares:Spreadsheet!XMDdeletionQCasewise广MeansubstitutNonlinearLeastSquaresModelEstimation:SpreadsheetModelis:y»a*x*3-b*x"2+c*x+dNuxnberofp&raxneterstobeesrimAred:4Lq

13、a・functionia:leas€squaresDependentvariable:yIndependentvariables:xMissingdataarecasewisedeletedNumberofvalidcases:9Estimation

14、LevenberquardtQuick

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