非线性回归

借助于大数定律、重复抽样方法和非线性回归方法，分别建立了金文、小篆、汉隶和宋楷几个具有代表性的、不同时代的汉字系统直接构件关系模型。

这里提出了核学习技术在储集层非均质特性描述中渗透率参数预测的新用途。

评价结果表明：神经网络模型预测效果优于多元非线性回归模型，原油含水率分段预测模型效果优于统一模型。

摘要通过多传感器技术对原油含水率测量有影响的多个参量进行测定，提出基于多元非线性回归和神经网络融合处理两种方法建立原油含水率预测模型，并采用分段建模的方法分别进行改进。

基于相关分析的一元非线性回归模型优选方法探讨

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