监控量测回归分析制作过程
隧道监控量测回归分析浅析
２ ４ ２ ６ ２８
１ ． ７Ｏ ２ ３９
３ ． ０２ ３ ． １Ｏ ３ ． ３０
４ ３４ ４ ３５
４３． ０ ４５． １ ４５． ０
４ ０ ４ ２
４ ４ ４ ６ ４ ８
５ ０ ５ ２
５ ４ ５６ ５８
６ 】 ｏ ６ ． Ｏ １
６
７４ ．
３ ６
５ ４０
６ ６
７ ． ９４
９ ６
８ ． ２６
的变形量 即预测 累计变 形量 。常 用 的数 值分 析方法 多采用 凹归 分 析 ］ 。
８
５６ ．
３ ８
５ ． ５９
６ ８
７ ９１
９ ８
８ ． ２４
ｌ Ｏ ｌ ２
１ ４ １ ６ １ ８
８ ０ ０． ８１ ２ ． ８１ ３ ．
１４ Ｏ ｌＯ １
１６ ｌ １２ ２ １８ ２
ｌ４ ３ １０ ４
１６ ４ １２ ５ １８ ５
８ ． １２ ８ ． ２Ｏ
８ ． ０９ ８ ． Ｏ０ ７ ． ９７
８ １５ ８ ． ０３
８ ４ ０． ８１ ０ ． ８１ ２ ．
３ 数 据 处 理 ３ １ 回 归分 析 ．
刚 归分 析 是 确 定 两 种 或 两 种 以 上 变 数 问 相 互 依 赖 的定 量 关 系 的一 种统 计 分 析 方 法 。 在 隧 道 监 控 量 测 数 据 分 析 中 主 要 处 理
吕
暑
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变形量 和时『 的关系 ， 日 Ｊ 即是 采用 ＝厂 ｔ 函数 对采集 的位 移一 时 ＿ ） （ 问散点 图进行拟合 。鉴于实际监控过程 ， 隧道 围岩实 际变形 主要 分为两 个部分 ： 围岩开挖前的位移 和 围岩 开挖后 的位移 “， 其 中 围岩 开挖 后 的位 移 又分 为 可 量 测 位移 “ 和 受 施 工 因 素 不 可
回归分析的基本步骤
回归分析的基本步骤回归分析是一种用来探究变量之间关系的统计方法。
通过回归分析，可以确定自变量对因变量的影响程度，并用回归方程来预测因变量的值。
本文将介绍回归分析的基本步骤，包括数据收集与准备、回归模型的选择、模型拟合以及模型评估等。
数据收集与准备在进行回归分析之前，首先需要收集与问题相关的数据。
这些数据可以通过实验、观测或问卷调查等方式获得。
在数据收集过程中需要注意保证数据的准确性和完整性，以及避免数据的缺失。
收集到数据后，还需要进行数据的预处理。
这包括数据的清洗和转换。
数据清洗主要是去除异常值和错误数据。
数据转换可以包括对变量进行标准化、对非线性关系进行变量转换等操作，以使数据符合回归分析的假设。
回归模型的选择在回归分析中，需要选择适当的回归模型来描述自变量和因变量之间的关系。
常见的回归模型包括线性回归模型、多项式回归模型、指数回归模型等等。
在选择回归模型时，需要考虑以下几点：1.因变量和自变量之间的关系类型：线性还是非线性关系；2.自变量之间是否存在多重共线性：即自变量之间是否存在相关性；3.应用领域的特点：不同领域对变量之间关系的要求不同。
模型拟合选择好回归模型后，需要对模型进行拟合。
拟合模型的目标是通过最小化残差平方和来找到最优的回归系数。
常用的拟合方法有最小二乘法和最大似然法。
最小二乘法是通过最小化实际观测值与回归模型预测值之间的差异来确定回归系数。
最大似然法是基于观测数据的概率分布来估计模型参数。
两种方法都可以得到相似的结果，选择哪种方法取决于实际问题和数据的性质。
模型评估在模型拟合完成后，需要对模型进行评估。
评估模型的好坏可以通过各种统计指标来衡量，如决定系数（R-squared）、均方差（MSE）等。
决定系数是指模型能够解释因变量变异性的比例，其取值范围为0到1。
值越接近1，说明模型对数据的拟合程度越好。
均方差是指观测值与模型预测值之间的平均偏差。
均方差越小，说明模型的预测精度越高。
如何进行回归分析：步骤详解(四)
回归分析是统计学中一种重要的分析方法，用于研究两个或更多变量之间的关系。
它可以帮助我们了解变量之间的因果关系，预测未来的趋势，以及检验假设。
在实际应用中，回归分析被广泛用于经济学、社会学、医学等领域。
下面将详细介绍如何进行回归分析的步骤。
第一步：确定研究的目的和问题在进行回归分析之前，首先需要明确研究的目的和问题。
例如，我们想要了解某个因变量与几个自变量之间的关系，或者我们想要预测未来的趋势。
明确研究目的和问题可以帮助我们选择合适的回归模型和变量。
第二步：收集数据接下来，我们需要收集相关的数据。
数据可以是实验数据、调查数据或者是已有的数据集。
在收集数据的过程中，需要保证数据的质量和完整性，以及避免数据的缺失和错误。
同时，还需要考虑数据的样本量和代表性，以确保结果的可靠性和有效性。
第三步：选择合适的回归模型在确定了研究目的、问题和收集了相关数据之后，接下来需要选择合适的回归模型。
常见的回归模型包括线性回归模型、多元线性回归模型、逻辑回归模型等。
选择合适的回归模型需要考虑多个因素，包括变量之间的关系、数据类型、模型的假设和可解释性等。
第四步：建立回归模型在选择了合适的回归模型之后，接下来需要建立回归模型。
建立回归模型的过程包括确定因变量和自变量之间的关系、估计模型的参数、检验模型的拟合度等。
在建立回归模型的过程中，需要考虑模型的解释能力和预测能力，以及模型的稳健性和可靠性。
第五步：评估回归模型建立回归模型之后，需要对模型的拟合度进行评估。
常用的评估方法包括确定系数（R-squared）、残差分析、假设检验等。
评估回归模型的过程可以帮助我们了解模型的解释能力和预测能力，以及检验模型的假设和稳健性。
第六步：解释结果和做出推断最后，根据回归模型的结果，我们可以对变量之间的关系进行解释和推断。
通过对回归系数的解释和显著性检验，我们可以了解自变量与因变量之间的关系，以及变量对因变量的影响程度。
同时，还可以利用回归模型进行预测和假设检验，以支持决策和推断。
隧道监控量测数据的回归分析
隧 道 在 开 挖 过 程 中 围 岩 变 形 随 时 间 的变 化 关 系 ， 为 后期 设 计 修 改 与 施 工 指 导 提 供 理 论 依 据 ， 同 时 也 为 以 后 隧 道 的
设计 、 施 工积 累经 验 。
关 键 词 ：隧 道 ； 新奥法 ； 拱顶沉降 ； 回归 分 析 中 图分 类 号 ： Ｕ４ ５ ６ 文 献 标 识码 ： Ｂ 文章 编 号 ：１ ０ ０ ４ — ３ １ ５ ２ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ５ — ０ ０ ７ ０ — ３
（ １ ． 丹 江 口市公 路 管 理 局 ， 湖北丹江口
城
４ ３ ０ ０ ７ ２ ）
４ ４ ２ ７ ０ ０ ； ２ ． 武 汉 大学 土 木 建 筑 工 程 学 院 ， 武汉
摘
要 ：以丹 土 一 级 公 路 ０ ３ Ａ 标 伍 家 岭 隧 道 拱 顶 沉 降 实测 数 据 为 基 础 ， 利用 数学方法 对其进行 回归分析 ， 得 到 该
间的相关性 ， 并且 反映 了 “ 一 之 间线 形 关 系 较 好 ；
（ ２ ） 回归 精度 表 明 ， 用指 数 函数预 报该测 点沉 降
第２ ７ 卷 第 ５期 ２ ０ １ ３年 １ ｏ Ｎ
土 工 基 础
Ｓ ｏ ｉ ｌ Ｅｎ ｇ ． ａ ｎ ｄ Ｆ ｏ ｕ ｎ ｄ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
ＶＯ １ ． ２ ７ ＮＯ． ５
０ｃ ｔ ． ２ Ｏｌ ３
隧 道 监 控 量 测 数 据 的 回归 分 析
王 元 柱 ， 梁
伍 家岭 隧道 右 线 Ｋ２ ＋５ ４ ６断 面 沉 降 实 测 值 如
表 １ 。
３ ． ２ 函数 模 型 的 对 比 与 选 择
用下 述 ３ 种 模 型 回归 分 析 Ｋ２ ＋５ ４ ６断 面 Ｅ测 点处 拱顶 沉 降 ， 如表 ２ 。考 虑 了模 型 的相 关 系数 和
简述回归分析法的实施步骤
简述回归分析法的实施步骤1. 确定研究目标在进行回归分析之前，首先需要明确研究的目标是什么。
确定研究目标可以帮助我们选择适当的回归模型和变量，以及判断分析结果的有效性。
2. 收集数据收集与研究目标相关的数据是回归分析的基础。
数据可以通过调查问卷、实验观测、社会调查等方式获得。
确保数据的准确性和完整性是非常重要的。
3. 变量选择在进行回归分析之前，需要选择适当的自变量和因变量。
自变量是影响因变量的参数，因变量是我们想要预测或解释的变量。
变量选择可以根据专业知识、实际情况和统计分析的结果来进行。
4. 模型建立在回归分析中，需要选择适当的回归模型来描述自变量和因变量之间的关系。
常用的回归模型包括线性回归、多项式回归、逻辑回归等。
根据问题的具体情况，选择合适的模型是非常重要的。
5. 拟合回归模型一旦选择了回归模型，就需要通过拟合来确定模型中的参数。
拟合回归模型的目的是找到最佳的参数估计，使得模型对数据的拟合最好。
拟合回归模型通常采用最小二乘法或最大似然法进行。
6. 模型评估在拟合回归模型之后，需要评估模型的好坏。
常用的评估指标包括决定系数（R²）、均方根误差（RMSE）、残差分析等。
这些指标可以帮助我们判断模型对数据的拟合程度，以及模型的预测能力。
7. 参数解释回归分析可以通过回归系数来解释自变量对因变量的影响程度。
回归系数表示自变量单位变化对因变量变化的影响大小。
参数解释可以帮助我们理解回归模型的经济、实际含义，从而实现对数据的解释与预测。
8. 预测与应用回归分析可以通过已有的自变量数据来预测未来的因变量数值。
预测可以帮助我们进行决策和制定策略。
除了预测，回归分析还可以应用于效应估计、因果推断、变量筛选等领域。
总结回归分析是一种重要的统计方法，可以用来分析自变量和因变量之间的关系，并进行预测和解释。
实施回归分析需要经过确定目标、收集数据、变量选择、模型建立、拟合模型、模型评估、参数解释、预测与应用等步骤。
某隧道监控量测数据回归分析方法
8.48241949 0.06666667 0.05363656 0.00444444 0.00357577
39.7606045 1.58044028 7.98666214
8.55869289 3.31822899 1.09449733 1.58044028 0.31202051
106.3099
b
8.20657491 0.07692308 0.05552471 0.00591716 0.00427113
2.91245935 0.00510204 0.20803281
8.35745984 0.07142857 0.05434192 0.00510204 0.00388157
2.92552438 0.00444444 0.19503496
7.83228454 0.09090909 0.05882353 0.00826446 0.00534759
2.86471201 0.00694444 0.238726
8.02709785 0.08333333 0.05699954 0.00694444 0.00474996
2.89092716 0.00591716 0.22237901
量测数据的处理与回归分析
一、建立位移（U）随时间（T）发展的时态函数，根据量测数据分别进行下列函数：
1、对数函数 U=a+b/lg（1+T）；2、指数函数 U=a*e-（b/T）；3、1双、对曲数函函数数 U=T/（a+bT）的回归计算。
时间 T
实测收 敛值U
回归值 U
U-U
U=
21832947
197.1807
1.400186258
-1.1073094
如何进行回归分析：步骤详解(六)
回归分析是一种常用的统计方法，用来探讨自变量和因变量之间的关系。
它可以帮助我们了解变量之间的影响程度和方向，从而做出预测和决策。
在实际应用中，回归分析可以用来解决各种问题，比如市场营销、经济预测、医学研究等。
下面将详细介绍如何进行回归分析的步骤。
数据收集和准备进行回归分析的第一步是收集和准备数据。
首先需要确定研究的问题和变量，然后收集相关的数据。
在数据收集过程中，要确保数据的准确性和完整性。
一些常用的数据来源包括调查、实验、观测等。
在收集到数据后，还需要进行数据清洗和转换，以确保数据的质量和适用性。
变量选择在进行回归分析之前，需要对自变量和因变量进行选择。
自变量是用来解释因变量变化的变量，而因变量是需要预测或解释的变量。
在选择变量时，需要考虑变量之间的相关性和适用性。
通常情况下，选择的自变量应该具有理论基础或经验依据，以及与因变量之间的相关性。
模型建立在选择好自变量和因变量后，接下来就是建立回归模型。
回归模型是用来描述自变量和因变量之间关系的数学表达式。
常见的回归模型包括线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。
在建立模型时，需要确定模型的函数形式和参数估计方法。
模型拟合建立回归模型后，需要对模型进行拟合。
模型拟合是通过最小化残差平方和来确定模型参数的过程。
通常使用最小二乘法来进行模型拟合。
在拟合模型时，需要对模型的质量进行评估，比如残差分析、方差分析等。
模型诊断在拟合模型后，还需要对模型进行诊断。
模型诊断是用来检验模型的适用性和准确性的过程。
常用的模型诊断方法包括检验模型的假设条件、检验模型的预测能力、检验模型的稳健性等。
模型解释最后，需要对建立的回归模型进行解释。
模型解释是用来解释自变量和因变量之间关系的过程。
通常使用模型的参数估计和假设检验来进行模型解释。
模型解释可以帮助我们了解变量之间的影响程度和方向，从而做出决策和预测。
总结回归分析是一种常用的统计方法，用来探讨自变量和因变量之间的关系。
进行回归分析的步骤包括数据收集和准备、变量选择、模型建立、模型拟合、模型诊断和模型解释。
监视测量分析和评估程序
监视测量分析和评估程序首先，监视是指对所监控的活动、计划或政策进行实时或定期的数据收集和观察。
这可以通过各种方式进行，例如问卷调查、访谈、观察、文献研究等等。
这些数据可以包括 quantifiable 的数据（如数量指标、质量指标等）和 qualitative 的数据（如意见、反馈等）。
收集的数据应包括活动的各个方面，如执行情况、参与情况、效果等，并按照预定的时间和频率进行监测。
其次，测量是对所收集的数据进行量化分析的过程。
这一步骤可以通过计算数据的平均值、标准差、相关系数等统计指标进行。
测量的目的是为了更好地了解数据背后的趋势、差异和关联性。
通过测量，我们可以对数据进行比较、总结和解释，并提供依据来评估活动、计划或政策的执行情况和效果。
然后，分析是对所测量的数据进行深入的定性和定量分析的过程。
这一步骤包括对数据进行归纳、分类、比较和解释，从中提取关键信息和发现。
与测量不同，分析更注重对数据的解释和理解，以便更好地评估活动、计划或政策的优劣。
这可以通过使用统计软件、模型和方法，如回归分析、因子分析等来进行。
最后，评估是根据前述步骤的结果，对活动、计划或政策的执行和效果进行综合评估的过程。
评估的目的是为了确定活动、计划或政策的成败，并提出改进建议和意见。
评估可以包括一系列指标和标准，如成本效益分析、目标达成程度、用户满意度等，以对活动、计划或政策的有效性和可行性进行评价。
评估的结果通常以报告的形式呈现，用于决策和政策制定的参考。
综上所述，监视、测量、分析和评估程序是一种系统和结构化的方法，用于对活动、计划或政策的执行和效果进行监控和评估。
这一过程包括数据收集、数据分析、标准制定和评估报告编制等步骤，旨在提供有针对性的反馈和改进建议，以提高活动、计划或政策的质量和效果。
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监控量测数据回归分析处理表格制作说明
1、当所有测点、测线从初始读数日期观测到一周后，开始进行回归分析，以下为个人用WPS软件所做的一个回归分析表格，各架子队可参照制作；
2、回归分析处理表格制作步骤：
1）根据测点、测线记录表中的数据处理表格，确定X、Y散点图的x轴与y轴，选取量测累计观测时间作为x轴，选取总收敛量为y轴，如下图：
2）在记录表后面插入一张工作表，操作步骤如下：
3）点击确定后会新建一张空白表格，在空白表格内插入一张x、y散点图，如图：
选择上图中的”图表”，出现下图：
选取xy散点图，然后会出现：
选取上图中的第四个或第五个图形样式，单击“下一步”，出现下图：
单击数据区域后面的选取按钮，会出现如下图：
单击，然后打开数据处理表格，选取数据：
下一步：回车，出现：
在“系列产生在：”后面选择“行”；然后“下一步”，出现
在图表标题框输入“xx隧道周边收敛/拱顶下沉U-T图Kx+xxx收敛”其余如图：
单击“完成”，出现下图：
在图框区右键，出现下图：
选择源数据，
在上图中选择“列”（“行”数据已经在前面选择过了），在“数据区域”后数据选择框单击，单击后打开数据处理表格，选取总收敛值，如图：
回车后出现下图所示：
把鼠标光标移动到收敛值边的数据上，双击数据，出现下图：
然后进行一系列操作，包括轴数据位置，字体大小，最重要的一步是选择刻度栏，出现：
进行以下操作：
操作后出现：
然后再在时间旁边的数据上双击，出现：
，同样进行一系列操作（包括字体大小、刻度数等）关键设置如下：
后出现下图：
出现此图后，在折线图上点击右键，出现：
选择“添加趋势线”，出现下图：
在图中选择对数图形，然后单击选项，按下图操作：
点击“确定”后出现下图：
上图中的公式即为拟合曲线的回归分析公式，R^2=0.9614即为相关系数，然后在拟合曲线上右键，出现下图：
选择趋势线格式，接下来可以确定任意一天的收敛值/成沉降值，如下图：
在图中可选择前推或后推几天，得出的散点图可查出相关数据。
注意：在选择数据的时候，第一天的数据不能选取，因为对数函数底数要大于0且不为1，在数据处理的时候请大家灵活处理，有关EXCEL方面的知识请参考相关资料的帮助。