《表7 回归系数、相关性系数、直观趋势线斜率的横向对比》

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《非饱和黄土压缩预测模型研究》

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尽管塑性指数不宜参与建模而被剔除，但并没有显著影响多元线性回归模型（MLR）的预测精度。通过SPSS Statistics 17.0中的K—means（K均值聚类）分析，剔除塑性指数因子前后对比发现，模型预测精度得到一定提高，误差的标准差相对减小，即塑性指数因子的剔除提升了预测模型稳定性。回归系数、相关性系数、直观趋势线斜率的横向对比如表7所示，由表可知，多元线性回归模型的回归系数、相关性系数、散点矩阵分布图直观趋势线斜率体现出一致性，但单纯地用线性规律去分析介绍因子关系时具有较大的误差，不能在工程实践中广泛推广，多元线性回归模型的预测精度远远低于神经网络模型。