颜色对比确定浓度大小是目前一种常用的方法,本文利用Excel通过多元回归分析的方法对颜色读数和物质浓度的关系进行了分析和建模,并利用误差分析讨论了数据量和颜色维度对模型的影响模型建立与求解建立多元回归模型，得到颜色读数和物质浓度的数学模型，通过附件2中数据的处理研究分析，选取了3个变量：蓝色颜色值x1，绿色颜色值x2，红色颜色值x3作为自变量(i=1,2,3)，浓度为因变量y，以下为处理附件2之后的数据。表1二氧化硫数据的处理序号浓度（y9建立线性回归模型可表示为：y=β0+β1*x1+β2*x2+β3*x3利用散点图绘制图2。图2颜色读数与浓度关系散点图其中横轴为颜色读数，纵轴为物质浓度。物质浓度辨识建模-电动折弯机数控弯管机张家港液压弯管机电动弯管机滚弧机其可决系数R2=0.921198，其数值接近真实值，拟合出的较真实。利用excel处理数据得出残差图。如图在残差图中的散点在中轴上下两侧分布，则拟合直线就是合理的，本文由全自动弯管机公司网站网站采集转载中国知网整理! http://www.wanguanji158.com 说明预测有时多些有时少些，总体是符合趋势的。3(a)绿色颜色值3(b)蓝色颜色值3(c)红色颜色值图3残差图4(a)红色颜色值4(b)蓝色颜色值4(c)绿色颜色值图4线性拟合图。 大类数据中会存在一定误差，用excel对给出的数据进行误差分析。在小组数据中可决系数R2＝0.921198；在大数据中可决系数R2＝0.948456;从中可以直观看出大类数据更为精确，其对模型的影响更小，在误差分析中，小组数据中的误差波动范围较广，在[之间，整体影响较大，在大类数据中误差波动范围为[-14.1767,21.3614]1，在其范围内也更加直观的看出大类数据更为精确，所以，数据量的多少对其模型的影响很大，数据量越多，越能直观反应整体情况。图6残差图1.3.2颜色维度对模型的影响由附件中二氧化硫的数据进行分析和估算，首先利用色调和饱和度对物质浓度的影响进行分析，得出两种量与浓度的线性关系，再由此衍生出三种颜色中每一种颜色分别与色调和饱和度的关系，进一步分析两种颜色分别与色调和饱和度的线性关系，更加直观的得出颜色维度对模型的影响。其中y4为色调读数，y5为饱和度读数，分析结果如下。表3颜色维度对模型的影响颜色维度分析项线性关系及可决系数S与浓度y=物质浓度辨识建模-电动折弯机数控弯管机张家港液压弯管机电动弯管机滚弧机本文由全自动弯管机公司网站网站采集转载中国知网整理! http://www.wanguanji158.com