非线性回归模型的应用，在结构设计里还挺实用的。像钢桥面铺装这种对温度敏感的结构，用传统线性模型不太准，误差大。这篇文章就用到了统计软件 PASW，套了个非线性回归，把铺装层的极端表面温度跟气温做了建模，实际数据来的，比较靠谱。设计温度一旦定准了，后续施工和维护成本都能压下来不少。

非线性模型的逻辑和 Logistic 曲线像，实际走势不会一条直线到底，温度上升快到一定点就开始缓了，符合真实情况。要是你也在搞结构，或者在做类似热工环境模拟的，蛮值得参考一下。

文中提到用 PASW 做建模，操作方式和 SPSS 差不多，适合搞数据的朋友上手。而且结果直观，建模过程透明，不像某些黑盒模型让人抓狂。顺带推荐几个相关资源：Logistic 曲线、Fminspleas 非线性拟合、SPSS 线性回归讲义，配合一起用效果更好。

不过要注意的是，数据得够干净，采集频率也别太低，不然非线性拟合会不稳定。还有别偷懒直接扔拟合函数，前期的数据探索、特征判断都挺关键的。

如果你手头也有结构监测数据，想做温度预测或者极端条件模拟，可以考虑试下 PASW 或 MATLAB 建模，逻辑通了之后，其他模型用起来也顺了。