基于偏最小二乘回归的粮食产量模型分析

利用偏最小二乘回归方法对我国的粮食产量建立模型.在此基础上通过构造符合F分布的统计量,绘制T2椭圆图检测样本点中是否存在的异常点;通过构造变量投影指标反映每个自变量对因变量的影响程度,以此来提出提高因变量产量.     

基于偏最小二乘回归分析综述

综述了偏最小二乘法直接求解的方法,以及不同情况下的偏最小二乘回归算法,总结其优点及局限性.     

基于偏最小二乘回归的中国证券市场收益影响因素研究

由于我国证券市场的证券定价具有不规范性和非理性,股票收益率易偏离真实性,随着我国证券市场的不断发展,影响证券投资者行为和股票收益的因素也日趋复杂,这就需要我们在不同时期对股票收益率影响因素进行探究。该文利用行为资产定价模型BMPA构建股票组合分类,在股票组合层面上以股票组合收益率为研究对象,在克服各因子间多重共线性下建立了上海证劵市场的偏最小二乘回归模型,以期找出影响收益率的主要因素,为我国证券市场的科学决策提供合理的依据。     

基于偏最小二乘法实现非线性回归分析

从应用的角度,提出了一种基于偏最小二乘回归和多项式回归相结合的多元非线性回归分析方法。通过理论分析及实例验证,指出该方法可以较好的进行多元非线性回归分析,具有较强的适用性。     

基于粗糙集的偏最小二乘回归方法

针对变量之间多重相关性导致最小二乘估计失效的问题,提出基于粗糙集改进偏最小二乘回归建模方法.首先,利用粗糙集对数据进行一般约简,去除冗余信息,再进行偏最小二乘回归分析,建立回归模型.通过实例计算,并与PLSR、PCR进行比较分析.结果表明：用粗糙集改进的PLSR建模精度为3.65%,分别高于PLSR(4.07%)和PCR(4.45%),从而验证了所提出方法的通用性及实用价值.     

成分数据的偏最小二乘回归分析法

本文针对具有成分数据信息的多因变量对多自变量线性回归问题,在传统的线性回归基础上提出了一种成分数据的偏最小二乘回归分析法,并对其进行了理论性分析,论证了该方法的可行性与合理性。     

成分数据的偏最小二乘回归分析法

本文针对具有成分数据信息的多因变量对多自变量线性回归问题，在传统的线性回归基础上提出了一种成分数据的偏最小二乘回归分析法，并对其进行了理论性分析，论证了该方法的可行性与合理性。     

改进的偏最小二乘回归推荐算法

基于已有的相关PLS算法,提出了针对QSAR研究和工业过程控制建模的环境要求的PLS回归改进算法:加强递归PLS算法.模拟实验结果表明:在实时建模过程中,该算法的性能优于传统的PLS回归算法.     

基于核偏最小二乘回归的人脸识别

在采用主成分分析进行人脸重构和识别时,仅从样本自身提取特征向量会导致识别误差。因此,在参考主成分分析的基础上,采用偏最小二乘回归进行人脸图像的训练和识别,并对偏最小二乘回归引入核函数。在ORL人脸数据库上的实验结果表明,偏最小二乘回归明显优于主成分分析,同时核偏最小二乘回归也显著提高了识别正确率。     

基于偏最小二乘回归建模的探讨

从工程应用的角度介绍了一种新的回归方法-偏最小二乘回归，分析了传统最小二乘回归所不具有的特点，数值实例研究表明偏最小二乘回归能在自变量间存在强相关的情况下建立模型，介最小二乘回归不能，同时，电路成品率估计研究表明，在较少样本点的情况下，利用偏最小二乘回归模型进行成品率估计是行之有效的，其预测精度能满足实际电路设计和分析的要求，且大大扰于最小二乘回归。     

基于偏最小二乘回归的洪水预报方法

针对常规多元回归模型无法克服预报因子间复相关性的问题,提出了基于偏最小二乘回归的洪水预报方法.通过结合遗传算法与偏最小二乘回归来进行因子筛选,对筛选后的因子采用Bootstrap方法进行检验,再建立基于偏最小二乘回归的预报模型.实例分析结果表明,该方法建立的洪水预报模型结构简单,能依据给定目标进行因子筛选,有助于克服水...     

基于递阶偏最小二乘回归的数据分析

针对最小二乘法难以克服因子多重共线性对回归模型精度影响的不足和大坝观测数据分析中因变量较多的特征,引进递阶偏最小二乘法,对大坝安全监测变量及其影响因子进行递阶偏最小二乘回归分析,将建模预测分析方法通过递阶分层处理,可同时实现回归建模和数据结构简化,所建立的大坝安全监控模型精度可通过交叉有效性检验来控制.工程应用实例和模型对比分析研究表明,递阶偏最小二乘回归模型能有效克服由于各类因子变量问的多重共线性和因子变量数目较多而对模型拟合精度及其预测能力的影响,相对于传统回归模型有更好的解释能力,因而具有一定的实用价值.     

基于偏最小二乘回归的装甲车辆润滑油监测

采用偏最小二乘回归方法,经交叉有效性检验,选取2个成分建立了某中型坦克变速箱的润滑油油液污染度与磨粒浓度、磨损烈度指数和大磨粒百分比的关系模型,该模型对各自变量的累计解释能力均达到97％以上,对因变量的累计解释能力超过98％,通过该模型计算得到油液污染度的拟合值与实测值的最大相对误差不超过7％,可以对油液污染度进行有效预测,从而为设备的正确维护提供有效的依据,实现预防性维修。 关键词：装甲车辆;润滑油监测;偏最小二乘回归     

我国科技投入与产出的偏最小二乘回归分析

以国家财政科技拨款、R＆D经费、R＆D人员、科学家工程师为科技投入的主要因素,以专利申请量、三大系统收录我国科技论文数、高科技产品出口额作为主要的科技产出,通过对我国科技投入与产出之间的关系进行分析,并运用新型的多元统计方法--偏最小二乘（PLS）回归方法进行建模,从中发现影响我国科技产出的主要因素,以调整我国的科技发展政策,提高我国科技投入与产出效率.     

一类基于偏最小二乘回归分析的成分数据预测模型

针对“因变量和自变量都是成分数据的前提下，如何建立它们之间的线性回归”的基本问题，以经典线性回归分析法为基础，结合对称Logratio变换，建立了一种基于偏最小二乘回归分析的成分数据预测模型，并对该模型进行了理论实证分析，论证了该模型的可行性与优良性，从而为解决具有成分数据信息的多重相关变量回归问题提供新的途径．     

老年女性血沉正常参考值与地理因素的偏最小二乘回归

为制定中国老年女性血沉正常参考值的统一标准提供科学依据,收集了中国各地用温氏法测定的健康老年女性血沉正常参考值,并对其与地理因素的关系进行了研究。发现海拔高度是影响老年女性血沉正常参考值最主要的因素,随着海拔高度的逐渐增大,老年女性血沉正常参考值在逐渐的减小,相关性很显著。用偏最小二乘回归分析的方法建立了以下回归模型:Y=24.5-0.00271x1-0.00132x2+0.05574x3+0.05573x4+0.00016x5±5.73。结果显示,如果知道了中国某地的地理因素,就可以用回归模型估算这个地区的老年女性血沉正常参考值。依据老年女性血沉正常参考值与地理因素的依赖关系,把中国分为青藏区、西南区、西北区、东南区、华北区、东北区等六个区。     

基于偏最小二乘法回归的工序质量建模

针对制造工序质量控制问题,应用多元统计分析中的偏最小二乘回归法建立了质量模型.利用该模型可以定量分析加工工序与最终成品率之间的关系,进而通过将大量的工序影响因子约简得到主要影响因子子集.根据在线生产的相关质量数据,采用非线性迭代偏最小二乘法获得影响因子的权重.得到偏最小二乘因子权重可以在线预测成品质量变化,避免离线测试.在半导体制造实例研究中,以工序质量水平为自变量,成品质量水平为因变量,建立了质量水平传递模型,应用该方法可实现多工序质量异常的在线诊断和预测,为质量控制提供了定量依据.     

基于偏最小二乘回归的研制费用估算模型

进行了导弹研制费用分析,建立了费用特征参数的量化模型.为解决因样本数据少引发的研制费用估算精度低的问题,引入了偏最小二乘回归灰色组合模型,并针对一组费用数据进行了实际应用.结果表明估算精度较高.     

基于偏最小二乘回归的产品功能可用性评价

现有的产品功能可用性研究仅为提升具体功能的可用性,忽视了用户对产品功能可用性的偏好问题。为解决该问题,首次提出了基于偏最小二乘回归的产品功能可用性评价方法。在常用可用性分析方法基础上,对细分市场产品整体满意度和功能可用性进行偏最小二乘回归。结合功能可用性评价矩阵分析产品功能改进方向。最后,通过手机实例进行了方法的演示,验证该方法是产品功能可用性分析的有效方法。     

异常点检测后的偏最小二乘回归模型

偏最小二乘回归是通过一组自变量来预测一个或一组因变量的统计方法。但在很多情况下用于建模的样本点由于种种原因会出现一些异常情况,这些异常点和其他样本点之间都存在着很大的偏差。异常点的存在对所建立的模型和真实模型就有很大的偏差。基于这一问题本文通过构造统计量对所给的样本点进行选择,剔除对模型的构造有很大影响力的样本异常点,从而获得一个相对合理的样本空间。在相对合理的样本空间中采用偏最小二乘回归建立模型。运用MATLAB编程,通过一个实例说明在对于异常点剔除后的样本空间中建立模型的精确程度有了很大的提高。