基于改进的偏最小二乘回归的酸雨pH值预测

酸雨pH值受到酸性离子[SO4^2-]、[NO3^-]和碱性离子[Ca^2＋]、[NH4^＋]等的影响。这些影响因素之间存在多重相关性。用一般最小二乘回归分析预测pH值，参数估计存在很大的误差且物理意义明显不足。应用偏最小二乘回归技术建立pH值预测模型，克服了自变量之间多重相关性的问题，因而更具有先进性，计算结果更为可靠，而改进的偏最小二乘回归则从预测角度对偏最小二乘回归模型进行了改进。以我国17个城市pH值预测为例，说明了改进的偏最小二乘回归法比普通偏最小二乘回归法效果好。     

最小一乘回归的新算法

利用加权最小二乘法，提出最小一乘的一种迭代算法，这种方法使最小一乘法在计算上变得简单、直观     

支持向量机在小子样IC可靠性评估中的应用

小子样问题是IC可靠性评估中急待解决的客观问题,本文从工程实践的实际需求出发,提出了基于支持向量机的小子样可靠性评估方法,并给出了支持向量机在栅氧化层击穿寿命分布评估中的应用实例。通过与常规的最小二乘评估方法相比,其评估精度有了很大的提高,试验结果分析能更真实地反应栅氧化层的可靠性特点。     

基于PLS的下向进路多参数优化方法

 为研究下向进路稳定性与多参数间的关系,提出采用正交数值模拟试验法和偏最小二乘法分析下向进路稳定性影响因素,并运用安全系数法和可靠度分析优化下向进路多参数,进而开展工业试验.结果表明:1)影响下向进路稳定性因素依次为:承载层厚度>进路宽度>进路高度>进路侧帮弹模>承载层弹模>充填体泊松比,且前3个因素影响效果显著;2)偏最小二乘法分析对承载层拉应力的拟合和预测效果良好,误差控制在15%以内;3)可靠度分析优化下向进路多参数较安全系数法更为合理,可实现下向进路安全高效经济开采.工业试验效果良好,表明偏最小二乘法优化下向进路多参数具有很好的理论及实践意义.     

基于改进自适应粒子群算法的混合核函数最小二乘支持向量机大坝变形预测

针对大坝变形影响因素的复杂性以及监测数据的非线性、随机波动大和预测难度大等问题,提出一种改进自适应粒子群(particle swarm,PSO)算法的混合核函数最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)模型,实现了大坝水平变形的时间序列预测方法.基于Mer...     

投影方法在线性最小二乘问题中的应用

采用正交投影方法推导了最小二乘问题的法方程。首先求出了到最小二乘问题系统矩阵的列空间的正交投影矩阵,然后根据正交投影的性质求出了最小二乘问题的解。该方法可以迁移到带有权重的最小二乘问题。     

带有双扰动的矩阵方程AX=B的一般解法及其推广

讨论带有双扰动的矩阵方程AX=B,并且应用总体最小二乘法给出其解的表达形式,同时也用另外一种改进的方法即约束总体最小二乘法来讨论该矩阵方程,并且给出方程的隐型解。     

基于分层插值和最小二乘拟合的亚像素细分算法

在分析传统的光疯质心亚像素细分算法误差原因的基础上,提出了一种基于“金字塔思想”分层方式的三次线形插值和最小二乘拟合的质心算法。通过多次插值对光斑图像进行逐层细分,采用最小二乘曲面拟合在每一层内进行迭代计算。结果表明,该文分层插值方法提高了图像的分辨率,减小了图像系统误差和随机噪声等因素对算法精度的影响,通过该方法获得了较高精度的图像光斑中心位置。仿真实验测试证明,分层插值拟合方法精度优于质心法和曲面拟合法等传统算法,在实际的飞行器测量实验中具有很好的实用性。     

一元总体最小二乘线性回归与解算分析

针对自变量为随机变量情形,在最小二乘准则下,一元线性回归所得到的回归参数估计及其拟合直线存在二义性问题,为确保解算结果的唯一性和一致性,需用总体最小二乘准则进行解算,对总体最小二乘准则进行了描述,利用奇异值分解方法,讨论了解算公式,最后用一数字算例,用最小二乘和总体最小二乘方法进行了计算和结果分析,得到了一些结论,此方...     

测量数据的曲线曲面拟合算法

移动最小二乘法由于其良好的逼近性能而广泛用于曲线曲面拟合,但处理含有粗大误差的数据时,拟合结果极不稳定.为了减少粗大误差对拟合精度的影响,本文提出一种移动最小截平方法,该方法在支持域内引入最小截平方法代替最小二乘法,在所有节点当中选出剔除异常值的最优节点组合,确定局部拟合系数.该方法不需要人为地分配权重或设定阈值,可避...     

多元线性回归的整体最小二乘解和几何分析

在多元线性回归中,考虑自变量为随机变量的情形,在总体最小二乘准则下求解,根据奇异值分解理论,讨论了其求解公式及步骤;结合求解准则与几何分析的基本原理,对多元线性回归的整体最小二乘解作了初步的几何分析和说明,供参考与讨论。     

基于加权整体最小二乘的多元线性回归分析

针对变形监测数据中自变量和因变量观测向量都含有误差、且采用一般最小二乘估计是有偏的这一问题,引入EIV模型,并顾及各自变量观测精度的不同,采用加权整体最小二乘对待估参数进行估计。长江三峡库区滑坡监测实验表明,基于加权整体最小二乘的多元线性回归分析能更好地对回归方程进行参数估计,可明显提高形变预测精度。     

中国电力消费影响因素权重的分位数回归研究

通过加权最小二乘法(WLS)和分位数(QR)回归比较性研究电力能源消费影响因素的影响权重,分位数回归技术则更能详尽阐明不同消费需求下各影响权重的变化:电价、能源效率改进、消费支出能力、电力价格体制改革、人口与电力消费需求之间存在长期均衡的关系,并通过多重验证指标验证模型和结果的合理性;能源效率改进和电价控制是影响电力能源消费的2个重要因素,在不同分位数上各个因素影响权重存在差异;特别发现"高人口增长率并不必然伴随高电力消费需求量"。并提出不同分位数下相关政策建议。     

采用最小二乘支持向量机的部分相依函数型线性模型估计与应用

提出一种基于无截断Bartlett核函数的重构方法,有效避免长期方差函数估计方法面临的核函数与窗宽选择问题,并将其应用到部分相依函数型线性模型中.利用考虑函数型数据相依性的最小二乘支持向量机对模型进行参数估计,数值模拟结果表明:与未考虑函数型数据相依特征的最小二乘估计方法相比,提出的考虑函数型数据相依性的最小二乘支持向量机估计方法能更稳健地估计向量系数,有效提高样本外的预测精度;将部分相依函数型线性模型应用到上证指数开盘价的预测中,得到较好的预测效果.     

LS-SVM在状态监测数据趋势预测中的应用

介绍了最小二乘支持向量机（LS-SVM）回归算法的基本原理,并使用MATLAB6．5结合LS-SVM工具箱对某型雷达磁控管状态监测数据进行了预测。     

基于偏最小二乘的人脸超分辨率重构

提出了一种基于偏最小二乘(PLS)的超分辨率重构方法用于快速恢复高分辨率人脸图像.该算法利用主成分分析(PCA)方法将所有高、低分辨率人脸图像投影到各自的特征子空间中,通过PLS对高、低分辨率投影变量之间的统计关系进行回归建模.当输入的低分辨率人脸图像给定时,对应的高分辨率人脸图像可以由训练后的回归模型导出.实验结果表明,在离线训练的情况下,所提出的算法可以快速地给出令人满意的重构解.     

线性回归模型的抗差泛最小二乘估计

首次用抗差泛最小二乘法考虑线性回归模型，得到了抗差泛最小二乘估计；然后，研究了该估计的影响函数和渐近方差-协方差矩阵；最后，用算例说明了抗差泛最小二乘估计具有抗差性，优于传统的最小二乘估计及作提出的泛最小二乘估计。     

分组数据场合指数分布参数的渐近置信估计

利用指数分布的若干个样本分位数,建立线性回归模型,由获得的广义最小二乘估计的渐近正态性,得到分组数据场合分布参数的渐近置信估计.在样本足够大的情况下,该方法简单有效.     

局部区域三维坐标变换的两步解法

在局部区域三维坐标变换中,布尔萨模型的旋转参数和平移参数存在相关性,容易出现解算模型病态问题.为此提出将旋转参数和平移参数分开解算的两步解法,在去掉平移参数后采用最小二乘法估计旋转参数,再用加权整体最小二乘法估计尺度参数和平移参数.该方法既可避免解算复杂的病态整体最小二乘问题,也顾及了原系统坐标误差影响.模拟实验表明:与最小二乘法和整体最小二乘法比较,两步法提高了尺度参数和平移参数的估计精度,特别是尺度参数,外围坐标变换精度明显提高.     

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.