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.     

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.     

偏最小二乘回归在大气污染预报建模中的应用

本文利用西安市城区2005年1月至2007年12月逐日SO2大气环境质量浓度和同期地面气象要素资料,从空气污染扩散方程出发,经过简化推导,利用偏最小二乘回归方法进行了西安市SO2空气污染预报的动力学统计模型的研究。     

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     

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。     

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...     

偏最小二乘回归模型在织物厚度预测中的应用

织物厚度是织物服用性的重要影响因素之一,通过分析影响织物厚度的组织参数,建立了织物厚度预测的偏最小二乘回归模型,得到了很好的拟合结果。     

基于偏最小二乘回归的飞机维修保障费用预测

分析了影响飞机维修保障费用的参数,提出用偏最小二乘回归方法来预测飞机维修保障费用。该方法对变量进行主成分分析、典型相关分析和多元线性回归,在处理存在多重线性相关的小样本多元数据方面效果很好。实例证明,与传统普通多元线性回归方法相比,偏最小二乘回归在飞机维修保障费用预测中精度更高。     

偏最小二乘回归在课堂教学质量评价中的应用

本文利用方差膨胀因子诊断了课堂教学评价的指标,在此基础上建立了偏最小二乘回归评价模型,有效的克服了评价指标间的多重共线性。分析了影响影响课堂教学质量评价的主要指标,为改进课堂教学指明了方向。     

基于偏最小二乘回归法的河流病因诊断

在分析河流健康外部影响因子的基础上,指出各因素之间存在严重的多重相关性,并应用一种能消除这种不良影响的多元统计方法--偏最小二乘回归法,建立了河流病因诊断模型.结合海宁市辛江塘的具体条件进行了河流病因诊断实例分析,结果表明:影响辛江塘河流健康的最主要的原因为工业污水排放量,其次为GDP,再依次为生活污水排放量、人口、农业污水排放量、环境保护投资指数、降雨量.提出了严格控制污染源,进一步完善污水管网建设,加大河道综合整治力度,完善河道管理体制的治理对策.     

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。     

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。     

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。     

完整桩极限承载力的偏最小二乘回归预测法

关于完整桩轴向极限载力Qu与桩长L、桩径d、桩的阻尼自振基频f1、桩的应力波波速c以及桩的单位动刚度Kd等参数,已知Qu的大小与上述5个参数存在一定的关系,现采用偏最小二乘回归方法对其进行描述。偏最小二乘回归方法是近年来产生和发展的一个具有广泛适用性的多元统计分析方法。其特有的选择因子方式与传统方法迥然不同,而其计算量比传统方法都小。它意义明确,计算简单,建模效果好,解释性强,日益成为工程技术人员和经济管理工作者能够熟练掌握的实用工具。     

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.