CPI指数预测的统计回归模型

对CPI值进行预测,对我国相应部门做出正确的宏观决策有积极意义.本文采用应用非常广泛的一类随机模型——统计回归模型,首先找到关于CPI指数变化的影响因素,搜集相关的大量数据;然后通过应用主成分分析法找出影响CPI的3个主要因素;最后基于3因素的数据,通过统计分析,建立回归模型,对短期内的情况进行预测.     

指数自回归模型的辨识的研究

本文讨论了指数自回归模型的辨识问题，证明了该模型的最小二乘问题的非凸性，并给出其保证凸性的条件，最后运用混合算法，辨识了该模型，并用数值算例加以说明。     

医院需求的统计预测方法浅探

从医院管理实际出发，将统计预测中的时间序列预测、因果预测和定性预测方法应用于医院需求方面的预测和分析。     

基于支持向量回归机的气象观测站优化模型

在保证足够信息量的前提下,针对合理减少气象观测站的实际问题,首先利用主成分分析(PCA) 降低样本数据的维数,其次利用支持向量回归机(SVR)对样本进行有效的回归,然后结合优化软件lingo对凸二次规划问题(与支持向量回归机相对应)进行求解,最终得出基于主成分分析-支持向量机回归预测优化模型。     

统计回归模型及其优化算法综述

在大数据时代,正则化(惩罚)回归模型成为高维数据分析的一种有效分析工具.文中从统计模型理论和优化算法两个角度对正则化回归模型进行简要的概述,主要介绍线性回归模型、广义线性模型和分位数回归模型三种经典且重要的回归模型以及相应的正则项.对于线性回归模型,介绍最小二乘回归和l_1-正则最小二乘回归问题的优化算法;对广义线性模型和分位数回归模型,介绍逻辑回归模型和求解l_1-正则逻辑回归问题的优化算法,并展示分位数回归模型和求解相应的正则化分位数回归模型的优化算法.最后,对正则化回归模型未来的研究方向进行展望.     

基于指数加权分位数回归预测的CPFR成本模型

针对某些商品的高易变性、不对称性的需求模式,基于预测方法高精确度的要求,采用计量经济学前沿预测研究方法指数加权分位数回归预测法,建立了由零售商、制造商的成本模型和供应链系统总成本模型构成的CPFR供应链系统成本模型,为基于多层次CPFR的三级库存协调与优化研究中提高需求预测精度探索新的视角.该模型通过直接预测销售序列的分位数,避免既存研究中基于假设的预测失误,使预测结果更加贴近需求模式的真实值.数值分析表明指数加权分位数回归预测模型的预测精度较高.     

利用线性回归模型对季节指数的估计

利用季节虚拟变量建立回归模型,通过季节虚拟变量的参数估计间接地估计季节指数,并且利用模型进行了一些传统的季节指数方法无法进行的推断统计.这是一种分析季节指数和季节变动的新思路。     

基于主成分回归分析的流程工业生产故障预测

在流程工业生产过程中,采用主成分回归分析方法,去除变量间的共线性,可以有效提高系统故障预测的能力.通过TEP过程验证,证明该方法具有较好的故障预测效果.     

脑卒中发病环境因素的定量分析模型

利用提供的数据,在合理假设前提下,给出了脑卒中发病环境因素分析模型.首先采用主成分分析法建立模型,得出影响脑卒中发病的三个因素中,第一类主成分是气温和气压,第二类主成分是相对湿度.其次利用回归分析法得到回归方程,并利用部分数据进行检验.     

统计模式识别和自回归滑动平均模型在 设备剩余寿命预测中的应用

为了对设备预知性维护研究提供支持,采用统计模式识别（SPR）方法对设备进行性能评估,获取设备健康指标;再运用自回归滑动平均模型（ARMA）对设备剩余寿命进行预测,建立了基于设备健康状况的设备剩余寿命预测模型.对生产过程中刀具加工设备寿命预测进行分析和验证结果表明,该设备评估和预测方法是有效且实用的.     

一种改进的线性回归模型

本文阐述了一种改进的线性回归模型——偏最小二乘回归模型的基本原理,并结合实例指出当变量间存在着线性关系时,普通的多元线性回归建模方法会失效;通过对偏最小二乘回归模型和主成分回归模型的系数估计精度及预测精度两方面的比较,说明要消除变量间的线性关系,前者优干后者。     

基于统计回归模型的红外人脸温度归一化

为了减小环境温度对红外人脸图像的影响,本文提出了一种基于统计回归模型的红外人脸温度归一化方法.为了得到环境温度与红外人脸温谱图在对应像素点灰度之间的关系,将环境温度改变值和对应人脸上的温度变化值作为研究对象,利用统计回归方法对这两个对象进行二次多项式拟合即可得到环境温度变化和对应的人脸上温度变化的函数关系.通过得到的函...     

一种改进的线性回归预测模

用最小二乘法求解线性回归预测方程的回归系数时,计算量比较大,针对这个问题,提出一种改进的线性回归预测模型,该模型和其它预测算法配合,能够对若干种药品的销售额进行预测,挑选的药品种类越多,效率越高。最后通过具体实例验证了该模型是可行、有效的。     

基于主成分分析和Softmax回归模型的人脸识别方法

文章介绍一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)和Softmax回归模型相结合的人脸识别方法,该方法通过PCA对整幅图像提取特征,然后将提取的特征经过非线性变换输入到Softmax回归模型中。将主成分提取特征看成是单层神经网络,将它与Softmax回归模型构成的级联结构看作是2层神经网络,在神经网络的训练过程中,主成分的特征向量可以微调。在不同人脸数据库上的实验表明,相比于传统的只用PCA降维的方法,本文方法可达到较高的识别率。     

一元回归统计分析模型在土地利用动态监测中的应用

概述了一元回归统计分析模型的几种常见类型 ,给出了各种函数的曲线标准形式和将非线性问题线性化的方法 ;详细阐述了计算软件的功能和使用方法 ,并以河北省某市建成区为实例进行计算 ,证明方法可行 ,原理正确 ,结果可靠     

多元统计过程控制方法的平方预测误差分析

作为多元统计过程控制方法中的常用统计量,平方预测误差（ Ｓ Ｐ Ｅ）的变化规律有待深入研究。介绍了主元分析建模方法,推导了 Ｓ Ｐ Ｅ均值公式,分析了 Ｓ Ｐ Ｅ均值和过程变量均值向量、协方差矩阵之间的解析关系,用来自 ３ 阶液位系统的仿真数据验证了分析的结果。给出了 Ｓ Ｐ Ｅ随过程变量均值向量、协方差矩阵变化而变化的若干规律,说明了这些规律在生产过程监控应用中的意义。     

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．