“数据分析与计算专栏”主持人语

<正>中国大数据和人工智能技术正处于蓬勃发展阶段,先进模型算法不断涌现。本期专栏推出3篇论文,以大数据和人工智能应用为中心,面向工业界和学术界的应用场景,介绍前沿模型算法的相关应用案例。第1篇是张冬雯等撰写的《基于长短期记忆神经网络模型的空气质量预测》。这是一篇算法类的文章,主要针对当前空气质量预测研究中预测精度低、效率低、缺失时间因素等问题,从时间角度提出了一种简单的空气质量预测方法——LSTM神经网络模型,使用MAPE,RMSE,R,IA和MAE等指标检测LSTM神经网络与对比模型的预测性能。实验结果表明,LSTM神经网络可以适应多个变量或多输入的时间序列预测问题,具有预测精度高、速度快和鲁棒性较强等优点,使用LSTM神经网络进行空气质量预测可以有效提高预测的准确性。     

基于LSTM的空气质量预测模型

为了准确预测空气质量,结合实际的天气污染情况,在WRF-CMAQ等一次预报模型的基础上,利用神经网络、机器学习方法中的LSTM算法以及线性学习方法,针对大量的数据进行二次数学建模来提升预测的准确性,同时解决了对现实中存在数据不全导致无法预测的问题.根据预测数据和实际数据对比,建立的空气质量预测模型预测出的数据与真实值的误差均在2%以内.     

基于随机森林回归和气象参数的城市空气质量预测模型——以重庆市为例

为有效进行城市空气质量预测、推进城市空气污染防治,弥补传统统计学模型在大数据时代背景下对城市空气质量预测准确率低、容错能力差等问题,提出利用随机森林回归构建城市空气质量预测模型;综合考量污染物浓度、气象参数、时间参数等多方面影响因素,通过网格搜索法调整参数的最优组合,构建基于随机森林回归算法的城市空气质量预测模型;基于重庆市2017-01-01—2020-07-31的指标数据,对重庆市空气质量进行预测分析,结果表明:在模型下训练集与测试集的确定性系数R~2均在99%以上,均方误差D_(MSE)和平均绝对误差D_(MAE)在训练集和测试集上的取值均在可接受范围内,证实模型具有运行速度快、预测误差小、具有较高的预测精度等优点,具备较好的学习能力与泛化能力。     

RBF神经网络优化灰线性回归模型预测建模

针对建筑物地基沉降的机理以及RBF(Radial Basis Function,径向基函数)神经网络能够有效描述不确定性问题和解决复杂非线性问题等特点,通过反复试验,优化设计,建立了RBF神经网络,并用该网络优化灰线性回归预测模型,建立RBF灰线性组合预测模型。通过工程实例,比较分析了单一灰色模型、灰线性回归模型、RBF优化的灰线性回归模型的预测精度。结果表明,RBF优化后的灰线性回归预测模型精度优于灰色模型、灰线性回归模型,预测中误差达到0.0014 mm。径向基神经网络优化后的灰线性模型能更好地反映建筑物沉降的总体趋势及规律。     

熵在空气质量指数(AQI)预测中的应用

为了更准确地找出影响空气质量指数的气象因子与提高其预测精度,提出了基于熵、BP神经网络和时间序列模型的组合预测模型。该方法利用增加了特征变量的转移熵方法,得到影响AQI的气象因子及其影响度,将得到的气象因子与AQI实测值作为BP神经网络的输入因子和时间序列分析模型的特征因子,影响度作为BP神经网络输入因子的初始权重,构建BP神经网络预测模型和时间序列分析预测模型,最后用熵值法组合各个预测模型的预测结果。实验表明利用该方法对空气质量指数进行预测可提高其预测精度。     

基于多基因遗传规划的沈阳及其周边地区PM2.5浓度的预测

提出一种基于多基因遗传规划的空气质量预测模型.采用沈阳市及其周边地区11个监测站的空气质量数据和气象条件数据进行模型训练和预测检验.实验结果表明,提出的新模型不仅预测准确性好,而且其鲁棒性也优于经典遗传规划和传统BP神经网络.     

金矿浮选回收率预测模型

浮选回收率是金矿选矿过程重要的生产指标,目前主要是通过人工化验的方法检测获得,人工检测周期较长,造成金矿厂不能及时把握浮选工艺水平.在大量现场生产数据的基础上,分别采用多元线性回归和BP神经网络的方法,建立了金矿厂浮选回收率的预测模型.预测误差分析表明,BP神经网络预测模型能较好地预测金矿厂的浮选回收率,当预测相对误差在±3%范围内时,模型的预测精度达到91%,对于实际生产具有良好的参考作用.     

三种预测模型的比较与研究

通过对某地区自然灾害造成的损失数据的预测,针对灰色预测模型GM(1,1)预测精度问题展开了一系列研究.采用直线插值法将非等时距数据进行等时距变换.通过后验差验算线性回归模型、指数回归模型和GM(1,1)模型的预测等级,验算结果表明指数回归模型的预测等级与GM(1,1)的预测等级都处于最优级,线性回归预测等级为不合格.为进一步研究GM(1,1)和指数回归预测模型的预测精度,将两者的预测相对残差绝对值进行对比分析,结果表明GM(1,1)整体预测精度比指数回归模型略高.     

基于LS-SVM的交通流组合预测模型

智能交通系统是目前世界上公认的解决城市交通拥堵问题的最佳措施,而实时准确地交通流量预测则是实现智能交通系统和智能交通诱导控制的重要依据.针对城市交通"智能运输系统"和交通流的特性,在多元线性回归、支持向量机和改进的BP神经网络等三种预测模型的基础上,提出了基于最小二乘支持向量机方法的交通流组合预测模型.实验预测结果表明该组合预测模型具有较高的预测精度,为交通流量提供了一个更好的预测模型.     

PCR-RBF-SVM预测模型在财政数据中的应用

通过使用支持向量机算法将主成分回归的线性预测结果和径向基神经网络的非线性预测结果相结合, 提出一种新的预测模型, 该模型提高了预测精
度, 解决了预测方式单一的问题. 将新预测模型应用于财政数据预测结果表明, 与传统主成分回归和径向基神经网络方法相比, 该模型预测效果更好.     

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.     

ELM岭回归软测量建模方法

ELM(极限学习机)是一种新型的前馈神经网络,可有效处理函数的回归问题.针对ELM学习算法隐含层输出可能存在的复共线性问题,提出了ELM岭回归(ELMRR)软测量建模方法.该算法利用岭回归方法代替原有的线性回归算法,以误差平方和均值为性能指标,采用粒子群优化算法确定最佳岭参数,克服了传统岭回归算法最佳岭参数难以确定的缺...     

基于神经网络分位数回归的VaR金融风险测度

基于神经网络分位数回归给出VaR风险测度方法,一方面,通过其分位数回归功能可以揭示响应变量整个条件分布特征;另一方面,通过其神经网络结构,可以模拟经济系统中的非线性结构,从而很好地解决了VaR风险测度中遇到的2个难题:尾部风险测度与非线性关联模式。文章选取上证综指作为研究对象,将其与传统的VaR金融风险测度方法进行了实证比较,实证结果表明,基于神经网络分位数回归的VaR风险测度方法,在样本内与样本外都取得了较好的实证效果。     

基于ε-SVR的用户视听在线人数预测

预测视听在线人数能够帮助厂商提供有价值的信息, 获取更大效益. 从时间序列分析出发, 经过特征调整, 利用支持向量回归对用户视听在线人数进行准确预测. 首先, 对数据进行时间序列分析建模并预测; 然后, 将模型视为线性回归对用户视听在线人数作进一步改进, 结合时间与实际生活中的特征进行调整, 并添加了新的特征; 接着, 对新特征组成的样本进行支持向量回归, 通过社会认知优化寻找径向基函数中的最优参数; 最后, 得到比较理想的预测效果.     

Identification of encoding proteins related to SARS-CoV

By sampling I00 encoding proteins from SARS-coronavirus (SARS-CoV, NC 004718) and other six coronaviruses and selecting 23 variables through stepwise multiple regression (SMR) from 172 variables, the multiple linear regression (MLR) model was established with good results of the quantitative modelling correlation coefficient R^2=0.645 and the cross-validation correlation coefficient Rcv^2=0.375. After removing 4 outliers, the quantitative modelling and cross-validation correlation coefficients were R^2=0.743 and Rcv^2=0.543, respectively.     

灰色线性回归组合模型在沉降监测中的应用

为了在贫数据条件下准确预报中长期沉降值,采用线性回归方程和指数方程的组合方式,通过适当配置模型的某些参数来获得新的生成序列函数模型．结合工程实际算例进行预测,并和实际观测数据比较,取得了较好的效果,验证了灰色线性回归组合模型应用于沉降监测预报的可行性．通过其残差与回归分析模型和灰色预测GM（1,1）模型残差相比较,证明该模型在沉降预报中优于回归分析模型和灰色预测GM（1,1）模型．     

基于组合模型的建筑物沉降预测

以上海某建筑物沉降观测数据[1]为依据,构建一种新的组合预测模型,并对沉降数据进行预测,将预测结果与前人单项模型预测结果进行对比,结果表明组合预测模型预测结果要明显优于单项模型。     

一种新的支持向量回归预测模型

运用支持向量机（SVM）理论，建立了一种新的支持向量回归（SVR）预测模型.模型的求解可转化为二次规划问题，并能实现模型参数的自动选择.用此模型对我国粮食产量增长率的预测表明，模型具有较好的概化能力.     

回归分析人工神经网络

为避免每次训练都必须随机生成样本序列的问题,提出网络动态拓扑的概念,对各种前向式网络进行统一表述;提出正、反序训练方法,并给出解的唯一性证明,同时,网络连接权在初始化时不再需要随机生成。回归分析人工神经网络有效解决了两次随机过程对训练结果造成的不利影响,在稳定性和可信性上对人工神经网络的应用提供了理论依据和技术支持。     

怀柔水库鲫鱼种群繁殖生态学特征

鲫鱼(Carassius auratus)是一种经济价值较高的鱼类。1981～1990年根据怀柔水库的1000余尾标本,讨论了该水域中鲫鱼种群的性比、成熟年龄和体形大小以及与产卵量之间关系。依据体长、体重和年龄建立了绝对产卵量的回归方程,讨论了种群的繁殖力,每年4～5月为鲫鱼产卵时期,应予以保护。