基于元胞自动机模型的城市空间变化模拟研究进展

元胞自动机(CA)是一种时间、空间、状态都离散,空间的相互作用及时间上的因果关系皆局部的网格动力学模型,其“自下而上”的研究思路,强大的复杂计算功能、固有的平行计算能力、高度动态以及具有空间概念等特征,使得它在模拟空间复杂系统的时空动态演变方面具有很强的能力.在城市空间动态变化的模拟研究方面,CA模型已应用到除非洲、南极洲的所有大洲的城市模拟研究当中.CA模型和G IS的集成,一方面增强G IS的空间模型运算及分析能力,另一方面,G IS提供的强大空间处理能力可以为CA模型准备数据和定义有效的元胞转换规则以及对模拟结果进行可视化.同时CA模型还可以与神经网络、主成分分析、遗传算法、模糊逻辑以及其他研究方法相结合,以增强其在城市空间变化模拟研究方面的能力.将CA与MAS技术相结合,建立一个能够模拟多个不同参与因子(自然系统)、不同决策者(人文系统)共同影响下的城市发展模型,以此来模拟与预测城市发展的真实状况,将是CA模型在城市空间变化模拟与预测研究中的未来发展趋势.     

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.     

改进灰色模型与偏最小二乘耦合预测城市需水

采用易于辨识系统信息与噪声的单因变量偏最小二乘回归(PLS),建立7个具有高度相关性的自变量与单因变量间线性回归关系;同时,运用二阶弱化算子对灰色预测模型进行改进后将灰色模型与偏最小二乘回归预测模型相耦合.使用matlab7.0以及PEW软件对重庆市北碚区1996—2007年需水量进行计算,计算结果平均相对误差仅为0.82%,预测北碚区2015年和2020年需水量分别为2.38亿m3和2.64亿m3.该模型不仅克服了传统最小二乘回归中自变量的多重相关性,也弱化原始数据误差,预测准确度高.     

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。     

基于偏最小二乘法的地应力场拟合

采用偏最小二乘回归分析方法分析矿区地应力场分布.以乌鞘岭隧道岭脊地段的有限测点的地应力测量结果为样本,使用商业有限元软件ANSYS对岭脊地段区域的地应力场进行数值模拟.利用地应力实测数据与计算结果进行偏最小二乘回归计算,得到拟合的地应力场数据.与传统最小二乘分析方法相比,本文的方法通过主成分分析,可以有效解决多因变量回归计算时由于响应变量之间较高的相关性而导致的回归计算误差,并可以有效地反映变量间的关系,为地应力场的建立提供有效的数据支持.     

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.     

A Novel Extension of Kernel Partial Least Squares Regression

Based on continuum power regression(CPR) method, a novel derivation of kernel partial least squares(named CPR-KPLS) regression is proposed for approximating arbitrary nonlinear functions.Kernel function is used to map the input variables(input space) into a Reproducing Kernel Hilbert Space(so called feature space),where a linear CPR-PLS is constructed based on the projection of explanatory variables to latent variables(components). The linear CPR-PLS in the high-dimensional feature space corresponds to a no...     

基于偏最小二乘分析的人脸表示与识别

基于偏最小二乘回归分析,提出了一种新的人脸表示与重构方法.与主成分分析相比,通过偏最小二乘所抽取的低维人脸表示特征具有更好的分类性能.在ORL人脸数据库上的实验结果表明,基于偏最小二乘方法对于测试图像进行重构优于主成分分析方法,并且分类结果也好于后者.     

一种采用偏最小二乘回归的情绪调节策略预测模型

针对目前个性化网络学习中重知识轻情感的现状,从学习者负面情绪调节入手,提出采用偏最小二乘回归方法,以采集的学习者的个性特征为自变量,负面情绪调节的策略特征作为应变量,建立学习者的情绪调节策略预测模型.通过实例验证,此模型具有较好的拟合预测能力.实验结果表明,个性对情绪调节策略的解释能力达70%,揭示出学习者负面情绪补偿的方法与个性相关联.     

基于PLS的湖北省经济增长水平分析

采用新型的多元统计分析方法—偏最小二乘回归(PLS)分析方法,利用1988～2004年的统计数据对湖北省经济增长情况进行了科学的分析.分析结果表明:人口增长因素对湖北省的经济增长有阻碍作用;湖北省的进出口水平不平衡,对经济增长有很大的影响.还有一些其他因素分别对经济增长有不同程度的积极作用.     

地理元胞自动机及空间动态转换规则的获取

 以东莞市黄江等镇城市发展为例,利用逐步逻辑回归方法,获取分区的元胞自动机动态规则,用分区的动态规则CA模拟了研究区1988-2004年的城市扩张,采用逐点对比法和Moran I指数对模拟结果进行了评价。结果表明,分区的空间动态转换规则比统一的静态转换规则能获得更高的模拟精度,动态转换规则克服了传统静态转换规则无法反映区域内部城市发展差异的缺陷。     

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.