Experimental research and statistical analysis on the dielectric properties of lunar soil simulators

To support the microwave brightness data retrieval of future China space-borne lunar exploration microwave radiometer, based on the collection of plentiful terrestrial basalts and anorthosites and their chemical compositions got by X-ray fluorescence, nine lunar soil simulators were prepared and made respectively into 0.8, 1.0, 1.2, 1.4 and 1.6 g/cm3 five densities each. We measured their relative dielectric constants over the range of 0.5-20 GHz with open-ended coaxial line model on the HP8722C Network Analyzer and then processed and analyzed the measurement data. This study shows that among the three parameters of density, frequency and composition, density has the strongest effect on the relative dielectric constants, frequency comes second, composition the least. The three parameters account for 45%, 33% and 22% respectively of the changed real part of a relative dielectric constant, and 55%, 27% and 19% respectively of the changed imaginary part. The real parts of the relative dielectric constants are linearly linearly correlated with density or frequency, and the imaginary parts have a linear relation with both approximately over the range of 0.5-10 GHz and tend to be poorly correlated with them in 10-20 GHz. The effect of composition on a relative dielectric constant seems very complicated, both probably do not follow a simple function relation, with the least correlation. Multiple regression analysis indicates that major element oxides SiO2, Al2O3, CaO, MgO, TiO2 and AFe are correspondent to a one-order polynomial, and TiO2 or AFe or TiO2 ΔFe has not been proven to be the indicators in the contribution to the relative dielectric constants.     

区域经济中长期预测的支持向量回归方法

分析了区域经济发展特性以及中长期经济预测的特点,对当前经济预测方法存在的不足进行了阐述,指出:由于区域经济系统中存在高度的非线性、耦合性和时变性,使得现有的经济预测方法难以胜任.介绍了支持向量回归算法,并在此基础上,提出了基于支持向量回归的方法对区域经济进行中长期预测的思路,并建立了相应的数学模型.以广东省江门市作为应用对象,说明了该模型的有效性.     

尺度核支持向量回归的非线性系统辨识

提出一种新的尺度核支持向量回归方法,并应用于非线性系统辨识问题。通过线性规划技术和采用尺度函数作为核函数来实现支持向量回归模型。该支持向量回归的核函数不必满足Mercer条件,为实际应用更广泛地选择尺度核提供更大的灵活性。仿真实验结果表明该尺度核支持向量回归方法可以成为非线性系统辨识的有力工具。     

基于遗传算法的支持向量回归机参数选取

针对支持向量回归机(support vector regression,SVR)的参数选择问题,提出了基于遗传算法的SVR参数自动确定方法。分析了SVR各参数对其性能的影响,根据已有的样本集确定遗传算法的搜索区间,然后在该区间内对搜索的参数进行最优选取。为了减少所选参数对训练样本的依赖性,借鉴交叉验证的方法,把训练集分为估计子集,用来选择模型;确认子集选择参数,以推广能力最好的一组参数作为最终参数。将所提出的方法应用于受噪声影响的标准函数,实验结果表明,由该方法所得参数确定的SVR具有较优的预测性能。     

支持向量机的时间序列回归与预测

详细分析了支持向量机用于时间序列预测的理论基础。采用支持向量机、RBF和Elman神经网络模型,对仿真时序和工程滑坡变形时序进行了回归与外延预测。结果表明,在噪声水平较低时,SVR回归效果稍好,Elman与RBF网络的稳健性相对较差;随着噪声水平增大,两种神经网络的回归精度迅速下降。对于外延预测,两种神经网络仅限于短期的非线性模拟,而泛化性能更好的SVR在短期具有比较理想的效果,在较长的时间区间里也具有较高的预测精度(7步预测准确度控制在83.5%以上)。     

非参数回归函数的经验似然置信区间

经验似然是由Owen引入的一种非参数推断方法，主要讨论了相依样本下非参数回归函数的经验似然置信区间。     

区域物流需求预测的COMR方法

针对区域物流需求规模短期预测建模的特点,结合核方法和支持向量回归的研究进展,提出了一类带约束的最优多元回归模型。该模型综合考虑了多元回归函数的拟合误差、泛化能力以及非线性预测建模的特点,为区域物流需求增长预测提供了一种新方案。对上海市最近5年物流需求规模的预测也验证了该模型的有效性。     

基于GM-PLS组合模型预测一次能源消费

为了预测一次能源消费量及其由此引起的污染物排放量,建立了偏最小二乘回归与GM(1,1)优化组合模型(GM—PLS)。用大连市历史年的一次能源数据分别建立了单项模型和优化组合模型并进行了验证比较。结果表明,组合预测的相对误差仅为1．70％,高于两种方法单独预测时的精度。选取了国内生产总值GDP、总人口数、第二产业占国民经济的比重及煤炭消费占一次能源消费的比重4个自变量用组合模型对大连市规划年的一次能源消费量进行了预测。结果表明,一次能源消费将会逐年增加。如果天然气的供给量能达到预测值,用其替代煤,则2020年由一次能源产生污染物的量将减少15．53万t。     

前移回归分析新方法及其在福建人均GDP预测中的应用

介绍一种称为前移回归的时间序列预测新方法，其建立依据是，经济指标是多项相关因素的函数，一个时间段内各项指标（自变量）的值会影响下一时间段待预测指标（因变量）的取值．这种方法克服了以往时间序列预测只是自身拓展而不考虑多项因素（变量）的不足，也弥补了回归分析预测法必须已知同时期各个自变量值才能预测的缺陷．以福建省人均GDP的预测作为实例，取得较好的效果．     

通径、回归与相关

本文从处理统计的角度阐明了通经分析与多元回归分析,通经分析与多元相关相关分析,以及通经分析与局部相关分析的联系和区别.