偏最小二乘回归在刀具磨损试验建模中的应用

应用灰色关联度筛选变量，将样本变量筛选为部分样本变量和全部样本变量组合用于建模的自变量，以刀具后刀面磨损量作为因变量，对不同切削条件下铣削加工过程刀具后刀面磨损的多组实验数据，采用偏最小二乘回归分析方法，建立对所选自变量的偏最小二乘回归模型。结果表明，该方法提取的成分具有线性无关的特点，对刀具磨损有较好的解释能力，且利于建模和预测，同时可以消除输入因素的多重共线性。刀具磨损的回归模型计算出不同切削条件下刀具后刀面的磨损量，以全部样本变量所建立的模型预测效果更为理想。     

一种基于支持向量机的点云建模算法

分析了点云建模的特点,将基于统计学习理论的支持向量机引入该领域。首先提取点云数据中的强特征,采用支持向量回归机构建轮廓;然后在轮廓形成的不同区域分别提取弱特征,用回归的方式逐步重构区域纹理,从而得到整个物体的表面表达。理论分析和实验结果表明该方法的精度和处理速度优于人工神经网络,具有一定的实用性,为点云建模研究提供了一种新的思路。     

联合定轨非线性模型估值的偏差修正算法

从理论上推导了联合定轨非线性参数回归模型估值的偏差与均方误差的表示方法,提出了一种基于迭代算法的参数估值的偏差修正方法。通过对联合定轨非线性半参数回归模型结构的分析,建立了参数估值的偏差与方差的近似表示公式,并设计了非线性半参数联合定轨模型估值的偏差修正算法。理论分析和仿真计算结果表明,联合定轨非线性回归模型估值偏差修正方法能够进一步改善卫星联合定轨精度,从实际应用角度验证了偏差修正方法的合理性和可行性。     

环状给水管网优化设计的一种综合方法

提出了一种环状给水管网优化设计的综合方法.这一方法以环状管网年费用(或投资)最小为目标函数,将二次正交旋转回归设计、二次规划和线性规划有机的结合在一起,较好的解决了环状管网的优化设计计算问题.在这一方法中,用二次正交旋转回归设计确定环状管网管段流量分配方案,用线性规划模型计算每一流量分配方案管网的年费用,建立管网的管段流量与年费用之间的二次多元回归方程;以这个二次多元回归方程为目标函数,用二次规划方法确定管网的管段流量分配最优方案;根据最优流量分配方案,用线性规划模型确定管网的最优设计方案.算例表明这一方法是可行的,可用于单水源泵站加压管网和重力管网的优化设计.     

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。