基于偏最小二乘法和最小二乘支持向量机方法的熔融指数预测

熔融指数是高密度聚乙烯生产的主要质量指标,通过对生产数据建模实现对熔融指数的预测,为优化操作提供有力依据,从而提高产品的质量。利用偏最小二乘法提取影响熔融指数的主要因素作为最小二乘支持向量机的输入,克服了自变量间的多重相关性问题;同时也降低了最小二乘支持向量机的输入变量的维数。实验表明,利用偏最小二乘法方法和最小二乘支持向量机方法预测熔融指数精度远高于分别使用这两种方法。     

基于复合偏最小二乘法重建光谱反射率

本论文通过复合偏最小二乘法重建光谱反射率,将预测色块与训练集色块距离进行比较,对于不同距离的色块采用多主成分数偏最小二乘法和普通偏最小二乘法进行不同的运算,最终得到反射率预测结果,并且与普通偏最小二乘法(PLS)作比较。通过实验得到,复合偏最小二乘法的重建精度明显优于PLS方法,并且复合偏最小二乘法的平均GFC达到99.68%。     

相关-最小二乘两步法在辨识中的应用与改进

本文介绍了系统辨识中相关-最小二乘两步法的基本原理,应用两步法对一个实际的中功率雷达伺服系统进行了仿真辨识.对结果进行分析,得出截断误差仅仅影响传递函数零点的估计,对极点估计没有影响.提出了梯形法,仿真结果表明,改进后的方法对辨识结果有很大改进.     

关于“颜色与物质浓度辨识”问题的探讨

本文是对物质浓度和颜色读物之间的关系问题,建立基于回归分析的颜色与物质浓度辨识的非线性拟合,一般绘制关系曲线的过程实际是一种采用目测进行的曲线拟合,无法得出拟合曲线的函数表达式。而本组采用n值选取,根据多元线性回归理论以matlab工具实施n次多项式的函数拟合,再从拟合中找最优拟合函数表达式。实验结果是拟合程度非常好,误差非常小。本文的研究精度高,拟合效果好,能够通过物质的颜色来判断物质浓度的需要,具有一定的实用价值。     

用偏最小二乘法提取石头口门水库水色信息

水体的高光谱数据在提供大量信息的同时，其波段间存在很高的相关性，常规的统计方法反演水质参数不但不能充分利用这些信息，并且也不能很好的去相关，而偏最小二乘回归分析可以较好的解决这一问题。因此本研究通过利用高光谱仪在石头口门水库进行反射光谱测量和同步水质采样分析，建立了叶绿素a和悬浮物含量的偏最小二乘回归模型。结果表明：该模型能较好的利用高光谱数据信息，各光谱波段自变量在最终模型中的系数大小在一定程度上较符合叶绿素a和悬浮物的光谱吸收、散射特性；通过与常规的比值模型、一阶微分模型进行对比，偏最小二乘回归模型明显优于前两者，其各决定系数均高于0.7，因此估测效果较理想，可用于内陆二类水体的水色信息提取。     

基于回归模型的组胺颜色读数与物质浓度辨识研究

针对利用比色法测试组胺浓度的问题,建立组胺的颜色读数和物质浓度的回归模型,并求解。应用实际数据进行验证,发现组胺实际浓度和模型计算出的浓度相关系数,说明本模型对于计算颜色读数和物质浓度时有效的、可靠的。     

最小二乘法的历史回顾与现状

对最小二乘法的意义、发现经过及与之有关的高斯正态误差理论的发展情况,作了简要论述;对这个方法在应用上的意义、理论上的进展以及与之相关的一些数理统计学问题,也作了概括性的介绍     

基于偏最小二乘回归的民航客运量预测与分析

民航客运量预测与分析结果直接影响民航交通规划与管理,对各机场与航空公司是否能够把握行业发展的趋势,并及时制定市场竞争规划有着重要意义。本文采用偏最小二乘回归模型,对2016-2020年的民航客运量做出预测。根据民航客运量需求与经济发展、对外开放之间的关系,分析民航客运量的影响因素,为航空业的民航客运量预测与研究提供了参考,对有效增加民航客运需求具有着一定的参考价值。     

我国金融发展与外资企业自主创新——基于偏最小二乘法的实证研究

从我国金融发展中的银行业发展、股票市场发展和保险业发展三个方面,依据柯布—道格拉斯生产函数,运用偏最小二乘回归方法考察了1993～2010年间我国金融发展与外资企业自主创新能力的相关性。实证结果表明:我国金融发展对外资企业的自主创新能力有显著影响,但以银行存贷款余额、股票总市值和保费收入所代表的银行体系、股票市场和保险市场对外资企业创新能力的作用存在显著差异。     

基于最小二乘法离场航迹构造方法

本文提出了一种基于最小二乘法离场航迹逆向构造方法。该方法解决在离场数据、飞行计划及气象资料缺失的情况下,无法对飞机离场航迹进行构造的问题。通过构造基于贝叶斯推理的飞机离场航迹选择评分函数,验证离场方式的选取方法的有效性。实验表明该方法不仅解决了在飞机离场信息缺失的情况下离场航迹的构造问题,而且确保了飞机起飞方式的准确性。     

最小二乘法线损率预测技术研究

为了提高预测精度,提出了一种改进的最小二乘法线损预测技术。算法首次将核偏最小二乘回归算法应用于线损率预测。实验表明,提出的方法能够较好地克服变量相关性和非线性因素对预测模型的不利影响。     

路面施工质量控制的偏最小二乘路径模型

针对路面施工过程中控制因素多和评价指标难以确定的特点,通过分析影响施工质量的因素,引入偏最小二来路径模型这一新型分析工具,对路面施工质量控制的实现方法进行了研究,对模型的建立、求解、结果分析和应用进行了阐述.     

非阿基米德局部域上的最小二乘法与最小距离和

建立了非阿基米德局部域上的最小二乘法 .同时也确定了到非阿基米德局部域上任意给定的多点的距离和最小的点 .     

基于最小二乘法的比赛组队设计

在现实生活中,都有着各种各样的比赛,为了取得最好的成绩,参与者需要选拔最优秀的人员或队伍去参加比赛,如何选拔优秀人员以及科学组队便是首先需要解决的问题。随着近年来的组队比赛越来越多,成功的组队愈发重要。对于比赛组队筛选方式,选拔以及组队的依据主要是考虑队员的各项能力,包括队员的背景,性别,协作能力,以及各种技能,通过构建数学模型,较为快速的拼选出合适的组队方案。     

基于最小二乘法的决策支持系统关键技术分析

目前,决策支持系统提供的数据已成为各行各业高层领导进行各类决策的重要依据。通过对传统的决策支持系统综合分析,提出目标决策系统所需要解决的问题,根据最小二乘法以及线性回归方法的原理,分析了线性回归预测步骤。     

基于最小二乘法的工程经济评价模型

为了能够对决策方案做出准确的评价,选择出最佳方案。决策者根据自己的实际经验做出判断。但是各决策者的知识、实际经验都会有一定的误差与局限性。因此,本文建立了专家分析法和灰色关联分析法的集成模型,该模型充分利用了专家赋予的决策值和评价矩阵信息值得相关性,求出更合理的属性权重值进行决策,保证决策结果与两种分析方法的一致性。引用最小二乘法原理建立优化模型,使各方案的决策值与两种方法的偏差最小。以确定防洪标准方案评价为例,验证了方法的有效性和合理性。     

基于最小二乘法的车道线检测

本文针对车道线检测问题,提出基于图像增强与最小二乘法的车道线检测的观点。在智能汽车行业起到视觉导航,保障安全驾驶作用。如付诸现实将产生30万～50万经济效益。     

基于偏最小二乘回归的城市生活用水量预测研究

以城市生活用水量为预测研究对象,选取6个社会经济发展因素作为主要变量因子,建立偏最小二乘回归模型。研究分析表明,各变量因子间存在较强的多重共线性,采用偏最小二乘回归模型能有效克服各类因子变量间的多重共线性对模型拟合精度及其预测能力的影响,取得更接近现实的预估结果(平均相对误差为2.7%)。研究还发现,数据序列的长度和变量近期的变化信息也会对模型的预测精度产生重要的影响。     

基于偏最小二乘回归模型的空气质量监测数据校准模型

为了对自建点所监测的空气质量实时有误数据(包括PM2.5、PM10、CO、NO2、SO2、O3)进行校准,以国控点准确数据为标准算出差异值,使用多元线性逐步回归模型从11个影响差异值大小的因素中遴选出显著因素,再以这些显著因素为自变量,以国控点准确数据为因变量,建立偏最小二乘回归模型,实现了对自建点实时有误数据的校准.     

基于核偏最小二乘回归的顾客满意度指数模型

本文将核偏最小二乘方法引入顾客满意度指数模型,既保持了偏最小二乘方法对样本数据的分布没有要求的特点,有效地处理自变量之间的多重共线性,又能利用核函数的非线性映射能力,较好地反映顾客满意度与各影响因素之间的非线性关系。