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。     

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。     

最小二乘法在物体表面偏振分析中的应用

论述了最小二乘法的原理。利用此方法通过对物体表面的偏振特性进行分析,得到了偏振图像的亮度与偏振片旋转角度之间的拟合曲线,并绘制出了物体表面的偏振度分布曲线。结果表明此方法对于检测物体的形状、分析物体表面反射特性都有重要的意义。     

生态足迹及其影响因子的偏最小二乘回归模型与应用

生态足迹作为一种非货币化定量测度可持续发展的有效方法，自提出以来在国内外获得广泛的应用和发展，但有关生态足迹的时序分析以及生态足迹与其影响因子的动态研究还处于探索阶段。本文利用自然资源生产与消费数据、人口数据，计算了安徽省1990年～2003年的生态足迹，表明研究期内人均生态足迹由1.0121hm²升至1.7659hm²，增长率为74.48%。选取GDP、固定资产投资等若干重要的生态足迹影响因子作为自变量，探讨生态足迹与其影响因子的偏最小二乘回归模型的建立步骤和方法，并以安徽省近14年的相关数据进行实例分析，得出各影响因子对生态足迹的相关影响程度依次为人口、GDP、固定资产投资和居民消费支出。比较偏最小二乘回归与普通最小二乘回归进行生态足迹及其影响因子相关性分析的结果差异，揭示了偏最小二乘回归能解决多元回归分析中变量的多重相关性问题，可提高相关分析的精度，更符合实际情况。     

基于最小二乘法的数据融合技术应用

探讨了一种基于最小二乘法原理的数据融合方法在智能检测系统中的应用,该方法采用并行及各传感器之间组合的融合方式,从而推导出系统适合最小二乘格式的数学模型,再从模型辨识出测量结果并得出系统通用性能曲线,避免了常规检测方法造成的误差。通过实例分别给出了软硬件设计方案,实验结果表明该方法是一种能确保系统测量信息准确性的数据处理方法。     

最小二乘法在铁路纵断面设计中的应用

运用最小二乘法原理对铁路线路中心线的地面线进行分段直线拟合,建立最佳坡度线方程,进而绘制最小填挖方数量的纵断面坡度设计线,再根据设计规范的要求合理经济的进行纵断面设计.     

偏最小二乘回归模型在农民增收研究中的应用

采用偏最小二采回归模型对农民增收问题进行了实证分析。结果表明：人均第一产业G13P、城镇化水平、人均农村固定资产投资是农民收入增长的主要因素,而城乡居民收入差距对农民收入增长产生阻滞作用。最后依据建模结果给出一些建议。     

基于遗传优化偏最小二乘支持向量机的税收预测研究

由于我国税收收入存在高度的非线性、耦合性和多因素的影响,故而对其进行预测是传统的预测方法难以胜任的。首先,提出偏最小二乘支持向量回归对我国税收收入进行预测的思路。其次,由于参数集(C,σ2)直接影响支持向量技术的预测优劣,故采用改进的遗传算法对参数集进行全局寻优,这样既保证了处理非线性的优势,又确保了支持向量回归模型的稳定性与精确性。结果表明,预测精度有着显著提高,说明了该模型的有效性与实用性。     

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。     

最小二乘法在蓖麻油粘滞系数曲线拟合中的应用

针对蓖麻油在不同温度的粘滞系数差别大,尚无粘滞系数与温度变化关系的曲线方程,论文提出了用最小二乘法来拟合蓖麻油粘滞系数的方法。根据国际公认的蓖麻油在几个特定温度下的粘滞系数标准值,利用最小二乘法来拟合粘滞系数与温度变化关系的曲线,通过实验测量计算出的蓖麻油在不同温度下的粘滞系数,来检验拟合曲线优劣。基于Matlab仿真工具,建立了蓖麻油粘滞系数与温度的仿真模型,结合实验测量结果和仿真结果,分析出三次多项式拟合能较好拟合粘滞系数与温度关系曲线。     

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。     

基于移动最小二乘法的列车牵引特性曲线拟合

为了精确地得到列车运行时产生的牵引力,需对列车牵引特性曲线进行拟合.详细阐述移动最小二乘法的基本原理,并以6K型电力机车为例,分别使用分段最小二乘法和移动最小二乘法进行列车牵引特性曲线的拟合,并将拟合的结果进行对比,通过分析误差的大小及曲线的平滑性,表明该方法的优越性和有效性.     

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。     

最小二乘法在某工程岩样剪切试验中的应用

根据岩土材料破坏理论的库伦定律,用回归分析的最小二乘法在室内直剪试验中求解岩土材料的抗剪强度指标C、φ值,避免了传统图解法人为造成的误差,提高了测试结果的准确性.     

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.     

最小二乘法拟合α放射性气溶胶能谱的研究

测量人工放射性气溶胶的重点之一是采用不同的能谱处理方法去除氡、钍子体的气溶胶的干扰,因为某些天然环境中氡、钍子体气溶胶的活度浓度比人工放射性气溶胶高几百上千倍,对氡钍子体能谱拟合这一关键问题,由于条件限制,在分析241Am的能谱中采用最小二乘的拟合方法来拟合去除氡子体能谱,并给出氡子体能谱拟合评价结果。     

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.