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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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生态足迹及其影响因子的偏最小二乘回归模型与应用 总被引：11，自引：0，他引：11
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。 相似文献
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《内蒙古科技与经济》2017,(16)
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%。 相似文献
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将学术期刊多属性评价方法分为线性评价方法与非线性评价方法,然后提出了一种通用的对非线性评价方法选取进行检验的方法。其原理是,基于正向评价指标值增加,评价结果增加的标准,首先采用非线性评价方法进行评价,然后用标准化后的评价指标作为自变量,评价结果作为因变量,采用偏最小二乘法进行回归,如果回归系数出现负数,在排除评价指标选择失误的基础上,说明评价方法选取不当。偏最小二乘法既可以作为对非线性评价方法选取进行检验的一种有效方法,也可以作为筛选评价指标的一种有效方法。 相似文献
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影响中国出口贸易相关因素的实证分析 总被引：10，自引：0，他引：10
本文运用新型的多元统计数据分析方法———偏最小二乘(PLS)回归方法,分析了影响出口贸易的相关因素及其影响程度,为我国对外贸易政策的制订提供了有益的定量依据。 相似文献
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用偏最小二乘法提取石头口门水库水色信息 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
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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。 相似文献
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在用最小二乘法原理处理数据的非线性回归时,经常采用对非线性回归模型进行变量代换的方法,化为线性回归问题来解决。然而,经变量代换后所求得的LS估计,将使原模型失去“残差平方和最小”的意义,从而不能得到原模型的最佳回归系数。本文提出了一种两步逼近法可求得这类非线性回归模型的最佳回归系数,并通过两个实例证实这一方法十分有效。一、两步逼近方法的基本原理假设变量y与变量x=(x_1,x_2,…,x_(?))呈非线性关系,不妨表示为y=h(x,θ),θ为待估 相似文献
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基于UVE—SPA的卷烟味觉烟气成分分析 总被引：1，自引：0，他引：1
首先,运用组合各方法长处的思路,通过应用无信息变量消除法（UVE）和连续投影算法（SPA）对卷烟烟气中影响卷烟味觉特征的有效成分进行了选择,从而分别确定了影响卷烟甜味、酸味和苦味的主要成分,并以所选成分作为输入变量建立偏最小二乘（PLS）回归模型;然后,分别与采用所有烟气成分或仅采用UVE方法所选的烟气成分作为PLS模型输入的结果进行了比较。结果表明,通过采用UVE—SPA组合方法而选取的变量所建立的PLS模型具有更好的预测能力,从而证明了它在卷烟味觉烟气成分分析中有效性,并为卷烟烟气的进一步研究提供了理论基础。 相似文献
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松嫩平原土壤有机质含量高光谱反演研究 总被引：7，自引：0，他引：7
采集松嫩平原典型类型土壤样本252个.室内条件下测定了风干后土样的光谱.对原始光谱数据作预处理后,分别运用多元线性逐步回归法和偏最小二乘法建立土壤有机质含量高光谱预测模型.结果表明,采用2种方法建立的模型均可满足有机质含量速测要求,但偏最小二乘法得到的模型更具稳健性. 相似文献
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以土壤的室内光谱曲线为数据源,对其进行微分、倒对数和平方根等8种光谱变换,采用相关系数法筛选铬的特征波段,最后基于偏最小二乘回归并借助R软件建立了关于重金属铬的最优定量估算模型。 相似文献
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本文利用线性回归模型对具体经济问题进行预测,分别采用两种估计方法：最小二乘估计法和LAD估计法对其进行估计,最后得出当存在异常数据时LAD估计法优于最小二乘估计法的结论。 相似文献
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指出失业预警系统的建模是一个小样本、高维度、非线性、存在噪音数据的复杂的建模问题,重点探讨了基于回归分析技术对失业预警系统进行建模的理论、方法与步骤。讨论了常见的缺失数据处理、数据归一化以及特征降维等数据预处理方法;进一步分析了最小二乘回归、Logistic回归、岭回归、BP神经网络以及支持向量回归五种回归技术;最后基于广东省的社会经济调查数据对五种回归方法进行了实证分析,实验结果表明:在对失业率的预测上,支持向量回归预测效果最好,最小二乘回归、岭回归与BP神经网络次之,Logistic回归预测效果最差。 相似文献