多因素分析与SOR模型联合驱动的公共农残清洗机设计方法

1

作者 呙智强 刘增雨 《包装工程》 北大核心 2025年第16期146-156,共11页

目的为响应建设绿色乡村的号召而设计一款公共农药残留清洗机,旨在保护务农人员免受农药二次伤害,并保障乡村土地的卫生安全。方法通过文献研究和线下半结构式访谈的方式挖掘产品的相关痛点,运用搭建的SETH-SOR理论模型进行需求点的总结... 目的为响应建设绿色乡村的号召而设计一款公共农药残留清洗机,旨在保护务农人员免受农药二次伤害,并保障乡村土地的卫生安全。方法通过文献研究和线下半结构式访谈的方式挖掘产品的相关痛点,运用搭建的SETH-SOR理论模型进行需求点的总结;使用模糊德尔菲法进一步提炼需求集;通过偏最小二乘结构方程模型(Partial Least Square Structural Equation Model,PLS-SEM)验证构建的理论模型的有效性,通过路径分析与权重得分计算产品需求优先级排序;最后,通过TRIZ理论将需求与实际结构功能进行转换分析,得出理想解决方案。结果基于总结的发明原理进行公共农药残留清洗机的创新设计。结论以SETH-SOR理论模型为基础,通过PLS-SEM进行模型性能的评估,并运用TRIZ对农药残留清洗机进行设计实践并检验了理论模型的可行性。 展开更多

关键词 工业设计 SETH-SOR 偏最小二乘法 结构方程模型 农药残留清洗机 TRIZ 模糊德尔菲法

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Fuzzy变量的Fuzzy线性回归模型的最小二乘估计

2

作者 张崇高 《石油大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2001年第6期99-104,共6页

以LR型Fuzzy数空间的距离为基础 ,给出了Fuzzy变量的Fuzzy线性回归模型的未知参数的最小二乘估计 ,论述了未知参数在FLR(R) 中的计算方法。

关键词 回归模型 LR型fuzzy数 LR型fuzzy数空间 距离 最小二乘估计

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基于相似日聚类及模态分解的短期光伏发电功率组合预测研究 被引量：17

3

作者 龙小慧 秦际赟 +1 位作者 张青雷 段建国 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期2948-2957,I0087-I0088,共12页

短期光伏发电功率预测是电站制定发电计划并进行调度的重要组成部分,有助于电力系统的动态稳定。针对光伏时序预测中存在的噪声干扰及单一模型预测效果不稳定等问题,该文提出一种基于改进型自适应白噪声的完全集合经验模态分解(improved... 短期光伏发电功率预测是电站制定发电计划并进行调度的重要组成部分,有助于电力系统的动态稳定。针对光伏时序预测中存在的噪声干扰及单一模型预测效果不稳定等问题,该文提出一种基于改进型自适应白噪声的完全集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)的组合预测模型。首先,利用相关系数提取重要气象特征,并采用模糊C均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)将原始数据集划分为晴天、晴转多云和雨天。其次,每种相似日以最后一天为待预测日,其余为历史训练集;利用ICEEMDAN将历史训练集分解成若干个较为规律的子序列,并用排列熵(permutation entropy,PE)对各子序列进行重构。最后,高频项采用由卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、(bidirectional gated recurrent unit,Bi GRU)双向门控循环单元与注意力机制组合而成的CNN-BiGRU-ATTENTION神经网络预测,低频项和趋势项采用最小二乘支持向量回归机(least squares support vector regression,LSSVR)进行预测,将预测结果叠加得到最终光伏发电功率预测值。通过实例验证:该文组合模型在不同天气条件下,可以解决单一模型预测精度低、预测效果不稳定等问题;相比其他模态分解,能够更精确地预测波动较大的局部特征。 展开更多

关键词 光伏发电 模态分解 相似日聚类 卷积神经网络 最小二乘支持向量回归机 注意力机制

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金融资产收益率的模糊双线性回归 被引量：8

4

作者 李竹渝 刘威仪 王泰积 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2009年第2期68-73,共6页

已有文献中对金融市场的区间观测数据利用模糊线性规划方法讨论动态模型结构(FAR(p)),这里引入模糊双线性回归模型(FBR(p,q)),利用模糊最小二乘法来估计未知参数。基于平均平方误差(MSE)与平方绝对误差(MAE)考察了两个模型的拟合效果,... 已有文献中对金融市场的区间观测数据利用模糊线性规划方法讨论动态模型结构(FAR(p)),这里引入模糊双线性回归模型(FBR(p,q)),利用模糊最小二乘法来估计未知参数。基于平均平方误差(MSE)与平方绝对误差(MAE)考察了两个模型的拟合效果,并在样本期内和样本期外分别评价了两个模型的实际拟合与预测能力。 展开更多

关键词 模糊金融资产收益率 模糊自回归 模糊双线性回归 模糊最小二乘估计

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模糊偏最小二乘支持向量机的应用研究 被引量：11

5

作者 宋海鹰 桂卫华 阳春华 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期1344-1347,1352,共5页

基于偏最小二乘回归法和模糊隶属度函数,提出了一种模糊偏最小二乘支持向量机。传统最小二乘支持向量机引入模糊加权系数后,可以根据训练样本点的情况调整折衷系数,有效地提高了最小二乘支持向量机的抗噪性能。同时利用偏最小二乘回归法... 基于偏最小二乘回归法和模糊隶属度函数,提出了一种模糊偏最小二乘支持向量机。传统最小二乘支持向量机引入模糊加权系数后,可以根据训练样本点的情况调整折衷系数,有效地提高了最小二乘支持向量机的抗噪性能。同时利用偏最小二乘回归法,克服了求解线性回归方程中自变量向量间的多重相关性问题。利用sinc函数对该建模方法进行了测试,并进一步对铜转炉吹炼时间的预测问题进行了仿真研究。仿真结果表明,该建模方法具有预测准确、跟踪性能好的优点。 展开更多

关键词 模糊支持向量机 最小二乘支持向量机 偏最小二乘回归 智能建模

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基于模糊聚类测点优化与向量机的坐标镗床热误差建模 被引量：19

6

作者 杨军 梅雪松 +3 位作者 赵亮 马驰 冯斌 施虎 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第8期1175-1182,1188,共9页

为了研究电主轴系统热特性对机床精度的影响,建立了主轴轴向及径向热误差模型.以精密坐标镗床为对象,采用五点法对主轴热误差进行测量,并分析了转速对主轴热误差及温度场的影响规律.利用模糊聚类分析法对温度变量进行分组优化,选出对热... 为了研究电主轴系统热特性对机床精度的影响,建立了主轴轴向及径向热误差模型.以精密坐标镗床为对象,采用五点法对主轴热误差进行测量,并分析了转速对主轴热误差及温度场的影响规律.利用模糊聚类分析法对温度变量进行分组优化,选出对热误差敏感的温度变量,建立主轴轴向热伸长及径向热倾角的最小二乘支持向量机(LS-SVM)以及多元线性回归(MLRA)的综合热误差模型,并设定了预测优度评价标准.结果表明:模糊聚类分组法能有效降低温度变量间的多重共线性,并提高模型的稳定性;LS-SVM模型具备全局寻优的特点,可实现不同工况的高精度预测,预测精度可达90%,且比传统的MLRA模型有更好的通用性以及更强的泛化能力,可作为后期热误差的补偿模型. 展开更多

关键词 坐标镗床电主轴 热误差建模 模糊聚类分析 最小二乘支持向量机 多元线性回归分析

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上海气温变化过程遍历特征分析 被引量：1

7

作者 王红瑞 冯启磊 +1 位作者 林欣 曾文艺 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期55-63,共9页

利用有限长度的气温序列变化资料估计其无限长时序的气温过程的统计特征,对于中长期气象预报以及全球的气候变化都是十分有意义的基础工作,所以对气温过程开展遍历性(各态历经性)分析是一个值得探索的课题.为此,基于模糊粗糙聚类(fuzzy-... 利用有限长度的气温序列变化资料估计其无限长时序的气温过程的统计特征,对于中长期气象预报以及全球的气候变化都是十分有意义的基础工作,所以对气温过程开展遍历性(各态历经性)分析是一个值得探索的课题.为此,基于模糊粗糙聚类(fuzzy-rough C-means clustering method,FRCM)、自相关趋势图、ADF(advanced Dickey and Fuller)检验以及模糊最小二乘回归提出一种具有普适性特点的遍历性分析方法,并以上海1873—1997年的气温序列为例,进行了具体的计算和分析.结果表明:上海7月份、8月份的最高气温和最低气温变化是均值遍历和协方差遍历的,因此其气温变化过程具有遍历特征.从长时间尺度来看,上海7月份、8月份最高气温和最低气温总体上不会长期呈上升趋势,它们的变化会围绕其均值波动.最后,对上述结论做了印证性分析,对上海气温变化过程进行了挖掘性分析,从遍历性的角度佐证了前人的一些研究成果. 展开更多

关键词 上海气温 遍历性 模糊粗糙聚类 平稳性检验 模糊最小二乘回归

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基于对称模糊数及径向基网络的切削力预测研究 被引量：5

8

作者 王卫平 汤勇 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第12期1407-1409,共3页

提出基于对称模糊数的切削力模糊预测模型以及基于径向基网络的切削力神经预测模型。通过实验分析这两种模型的有效性、特点及适用范围,并与常用的最小二乘回归模型相比较。

关键词 对称模糊数 径向基网络 最小二乘回归 切削力

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偏最小二乘回归在微波效应预测中的应用 被引量：9

9

作者 钟龙权 马弘舸 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期1324-1328,共5页

引入偏最小二乘回归(PLSR)原理和方法应用于微波效应实验数据的预测,得到的预测精度与自适应神经模糊推理网络(ANFIS)结果基本一致,平均相对误差小于3%。实例分析了PLSR方法与ANFIS方法对建模数据样本量的需求,在建模样本数较少条件下,P... 引入偏最小二乘回归(PLSR)原理和方法应用于微波效应实验数据的预测,得到的预测精度与自适应神经模糊推理网络(ANFIS)结果基本一致,平均相对误差小于3%。实例分析了PLSR方法与ANFIS方法对建模数据样本量的需求,在建模样本数较少条件下,PLSR所建模型的预测精度均高于ANFIS模型。因此PLSR方法更适用于微波效应小样本数据的预测,更有利于实际应用。 展开更多

关键词 小样本 偏最小二乘回归 微波效应 自适应神经模糊推理网络

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模糊偏最小二乘及其在药物构效关系中的应用 被引量：5

10

作者 成忠 陈德钊 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第10期1613-1617,共5页

针对高维变量系统的模糊建模易引起规则“组合爆炸”,以及变量间的耦合关系会导致模型泛化能力的减弱,提出构建模糊偏最小二乘法(FPLS)的一种新方案.先采用非线性迭代偏最小二乘(nonlinear iterative partialleast squares,NIPALS)方法... 针对高维变量系统的模糊建模易引起规则“组合爆炸”,以及变量间的耦合关系会导致模型泛化能力的减弱,提出构建模糊偏最小二乘法(FPLS)的一种新方案.先采用非线性迭代偏最小二乘(nonlinear iterative partialleast squares,NIPALS)方法从样本数据中成对地提取最优成分,使多变量系统降维,并消除其间的耦合关系;然后对提取的每对成分采用TSK模糊系统及自适应学习算法,实现单输入单输出的非线性建模,并组合为FPLS模型.将FPLS法应用于人类免疫缺陷病毒1型蛋白酶抑制剂构效关系,所需规则甚少,所建模型有较强的泛化能力和稳定性,显示出FPLS方法的优越性. 展开更多

关键词 模糊逻辑系统 偏最小二乘回归 神经网络 QSAR HIV-1蛋白酶抑制剂

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硬岩抗剪强度参数的最优化确定法 被引量：3

11

作者 唐杰军 汪亦显 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第3期95-100,共6页

为了减小岩工程分析计算的工作量和节约研究经费,须利用有限的室内实验样本的测定值,通过对有限实验样本数据的回归分析整理,确定岩石抗剪强度参数c、φ,进而估计岩体的抗剪强度c、φ.由于试验方法、试验条件等有一定局限性,因而,岩石... 为了减小岩工程分析计算的工作量和节约研究经费,须利用有限的室内实验样本的测定值,通过对有限实验样本数据的回归分析整理,确定岩石抗剪强度参数c、φ,进而估计岩体的抗剪强度c、φ.由于试验方法、试验条件等有一定局限性,因而,岩石力学参数的试验结果具有一定的不确定性.其不确定性包含随机性和模糊性.而用传统的数理统计方法处理岩石样本值,显然是不合适的,只有通过寻求最优的数学回归分析方法,来处理相关试验结果.笔者通过对硬岩变角度剪切实验和常规三轴压缩实验的数据回归分析,得到利用最小二乘法的抛物线回归分析结果和随机-模糊回归分析结果比较符合.因而,为了优化计算结果而又避免繁琐的计算,通常可以采用最小二乘法的抛物线回归分析计算代替随机-模糊回归分析相关结果. 展开更多

关键词 硬岩 抗剪强度 回归分析 最小二乘法 随机-模糊法

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基于ANFIS的避撞算法 被引量：1

12

作者 徐爱国 高峰 +1 位作者 王建 张立玲 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第7期670-673,共4页

应用自适应神经模糊推理系统 (ANFIS)建立了车辆避撞算法模型 ,为加快收敛速度 ,运用线性递归最小二乘法 (RLSE)和最陡下降法 (SD)组成的混合算法通过前向和后向通道分别进行了模型的前提参数和结论参数的辨识 .为取得模型训练所需的数... 应用自适应神经模糊推理系统 (ANFIS)建立了车辆避撞算法模型 ,为加快收敛速度 ,运用线性递归最小二乘法 (RLSE)和最陡下降法 (SD)组成的混合算法通过前向和后向通道分别进行了模型的前提参数和结论参数的辨识 .为取得模型训练所需的数据对 ,设计了两车跟随的实验 ,试验中尝试性的采用GPS来获取两车的车间距和车速差 ,经过模型训练和仿真输出 ,该方法能够模仿驾驶员的操作 ,并且操作更为平滑 .这种方法改变了以往采用经验来确定隶属函数的缺陷 。 展开更多

关键词 仿真 算法 避撞 自适应神经模糊推理系统

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生物试验的二次回归正交试验的模糊处理 被引量：5

13

作者 杨焕民 贾永全 李士泽 《黑龙江八一农垦大学学报》 1998年第2期55-58,共4页

通过抗寒促生长剂对雏鸡生长、成活效果的试验，采用模糊处理方法，来探讨具有多项试验结果指标的二次回归正交试验设计的结果处理方法。

关键词 试验设计 模糊处理 添加剂 抗寒促生长 雏鸡

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实现CSI测评的P—M模糊测度空间的构建探析 被引量：2

14

作者 王海燕 赵培标 《预测》 CSSCI 2003年第4期69-71,31,共4页

本文在经典的CSI测评方法的基础上,依据CSI测评的内在机理,从质量工程学的角度提出了P—M模糊测度空间的构思,以此空间为背景实现CSI测评。

关键词 顾客满意度指数 偏最小二乘估计 马田系统 模糊测度空间

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基于改进模糊C回归聚类的水轮发电机组的模糊辨识 被引量：2

15

作者 罗红俊 马龙 +4 位作者 张官祥 魏春阳 陈绪鹏 金学铭 李超顺 《中国农村水利水电》 北大核心 2021年第9期147-152,共6页

针对水轮发电机组精确建模的难题,提出了一种基于改进模糊C回归聚类的T-S模糊模型辨识方法。考虑到样本输出值与聚类超平面输出之间的误差值指标的重要性,对于模糊C回归聚类算法进行了改进。该算法将误差值的倒数赋给对应的样本隶属度,... 针对水轮发电机组精确建模的难题,提出了一种基于改进模糊C回归聚类的T-S模糊模型辨识方法。考虑到样本输出值与聚类超平面输出之间的误差值指标的重要性,对于模糊C回归聚类算法进行了改进。该算法将误差值的倒数赋给对应的样本隶属度,构建新的权重矩阵用于更新聚类超平面,从而加速聚类朝向最优聚类超平面的收敛;提出一个新的超平面型隶属度函数,直接利用超平面辨识前提参数;应用带遗忘因子的递推最小二乘算法在线辨识模型的结论参数。以三个常用的数学实例及某水电站水轮发电机组为对象,进行T-S模糊模型的建立,并与其他辨识方法进行比较。结果表明,所提出的模糊辨识方法具有较高的辨识精度,辨识所得模型具有较强的泛化能力。 展开更多

关键词 水轮发电机组 系统辨识 T-S模糊模型 模糊C回归聚类 超平面型隶属度函数 带遗忘因子的递推最小二乘法

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多输出直觉模糊最小二乘支持向量回归算法 被引量：4

16

作者 王定成 陆一祎 邹勇杰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第5期163-168,共6页

支持向量机回归是一种重要的机器学习算法,虽然已成功应用于多个领域,但针对复杂系统,单输出支持向量回归算法的训练时间过长并且缺乏实用性。多输出直觉模糊最小二乘支持向量回归(Intuitionistic Fuzzy Least Squares Support Vector R... 支持向量机回归是一种重要的机器学习算法,虽然已成功应用于多个领域,但针对复杂系统,单输出支持向量回归算法的训练时间过长并且缺乏实用性。多输出直觉模糊最小二乘支持向量回归(Intuitionistic Fuzzy Least Squares Support Vector Regression,IFLS-SVR)在多输出支持向量机的基础上引入了直觉模糊,解决了不确定多输出复杂系统问题,减少了训练时间。生活中复杂的多输出模型更为常见,文中在传统支持向量回归的基础上对其进行改进,提出多输出IFLS-SVR模型。多输出IFLS-SVR采用直觉模糊算法将实际数据转化为模糊数据,将二次规划优化问题转化为求解一系列线性方程组。与现有的模糊支持向量回归相比,多输出IFLS-SVR采用直觉模糊方法来计算隶属度函数,采用最小二乘法提高了算法的训练效率,减少了训练时间,获得了更精确的解。仿真结果表明,与其他方法相比,多输出IFLS-SVR取得了较好的效果。最后将多输出IFLS-SVR模型应用于复杂的风速风向预测,也取得了较好的效果。 展开更多

关键词 最小二乘支持向量回归 直觉模糊 多输出 风气象预测 风速和风向的预测

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模糊残差算法对离群点数据的优化研究 被引量：1

17

作者 刘云 郑文凤 张轶 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第6期1321-1326,共6页

离群点数据在数据分析中会影响回归模型的拟合精度,特别是高维不确定性离群点数据,通过模糊回归方法,可减少离群点对多维数据模型拟合的影响.本文提出模糊残差算法,首先在模糊域中构建模糊回归模型,其次迭代计算观测值和估计值之间的残... 离群点数据在数据分析中会影响回归模型的拟合精度,特别是高维不确定性离群点数据,通过模糊回归方法,可减少离群点对多维数据模型拟合的影响.本文提出模糊残差算法,首先在模糊域中构建模糊回归模型,其次迭代计算观测值和估计值之间的残差确定权重,通过最小化加权目标函数估计模型参数,得到基于加权优化的鲁棒模糊回归模型,最终算法优化的模型更精确拟合目标数据.仿真结果表明,在离群点影响情况下,与RTS-L1算法和FLAR算法相比,模糊残差算法在估计精度和鲁棒性方面有更好的提升. 展开更多

关键词 离群点数据 模糊回归 残差加权 鲁棒性 最小二乘

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基于偏最小二乘法和随机模糊理论的岩土力学参数研究 被引量：1

18

作者 聂善文 《桂林工学院学报》 北大核心 2010年第1期80-83,共4页

利用偏最小二乘回归方法和随机-模糊理论,建立了基于偏最小二乘回归的确定岩土力学参数的随机-模糊方法,导出了相应的公式。并以岩体变形模量为例对本文提出的公式进行了分析验证。研究结果表明:对上述两种方法进行耦合,可有效地规避这... 利用偏最小二乘回归方法和随机-模糊理论,建立了基于偏最小二乘回归的确定岩土力学参数的随机-模糊方法,导出了相应的公式。并以岩体变形模量为例对本文提出的公式进行了分析验证。研究结果表明:对上述两种方法进行耦合,可有效地规避这两种方法单独使用时的不足之处,用之解决实际问题能获得比传统方法更为合理的结果。 展开更多

关键词 岩土力学参数 偏最小二乘回归 随机-模糊理论 岩体变形模量

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武器系统模糊寿命周期费用模型

19

作者 梁庆卫 宋保维 吴朝辉 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2006年第11期45-47,共3页

武器系统的寿命周期费用建模较多采用参数法,而参数法中最常用的是最小二乘回归。考虑费用统计数据的模糊性,提出用模糊最小二乘回归来建立武器系统模糊寿命周期费用模型,并结合实例对武器系统寿命周期费用进行了分析。结果表明,这种方... 武器系统的寿命周期费用建模较多采用参数法,而参数法中最常用的是最小二乘回归。考虑费用统计数据的模糊性,提出用模糊最小二乘回归来建立武器系统模糊寿命周期费用模型,并结合实例对武器系统寿命周期费用进行了分析。结果表明,这种方法能达到令人满意的拟合精度,具有实用价值。 展开更多

关键词 武器系统 寿命周期费用 模糊最小二乘回归 贴近度

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模糊线性回归模型的参数估计 被引量：4

20

作者 王丽军 冯玉瑚 《东华大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2006年第6期38-42,共5页

对观测值为梯形模糊数的线性回归模型,通过一个适当的距离利用最小二乘法讨论参数估计的存在性。对于一元线性回归得到参数估计的解析表达式,对多元线性回归的参数估计转化为二次规划问题。文中例子说明了模型的适用性。

关键词 梯形模糊数 距离 线性回归 最小二乘法

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