主成分-BP组合模型在坝顶位移监控中的应用 被引量：5

1

作者 张伟 游艇 +1 位作者 李双艳 张诗悦 《人民黄河》 CAS 北大核心 2012年第2期115-117,共3页

在大坝位移监控中,主成分分析和BP神经网络方法运用较广,建立两种方法的组合模型,可以结合两种方法的优势,利用主成分分析消除坝顶位移预测中多重相关性给模型带来的不利影响,利用BP网络可通过自组织、自学习和高容错性等功能解决复杂... 在大坝位移监控中,主成分分析和BP神经网络方法运用较广,建立两种方法的组合模型,可以结合两种方法的优势,利用主成分分析消除坝顶位移预测中多重相关性给模型带来的不利影响,利用BP网络可通过自组织、自学习和高容错性等功能解决复杂非线性问题。通过实例计算可知,组合模型精度能够达到要求,可以推广应用。 展开更多

关键词 大坝观测 位移监控 主成分-bp组合模型 精度

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基于WOA-BP组合模型的芦笋价格预测研究

2

作者 杨洁 王俊美 张超 《山东农业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期93-100,共8页

芦笋作为一种高价值蔬菜,价格走势预测对于市场分析和决策制定具有重要意义。芦笋价格受到多类因素的影响,因此提高价格预测精度的关键在于深入分析这些影响因素。本文提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)与反向传播神经网络(BP)相结合的... 芦笋作为一种高价值蔬菜,价格走势预测对于市场分析和决策制定具有重要意义。芦笋价格受到多类因素的影响,因此提高价格预测精度的关键在于深入分析这些影响因素。本文提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)与反向传播神经网络(BP)相结合的组合模型。研究中,本文首先采用主成分分析(PCA)对影响因素进行特征降维,随后将主成分分析后的多维特征集和经过数据融合的一维特征集分别输入优化前后的BP神经网络进行预测分析。通过对比分析不同输入下模型的预测性能,实验结果表明:经过WOA算法优化后的模型在预测效果上显著提升。具体而言,WOA-BP组合模型相较于传统的BP模型,在均方根误差(RMSE)上提高了2.431,平均绝对误差(MAE)提高了2.553,平均绝对百分比误差(MAPE)提高了5.606,决定系数(R^(2))提升了0.131。此外,WOA-BP-fusion模型与BP-fusion模型相比,RMSE提高了1.926,MAE提高了1.638,MAPE提高了5.539,R^(2)提高了0.101。结果表明,WOA-BP组合模型在进行数据融合后,能够更有效地捕捉输入特征与芦笋价格序列之间的关系,显著提高了预测精度,增强了模型的泛化能力和鲁棒性。WOA优化算法不仅提升了BP模型的预测精度,而且在数据融合过程中显著增强了模型对价格变动的反应能力。 展开更多

关键词 鲸鱼优化算法 组合模型 主成分分析 多源数据融合

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基于组合赋权可拓物元评价模型的玉林市水资源承载力评价

3

作者 莫崇勋 农颂 +3 位作者 唐玲玲 黄奕 黎禹功 朱翰林 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期230-241,共12页

玉林市GDP位于广西前列但人均水资源量却处于末位,由于区域性缺水以及不合理的水资源开发利用等问题,有的城区出现断水或用水高峰期限制供水等现象,已经使玉林市经济社会的可持续发展面临严峻挑战。为了对玉林市的水资源进行科学合理的... 玉林市GDP位于广西前列但人均水资源量却处于末位,由于区域性缺水以及不合理的水资源开发利用等问题,有的城区出现断水或用水高峰期限制供水等现象,已经使玉林市经济社会的可持续发展面临严峻挑战。为了对玉林市的水资源进行科学合理的利用,基于可拓物元评价模型,利用主成分分析法筛选出18项评价指标,引入博弈论组合赋权思想计算出主客观权重的综合权重,对玉林市2010—2020年进行水资源承载力评价。结果表明:玉林市2010—2020年水资源承载力整体呈波动上升趋势,但变化幅度不大;水资源承载力只在2011年处于较弱承载水平,其他年份均属于中等承载水平;2010、2014和2018年呈现由中等承载向较弱承载等级转化的趋势;玉林市水资源承载力的主要影响因素为水资源开发利用率、生态用水率、万元GDP用水量和人口密度,结合玉林市降水量较为丰富但时空分布不均的实际情况,建议将提升玉林市水资源配置能力作为重点工作内容,落实最严格的水资源管理制度,全方位提升玉林市水资源承载力,实现社会经济的可持续发展。 展开更多

关键词 水资源承载力 评价指标体系 可拓物元模型 博弈论 组合赋权 主成分分析法 玉林市

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集合经验模态分解-主成分分析分解消噪下的支持向量机组合模型预测 被引量：3

4

作者 桑秀丽 肖清泰 +1 位作者 王华 韩继光 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第3期766-769,774,共5页

针对工业现场间歇性非平稳时间序列中的特征提取与状态预测问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)、主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)的预测新方法。首先,利用EEMD算法对间歇性非平稳时间序列进行多时间尺度分析,得到一组不同尺... 针对工业现场间歇性非平稳时间序列中的特征提取与状态预测问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)、主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)的预测新方法。首先,利用EEMD算法对间歇性非平稳时间序列进行多时间尺度分析,得到一组不同尺度的本征模函数(IMF)分量;然后,基于"3σ"原则估计噪声能量,自适应确定累计贡献率,利用PCA算法去除IMF中存在的噪声,降低特征维数和冗余度;最后,在确定SVM关键参数的基础上,以主分量作为输入变量预测未来。实例测试效果显示:平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、平均绝对误差百分比(MAPE)和均方误差百分比(MSPE)分别为514.774,78.216,12.03%和1.862%。实验结果表明:风能场输出功率时间序列经过EEMD算法和PCA算法的进一步消去噪声处理,在抑制混频现象发生的同时降低了非平稳性,使得最后进行SVM预测的精度较未经PCA处理更高。 展开更多

关键词 间歇性非平稳时间序列 集合经验模态分解 主成分分析 支持向量机 组合模型预测

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面向SaaS运营的主成分分析组合预测模型

5

作者 张婧 吴江 +1 位作者 李洪安 赵建东 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第18期217-222,230,共7页

为了建立面向SaaS运营的预测模型,提出了一种基于主成分分析的组合预测模型并应用于SaaS运营预测中。利用相空间重构预测模型、灰色预测模型和三次指数平滑预测模型这三种单一预测模型,结合主成分分析策略,建立组合预测模型。仿真实验... 为了建立面向SaaS运营的预测模型,提出了一种基于主成分分析的组合预测模型并应用于SaaS运营预测中。利用相空间重构预测模型、灰色预测模型和三次指数平滑预测模型这三种单一预测模型,结合主成分分析策略,建立组合预测模型。仿真实验结果表明,基于主成分分析的组合预测模型的预测精度高于各单一预测模型,发挥了各单一预测模型的优势,是面向SaaS运营预测的一种有效方法。 展开更多

关键词 相空间重构 灰色预测模型 三次指数平滑预测模型 主成分分析 组合预测模型

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基于核主成分分析与SVM的岩爆烈度组合预测模型 被引量：6

6

作者 许瑞 侯奎奎 +2 位作者 王玺 刘兴全 李夕兵 《黄金科学技术》 CSCD 2020年第4期575-584,共10页

为了更好地预测岩土工程中的岩爆烈度,建立了基于多类型核函数的主成分分析方法与遗传算法或粒子群优化算法(GA/PSO)优化的支持向量机(SVM)相结合的组合预测模型。选取围岩最大切向应力σθ、岩石单轴抗拉强度σt、岩石单轴抗压强度σc... 为了更好地预测岩土工程中的岩爆烈度,建立了基于多类型核函数的主成分分析方法与遗传算法或粒子群优化算法(GA/PSO)优化的支持向量机(SVM)相结合的组合预测模型。选取围岩最大切向应力σθ、岩石单轴抗拉强度σt、岩石单轴抗压强度σc、应力集中系数SCF、脆性指数B1和B2以及弹性应变能指数Wet共7个指标构成岩爆预测指标体系。基于统计的246个国内外岩爆实例数据,分别运用主成分分析和基于线性核函数、RBF核函数以及MLP核函数的主成分分析对数据进行预处理,得到2~4个线性无关的主成分。再将降维后的数据输入GA/PSO优化的SVM模型进行训练和预测。经测试,基于RBF核函数的主成分分析方法与PSO-SVM相结合的模型预测准确率达到了92.3%,为最佳组合模型,为岩土工程中的岩爆烈度预测提供了一种可靠的方法。 展开更多

关键词 核主成分分析 岩爆烈度预测 遗传算法 粒子群优化算法 支持向量机 组合预测模型

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基于核主成分分析与PSO-SVM的充填管道失效风险性分级评价模型 被引量：12

7

作者 张钦礼 王兢 王新民 《黄金科学技术》 CSCD 2017年第3期70-76,共7页

为了更精确地对充填管道失效风险性进行预测,建立核主成分分析与PSO-SVM相结合的评价模型。选取8项定量指标作为充填管道失效风险性的评价指标。统计15个矿山的样本数据,运用核主成分分析法对15个样本进行预处理,得出主成分,再利用改进... 为了更精确地对充填管道失效风险性进行预测,建立核主成分分析与PSO-SVM相结合的评价模型。选取8项定量指标作为充填管道失效风险性的评价指标。统计15个矿山的样本数据,运用核主成分分析法对15个样本进行预处理,得出主成分,再利用改进的SVM模型进行预测,进而得到更加精确的管道失效风险性预测结果。研究结果表明,所得到的实际预测结果与期望值之间的平均相对误差控制在5%以内。利用核主成分分析法与PSO-SVM相结合的评价模型具有精度高和运算速度快的优点,为充填管道失效风险预测提供了一种可靠的方法。 展开更多

关键词 失效风险性等级 充填管道 核主成分分析 支持向量机 组合预测模型

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基于主成分差异系数的投资模型研究 被引量：1

8

作者 魏世振 吴正刚 韩玉启 《运筹与管理》 CSCD 2003年第2期89-92,共4页

本文充分利用多元统计分析的技术,提出了用主成分综合反映证券市场的信息;用主成分的差异系数作为投资组合的指标;得到了一个新的投资组合模型,并给出了具体的投资策略———卖空与非卖空条件下的投资组合的比例。

关键词 多元统计分析 主成分差异系数 投资组合模型 证券市场 协方差矩阵

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基于神经网络组合模型的会计舞弊识别 被引量：10

9

作者 夏明 李海林 吴立源 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2015年第16期49-52,共4页

上市公司会计舞弊行为破坏了证券市场的公平公正性,阻碍了相关经济金融的健康发展态势,因此建立舞弊识别模型对舞弊审计工作显得尤为重要。文章以深沪两市公开处罚公告的舞弊公司以及非舞弊公司为数据样本,构建会计舞弊识别的指标体系,... 上市公司会计舞弊行为破坏了证券市场的公平公正性,阻碍了相关经济金融的健康发展态势,因此建立舞弊识别模型对舞弊审计工作显得尤为重要。文章以深沪两市公开处罚公告的舞弊公司以及非舞弊公司为数据样本,构建会计舞弊识别的指标体系,运用主成分分析方法进行数据降维,提取相应的主成分作为特征变量指标。同时,在BP神经网络的基础上构建神经网络组合模型对会计舞弊进行识别。 展开更多

关键词 会计舞弊 主成分分析 BP神经网络 组合模型

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白条猪价格预测模型构建 被引量：4

10

作者 刘合兵 华梦迪 +1 位作者 席磊 尚俊平 《河南农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期123-131,共9页

【目的】增强农产品价格预测准确度,为农产品价格的有效预测提供参考。【方法】以河南省白条猪每周平均批发价格为研究对象,提出一种基于序列分解、主成分分析和神经网络(CEEMDAN-PCA-CNN-LSTM)的白条猪价格预测方法。首先,使用自适应... 【目的】增强农产品价格预测准确度,为农产品价格的有效预测提供参考。【方法】以河南省白条猪每周平均批发价格为研究对象,提出一种基于序列分解、主成分分析和神经网络(CEEMDAN-PCA-CNN-LSTM)的白条猪价格预测方法。首先,使用自适应白噪声完全集合模态分解方法(CEEMDAN)对白条猪价格序列进行分解;其次,选用皮尔逊相关系数筛选影响价格波动的相关因素;再次,利用主成分分析(PCA)对影响因素及分解得到的子序列降维处理并作为原始价格序列的特征值,并行输入到作为编码器的卷积神经网络(CNN)中进行特征提取;最后,引入长短期记忆网络(LSTM)作为解码器输出得到预测结果。将该方法应用于河南省白条猪每周平均价格数据,与LSTM、门控循环单元(GRU)、CNN、基于卷积的长短期记忆网络(ConvLSTM)模型进行比较。【结果】CEEMDAN-PCA-CNN-LSTM组合模型预测方法得到的平均绝对误差分别降低了44.95%、27.30%、28.13%、43.17%。【结论】CEEMDAN-PCA-CNN-LSTM模型对于河南省白条猪市场价格的预测性能更优,有助于相关部门针对河南省白条猪价格波动做出科学决策。 展开更多

关键词 价格预测 自适应白噪声完全集合模态分解 主成分分析 神经网络 组合模型

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短期负荷预测的MCA与ANN组合模型

11

作者 杨伟 苏炜宏 +1 位作者 吉大鹏 吴军基 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2003年第4期30-33,共4页

针对应用ANN方法时需要处理大量的日负荷数据而影响运算速度的缺点,提出用主成分分析(MainComponent Analysis,MCA)与ANN相结合的组合模型进行预测的方法,在日负荷数据输入神经网络之前用MCA进行处理,“过滤”掉无用的信息成分,以提高... 针对应用ANN方法时需要处理大量的日负荷数据而影响运算速度的缺点,提出用主成分分析(MainComponent Analysis,MCA)与ANN相结合的组合模型进行预测的方法,在日负荷数据输入神经网络之前用MCA进行处理,“过滤”掉无用的信息成分,以提高负荷预测的效率。仿真结果验证了该组合模型是可行并且高效的。 展开更多

关键词 电力系统 短期负荷预测 MCA ANN 组合模型 主成分分析 神经网络

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岭型主成分估计与岭估计在抗差中的对比 被引量：1

12

作者 肖星星 王晓红 《南方农机》 2020年第23期51-53,共3页

岭估计主要用于减弱或消除数据呈病态性对参数估值的影响,但它依然存在缺陷,本文在岭估计的缺陷上,运用主成分估计方法,对平差Gauss-Markov参数模型进行改进,提出来一种新的有偏估计方法,称为岭型主成分组合估计,对岭型主成分组合估计... 岭估计主要用于减弱或消除数据呈病态性对参数估值的影响,但它依然存在缺陷,本文在岭估计的缺陷上,运用主成分估计方法,对平差Gauss-Markov参数模型进行改进,提出来一种新的有偏估计方法,称为岭型主成分组合估计,对岭型主成分组合估计、岭估计与最小二乘估计做了比较。结果表明数据呈严重病态时,岭型主成分组合估计和岭估计均方误差都小于LS估计,且岭型主成分组合估计的均方误差最小,表明岭型主成分组合估计和岭估计一样都可以改善LS估计,且其效果还优于岭估计。 展开更多

关键词 岭估计 Gauss-Markov模型 岭型主成分组合估计 最小二乘估计

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基于改进的包容性检验的云计算资源组合预测 被引量：10

13

作者 李洪安 康宝生 +2 位作者 张婧 杜卓明 朱煜 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第1期252-255,共4页

针对云平台资源的组合预测中包容性检验计算量大且准确性较低的问题,提出了一种改进的包容性检验方法并应用于云平台资源的组合预测中。通过按单一预测模型的优劣次序逐步进行包容性检验并与主成分分析组合预测相结合,以此思路形成了改... 针对云平台资源的组合预测中包容性检验计算量大且准确性较低的问题,提出了一种改进的包容性检验方法并应用于云平台资源的组合预测中。通过按单一预测模型的优劣次序逐步进行包容性检验并与主成分分析组合预测相结合,以此思路形成了改进的包容性检验方法。仿真实验结果表明,改进的包容性检验方法不仅在计算效率及精度上优于现有的包容性检验方法,而且提高了云平台资源的组合预测的性能。 展开更多

关键词 云计算 包容性检验 主成分分析 组合预测模型

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我国能源加工转换效率与经济发展的关系分析及预测模型构建 被引量：2

14

作者 王晓珍 孔莉芳 《中国矿业》 北大核心 2009年第9期27-30,共4页

通过主成分回归法分析了我国能源加工转换效率与经济发展的关系,认为能源转换效率结构对经济发展存在明显的影响,各种形式的能源转化效率之间存在明显的替代作用;为获得经济与能源加工转化效率结构协调发展的最优状态,构建了灰色时序组... 通过主成分回归法分析了我国能源加工转换效率与经济发展的关系,认为能源转换效率结构对经济发展存在明显的影响,各种形式的能源转化效率之间存在明显的替代作用;为获得经济与能源加工转化效率结构协调发展的最优状态,构建了灰色时序组合预测模型。 展开更多

关键词 能源加工转换效率 经济发展 主成分回归法 灰色时序组合预测模型

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车辆检测中可变形部件模型的改进与应用 被引量：4

15

作者 康珮珮 于凤芹 陈莹 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第20期209-213,共5页

针对可变形部件模型的复杂性使其在检测车辆时速度慢的问题,对可变形部件模型进行了改进。一方面使用加权PCA对可变形部件模型的基础HOG特征进行降维来减少模型参数;另一方面将HOG特征层组合后,使用快速傅里叶变换(FFT)把滤波器与HOG特... 针对可变形部件模型的复杂性使其在检测车辆时速度慢的问题,对可变形部件模型进行了改进。一方面使用加权PCA对可变形部件模型的基础HOG特征进行降维来减少模型参数;另一方面将HOG特征层组合后,使用快速傅里叶变换(FFT)把滤波器与HOG特征层的卷积转换为频域乘积,来降低计算复杂度。仿真实验结果表明,改进的可变形部件模型在进行车辆检测时检测精度和召回率都与原始模型相当,但检测速度大幅提升,在UIUC和BIT两个数据集上的平均耗时分别仅占原始模型平均耗时的29.6%和26.3%。 展开更多

关键词 可变形部件模型 车辆检测 加权主成分分析 特征层组合

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基于差异系数变型的投资组合的研究 被引量：1

16

作者 吕声浩 罗建 《现代管理科学》 2005年第10期109-110,共2页

本文先分析了马柯维茨的投资组合理论及其局限性,然后利用收益率的协方差矩阵通过主成分分析,用特征根模拟组合的风险,并在差异系数的变化后建立不同于马柯维茨投资组合模型的目标函数,以此作为投资组合收益极大化的指标,同时给出了在... 本文先分析了马柯维茨的投资组合理论及其局限性,然后利用收益率的协方差矩阵通过主成分分析,用特征根模拟组合的风险,并在差异系数的变化后建立不同于马柯维茨投资组合模型的目标函数,以此作为投资组合收益极大化的指标,同时给出了在卖空——非卖空条件下具体的投资组合策略,最后给出一个具体的实例加以说明。 展开更多

关键词 投资组合 差异系数 主成分分析 投资组合理论 差异系数 变型 投资组合模型 投资组合收益 投资组合策略 马柯维茨 主成分分析 协方差矩阵

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Joint multivariate statistical model and its applications to synthetic earthquake predic-tion 被引量：14

17

作者 韩天锡 蒋淳 +2 位作者 魏雪丽 韩梅 冯德益 《地震学报》 CSCD 北大核心 2004年第5期523-528,625,共6页

针对目前地震综合预报中的一些问题，利用近30年来迅速发展的多元统计分析中主成分分析、判别分析组成多元统计组合模型，在众多的地震预报指标(预报因子)中采用信息最大化方法，选择对中期预测信息累积贡献率大于90％地震预报指标，分... 针对目前地震综合预报中的一些问题，利用近30年来迅速发展的多元统计分析中主成分分析、判别分析组成多元统计组合模型，在众多的地震预报指标(预报因子)中采用信息最大化方法，选择对中期预测信息累积贡献率大于90％地震预报指标，分别进行相关分析、预测、检验，最终应用马氏距离判别作外推综合预报；并以华北地区(30°～42°N，108°125°E)为例进行模型的应用检验，初步研究已取得了较好的效果． 展开更多

关键词 多元统计组合模型 主成分分析 判别分析 地震综合预报

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权重提取与Dempster多重融合的凝汽器真空预测 被引量：7

18

作者 夏琳琳 台金娟 +2 位作者 刘惠敏 王丹 文磊 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2015年第3期329-334,共6页

为了解决单一网络预测结果不准确的问题,提出一种由BP、Elman及RBF三网络组合的预测模型,并引入模糊软集理论进行"判断证据"的权重提取以及D-S的多证据融合.以某电厂连续4天实测的现场参数构成样本空间,经主成分分析降维及权... 为了解决单一网络预测结果不准确的问题,提出一种由BP、Elman及RBF三网络组合的预测模型,并引入模糊软集理论进行"判断证据"的权重提取以及D-S的多证据融合.以某电厂连续4天实测的现场参数构成样本空间,经主成分分析降维及权重提取后,采用Dempster组合规则下置信函数三重融合结果对随后一天的真空值进行预测.结果表明,与单一网络预测模型相比,组合预测模型的平均绝对误差和均方根误差均显著减小,融合精度更高. 展开更多

关键词 凝汽器真空值 神经网络 DEMPSTER组合规则 模糊软集 主成分分析 组合预测模型 权重提取 数据融合

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回归系数的一种有偏估计 被引量：3

19

作者 蔡新民 黄养新 《华中师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2003年第2期153-155,共3页

为了改进最小二乘估计,克服其在设计阵呈病态时表现出的不可靠性,本文将最小二乘估计、Stein型估计和组合主成分估计的方法联合起来,提出了多元线性模型回归系数的一种新的有偏估计.并且证明了:此种估计在均方误差意义下是可容许估计;... 为了改进最小二乘估计,克服其在设计阵呈病态时表现出的不可靠性,本文将最小二乘估计、Stein型估计和组合主成分估计的方法联合起来,提出了多元线性模型回归系数的一种新的有偏估计.并且证明了:此种估计在均方误差意义下是可容许估计;在参数区域的某个椭球内,这种新的估计优于最小二乘估计、主成分估计和组合主成分估计. 展开更多

关键词 多元线性模型 回归系数 有偏估计 最小二乘估计 Stein型估计 组合主成分估计 可容许估计

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包容性检验和PCA相融合的物流需求预测 被引量：3

20

作者 蒋梦莉 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第15期263-266,270,共5页

模型选择以及如何进行组合是物流需求组合预测的关键,为了提高物流需求的预测精度,提出一种包容性检验和主成分分析相融合的物流需求预测模型(ET-PCA)。采用多个单一模型对物流需求进行预测,采用包容性检验选择最合理的单一模型,利用PC... 模型选择以及如何进行组合是物流需求组合预测的关键,为了提高物流需求的预测精度,提出一种包容性检验和主成分分析相融合的物流需求预测模型(ET-PCA)。采用多个单一模型对物流需求进行预测,采用包容性检验选择最合理的单一模型,利用PCA对选择的单一模型预测结果进行组合,采用仿真实验对组合模型性能进行测试。结果表明,相对于传统组合模型,ET-PCA较好地解决了物流需求单一预测模型选择及组合问题,更加全面、准确描述了物流需求复杂的变化趋势,提高了物流需求的预测精度和效率,具有一定应用价值。 展开更多

关键词 物流需求 主成分分析 包容性检验 组合模型

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