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不同光谱变换形式对土壤有机质偏最小二乘估算模型精度的影响
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作者 曾远文 范文武 《安徽农学通报》 2025年第15期89-93,共5页
本研究以野外采集的土壤样本为试验对象,开展了土壤有机质含量测定、高光谱数据采集与预处理等试验,对预处理之后的光谱数据进行吸收深度(Depth)提取、反射率对数的一阶微分(FD-lgR)、反射率对数的二阶微分(SD-lgR)、反射率的二阶微分(S... 本研究以野外采集的土壤样本为试验对象,开展了土壤有机质含量测定、高光谱数据采集与预处理等试验,对预处理之后的光谱数据进行吸收深度(Depth)提取、反射率对数的一阶微分(FD-lgR)、反射率对数的二阶微分(SD-lgR)、反射率的二阶微分(SD-R)、反射率倒数的二阶微分(SD-1/R)和反射率对数的倒数的二阶微分(SD-1/lgR)共6种变换,建立不同光谱变换形式下,土壤有机质偏最小二乘回归估算模型,分析光谱变换形式与土壤有机质含量的相关性以及其对估算模型精度的影响。结果表明,6种变换均有与有机质含量显著相关的波段存在,FD-lgR达到显著相关性的波段数最多,为71;FD-lgR建模的决定系数R2=0.995,建模均方根误差RMSEC=0.063,交叉检验的R2=0.775,预测相对偏差RPD=2.681,在所有的变换中数值均较高;预测值和实测值的散点图显示,FD-lgR建立的模型估算值与预测值较为接近,R2=0.872。综合表明,FD-lgR建立的回归模型精度较高,稳定性较好。研究结果为后续土壤有机质高光谱数据预处理及估算模型构建提供参考。 展开更多
关键词 土壤有机质 高光谱 光谱变换 最小乘回归
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偏最小二乘回归模型在水文相关分析中的应用 被引量:22
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作者 秦蓓蕾 王文圣 丁晶 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 2003年第4期115-118,共4页
介绍了偏最小二乘回归的基本原理、建模基本思路和交叉有效性判别方法,将偏最小二乘回归模型应用于水文相关分析,并与最小二乘回归模型进行比较分析。通过算例分析表明,该模型具有符合水文现象特性的合理结构及较高的相关分析精度,能很... 介绍了偏最小二乘回归的基本原理、建模基本思路和交叉有效性判别方法,将偏最小二乘回归模型应用于水文相关分析,并与最小二乘回归模型进行比较分析。通过算例分析表明,该模型具有符合水文现象特性的合理结构及较高的相关分析精度,能很好的应用于水文相关分析中。 展开更多
关键词 最小乘回归 水文相关分析 最小乘回归
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黄土湿陷系数的偏最小二乘回归分析与模型 被引量:13
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作者 米海珍 周凤玺 杨文侠 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2004年第2期110-112,共3页
应用偏最小二乘回归分析方法,以黄土湿陷变形的结构理论为依据,在讨论分析了影响黄土湿陷变形的主要因素后,选取湿陷性黄土的天然含水量、干重度、天然孔隙比、饱和度和塑性指数5个基本物理指标作为自变量,通过回归分析建立了黄土湿陷... 应用偏最小二乘回归分析方法,以黄土湿陷变形的结构理论为依据,在讨论分析了影响黄土湿陷变形的主要因素后,选取湿陷性黄土的天然含水量、干重度、天然孔隙比、饱和度和塑性指数5个基本物理指标作为自变量,通过回归分析建立了黄土湿陷系数的预测方程,并阐述了该方程中各回归系数所对应的物理意义. 展开更多
关键词 黄土 湿陷系数 最小二乘 回归分析 预测方程
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基于改进遗传算法-偏最小二乘回归的大坝变形监测模型 被引量:7
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作者 杨杰 杨丽 +1 位作者 李建伟 包天栋 《西北农林科技大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2010年第2期206-210,218,共6页
【目的】针对常规大坝变形监测回归模型中存在的因子多重相关性干扰和模型拟合效果欠佳问题,进行偏回归模型优化方法研究。【方法】将改进的遗传算法引入大坝变形监测偏回归模型,利用遗传算法强大的自适应全局优化搜索功能,对偏最小二... 【目的】针对常规大坝变形监测回归模型中存在的因子多重相关性干扰和模型拟合效果欠佳问题,进行偏回归模型优化方法研究。【方法】将改进的遗传算法引入大坝变形监测偏回归模型,利用遗传算法强大的自适应全局优化搜索功能,对偏最小二乘回归模型进行优化,建立了基于改进遗传算法-偏最小二乘回归的大坝变形监测模型。【结果】工程实例研究与对比分析表明,改进遗传算法-偏最小二乘回归模型在一定程度上改善了原偏回归模型存在的拟合效果不佳的问题。【结论】改进遗传算法-偏最小二乘回归模型具有较好的拟合与预测能力,有较强的工程实用性。 展开更多
关键词 改进遗传算法 最小二乘 回归模型 大坝变形监测
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OPLS在非线性偏最小二乘回归模型的应用 被引量:16
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作者 孙凤林 郝志峰 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第12期2826-2829,共4页
为了解决隐含潜变量回归(implicit non-linear latent variable regressionI,NLR)建模方法中加入自变量的非线性项使系统中出现了与因变量无关的信息或者噪音的问题,提出了基于正交投影(orthogonal projection to latent structures,OP... 为了解决隐含潜变量回归(implicit non-linear latent variable regressionI,NLR)建模方法中加入自变量的非线性项使系统中出现了与因变量无关的信息或者噪音的问题,提出了基于正交投影(orthogonal projection to latent structures,OPLS)方法,对INLR数据进行预处理。OPLS算法能有效去除预测矩阵中与因变量无关的信息,在不影响INLR建模效果的同时减少有意义的成分,改善了模型的解释性和真实性。模拟实验结果表明,改进后算法的建模效果优于INLR、偏最小二乘回归(partialleast squares regression,PLSR)算法得到的模型。 展开更多
关键词 非线性回归 最小乘回归(plsr) 隐含潜变量回归(INLR) OPLS INLR-OPLS
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偏最小二乘回归神经网络模型在爆破振动峰值速度预测中的应用 被引量:13
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作者 史秀志 武永猛 +1 位作者 唐礼忠 黄宣东 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期45-49,共5页
神经网络方法是处理非线性问题的有力工具,但当输入变量较多,输入变量间存在的多重共线性性会使得网络的建模效率下降。偏最小二乘回归方法通过提取对因变量解释性较强的成分,能较好地克服变量间的多重共线性。将两种方法相结合,建立了... 神经网络方法是处理非线性问题的有力工具,但当输入变量较多,输入变量间存在的多重共线性性会使得网络的建模效率下降。偏最小二乘回归方法通过提取对因变量解释性较强的成分,能较好地克服变量间的多重共线性。将两种方法相结合,建立了爆破振动峰值速度的偏最小二乘回归BP神经网络预测模型。利用偏最小二乘法对影响爆破振动的因素进行分析,提取出3个新综合变量,使BP网络的输入层节点数目由9个减少到3个,简化了网络结构,提高了计算速度,增强了网络稳定性。分析结果表明,耦合模型的平均预测误差为7.62%,相较于传统的萨氏公式及标准的BP神经网络模型其预测精度有了明显提高。 展开更多
关键词 爆破振速 多重共线性 最小乘回归 BP神经网络
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基于偏最小二乘回归方法的产品满意度回归模型研究 被引量:9
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作者 华尔天 毛明杰 +1 位作者 叶飞帆 裴仁清 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期192-195,共4页
  将产品满意度与主要产品性价要素直接联系起来,基于偏最小二乘回归方法建立了产品满意度回归模型,较好地解决了由变量多重相关性等引起的满意度估计量数据失真问题;不断地通过主成分提取和还原计算,相对准确地确定了各产品性价要素...   将产品满意度与主要产品性价要素直接联系起来,基于偏最小二乘回归方法建立了产品满意度回归模型,较好地解决了由变量多重相关性等引起的满意度估计量数据失真问题;不断地通过主成分提取和还原计算,相对准确地确定了各产品性价要素在产品满意度计算中的权重,从而为产品改型设计提供了重要依据。 展开更多
关键词 最小乘回归方法 产品满意度 交叉有效性 要素权重
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偏最小二乘回归模型在非点源负荷预测中的应用 被引量:10
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作者 李家科 李怀恩 李亚娇 《西北农林科技大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2007年第4期218-222,228,共6页
将偏最小二乘回归模型应用于流域非点源污染年负荷量预测,并与基于最小二乘的多元线性回归模型预测结果进行了对比。实例计算分析结果表明,偏最小二乘回归分析实现了多元回归、主成分分析和典型相关分析的综合,能较好地处理变量之间的... 将偏最小二乘回归模型应用于流域非点源污染年负荷量预测,并与基于最小二乘的多元线性回归模型预测结果进行了对比。实例计算分析结果表明,偏最小二乘回归分析实现了多元回归、主成分分析和典型相关分析的综合,能较好地处理变量之间的多重相关性问题,建模所需样本少,且计算结果合理,具有较好的推广应用价值。 展开更多
关键词 多元线性回归 最小二乘网归模型 非点源污染 污染负荷预测
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偏最小二乘回归模型内涵分析方法研究 被引量:29
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作者 王惠文 刘强 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第4期473-476,共4页
偏最小二乘回归是一种新型的多元分析方法 .它可以在自变量多重相关的条件下 ,有效地构造出对系统解释性最强的子空间 ,进行回归建模 ,使模型的精度和可靠性得到很大的提高 .本文提出采用因素分析方法 ,对偏最小二乘回归的最优子空间进... 偏最小二乘回归是一种新型的多元分析方法 .它可以在自变量多重相关的条件下 ,有效地构造出对系统解释性最强的子空间 ,进行回归建模 ,使模型的精度和可靠性得到很大的提高 .本文提出采用因素分析方法 ,对偏最小二乘回归的最优子空间进行正交变换 .这种变换方法对偏最小二乘回归的模型结果没有任何影响 ,却可以使最优子空间的实际含义得到更好的解释 .案例研究表明 ,经过正交变换后 ,原始变量被分为若干变量组 ,每个变量组分别对应于最优子空间中的一个因素 。 展开更多
关键词 子空间 因子分析 最小乘回归 简单结构
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偏最小二乘回归模型的城市水资源承载能力研究 被引量:18
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作者 李林 付强 《水科学进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期822-825,共4页
影响城市水资源承载力的各个因素中,经常存在多重相关性,采用传统最小二乘回归法建模,其估计参数存在较大误差,预测精度降低。运用偏最小二乘回归方法,借助主成分分析与典型相关分析,采用成分提取的方法,克服了自变量间的多重相关性,建... 影响城市水资源承载力的各个因素中,经常存在多重相关性,采用传统最小二乘回归法建模,其估计参数存在较大误差,预测精度降低。运用偏最小二乘回归方法,借助主成分分析与典型相关分析,采用成分提取的方法,克服了自变量间的多重相关性,建立了城市水资源承载能力模型,并对模型进行了分析,得到较为满意的效果。 展开更多
关键词 最小乘回归 城市水资源承载能力 模型
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基于偏最小二乘回归的投影寻踪耦合模型在参考作物腾发量预测中的应用 被引量:5
11
作者 迟道才 曲霞 +2 位作者 刘婷婷 陈伟 王海南 《中国农村水利水电》 北大核心 2011年第2期76-78,共3页
根据朝阳气象站的实测气象数据(温度、湿度、日照时数、风速、蒸发量、降水量),提出基于偏最小二乘回归的投影寻踪耦合模型用于预测朝阳地区参考作物滕发量。偏最小二乘回归方法能够有效地处理自变量间多重线性相关问题,但对处理因变量... 根据朝阳气象站的实测气象数据(温度、湿度、日照时数、风速、蒸发量、降水量),提出基于偏最小二乘回归的投影寻踪耦合模型用于预测朝阳地区参考作物滕发量。偏最小二乘回归方法能够有效地处理自变量间多重线性相关问题,但对处理因变量与自变量间复杂的非线性问题较差,而投影寻踪回归模型有效解决了非线性问题。把这2种方法结合在一起,建立了基于偏最小二乘回归的投影寻踪耦合模型,用于该地区参考作物滕发量的预测。并将耦合模型预测的ET0结果与Penman-Monteith公式计算的ET0结果进行比较,该耦合模型预测精度较高。 展开更多
关键词 最小乘回归 投影寻踪 耦合模型 参考作物腾发量 腾发量预测
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基于偏最小二乘回归与支持向量机耦合的咸潮预报模型 被引量:26
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作者 刘德地 陈晓宏 《中山大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2007年第4期89-92,共4页
利用偏最小二乘回归对影响咸潮的因素进行分析,提取出对因变量影响强的成分,从而克服了变量之间的多重相关性问题;同时利用支持向量机在解决小样本非线性问题上的优势,采用将偏最小二乘回归与支持向量机耦合的方法,建立了咸潮预报模型(P... 利用偏最小二乘回归对影响咸潮的因素进行分析,提取出对因变量影响强的成分,从而克服了变量之间的多重相关性问题;同时利用支持向量机在解决小样本非线性问题上的优势,采用将偏最小二乘回归与支持向量机耦合的方法,建立了咸潮预报模型(PLS-SVM),并应用该模型对珠海市平岗站盐度的变化进行了模拟和预测,研究结果表明,所提出的PLS-SVM模型模拟和预测精度明显优于常用的BP人工神经网络、多元回归模型,可更好地应用于咸潮预报。 展开更多
关键词 最小乘回归(PLS) 支持向量机(SVM) 咸潮预报 珠海市
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偏最小二乘回归的神经网络模型在巷道围岩位移预测中的应用 被引量:7
13
作者 李洪 代进 蒋金泉 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期274-278,共5页
偏最小二乘回归方法集多元回归、典型相关分析及主成分分析的功能于一体,能有效地处理自变量的多重线性相关问题,但不能较好地处理因变量与自变量间复杂的非线性问题,而神经网络方法是处理非线性问题的有力工具,但输入数据的严重相关性... 偏最小二乘回归方法集多元回归、典型相关分析及主成分分析的功能于一体,能有效地处理自变量的多重线性相关问题,但不能较好地处理因变量与自变量间复杂的非线性问题,而神经网络方法是处理非线性问题的有力工具,但输入数据的严重相关性会使得网络的求解变得不稳定且收敛速度很慢,本文试图把这两种方法结合在一起来预测巷道围岩的位移.结果表明,结合方法比单一方法优越.通过偏最小二乘回归对巷道围岩的位移影响因子的处理,消除了影响因子的线性相关性,并提取了对因变量解释性最强的成分,使BP(backpropagation)网络的输入层节点数目由原来的7个减少到3个,起到了简化网络结构,增强网络稳定性的作用. 展开更多
关键词 最小乘回归 神经网络 围岩位移 预测
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偏最小二乘回归在渗流监控模型中的应用 被引量:4
14
作者 李宗坤 陈乐意 孙颖章 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 2006年第2期117-119,123,共4页
在渗流监控指标中,库水位之间、库水位与降雨之间存在严重的相关性.利用普通多元线性回归建立渗流监控模型中,监控指标之间存在的多重相关性影响参数估计,扩大模型误差,破坏模型的稳健性.为了克服多重相关性对模型的干扰,引入了能辨别... 在渗流监控指标中,库水位之间、库水位与降雨之间存在严重的相关性.利用普通多元线性回归建立渗流监控模型中,监控指标之间存在的多重相关性影响参数估计,扩大模型误差,破坏模型的稳健性.为了克服多重相关性对模型的干扰,引入了能辨别系统信息与噪声的偏最小二乘回归,并编制了程序.算例分析表明,偏最小二乘回归模型所分离出的各个影响分量能对大坝实测变量的变化作出合理的物理成因解释,而且偏最小二乘回归模型的预测能力也远优于普通最小二乘回归模型,前者的预测误差平方和约只有后者的二十分之一. 展开更多
关键词 最小乘回归 渗流监控模型 原型观测
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一种采用偏最小二乘回归的情绪调节策略预测模型 被引量:2
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作者 秦继伟 郑庆华 +1 位作者 田锋 杨扬 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期46-49,110,共5页
针对目前个性化网络学习中重知识轻情感的现状,从学习者负面情绪调节入手,提出采用偏最小二乘回归方法,以采集的学习者的个性特征为自变量,负面情绪调节的策略特征作为应变量,建立学习者的情绪调节策略预测模型.通过实例验证,此模型具... 针对目前个性化网络学习中重知识轻情感的现状,从学习者负面情绪调节入手,提出采用偏最小二乘回归方法,以采集的学习者的个性特征为自变量,负面情绪调节的策略特征作为应变量,建立学习者的情绪调节策略预测模型.通过实例验证,此模型具有较好的拟合预测能力.实验结果表明,个性对情绪调节策略的解释能力达70%,揭示出学习者负面情绪补偿的方法与个性相关联. 展开更多
关键词 网络学习 个性 情绪调节策略 最小乘回归 预测模型
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基于SSA-MGF的偏最小二乘回归预测模型 被引量:3
16
作者 吴建生 汪灵枝 周优军 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2005年第12X期21-23,共3页
本文利用奇异谱分析和均生函数方法,对原始序列重构延拓作为自变量,原始序列作为因变量,建立偏最小二乘回归预测模型,并与主成分最小二乘回归预测模型比较分析。实例结果表明,该方法具有预测精度高、稳定好的特点。
关键词 奇异谱 均生函数 最小乘回归 预测模型
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基于偏最小二乘回归的焦炭热性质非线性预测模型 被引量:12
17
作者 张进春 吴超 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期1406-1412,共7页
针对基于煤质指标预测焦炭热性质建模过程中易出现的多重共线性问题,提出应用偏最小二乘回归对焦炭热性质进行预测的建模思路。考虑到煤质指标与焦炭热性质之间复杂的非线性关系,采用拟线性化处理的方法,将煤质指标的一次效应、二次效... 针对基于煤质指标预测焦炭热性质建模过程中易出现的多重共线性问题,提出应用偏最小二乘回归对焦炭热性质进行预测的建模思路。考虑到煤质指标与焦炭热性质之间复杂的非线性关系,采用拟线性化处理的方法,将煤质指标的一次效应、二次效应及交互效应作为模型输入,建立焦炭热性质预测的偏最小二乘回归模型;基于拟线性化处理的非线性偏最小二乘回归和线性偏最小二乘回归对焦炭热性质预测实例进行分析。研究结果表明:基于偏最小二乘回归方法建立的焦炭热性质预测模型是有效可行的;非线性偏最小二乘回归模型的预测精度明显比线性偏最小二乘回归模型的预测精度高。 展开更多
关键词 焦炭 焦炭反应性指数:焦炭反应后强度 最小乘回归 非线性预测
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偏最小二乘回归与灰色模型耦合预测城市用水量 被引量:5
18
作者 李林 付强 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2008年第4期20-23,共4页
影响城市用水量的各个因素,存在多重相关性,采用传统最小二乘回归法建模,其估计参数存在较大误差,预测精度降低。运用偏最小二乘回归法建立城市用水量的预测模型可以克服变量间的多重相关性影响,并可以很好地解释因变量;采用GM(1,1)建... 影响城市用水量的各个因素,存在多重相关性,采用传统最小二乘回归法建模,其估计参数存在较大误差,预测精度降低。运用偏最小二乘回归法建立城市用水量的预测模型可以克服变量间的多重相关性影响,并可以很好地解释因变量;采用GM(1,1)建立的城市用水量预测模型,能够克服参数的非线性干扰,进行中长期预测。结果和实际符合,将两者进行耦合,充分利用了两种模型的优点,预测结果更为合理可靠。 展开更多
关键词 最小乘回归 灰色预测模型 耦合 城市用水量 预测
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基于偏最小二乘回归的作物腾发量预测模型研究 被引量:4
19
作者 张兵 黄文生 王荣 《湖北农业科学》 北大核心 2013年第22期5596-5598,5602,共4页
为了建立较为精确的作物腾发量预测模型,降低常规利用彭曼公式计算繁琐及参数估计的难度,应用偏最小二乘回归算法来建立作物腾发量预测模型,采用多维气象数据(太阳辐射、空气温度、相对湿度和平均风速)与作物腾发量的相关性来确定模型... 为了建立较为精确的作物腾发量预测模型,降低常规利用彭曼公式计算繁琐及参数估计的难度,应用偏最小二乘回归算法来建立作物腾发量预测模型,采用多维气象数据(太阳辐射、空气温度、相对湿度和平均风速)与作物腾发量的相关性来确定模型方程。结果表明,该模型能很好地解决作物腾发量与多个影响因素之间的不确定性和非线性关系,预测精度较高,完全能够满足灌溉的精度要求。 展开更多
关键词 最小乘回归 作物腾发量 彭曼公式 预测模型
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基于偏最小二乘回归方法的CO_2焊飞溅模型 被引量:2
20
作者 蔡艳 杨海澜 +1 位作者 徐忻 吴毅雄 《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期125-128,共4页
在分析短路过渡飞溅形成机理的基础上 ,以过渡周期为基本单元 ,采用统计分析方法从焊接过程电信号中提取特征参数 ,基于变异系数的分析方法反映了过程的均匀程度。由于特征参数间存在较强的相关性 ,采用偏最小二乘回归方法建立飞溅模型 ... 在分析短路过渡飞溅形成机理的基础上 ,以过渡周期为基本单元 ,采用统计分析方法从焊接过程电信号中提取特征参数 ,基于变异系数的分析方法反映了过程的均匀程度。由于特征参数间存在较强的相关性 ,采用偏最小二乘回归方法建立飞溅模型 ,实现飞溅量对特征参数的回归。试验结果表明 ,基于偏最小二乘方法的回归模型有较高的实用性和一定的精度 ,为研究CO2 展开更多
关键词 变异系数 特征参数 最小乘回归 飞溅 CO2焊
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