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近红外光谱结合偏最小二乘回归法快速无损测定高密度聚乙烯的熔体流动速率
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作者 李延 钟名丽 +5 位作者 辛明东 翟德宏 崔嘉敏 张建平 李玮 赵秀娟 《石化技术与应用》 CAS 2024年第6期469-472,484,共5页
选择使用多元散射校正(MSC)、一阶导数(D 1)、二阶导数(D 2)、卷积平滑(Savitzky-Golay)等方式对3个牌号高密度聚乙烯(HDPE)粉料样本的近红外光谱进行预处理,使其经预处理后的近红外光谱与相应牌号熔体流动速率(MFR)之间的关联性良好;然... 选择使用多元散射校正(MSC)、一阶导数(D 1)、二阶导数(D 2)、卷积平滑(Savitzky-Golay)等方式对3个牌号高密度聚乙烯(HDPE)粉料样本的近红外光谱进行预处理,使其经预处理后的近红外光谱与相应牌号熔体流动速率(MFR)之间的关联性良好;然后,采用偏最小二乘回归法拟合,建立相应匹配HDPE牌号的MFR定量分析模型,旨在实现快速无损检测。结果表明:上述近红外光谱结合偏最小二乘回归法所建立的匹配于相应3种HDPE粉料的MFR定量分析模型的测试结果均具有很好的复现性,牌号1、牌号2、牌号3的MFR标准偏差依次为0.0158,0.0147,0.0006 g/min,而且该方法快速测定得到的MFR与GB/T 3682.2—2018标准方法测定的均相近。 展开更多
关键词 高密度聚乙烯 熔体流动速率 近红外光谱 定量分析模型 快速无损检测 最小二乘回归法
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基于多模型共识的偏最小二乘法用于近红外光谱定量分析 被引量:49
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作者 李艳坤 邵学广 蔡文生 《高等学校化学学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期246-249,共4页
建立了多模型共识偏最小二乘(cPLS)建模方法,并应用于烟草样品近红外(NIR)光谱与常规成分氯含量之间的建模研究,探讨了建模参数对预测结果的影响.结果表明,cPLS方法与传统的偏最小二乘算法(PLS)相比,所建模型更稳定可靠,预测结果也可得... 建立了多模型共识偏最小二乘(cPLS)建模方法,并应用于烟草样品近红外(NIR)光谱与常规成分氯含量之间的建模研究,探讨了建模参数对预测结果的影响.结果表明,cPLS方法与传统的偏最小二乘算法(PLS)相比,所建模型更稳定可靠,预测结果也可得到了明显改善. 展开更多
关键词 模型共识 最小二乘 近红外光谱 烟草样品 定量分析
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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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基于神经网络偏最小二乘法的柴油机NO_x排放预测模型 被引量:19
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作者 胡杰 林峰 +3 位作者 王天田 刘博 黎业辉 张泽阳 《内燃机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期510-515,共6页
分析了现有柴油机氮氧化物(NO_x)排放的预测方法,针对选择性催化还原技术(SCR)的控制需求,选用神经网络偏最小二乘法(NNPLS)作为NO_x排放预测模型建立的基础;该方法通过偏最小二乘法(PLS)提取成分,然后用神经网络(NN)拟合,具有PLS充分... 分析了现有柴油机氮氧化物(NO_x)排放的预测方法,针对选择性催化还原技术(SCR)的控制需求,选用神经网络偏最小二乘法(NNPLS)作为NO_x排放预测模型建立的基础;该方法通过偏最小二乘法(PLS)提取成分,然后用神经网络(NN)拟合,具有PLS充分提取自变量中信息和NN非线性拟合性高的优点;并建立了某柴油机NO_x排放预测模型,该模型预测精度高,训练误差均方根和测试误差均方根分别为30×10-6和62×10-6. 展开更多
关键词 柴油机 氮氧化物 预测模型 神经网络最小二乘
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偏最小二乘回归模型内涵分析方法研究 被引量:28
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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 最小二乘回归 简单结构
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样品选择结合分段直接校正法和偏最小二乘法用于近红外光谱分析模型传递研究 被引量:7
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作者 王菊香 孟凡磊 +1 位作者 刘林密 崔伟成 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期91-96,共6页
为了实现近红外光谱分析模型在不同仪器间的共享,对分析模型的传递方法进行了研究。以混胺燃料的分析模型为例,采用马氏距离法对转换集样品进行选择,采用分段直接校正(PDS)法结合偏最小二乘(PLS)法,对从仪器光谱进行校正。对转换集样品... 为了实现近红外光谱分析模型在不同仪器间的共享,对分析模型的传递方法进行了研究。以混胺燃料的分析模型为例,采用马氏距离法对转换集样品进行选择,采用分段直接校正(PDS)法结合偏最小二乘(PLS)法,对从仪器光谱进行校正。对转换集样品数、PLS回归的主因子数、PDS的窗口宽度进行选择,当转换集样品数为12、主因子数为1、窗口宽度为39时,转换集样品的光谱校正率达到96.5%.混胺分析模型传递后,预测集样品的标准偏差远远好于校正前的结果,与主仪器的非常接近。研究结果表明:采用马氏距离法选择转换集样品,并结合PDS-PLS算法计算转换矩阵,可有效扣除不同仪器间的光谱差异,提高混胺分析模型的传递精度,实现三乙胺、二甲苯胺、水分、密度的准确分析。 展开更多
关键词 光学 光谱分析 近红外光谱 模型传递 马氏距离法 分段直接校正法 最小二乘 混胺
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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
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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 最小二乘回归 投影寻踪 耦合模型 参考作物腾发量 腾发量预测
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偏最小二乘与人工神经网络耦合模型在酸雨pH值预测中的应用 被引量:10
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作者 周秀平 王文圣 曾怀金 《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2006年第4期50-52,共3页
将偏最小二乘与人工神经网络耦合,建立了一种新型耦合预测模型———偏最小二乘与人工神经网络耦合模型。该模型利用了偏最小二乘方法有效处理自变量之间多重相关性问题和人工神经网络可以较好地解决非线性问题的能力,在城市酸雨pH值预... 将偏最小二乘与人工神经网络耦合,建立了一种新型耦合预测模型———偏最小二乘与人工神经网络耦合模型。该模型利用了偏最小二乘方法有效处理自变量之间多重相关性问题和人工神经网络可以较好地解决非线性问题的能力,在城市酸雨pH值预测中的应用表明,该模型预测精度高,明显优于偏最小二乘回归模型和人工神经网络模型。 展开更多
关键词 酸雨 PH值 最小二乘回归 神经网络 预测模型
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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
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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 最小二乘回归 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 最小二乘回归 预测模型
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偏最小二乘模型在黄土坡面土壤侵蚀中的应用研究 被引量:3
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作者 金鑫 李霞 +2 位作者 宋颖 王春振 赵华荣 《中国农村水利水电》 北大核心 2020年第12期117-121,共5页
选取不同坡度(5°、10°、15°、20°)和不同雨强(50、60、70、80 mm/h)的16场降雨,利用偏最小二乘模型研究了坡度、雨强、降雨历时、土壤初始含水率、剪切力5个因素对黄土坡面土壤侵蚀过程的影响程度。结果表明:①变... 选取不同坡度(5°、10°、15°、20°)和不同雨强(50、60、70、80 mm/h)的16场降雨,利用偏最小二乘模型研究了坡度、雨强、降雨历时、土壤初始含水率、剪切力5个因素对黄土坡面土壤侵蚀过程的影响程度。结果表明:①变量对数化处理后,偏最小二乘模型模拟精度和预测优度均达到0.8以上,径流率和产沙率相关系数为0.844;②VIP值显示,时间X3、坡度X1是驱动降雨初期径流率Y1和产沙率Y2变化的重要因素,其中时间X3是最重要的影响因素;雨强对径流率和产沙率影响均较大,标准回归系数分别为0.408、0.341,初始含水率、剪切力的标准回归系数最大仅为0.145,表明二者对径流率和产沙率的影响都比较有限;③精度分析结果表明,模型模拟和预测精度都较高,与产沙率相比,径流率的预测精度更高,平均相对误差绝对值为18.813%,模拟预测的效果更好。 展开更多
关键词 坡度 降雨强度 土壤侵蚀 最小二乘模型
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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
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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 最小二乘回归 灰色预测模型 耦合 城市用水量 预测
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基于偏最小二乘通径模型的农民工信息能力综合评价 被引量:7
13
作者 区晶莹 张淞琳 俞守华 《农业系统科学与综合研究》 CSCD 2011年第4期495-501,共7页
针对农民工信息能力建立评价指标体系,利用偏最小二乘通径模型,建立了农民工信息能力PLS通径模型,并以广东省8个城市的农民工群体为例,计算分析了模型通径系数和各城市农民工信息能力的综合排名。结果表明信息运用能力、信息吸收能力和... 针对农民工信息能力建立评价指标体系,利用偏最小二乘通径模型,建立了农民工信息能力PLS通径模型,并以广东省8个城市的农民工群体为例,计算分析了模型通径系数和各城市农民工信息能力的综合排名。结果表明信息运用能力、信息吸收能力和信息创新能力是影响农民工信息能力的关键因素,广州市农民工信息能力位于广东省的首位。 展开更多
关键词 农民工 信息能力 最小二乘通径模型
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偏最小二乘法与神经网络耦合的大坝监测模型 被引量:9
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作者 吕蓓蓓 杨远斐 《人民黄河》 CAS 北大核心 2013年第3期84-85,89,共3页
针对人工神经网络在大坝变形监测模型应用中所出现的收敛慢和稳定性差等问题,提出了偏最小二乘法与人工神经网络耦合的大坝变形监测模型,提高了神经网络的学习速率和稳定性。首先运用偏最小二乘法对多维自变量进行主成分提取和降维处理... 针对人工神经网络在大坝变形监测模型应用中所出现的收敛慢和稳定性差等问题,提出了偏最小二乘法与人工神经网络耦合的大坝变形监测模型,提高了神经网络的学习速率和稳定性。首先运用偏最小二乘法对多维自变量进行主成分提取和降维处理,解决了变量之间的多重相关问题,而后把降维的数据输入神经网络进行训练。对比实例应用结果表明,偏最小二乘神经网络耦合模型的拟合速度和精度都高于传统的神经网络。 展开更多
关键词 大坝变形监测模型 最小二乘 人工神经网络
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复指数信号模型非线性最小二乘解的几何结构及迭代算法 被引量:5
15
作者 谢维波 林劲松 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第5期757-759,共3页
本文给出了复指数信号模型非线性最小二乘解的几何结构 .从分析迭代算法的收敛性态入手得到解的几何结构 ,将有助于构造十分有效的迭代算法 .另外 ,本文在低信噪比 (10dB)及较小频率差 (0 0 2Hz)的情况下 。
关键词 复指数信号模型 非线性最小二乘 几何结构 迭代算法
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混沌时间序列局域偏最小二乘回归多步预测模型 被引量:1
16
作者 廖辉传 刘遵雄 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2007年第4期193-196,共4页
针对混沌序列局域一阶多步预测问题,提出了基于偏最小二乘回归的混沌时间序列局域直接多步预测模型,偏最小二乘用于混沌时序重构相空间中演化轨迹前后相点信息间的建模。该模型克服了以往一阶局域单步预测模型进行多步预测时存在的误差... 针对混沌序列局域一阶多步预测问题,提出了基于偏最小二乘回归的混沌时间序列局域直接多步预测模型,偏最小二乘用于混沌时序重构相空间中演化轨迹前后相点信息间的建模。该模型克服了以往一阶局域单步预测模型进行多步预测时存在的误差累积,而且能抑制重构相空间中多重共线性的影响,提高了预测精度。试验中使用交叉验证方法将偏最小二乘的提取成分数。通过对Chen’s混沌序列和Mackey-Glass混沌序列的多步预测试验,验证了该模型在混沌时序预测方面具有很好的效果。 展开更多
关键词 混沌序列 多步预测 最小二乘回归 局域模型
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基于经典偏最小二乘模型的CO_2排放量宏观驱动因素分析 被引量:5
17
作者 贾俊松 《中国能源》 2010年第7期21-24,40,共5页
CO2排放量可认为是社会、经济、自然等多种宏观驱动因素共同作用的结果。基于此,本文通过采集1952~2006年期间我国CO2排放量相关的36个指标,用经典偏最小二乘模型(PLS)对它们的重要性进行辨识。结果表明:重要的宏观驱动因素是总人口量... CO2排放量可认为是社会、经济、自然等多种宏观驱动因素共同作用的结果。基于此,本文通过采集1952~2006年期间我国CO2排放量相关的36个指标,用经典偏最小二乘模型(PLS)对它们的重要性进行辨识。结果表明:重要的宏观驱动因素是总人口量、城市人口率、GDP及人类生产生活等活动强度较大的指标(如财政收入与投资、运输与邮电、医疗卫生及文化教育),不重要的宏观驱动因素则为人类活动强度较弱的指标(如农村人口、艺术表演水平和金融外贸活动)或自然环境条件等。据此,提出了几点有利于低碳将来的对策建议。 展开更多
关键词 CO2排放量 经典最小二乘模型 宏观驱动因素
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基于偏最小二乘法的集装箱吞吐量预测模型研究 被引量:4
18
作者 丁文涛 刘孟琦 +3 位作者 齐越 苏孟超 李宜军 房卓 《港工技术》 2019年第6期28-32,共5页
利用偏最小二乘法(PLS)能够克服样本个数比变量维度少的特点和消除变量多重共线性的优点对港口集装箱吞吐量进行建模预测,该方法适用于历史数据较少的港口。并以黄骅港为例,通过SPSS软件对港口集装箱吞吐量进行建模预测并给出2025年集... 利用偏最小二乘法(PLS)能够克服样本个数比变量维度少的特点和消除变量多重共线性的优点对港口集装箱吞吐量进行建模预测,该方法适用于历史数据较少的港口。并以黄骅港为例,通过SPSS软件对港口集装箱吞吐量进行建模预测并给出2025年集装箱吞吐量预测值。结果表明,偏最小二乘法能够有效的消除影响因素的多重共线性,具有良好的预测精度,可为今后的港口集装箱吞吐量预测提供参考。 展开更多
关键词 最小二乘 集装箱吞吐量 多重共线性 灰色模型预测法
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基于遗传算法的偏最小二乘回归模型在大坝安全监测中的应用 被引量:4
19
作者 邓念武 陈正 叶泽荣 《大坝与安全》 2007年第4期33-35,共3页
偏最小二乘回归能较好地解决自变量之间严重的相关性问题,遗传算法作为一种新的全局优化搜索方法,具有智能性搜索、并行式计算、鲁棒性强等优点。本文在偏最小二乘回归分析的基础上引入遗传算法,依靠其有效的自适应全局搜索优化功能,对... 偏最小二乘回归能较好地解决自变量之间严重的相关性问题,遗传算法作为一种新的全局优化搜索方法,具有智能性搜索、并行式计算、鲁棒性强等优点。本文在偏最小二乘回归分析的基础上引入遗传算法,依靠其有效的自适应全局搜索优化功能,对偏回归模型中的回归系数进行重新评估,建立基于遗传算法的偏回归模型。实例分析表明:基于遗传算法的偏回归模型有良好的拟合效果和预测精度。 展开更多
关键词 大坝监测模型 遗传算法 最小二乘回归
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基于偏最小二乘回归模型的空气质量监测数据校准模型 被引量:3
20
作者 王积建 《科技通报》 2021年第10期31-37,共7页
为了对自建点所监测的空气质量实时有误数据(包括PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO_(2)、SO_(2)、O_(3))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... 为了对自建点所监测的空气质量实时有误数据(包括PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO_(2)、SO_(2)、O_(3))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。 展开更多
关键词 相关分析 多元线性回归模型 逐步回归 最小二乘回归
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