变权重组合预测模型的局部加权最小二乘解法 被引量：11

1

作者 李静 《统计与信息论坛》 2007年第3期44-47,共4页

随着科学技术的不断进步,预测方法也得到了很大的发展,常见的预测方法就有数十种之多。而组合预测是将不同的预测方法组合起来,综合利用各个方法所提供的信息,其效果往往优于单一的预测方法,故得到了广泛的应用。而基于变系数模型的思... 随着科学技术的不断进步,预测方法也得到了很大的发展,常见的预测方法就有数十种之多。而组合预测是将不同的预测方法组合起来,综合利用各个方法所提供的信息,其效果往往优于单一的预测方法,故得到了广泛的应用。而基于变系数模型的思想研究了组合预测模型,将变权重的求取转化为变系数模型中系数函数的估计问题,从而可以基于局部加权最小二乘方法求解,利用交叉证实法选取光滑参数。其结果表明所提方法预测精度很高,效果优于其他方法。 展开更多

关键词 变权组合预测模型 变系数回归模型 局部加权最小二乘 交叉证实法

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基于时间差分和局部加权偏最小二乘算法的过程自适应软测量建模 被引量：17

2

作者 袁小锋 葛志强 宋执环 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期724-728,共5页

工业过程软测量模型常常因为过程的变量漂移、非线性和时变等问题而使得预测性能下降。因此,时间差分已被应用于解决过程变量漂移问题。但是,时间差分框架下的全局模型往往不能很好地描述过程非线性和时变等特性。为此,提出了一种融合... 工业过程软测量模型常常因为过程的变量漂移、非线性和时变等问题而使得预测性能下降。因此,时间差分已被应用于解决过程变量漂移问题。但是,时间差分框架下的全局模型往往不能很好地描述过程非线性和时变等特性。为此,提出了一种融合时间差分模型和局部加权偏最小二乘算法的自适应软测量建模方法。时间差分模型可以大大减少过程变量漂移的影响,而局部加权偏最小二乘算法作为一种即时学习方法,可以有效解决过程非线性和时变问题。该方法的有效性在数值例子和工业过程实例中得到了有效验证。 展开更多

关键词 时间差分模型 局部加权偏最小二乘算法 即时学习 软测量建模 质量预测

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基于局部加权偏最小二乘的在线多模型建模 被引量：4

3

作者 薛明晨 熊伟丽 徐保国 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第10期2981-2984,2995,共5页

针对田纳西—伊斯曼(Tennessee-Eastman,TE)过程具有的高度非线性、时变及多个操作模式等特征,为在线预测该过程产品流道中各种成分的含量,提出一种基于局部加权偏最小二乘的多模型建模方法。多模型建模方法首先要进行子模型的划分,将T... 针对田纳西—伊斯曼(Tennessee-Eastman,TE)过程具有的高度非线性、时变及多个操作模式等特征,为在线预测该过程产品流道中各种成分的含量,提出一种基于局部加权偏最小二乘的多模型建模方法。多模型建模方法首先要进行子模型的划分,将TE过程各种操作模式下的训练数据放入不同数据库中,利用贝叶斯分类器对在线测得的数据进行分类;然后采用即时(just-in-time,JIT)建模思想,基于局部加权偏最小二乘建立相应的在线局部模型;最后,将贝叶斯分类器得到的测试数据属于各个数据库的后验概率作为加权系数,对得到的局部模型的预测结果进行融合输出。基于TE化工过程仿真平台,采用该方法来预测产品流道中成分G和H的含量与真值基本一致,证明提出的基于局部加权偏最小二乘的在线多模型建模方法具有良好的预测效果。 展开更多

关键词 多模型 贝叶斯分类器 局部加权偏最小二乘 在线 即时

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基于局部加权偏最小二乘的近红外光谱分析方法研究 被引量：4

4

作者 马力文 郭拓 +2 位作者 马晋芳 史庆龙 肖环贤 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第10期1254-1259,共6页

针对近红外光谱分析技术中分析对象非线性现象突出的情况,提出了一种新的模型计算方法——局部加权偏最小二乘法(LWPLS)。以安胎丸为研究对象,采用LWPLS算法进行其近红外定量模型的建立,并比较偏最小二乘法(PLS)与LWPLS两种算法建立定... 针对近红外光谱分析技术中分析对象非线性现象突出的情况,提出了一种新的模型计算方法——局部加权偏最小二乘法(LWPLS)。以安胎丸为研究对象,采用LWPLS算法进行其近红外定量模型的建立,并比较偏最小二乘法(PLS)与LWPLS两种算法建立定量模型的精度。结果测得两种算法建立的校正模型中,阿魏酸的模型相关系数(R2)分别为0.7855、0.9719,预测误差均方根(RMSEP)分别为0.1266、0.0438,相对预测误差(RE)分别为12.66%、9.18%;洋川芎内酯A的R2分别为0.8864、0.9649,RMSEP分别为0.1148、0.0771,RE分别为14.01%、7.81%,显示LWPLS算法建立的模型精度更高。研究表明,采用LWPLS算法可提高安胎丸定量模型的准确性,具有可推广性和广泛的应用性。 展开更多

关键词 局部加权偏最小二乘法(LWPLS) 近红外光谱 偏最小二乘法(PLS) 阿魏酸 洋川芎内酯A

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资产定价模型中β系数的局部加权估计

5

作者 花俊洲 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2011年第1期21-23,共3页

在资产定价模型的中,通常采用一般线性回归方法对系数进行估计,但实证数据中,由于资产的期望收益与系数之间未必存在严格的线性关系,往往会导致估计值的不精确。作为对这种估计方法的一种修正,文章利用了局部加权最小二乘估计方法对模... 在资产定价模型的中,通常采用一般线性回归方法对系数进行估计,但实证数据中,由于资产的期望收益与系数之间未必存在严格的线性关系,往往会导致估计值的不精确。作为对这种估计方法的一种修正,文章利用了局部加权最小二乘估计方法对模型中的系数β进行估计,并对局部权系统的决定问题进行了相关的探讨。由于放松了系数线性性的假定,使得估计值更适应实际数据的变化规律,该方法也为风险管理者提供了一种可供选择且较为实用的数理工具。 展开更多

关键词 资产定价模型 系数 变系数回归模型 局部加权最小二乘估计

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基于EM算法的半监督局部加权PLS在线建模方法 被引量：3

6

作者 熊伟丽 薛明晨 李妍君 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期8-17,共10页

针对化工过程采样分析获得的有标签样本数量较少的问题,提出一种基于半监督学习的局部加权偏最小二乘在线软测量建模方法。将过程收集到的有标签及无标签训练样本放入同一数据库中;对于在线测得的新数据点,计算其与数据库中各样本点之... 针对化工过程采样分析获得的有标签样本数量较少的问题,提出一种基于半监督学习的局部加权偏最小二乘在线软测量建模方法。将过程收集到的有标签及无标签训练样本放入同一数据库中;对于在线测得的新数据点,计算其与数据库中各样本点之间的相似度,将其作为各数据点的权重;建立半监督局部加权偏最小二乘在线软测量模型,并采用EM(Expectation Maximization)算法估计模型的参数,得到模型的在线预测输出。通过对脱丁烷塔过程的仿真研究,验证了所提方法具有良好的预测精度和泛化性能。 展开更多

关键词 半监督 局部加权偏最小二乘 EM算法 在线建模

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地理加权随机前沿模型及其估计 被引量：4

7

作者 于倩倩 魏传华 王森 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2011年第22期23-25,共3页

为了刻画生产单元之间的空间效应,文章提出了一类地理加权随机前沿模型。基于局部加权最小二乘方法和似然方法给出了模型的估计,并讨论了各生产单元技术效率的估计问题。

关键词 地理加权回归 随机前沿分析 局部加权最小二乘 技术效率

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地理加权似乎不相关回归模型及其估计 被引量：2

8

作者 桂风云 魏传华 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2016年第8期4-6,共3页

为了刻画时空异质性,文章基于地理加权回归技术和似乎不相关回归方法提出了一种新的空间计量经济学模型——地理加权似乎不相关模型。对于这类模型中的未知系数函数,提出了两种估计方法,第一种方法是利用局部加权最小二乘方法分别估计... 为了刻画时空异质性,文章基于地理加权回归技术和似乎不相关回归方法提出了一种新的空间计量经济学模型——地理加权似乎不相关模型。对于这类模型中的未知系数函数,提出了两种估计方法,第一种方法是利用局部加权最小二乘方法分别估计每个时刻对应的空间变系数模型,第二种方法是广义局部加权最小二乘估计,考虑了同一地点不同时刻误差之间的相关性。 展开更多

关键词 地理加权回归 似乎不相关回归 时空异质性 局部加权最小二乘估计

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多工况生产过程下的即时学习能耗预测建模方法 被引量：2

9

作者 卫升 王艳 纪志成 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1378-1391,共14页

针对全局能耗预测模型只适用于部分预测样本且模型计算量大的问题,引入即时学习思想,采用局部加权偏最小二乘法结合能耗模型建立临时局部能耗预测模型;改进粒子群算法的惯性权重,考虑粒子适应度、迭代次数和种群大小对粒子群算法收敛速... 针对全局能耗预测模型只适用于部分预测样本且模型计算量大的问题,引入即时学习思想,采用局部加权偏最小二乘法结合能耗模型建立临时局部能耗预测模型;改进粒子群算法的惯性权重,考虑粒子适应度、迭代次数和种群大小对粒子群算法收敛速度和收敛精度的影响,提出一种非线性变化的自适应惯性权重策略,离线计算阶段使用改进的粒子群算法(adaptive PSO,APSO)对历史样本的带宽参数进行寻优,当预测样本到来时在线更新局部模型。考虑多工况生产场景下不同工况样本之间的能耗差异性所导致的预测误差,增加工况相似性度量过程,提出局部加权偏最小二乘算法与K-means算法相结合的APSO-JITL(just-in-time learning)-CLWPLS(cluster locally weighted partial least squares)能耗预测建模方法,在预测时选取同一工况的历史样本来设计预测样本的带宽参数。通过仿真实验验证了算法有着更高的预测精度且能更好地应对多工况生产场景。 展开更多

关键词 即时学习 局部加权偏最小二乘 聚类 在线建模 多工况 带宽参数 能耗

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基于改进的优化组合方法的旅游需求预测 被引量：6

10

作者 郭伟 李京 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2011年第8期75-77,共3页

目前对于旅游需求的预测一般均是采用单一预测方法,然而受众多因素的影响,各单一预测方法往往不能囊括旅游需求的全面有效信息,从而大大降低预测结果的准确性。为进一步丰富和完善旅游需求预测研究,文章基于改进的优化组合预测方法对天... 目前对于旅游需求的预测一般均是采用单一预测方法,然而受众多因素的影响,各单一预测方法往往不能囊括旅游需求的全面有效信息,从而大大降低预测结果的准确性。为进一步丰富和完善旅游需求预测研究,文章基于改进的优化组合预测方法对天津市城市居民国内旅游需求规模加以预测,研究结果表明,两种方法较其他各单一预测方法均取得了良好的预测效果,而在不同时期有着不同权重值的变权重组合预测方法会获得更好的预测结果。 展开更多

关键词 优化组合预测 变权组合预测 局部加权最小二乘法 旅游需求 天津市

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短期利率动态模型收益率和波动参数的估计 被引量：1

11

作者 张东云 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2015年第1期14-18,共5页

利用局部逼近的方法研究了短期利率动态扩散模型中参数的局部估计问题,给出了动态CKLS模型中的收益率参数的局部加权最小二乘估计和波动率参数的局部极大似然估计.基于上海银行间市场同业拆借利率(Shibor)的实证分析,展示了局部估计的效... 利用局部逼近的方法研究了短期利率动态扩散模型中参数的局部估计问题,给出了动态CKLS模型中的收益率参数的局部加权最小二乘估计和波动率参数的局部极大似然估计.基于上海银行间市场同业拆借利率(Shibor)的实证分析,展示了局部估计的效果,并研究了动态CKLS模型在利率波动率预报上的表现,结果显示,利率波动率的预报能较好地反映利率的实际波动. 展开更多

关键词 核回归 局部加权最小二乘估计 局部极大似然估计 SHIBOR

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基于改进LWPLS的碱性蛋白酶发酵过程软测量建模

12

作者 张卫国 蔡可 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第10期108-110,114,共4页

针对微生物发酵过程中关键生物参数难以在线检测的问题,提出一种即时学习建模方法。考虑到微生物发酵的多阶段特性,利用模糊C均值(FCM)聚类算法对发酵数据样本进行聚类;采用具有即时学习策略的局部加权偏最小二乘(LWPLS)算法作为局部建... 针对微生物发酵过程中关键生物参数难以在线检测的问题,提出一种即时学习建模方法。考虑到微生物发酵的多阶段特性,利用模糊C均值(FCM)聚类算法对发酵数据样本进行聚类;采用具有即时学习策略的局部加权偏最小二乘(LWPLS)算法作为局部建模方法;采用粒子群优化(PSO)算法对带宽参数进行优化。最后以碱性蛋白酶发酵过程为例,实验仿真结果表明:所提的FCM-PSO-LWPLS局部软测量建模方法具有较高的预测精度,能适应一般发酵过程中关键生物参数(总糖浓度S)的实时监测。 展开更多

关键词 局部加权偏最小二乘 模糊C均值聚类 粒子群优化算法 软测量 碱性蛋白酶

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