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基于地理加权和最小二乘线性回归模型的气温与NDVI聚集密度的相关分析 被引量:7
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作者 许剑辉 赵怡 +2 位作者 钟凯文 阮惠华 孙彩歌 《热带地理》 2017年第2期269-276,共8页
基于2015年广州地区1 km空间分辨率的MOD13A 3月合成NDVI数据以及春夏秋冬4个季节的气象站点近地表气温,首先利用聚集密度计算方法计算NDVI的聚集密度,构建不同季节近地表气温与NDVI聚集密度的最小二乘线性回归模型(OLS)和地理加权回归... 基于2015年广州地区1 km空间分辨率的MOD13A 3月合成NDVI数据以及春夏秋冬4个季节的气象站点近地表气温,首先利用聚集密度计算方法计算NDVI的聚集密度,构建不同季节近地表气温与NDVI聚集密度的最小二乘线性回归模型(OLS)和地理加权回归模型(GWR),分析广州市近地表气温与NDVI聚集密度的相关关系,探讨不同季节NDVI聚集密度回归系数的空间分布,并利用AICc信息准则、拟合优度和Sigma指标对GWR与OLS的结果进行比较分析。结果表明:NDVI聚集密度较好地反映了研究区建设用地、植被和水体等下垫面的综合信息;与OLS模型相比,GWR模型的拟合效果更显著,最小的拟合度从0.02提高到0.464,GWR模型的拟合度最大值达到了0.724;GWR模型回归残差的Moran’s I显著减少,如1月份Moran’s I指数从0.383减少到0.022;NDVI聚集密度对气温的影响具有空间异质性,整体上,从广州北到南,GWR模型中NDVI聚集密度与气温的回归系数由负值逐渐增加到正值,表明NDVI聚集密度对气温有着从负到正的影响;下垫面以不透水面为主的区域,GWR模型拟合度较低,以植被为主要下垫面的区域,GWR模型拟合度较高。 展开更多
关键词 广州 气温 归一化植被指数 聚集密度 地理加权回归模型 最小二乘线性回归模型
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整体最小二乘线性回归模型与算法 被引量:10
2
作者 丁士俊 姜卫平 杨颜梅 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2012年第12期8-10,共3页
从平差模型的角度,研究整体最小二乘线性回归模型条件平差与间接平差的解算方法,并在理论上证明两种解算方法的等价性。最后通过算例验证解算方法的正确性。
关键词 整体最小二乘 线性回归 平差模型 等价性
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基于最小二乘法线性回归的火炮身管寿命预测 被引量:5
3
作者 孔刚鹏 周煊博 +2 位作者 刘洋 刘浩 杨志超 《兵工自动化》 北大核心 2024年第2期1-3,22,共4页
为直观地判断火炮身管寿命,提出一种基于最小二乘法线性回归的预测方法。根据靶场身管参数试验数据分析火炮身管内径、药室长、弯曲度随射弹数增加的变化规律;利用最小二乘法线性回归建立火炮身管磨损量与射弹数的关系式;对某型火炮身... 为直观地判断火炮身管寿命,提出一种基于最小二乘法线性回归的预测方法。根据靶场身管参数试验数据分析火炮身管内径、药室长、弯曲度随射弹数增加的变化规律;利用最小二乘法线性回归建立火炮身管磨损量与射弹数的关系式;对某型火炮身管寿命进行预测。结果表明:该方法能够较为准确地预测出火炮身管寿命且算法简单,便于推广使用,可为火炮射击、退役报废等提供重要参考。 展开更多
关键词 身管 寿命 预测 最小二乘 线性回归
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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
4
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 线性回归 最小二乘回归(PLSR) 隐含潜变量回归(INLR) OPLS INLR-OPLS
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求解非线性多结构回归模型的加权最小二乘估计法 被引量:2
5
作者 吴金美 凌晓冬 +2 位作者 李永刚 陈亮 金晗靖 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2010年第24期11-13,共3页
文章针对基于非线性多结构回归模型的参数估计问题,提出了带权值的最小二乘估计法;讨论并证明了最优加权的存在性和优越性;通过数值仿真分析比较,验证了此方法的精度。
关键词 线性多结构 回归 加权 最小二乘
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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
6
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 最小二乘回归 线性预测
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用折扣最小二乘法建立线性自回归模型预测粮食产量 被引量:8
7
作者 吕效国 缪雪晴 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2008年第30期12997-12997,13014,共2页
依据折扣最小二乘准则,对时间序列资料建立线性自回归预测模型,给出了参数的估计公式,数值结果表明该方法更行之有效。
关键词 时间序列 回归预测模型 折扣最小二乘
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再论线性回归模型的最小二乘估计与线性方程组的解 被引量:3
8
作者 蒋翠侠 许启发 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2014年第6期8-11,共4页
当解释变量数目巨大,线性回归模型的最小二乘估计涉及大规模矩阵求逆运算,存在计算困难和误差累积等诸多问题。文章证明,通过适当的正交矩阵对原始样本点实施正交变换,可以将线性回归模型的最小二乘估计过程转化为具有递归形式线性方程... 当解释变量数目巨大,线性回归模型的最小二乘估计涉及大规模矩阵求逆运算,存在计算困难和误差累积等诸多问题。文章证明,通过适当的正交矩阵对原始样本点实施正交变换,可以将线性回归模型的最小二乘估计过程转化为具有递归形式线性方程组的求解过程,从而避免矩阵逆不存在导致最小二乘估计失效、大规模矩阵求逆运算的困难等,提高参数估计效率。通过算例,从数值模拟结果与几何意义两个方面,论述了回归模型的最小二乘估计与线性方程组的解之间内在联系。 展开更多
关键词 线性回归模型 最小二乘估计 线性方程组 Housholder矩
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相依误差下线性回归模型最小二乘估计的相合性 被引量:4
9
作者 杨旸 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2014年第6期11-13,共3页
线性模型是数理统计学中发展较早、适用性较强的一个分支。对该模型下参数估计问题的研究是一个非常吸引人的活跃领域,并且该领域的理论与应用研究成果十分丰富。最小二乘估计是参数估计中最重要的一种。文章借助一阶自回归模型,利用鞅... 线性模型是数理统计学中发展较早、适用性较强的一个分支。对该模型下参数估计问题的研究是一个非常吸引人的活跃领域,并且该领域的理论与应用研究成果十分丰富。最小二乘估计是参数估计中最重要的一种。文章借助一阶自回归模型,利用鞅差理论对线性回归模型最小二乘估计的强、弱相合性进行讨论。 展开更多
关键词 最小二乘估计 一阶自回归模型 鞅差序列 相合性
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多元响应回归模型及其参数的非线性最小二乘估计混合算法 被引量:1
10
作者 李述山 《山东科技大学学报(自然科学版)》 CAS 2004年第3期77-79,共3页
针对多元响应数据的特点,建立了一个多元响应回归模型,对参数的非线性最小二乘估计进行了探讨。结合拟牛顿法和信赖域算法建立了一个非线性优化的混合迭代算法,该算法在一定条件下具有全局收敛性和超线性收敛性,对参数的非线性最小二乘... 针对多元响应数据的特点,建立了一个多元响应回归模型,对参数的非线性最小二乘估计进行了探讨。结合拟牛顿法和信赖域算法建立了一个非线性优化的混合迭代算法,该算法在一定条件下具有全局收敛性和超线性收敛性,对参数的非线性最小二乘估计是有效的。 展开更多
关键词 多元响应回归模型 线性最小二乘估计 拟牛顿法 信赖域算法 混合算法
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区间数据下EV线性回归模型修正的广义最小二乘估计 被引量:1
11
作者 何其祥 《系统管理学报》 CSSCI 北大核心 2011年第4期480-484,495,共6页
研究了当响应变量为区间数据时的EV线性回归模型,通过构造区间数据的无偏转换,并对广义最小二乘估计作适当修正,得到了回归参数的估计,在较一般的条件下证明了强相合性和渐近正态性。最后作了若干模拟计算,从模拟的结果发现,利用本文提... 研究了当响应变量为区间数据时的EV线性回归模型,通过构造区间数据的无偏转换,并对广义最小二乘估计作适当修正,得到了回归参数的估计,在较一般的条件下证明了强相合性和渐近正态性。最后作了若干模拟计算,从模拟的结果发现,利用本文提出的方法所获得的估计具有较高的精度。 展开更多
关键词 区间数据 EV线性模型 无偏转换 修正的广义最小二乘估计
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基于最小二乘支持向量回归的上边界模型构建
12
作者 刘小雍 曾成斌 +2 位作者 刘赟 何国锋 闫庚龙 《华南理工大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2024年第12期139-150,共12页
目前,基于数据驱动的传统非线性系统建模方法主要着眼于模型拟合和应用,鉴于此,该文针对来自系统的某个重要参数受不确定性影响的最大容忍极限输出,构建基于最小二乘支持向量回归(LSSVR)的上边界模型,深入剖析了上边界模型的精度与稀疏... 目前,基于数据驱动的传统非线性系统建模方法主要着眼于模型拟合和应用,鉴于此,该文针对来自系统的某个重要参数受不确定性影响的最大容忍极限输出,构建基于最小二乘支持向量回归(LSSVR)的上边界模型,深入剖析了上边界模型的精度与稀疏特性之间的平衡关系对上边界模型输出的影响。首先,借助LSSVR的优化问题,将原等式线性约束变成满足上边界模型的不等式约束;接着,为提高模型精度,引入基于上边界模型预测输出与实际输出之间逼近误差的不等式约束;与此同时,借助LSSVR的权值二范数来控制上边界模型结构的复杂度,从而构建出新的目标函数,并与满足上边界模型的不等式约束建立新的优化问题;最后,对所建立的优化问题引入拉格朗日函数并借助Karush-Kuhn-Tucker最优化条件来获取相应的对偶优化问题,并将其转化为标准的二次规划问题来求解上边界模型的参数。由于所构造的新优化问题满足凸性,因此模型系数解是全局最优的。该文还通过实验分析了反映模型精度的最大逼近误差、均方根误差及反映模型稀疏特性的指标,论证了所提方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 上边界模型 对偶优化问题 全局最优解 最小二乘支持向量回归 次规划
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基于非线性回归最小二乘法的改进Gompertz模型参数估计 被引量:7
13
作者 尹瑛 徐吉辉 端木京顺 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2005年第6期77-79,共3页
可靠性增长试验是产品研制阶段不可缺少的一项提高产品可靠性的工程项目。成败型试验的可靠性增长数据通常用Gompertz模型进行评估,但存在S形增长数据拟合精度差的不足。根据高斯-牛顿最小二乘法和多元线性回归最小二乘法原理,提出改进... 可靠性增长试验是产品研制阶段不可缺少的一项提高产品可靠性的工程项目。成败型试验的可靠性增长数据通常用Gompertz模型进行评估,但存在S形增长数据拟合精度差的不足。根据高斯-牛顿最小二乘法和多元线性回归最小二乘法原理,提出改进的Gompertz模型参数估计的非线性回归最小二乘法。用试验数据对改进后的模型进行验证,拟合度较好。 展开更多
关键词 改进的Gompertz模型 线性回归 最小二乘 参数估计
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线性回归模型加权最小二乘估计的权值计算方法 被引量:6
14
作者 钱进 吴金美 凌晓冬 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2007年第17期4-6,共3页
一、引言 测量数据的处理大多转化为回归模型的参数估计问题,其中线性回归模型是最基本的一类。若测量过程中影响随机误差的各因素保持不变,则认为是等精度测量,对应的线性回归模型就是等精度线性回归模型,其参数估计理论已趋于成... 一、引言 测量数据的处理大多转化为回归模型的参数估计问题,其中线性回归模型是最基本的一类。若测量过程中影响随机误差的各因素保持不变,则认为是等精度测量,对应的线性回归模型就是等精度线性回归模型,其参数估计理论已趋于成熟,经典的线性最小二乘估计具有线性无偏和方差一致最小等优良性质。若考虑均方误差作为评价估计优劣的标准,还可以在复共线性出现时选择合适的有偏估计。因此等精度线性模型已有的参数估计方法总能得到相应标准下高精度的估计。 展开更多
关键词 线性回归模型 最小二乘估计 参数估计方法 权值 加权 测量数据 随机误差 测量过程
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线性回归模型的稳健总体最小二乘解算 被引量:7
15
作者 汪奇生 杨德宏 杨腾飞 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2015年第2期239-242,共4页
针对线性回归中自变量和因变量可能含有粗差的情况,提出线性回归模型的稳健总体最小二乘法。将线性回归模型进行等价变换,视其总体最小二乘平差模型为非线性,根据选权迭代的思想推导线性回归模型的稳健总体最小二乘迭代算法。以模拟算... 针对线性回归中自变量和因变量可能含有粗差的情况,提出线性回归模型的稳健总体最小二乘法。将线性回归模型进行等价变换,视其总体最小二乘平差模型为非线性,根据选权迭代的思想推导线性回归模型的稳健总体最小二乘迭代算法。以模拟算例在自变量和因变量同时添加粗差的情况下进行10 000次试验,并从中选出一组数据进行具体分析,结果验证了本文算法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 稳健总体最小二乘 线性回归 迭代算法 线性平差模型 选权迭代
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线性回归总体最小二乘平差模型及解算 被引量:4
16
作者 汪奇生 杨德宏 杨腾飞 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2015年第1期126-128,共3页
针对系数矩阵含有一列常数列的线性回归总体最小二乘平差问题,提出一种总体最小二乘平差模型。在此基础上,推导了线性回归总体最小二乘的迭代算法,并采用一个算例验证了模型和算法的可行性。
关键词 总体最小二乘 线性回归 迭代算法 EIV模型 常数列
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模糊线性回归模型的最小二乘方法 被引量:3
17
作者 卢佩 陆秋君 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2016年第2期14-20,共7页
针对自变量和因变量皆模糊的数据系统中的回归分析问题,为避免自变量退化成数值变量时可能引致的估计误差增大而带来的问题,提出系统中引入模糊调整项的回归模型的一般结构,并运用基于模糊数间完备距离的最小二乘法研究模型解析表达式;... 针对自变量和因变量皆模糊的数据系统中的回归分析问题,为避免自变量退化成数值变量时可能引致的估计误差增大而带来的问题,提出系统中引入模糊调整项的回归模型的一般结构,并运用基于模糊数间完备距离的最小二乘法研究模型解析表达式;利用水平截集概念将模糊多元回归模型转化成两个传统回归模型,根据模糊数间距离采用最小二乘法得到参数估计,给出员工工作绩效评估的算例说明方法的有效性,并结合Bootstrap方法的应用,研究回归参数所具有的随机不确定性动态变化。 展开更多
关键词 模糊线性回归模型 截集 最小二乘
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正态云线性回归模型及其最小二乘参数估计方法 被引量:5
18
作者 龚艳冰 戴靓靓 刘高峰 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2017年第23期5-9,共5页
云模型作为定性定量转换的双向认知计算模型,利用二阶的高斯分布方法反映定性概念的随机性和模糊性。针对自变量和因变量同时具有模糊性和随机性的数据系统中的回归分析问题,文章提出了一种基于云模型的正态云线性回归模型,是经典线性... 云模型作为定性定量转换的双向认知计算模型,利用二阶的高斯分布方法反映定性概念的随机性和模糊性。针对自变量和因变量同时具有模糊性和随机性的数据系统中的回归分析问题,文章提出了一种基于云模型的正态云线性回归模型,是经典线性回归模型和模糊线性回归模型的一般形式。首先,将正态云多元回归模型转化成关于云包络曲线和确定度的离散传统回归模型。其次,给出正态云间的包络距离的定义,并根据正态云间的包络距离对云回归参数进行最小二乘估计和误差分析。最后,用实例说明了方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 正态云 正态云线性回归模型 包络距离 最小二乘
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Fuzzy变量的Fuzzy线性回归模型的最小二乘估计
19
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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基于蚁群优化最小二乘支持向量回归机的河蟹养殖溶解氧预测模型 被引量:40
20
作者 刘双印 徐龙琴 +1 位作者 李道亮 曾利华 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第23期167-175,共9页
养殖池塘溶解氧是河蟹赖以生存的重要指标,及时准确地掌握溶解氧浓度变化趋势是确保高密度河蟹健康养殖的关键。为提高溶解氧预测精度和效率,该文提出了蚁群算法(ACA)优化最小二乘支持向量回归机(LSSVR)的河蟹养殖溶解氧预测方法。采用... 养殖池塘溶解氧是河蟹赖以生存的重要指标,及时准确地掌握溶解氧浓度变化趋势是确保高密度河蟹健康养殖的关键。为提高溶解氧预测精度和效率,该文提出了蚁群算法(ACA)优化最小二乘支持向量回归机(LSSVR)的河蟹养殖溶解氧预测方法。采用蚁群算法对最小二乘支持向量回归机的模型参数进行优化,并以自动获取的最佳参数组合构建溶解氧与其影响因子间非线性预测模型。利用该模型对江苏宜兴市2010年7月20日~7月28日期间高密度养殖池塘溶解氧进行预测。研究表明,该预测模型取得较好的预测效果,与支持向量回归机和BP神经网络相比,模型评价指标均方根误差、相对均方误差均值、平均绝对误差和和决定系数和运行时间分别为0.0328、0.0016、0.0448、0.9916和3.3275s均优于其他预测方法,ACA-LSSVR模型不仅计算复杂度低、收敛速度快、预测精度高、泛化能力强,还能满足实际高密度河蟹养殖溶解氧管理的需要,为其他领域的水质预测提供参考。 展开更多
关键词 模型 优化 算法 溶解氧预测 最小二乘支持向量回归 河蟹养殖
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