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乘积模型的最小二乘相对误差估计
被引量：
2
1
作者
周生彬
张波
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2016年第20期9-12,共4页
文章提出了一种基于最小二乘准则下的乘积模型的相对误差估计方法。该方法的目标函数是光滑的凸函数,所得到的估计量具有强相合性和渐进正态性,估计量的渐进方差可以用插入法直接估计。模拟结果显示所提方法与其他同类方法比较具有一定...
文章提出了一种基于最小二乘准则下的乘积模型的相对误差估计方法。该方法的目标函数是光滑的凸函数,所得到的估计量具有强相合性和渐进正态性,估计量的渐进方差可以用插入法直接估计。模拟结果显示所提方法与其他同类方法比较具有一定的优势。
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关键词
乘积回归模型
相对误差
最小
绝对值
相对误差
随机加权
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职称材料
基于KPCA-LSSVM的回采工作面瓦斯涌出量的预测
被引量：
7
2
作者
陈巧军
余浩
+2 位作者
李艳昌
谭依佳
李奕
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期78-84,共7页
为了提高瓦斯涌出量预测精度,针对瓦斯涌出量影响因素具有线性重叠、高维非线性等问题,提出使用核主成分分析法(KPCA)对影响因素进行非线性降维。选取沈阳某矿30组样本数据,以前24组数据作为训练集,后6组数据作为测试集,将确定后的核主...
为了提高瓦斯涌出量预测精度,针对瓦斯涌出量影响因素具有线性重叠、高维非线性等问题,提出使用核主成分分析法(KPCA)对影响因素进行非线性降维。选取沈阳某矿30组样本数据,以前24组数据作为训练集,后6组数据作为测试集,将确定后的核主成分作为最小二乘支持向量机(LSSVM)的输入变量,建立KPCA-LSSVM预测模型,将预测结果与PCA-LSSVM、LSSVM、多元非线性回归、KPCA-BP神经网络、PCA-BP神经网络以及BP神经网络预测结果进行对比。以最大相对误差绝对值作为模型预测精度的评价指标。研究结果表明:当选取前4个核主成分时,即达到模型训练要求。KPCA-LSSVM模型的预测最大相对误差绝对值为5.89%,预测精度均优于其他6种对比模型。研究结果可为实现瓦斯涌出量高精度预测提供参考。
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关键词
瓦斯涌出量的预测
核主成分分析法(KPCA)
最小二乘支持向量机(LSSVM)
相对误差绝对值
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职称材料
题名
乘积模型的最小二乘相对误差估计
被引量：
2
1
作者
周生彬
张波
机构
中国人民大学统计学院
哈尔滨师范大学数学科学学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2016年第20期9-12,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(71471173)
文摘
文章提出了一种基于最小二乘准则下的乘积模型的相对误差估计方法。该方法的目标函数是光滑的凸函数,所得到的估计量具有强相合性和渐进正态性,估计量的渐进方差可以用插入法直接估计。模拟结果显示所提方法与其他同类方法比较具有一定的优势。
关键词
乘积回归模型
相对误差
最小
绝对值
相对误差
随机加权
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
在线阅读
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职称材料
题名
基于KPCA-LSSVM的回采工作面瓦斯涌出量的预测
被引量：
7
2
作者
陈巧军
余浩
李艳昌
谭依佳
李奕
机构
辽宁工程技术大学安全科学与工程学院
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
出处
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期78-84,共7页
基金
国家自然科学基金项目(52174183)
2023年国家级大学生创新创业训练项目(202310147003)。
文摘
为了提高瓦斯涌出量预测精度,针对瓦斯涌出量影响因素具有线性重叠、高维非线性等问题,提出使用核主成分分析法(KPCA)对影响因素进行非线性降维。选取沈阳某矿30组样本数据,以前24组数据作为训练集,后6组数据作为测试集,将确定后的核主成分作为最小二乘支持向量机(LSSVM)的输入变量,建立KPCA-LSSVM预测模型,将预测结果与PCA-LSSVM、LSSVM、多元非线性回归、KPCA-BP神经网络、PCA-BP神经网络以及BP神经网络预测结果进行对比。以最大相对误差绝对值作为模型预测精度的评价指标。研究结果表明:当选取前4个核主成分时,即达到模型训练要求。KPCA-LSSVM模型的预测最大相对误差绝对值为5.89%,预测精度均优于其他6种对比模型。研究结果可为实现瓦斯涌出量高精度预测提供参考。
关键词
瓦斯涌出量的预测
核主成分分析法(KPCA)
最小二乘支持向量机(LSSVM)
相对误差绝对值
Keywords
prediction of gas emission quantity
kernel principal component analysis(KPCA)
least squares support vector machine(LSSVM)
absolute relative error
分类号
X936 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
乘积模型的最小二乘相对误差估计
周生彬
张波
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2016
2
在线阅读
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职称材料
2
基于KPCA-LSSVM的回采工作面瓦斯涌出量的预测
陈巧军
余浩
李艳昌
谭依佳
李奕
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024
7
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职称材料
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