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模糊加权线性回归模型及其在S-N曲线回归分析中的应用研究被引量：12: 1; 作者黄洪钟关立文 +2 位作者吴海帆于兰峰邓斌《机械设计》 CSCD 北大核心 2000年第10期11-12,29,共3页; 由于常规线性回归模型对个别异常数据敏感 ,所以回归方程欠稳定。建立了实测数据对回归直线的隶属度的计算公式 ,提出了以该隶属度为权重的模糊加权线性回归模型。该模型通过隶属度加权来削弱个别异常数据对回归直线的影响 ,从而达到提... 展开更多; 关键词线性回归模糊加权 s-n曲线回归分析数理统计; 在线阅读下载PDF 职称材料

运用模糊隶属度进行土壤属性制图的研究--以黑龙江鹤山农场研究区为例被引量：35: 2; 作者杨琳朱阿兴 +3 位作者秦承志李宝林裴韬刘宝元《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期9-15,共7页; 通过传统土壤类型图所得的土壤属性图已不能满足精准农业和生态环境模型所需土壤属性的精度,而目前应用较多的统计方法和地统计方法均存在一定的局限性。鉴于此,本文探索了一种采用模糊聚类获取模糊隶属度进行土壤属性制图的方法。首先... 展开更多; 关键词模糊C均值聚类模糊隶属度土壤属性制图加权平均多元线性回归; 在线阅读下载PDF 职称材料

α-加权模糊线性回归模型及其在电力需求预测中的应用被引量：5: 3; 作者靳忠伟叶舟 +3 位作者陈康民姚章涛王桂华李国祥《上海理工大学学报》 CAS 北大核心 2005年第4期319-322,共4页; 建立了一种回归系数为对称三角模糊数的α加权模糊线性回归模型,运用模型进行了电量需求预测.实际需求和预测结果分析表明,该模型能够实现历史数据“重近轻远”的预测效果,进一步提高预测精度,减少预测误差,适合于电力需求预测.; 关键词 α-加权模糊线性回归模型电力负荷预测对称三角模糊数; 在线阅读下载PDF 职称材料

市盈率的模糊线性回归预测模型研究被引量：9: 4; 作者乔峰姚俭《上海理工大学学报》 CAS 北大核心 2002年第1期31-36,共6页; 利用曲线拟合研究市盈率与各种相关因素之间的关系,以模糊线性回归理论为基础建立预测模型,并针对样本的具体特点选择合适的预测模型参数. 结果表明,市盈率的预测效果大大提高,适应经济决策的需要,并有良好的可操作性.; 关键词市盈率模糊线性回归曲线拟合偏幅系数预测模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

α-加权模糊线性回归模型在参考作物需水量预测中的应用被引量：3: 5; 作者孟丽丽迟道才 +2 位作者崔屾李帅莹于淼《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第5期603-606,共4页; 建立了一种回归系数为对称三角模糊数的α-加权模糊线性回归模型,以辽宁省锦州市为例,把该地区1957～1996年参考作物需水量作为历史样本,运用模型预测1997～2006年的参考作物需水量。与传统线性回归和模糊线性回归预测进行比较,结果表明... 展开更多; 关键词 α-加权模糊线性回归参考作物需水量贴近度标准; 在线阅读下载PDF 职称材料

无失效数据参数估计的模糊回归法被引量：2: 6; 作者李正宋保维 +1 位作者潘光皮德福《机械设计》 CSCD 北大核心 2005年第3期49-51,共3页; 由于常规线性回归模型对个别异常数据敏感,导致回归方程欠稳定。建立了实测数据对回归直线的隶属度的计算公式,提出了以该隶属度为权重的模糊加权线性回归模型。由于无失效数据失效概率的确定对分布参数的估计结果有较大的影响,给出减... 展开更多; 关键词无失效数据线性回归模糊加权减函数法等效失效数法; 在线阅读下载PDF 职称材料

α-加权和贴近度递变模糊线性回归模型及应用: 7; 作者刘玉邦梁川《人民长江》北大核心 2011年第19期24-27,共4页; 用模糊线性回归分析方法进行多元线性回归分析,能较好地处理传统模糊线性回归模型中因变量和影响变量之间关系复杂、预测结果有一定模糊性的回归分析预测问题。以因变量和各回归变量的相关系数为基础,采用α-加权和递变的贴近度标准对... 展开更多; 关键词 α-加权贴近度模糊线性回归用水量预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于模糊加权最小二乘支持向量回归的非线性系统建模方法被引量：1: 8; 作者熊中刚刘忠罗素莲《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期111-117,共7页; 针对非线性系统建模时边界数据会产生较大的建模偏差、数据计算负荷大以及如何从数据集中选取K个近邻点才能保证其性能缺乏统一标准等问题,提出了基于模糊加权最小二乘支持向量回归的非线性系统建模方法。该方法融合了模糊加权机理与最... 展开更多; 关键词模糊加权机理最小二乘支持向量回归非线性统建模方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

模糊加权线性回归模型: 9; 作者邱林田景环王志良《华北水利水电学院学报》 1997年第2期17-20,共4页; 提出了一种模糊加权线性回归模型。算例分析证明，该模型在一定程度上克服了基于最小二乘法的线性回归模型所存在的回归方程受个别异常点影响较大。; 关键词模糊加权线性回归模糊数学; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名模糊加权线性回归模型及其在S-N曲线回归分析中的应用研究被引量：12: 1; 作者黄洪钟关立文吴海帆于兰峰邓斌; 机构大连理工大学机械工程学院西南交通大学机械工程研究所; 出处《机械设计》 CSCD 北大核心 2000年第10期11-12,29,共3页; 基金国家自然科学基金!资助项目四川省跨世纪杰出青年学科带头人培养基金资助项目 +1 种基金机; 文摘由于常规线性回归模型对个别异常数据敏感 ,所以回归方程欠稳定。建立了实测数据对回归直线的隶属度的计算公式 ,提出了以该隶属度为权重的模糊加权线性回归模型。该模型通过隶属度加权来削弱个别异常数据对回归直线的影响 ,从而达到提高回归方程稳定性的目的。; 关键词线性回归模糊加权 s-n曲线回归分析数理统计; Keywords linear regression,fuzzy weight.s-n curve; 分类号 O212.1 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名运用模糊隶属度进行土壤属性制图的研究--以黑龙江鹤山农场研究区为例被引量：35: 2; 作者杨琳朱阿兴秦承志李宝林裴韬刘宝元; 机构中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室中国科学院研究生院南京土壤研究所土壤与农业可持续发展国家重点实验室北京师范大学地理学与遥感科学学院; 出处《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期9-15,共7页; 基金国家重点基础研究发展计划项目(2007CB407207) 中国科学院创新团队国际合作伙伴计划“人类活动与生态系统变化”(CXTD-Z2005-1) +4 种基金中国科学院“百人计划”项目国家自然科学基金项目(40601078)资助; 文摘通过传统土壤类型图所得的土壤属性图已不能满足精准农业和生态环境模型所需土壤属性的精度,而目前应用较多的统计方法和地统计方法均存在一定的局限性。鉴于此,本文探索了一种采用模糊聚类获取模糊隶属度进行土壤属性制图的方法。首先,采用模糊c均值聚类(Fuzzyc-means clustering,FCM)方法对环境因子进行聚类,通过野外采样(称为建模点)建立土壤-环境关系知识;然后,计算区域内各像元点对土壤类型的模糊隶属度;最后,对模糊隶属度采用加权平均的方法获取土壤属性值。将该方法应用于黑龙江鹤山农场老莱河流域的研究小区,以土体厚度和表层有机质为例进行土壤属性制图。为了评价该方法的有效性,将其与采用环境因子所建立的多元线性回归模型进行比较,通过野外验证点集评价两种模型所得的土壤属性,评价指标为观测值和预测值的相关系数、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和准确度(AC)。结果表明,尽管通过建模点建立的多元线性回归方程R2较大,但该方程并不适用于研究区内的其他样本点,这表明多元线性回归方法在该区具有一定的局限性。与之相比,模糊隶属度加权平均的方法则可以通过较少的建模点得到更好的预测效果。; 关键词模糊C均值聚类模糊隶属度土壤属性制图加权平均多元线性回归; Keywords Soil property mapping fuzzy membership Multiple linear regression method weighted averaged mod- el fuzzy c-means clustering; 分类号 P934 [天文地球—自然地理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名α-加权模糊线性回归模型及其在电力需求预测中的应用被引量：5: 3; 作者靳忠伟叶舟陈康民姚章涛王桂华李国祥; 机构上海理工大学动力工程学院山东大学能源与动力工程学院; 出处《上海理工大学学报》 CAS 北大核心 2005年第4期319-322,共4页; 基金山东省中青年科学奖励基金资助项目(03BS121); 文摘建立了一种回归系数为对称三角模糊数的α加权模糊线性回归模型,运用模型进行了电量需求预测.实际需求和预测结果分析表明,该模型能够实现历史数据“重近轻远”的预测效果,进一步提高预测精度,减少预测误差,适合于电力需求预测.; 关键词 α-加权模糊线性回归模型电力负荷预测对称三角模糊数; Keywords α-weighted fuzzy linear regression model power demand forecasting symmetric triangular fuzzy number; 分类号 TM714 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名市盈率的模糊线性回归预测模型研究被引量：9: 4; 作者乔峰姚俭; 机构上海理工大学管理学院; 出处《上海理工大学学报》 CAS 北大核心 2002年第1期31-36,共6页; 基金上海市高等学校科学技术发展基金资助项目(99K04); 文摘利用曲线拟合研究市盈率与各种相关因素之间的关系,以模糊线性回归理论为基础建立预测模型,并针对样本的具体特点选择合适的预测模型参数. 结果表明,市盈率的预测效果大大提高,适应经济决策的需要,并有良好的可操作性.; 关键词市盈率模糊线性回归曲线拟合偏幅系数预测模型; Keywords P/E fuzzy linear regression curve estimation skew factor; 分类号 F830.91 [经济管理—金融学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名α-加权模糊线性回归模型在参考作物需水量预测中的应用被引量：3: 5; 作者孟丽丽迟道才崔屾李帅莹于淼; 机构沈阳农业大学水利学院; 出处《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第5期603-606,共4页; 基金辽宁省教育厅科技攻关项目(05L385) 水利部"948"科技创新项目(CT200516); 文摘建立了一种回归系数为对称三角模糊数的α-加权模糊线性回归模型,以辽宁省锦州市为例,把该地区1957～1996年参考作物需水量作为历史样本,运用模型预测1997～2006年的参考作物需水量。与传统线性回归和模糊线性回归预测进行比较,结果表明:该模型能够实现历史数据"重近轻远"的预测效果,进一步提高预测精度,减小预测误差,为制定科学的节水灌溉制度和地区节水灌溉规划提供重要的科学依据。; 关键词 α-加权模糊线性回归参考作物需水量贴近度标准; Keywords α-weighted fuzzy linear regression reference crops water demand matching standard; 分类号 O159 [理学—基础数学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名无失效数据参数估计的模糊回归法被引量：2: 6; 作者李正宋保维潘光皮德福; 机构西北工业大学航海学院; 出处《机械设计》 CSCD 北大核心 2005年第3期49-51,共3页; 文摘由于常规线性回归模型对个别异常数据敏感,导致回归方程欠稳定。建立了实测数据对回归直线的隶属度的计算公式,提出了以该隶属度为权重的模糊加权线性回归模型。由于无失效数据失效概率的确定对分布参数的估计结果有较大的影响,给出减函数法确定指数分布无失效数据失效概率的 Bayes估计式和等效失效数法确定威布尔分布无失效数据可靠度的估计式,并对分布参数进行模糊加权线性回归。回归结果与传统评判结果相比,更接近工程实际。; 关键词无失效数据线性回归模糊加权减函数法等效失效数法; Keywords zero failure data linear regression fuzzy weighting method of decrease function method of equivalent failure number; 分类号 TB110 [理学—应用数学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名α-加权和贴近度递变模糊线性回归模型及应用: 7; 作者刘玉邦梁川; 机构成都理工大学学术期刊编辑中心四川大学水电学院; 出处《人民长江》北大核心 2011年第19期24-27,共4页; 基金 "十一五"国家科技支撑计划"四川省季节性干旱区粮食作物综合节水与示范"(2007BAD88B08); 文摘用模糊线性回归分析方法进行多元线性回归分析,能较好地处理传统模糊线性回归模型中因变量和影响变量之间关系复杂、预测结果有一定模糊性的回归分析预测问题。以因变量和各回归变量的相关系数为基础,采用α-加权和递变的贴近度标准对传统的模糊线性回归模型进行了改进,并对改进后的模型进行了评价。实际算例结果表明,改进模型的拟合精度和预测精度均有较大的提高,具有一定的实用性。; 关键词 α-加权贴近度模糊线性回归用水量预测; Keywords α-weighting closeness fuzzy linear regression water-use prediction; 分类号 X171 [环境科学与工程—环境科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于模糊加权最小二乘支持向量回归的非线性系统建模方法被引量：1: 8; 作者熊中刚刘忠罗素莲; 机构桂林航天工业学院机械工程学院; 出处《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期111-117,共7页; 基金国家自然科学基金项目资助(51765014,51275060) 贵州省千层次创新人才项目资助(遵科高[2018]13号) 广西区教育厅科研项目资助(2019KY0812); 文摘针对非线性系统建模时边界数据会产生较大的建模偏差、数据计算负荷大以及如何从数据集中选取K个近邻点才能保证其性能缺乏统一标准等问题,提出了基于模糊加权最小二乘支持向量回归的非线性系统建模方法。该方法融合了模糊加权机理与最小二乘支持向量回归的优点,通过引入重叠因子,在保证建模精度(均方根误差越小越好)的情况下,去除建模过程中的一些非重要数据,减小建模方法的运算时间,并能将全局与局部建模方法相融合有效解决局部建模方法所产生的边界效应问题。实验验证结果表明,分别对几种方法从训练/测试均方根误差、不同重叠因子、计算时间方面比较都有明显的有效性和优越性。; 关键词模糊加权机理最小二乘支持向量回归非线性统建模方法; Keywords fuzzy weighted least squares support vector regression non-linear system modeling modeling method; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名模糊加权线性回归模型: 9; 作者邱林田景环王志良; 出处《华北水利水电学院学报》 1997年第2期17-20,共4页; 文摘提出了一种模糊加权线性回归模型。算例分析证明，该模型在一定程度上克服了基于最小二乘法的线性回归模型所存在的回归方程受个别异常点影响较大。; 关键词模糊加权线性回归模糊数学; Keywords fuzzy weight\ linear regression; 分类号 O159 [理学—基础数学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	模糊加权线性回归模型及其在S-N曲线回归分析中的应用研究	黄洪钟关立文吴海帆于兰峰邓斌	《机械设计》 CSCD 北大核心	2000	12	在线阅读下载PDF 职称材料
2	运用模糊隶属度进行土壤属性制图的研究--以黑龙江鹤山农场研究区为例	杨琳朱阿兴秦承志李宝林裴韬刘宝元	《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心	2009	35	在线阅读下载PDF 职称材料
3	α-加权模糊线性回归模型及其在电力需求预测中的应用	靳忠伟叶舟陈康民姚章涛王桂华李国祥	《上海理工大学学报》 CAS 北大核心	2005	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	市盈率的模糊线性回归预测模型研究	乔峰姚俭	《上海理工大学学报》 CAS 北大核心	2002	9	在线阅读下载PDF 职称材料
5	α-加权模糊线性回归模型在参考作物需水量预测中的应用	孟丽丽迟道才崔屾李帅莹于淼	《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2008	3	在线阅读下载PDF 职称材料
6	无失效数据参数估计的模糊回归法	李正宋保维潘光皮德福	《机械设计》 CSCD 北大核心	2005	2	在线阅读下载PDF 职称材料
7	α-加权和贴近度递变模糊线性回归模型及应用	刘玉邦梁川	《人民长江》北大核心	2011	0	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于模糊加权最小二乘支持向量回归的非线性系统建模方法	熊中刚刘忠罗素莲	《探测与控制学报》 CSCD 北大核心	2019	1	在线阅读下载PDF 职称材料
9	模糊加权线性回归模型	邱林田景环王志良	《华北水利水电学院学报》	1997	0	在线阅读下载PDF 职称材料