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[期刊] 农业技术经济
[作者]
杨树果 王新利
物流需求预测是物流活动的战略性和规划性决策的基础。影响物流需求的各因素间存在多重相关性,在利用传统的最小二乘法进行多元逐步回归时,预测结果往往与实际不符,预测效果很不理想。采用偏最小二乘回归建立物流需求预测模型,能克服变量间多重相关性的影响;同时,各影响因素的变化也表现出随机性的特征,采用灰色预测模型对各影响因素进行预测,能够克服参数的非线性干扰以及人为因素的影响;将两种模型耦合进行物流需求的预测,充分利用了二者的优点,可进一步提高预测的精度,使预测更加趋于合理。
[期刊] 中国土地科学
[作者]
李逸川 王海涛 田淑芳
研究目的:构建偏最小二乘回归投影寻踪耦合模型(PLS-PP),提高土地利用预测精度。研究方法:文献分析法,偏最小二乘回归模型和投影寻踪模型,实证分析法。研究结果:(1)此模型预测结果的相对误差绝对值均值从PLS模型的3.92%,降低到了0.13%;(2)将投影寻踪与偏最小二乘回归耦合,运用偏最小二乘回归法提取对因变量影响强的成分,克服了变量之间多重相关性的问题,并降低投影寻踪输入维数。运用基于实数编码的加速遗传算法来优化投影指标函数,实现过程更为简单。研究结论:PLS-PP耦合模型是研究土地利用预测的有效的方法,可以为区域土地资源管理和制定地方经济发展政策提供支持。
关键词：
土地利用预测 偏最小二乘回归投影寻踪
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
李家科 李怀恩 李亚娇
将偏最小二乘回归模型应用于流域非点源污染年负荷量预测,并与基于最小二乘的多元线性回归模型预测结果进行了对比。实例计算分析结果表明,偏最小二乘回归分析实现了多元回归、主成分分析和典型相关分析的综合,能较好地处理变量之间的多重相关性问题,建模所需样本少,且计算结果合理,具有较好的推广应用价值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴建生 汪灵枝 周优军
本文利用奇异谱分析和均生函数方法,对原始序列重构延拓作为自变量,原始序列作为因变量,建立偏最小二乘回归预测模型,并与主成分最小二乘回归预测模型比较分析。实例结果表明,该方法具有预测精度高、稳定好的特点。
关键词：
奇异谱 均生函数 偏最小二乘回归
[期刊] 工业技术经济
[作者]
孙建丰 向小东
灰色线性回归组合模型是在GM(1,1)模型和线性回归模型基础上建立的一种隐型灰色组合模型,考虑到该模型在泛化能力方面存在不稳定现象,本文借鉴灰色线性回归组合模型的建模思想,提出了一种相应的改进算法,并通过实例对其进行了验证。最后,本文以改进模型对福建省未来几年的物流需求进行了预测。
[期刊] 统计与决策
[作者]
魏来 刘海涛 付祎
准确的软件成本估算对于实现软件项目的科学管理具有重要意义。COCOMO系列模型是当今实践应用最为广泛的成本估算模型之一。文章针对现有的COCOMO模型参数校准方法只对比例因子和指数因子进行校准的问题,为了更好的实现COCOMO模型本地化,提出了一种基于偏最小二乘回归的参数校准方法,解决了工作量乘数因子的校准问题。采用COCOMO81原始建模数据库对校准后的参数进行验证,结果表明该方法能够明显提升COCOMO模型的估算精度。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
龙文 王惠文
成分数据由于存在定和约束和多重共线性,在进行传统的logistic回归建模时遇到了困难。本文在对称logratio变换和偏最小二乘logistic回归技术的基础上,提出了成分数据偏最小二乘logistic回归模型,较好地解决了成分数据的logistic回归建模问题。应用此方法,本文研究了中国三次产业就业结构与人民生活水平之间的关系。结果表明,该模型在有关结构问题的logistic回归建模中具有很好的适用性。
[期刊] 资源科学
[作者]
吴开亚 王玲杰
生态足迹作为一种非货币化定量测度可持续发展的有效方法,自提出以来在国内外获得广泛的应用和发展,但有关生态足迹的时序分析以及生态足迹与其影响因子的动态研究还处于探索阶段。本文利用自然资源生产与消费数据、人口数据,计算了安徽省1990年~2003年的生态足迹,表明研究期内人均生态足迹由1.0121hm2升至1.7659hm2,增长率为74.48%。选取GDP、固定资产投资等若干重要的生态足迹影响因子作为自变量,探讨生态足迹与其影响因子的偏最小二乘回归模型的建立步骤和方法,并以安徽省近14年的相关数据进行实例分析,得出各影响因子对生态足迹的相关影响程度依次为人口、GDP、固定资产投资和居民消费支出。...
关键词：
偏最小二乘法 生态足迹 影响因子 安徽省
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
陆克盛 汪灵枝
为了提高降水预测的精确度和稳定性,提出一种新颖的基于核偏最小二乘回归的径向基神经网络集成降水预测模型。该模型通过Bagging技术和Boosting技术把原始数据集分成不同的训练数据集,并利用该训练数据集和不同核函数的径向基神经网络进行预测处理,再将核偏最小二乘回归对不同的训练结果进行集成。研究结果表明:核偏最小二乘回归集成模型有效提高神经网络集成的泛化能力,预测精度高,稳定性好,具有应用推广前景。
关键词：
核偏最小二乘回归 神经网络集成 降水预测
[期刊] 物流技术
[作者]
耿立艳 丁璐璐
将最小二乘支持向量机(LSSVM)与灰色关联分析方法结合,提出一种基于灰色关联分析的最小二乘支持向量机物流需求预测方法。该方法采用灰色关联分析选取影响物流需求的主要因素,再将选取出的主要影响因素作为LSSVM输入变量,利用LSSVM的非线性映射优势预测物流需求量。对我国物流需求的实证研究表明,灰色关联分析能够有效选择LSSVM输入变量,基于灰色关联分析的LSSVM模型较单一LSSVM具有更高的物流需求预测精度。
[期刊] 物流技术
[作者]
张步阔
结合统计学理论的研究成果,主要探讨了最小一乘法及其性质和求解,为最小一乘回归模型的应用奠定了基础,同时通过区域物流需求预测问题的研究,证明了最小一乘法的回归结果非常好,预测误差小,取得了可以接受的预测效果,并具有很好的稳健性。
[期刊] 自然资源学报
[作者]
张旸 周成虎 戴锦芳 马荣华
针对当前LUCC研究中存在的数据间多重相关性和样本量不足的问题,论文将一种新型的多元统计数据分析方法———偏最小二乘回归引入到研究中。该方法可以有效地克服上述缺陷,并能实现多种数据分析方法的综合应用。为检验方法的功能及实用性,论文以苏锡常地区为例,对区域的土地利用结构及其影响因子进行了定量分析。结果表明,偏最小二乘回归是进行土地利用结构研究的一种十分有效的工具,在地学领域有广阔的应用前景。
[期刊] 统计与决策
[作者]
程豪 易丹辉
文章通过真实数据,对基于分位回归的最小二乘(PLS)算法进行应用研究。一方面保留原PLS无独立性假定、无数据分布要求、兼顾变量间关系、数值计算结果客观等性质,另一方面利用分位回归不要求样本同质性、不受离群点影响等优势,完成应用研究。结果表明,基于分位回归的PLS算法避免样本异质性和数据离群点带来的困扰,不拘泥于展示数据信息的平均水平,详实展示不同分位数下数据全貌,更好地揭示变量间关系规律。
关键词：
分位回归 PLS 二阶因子模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
王国华 张虎 魏岳嵩
偏最小二乘回归是第二代回归分析方法,目前已在各种领域得到广泛应用。文章通过详细介绍不同版本的SPSS软件中PLS模块的安装来说明偏最小二乘回归方法在SPSS软件中的实现,并结合实例进一步说明该方法的参数设置和结果的解释。实例分析表明:偏最小二乘回归能够解决变量间多重共线性问题,适合在样本数小于变量个数情形下对系统进行回归建模。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王国华 张虎 魏岳嵩
偏最小二乘回归是第二代回归分析方法,目前已在各种领域得到广泛应用。文章通过详细介绍不同版本的SPSS软件中PLS模块的安装来说明偏最小二乘回归方法在SPSS软件中的实现,并结合实例进一步说明该方法的参数设置和结果的解释。实例分析表明:偏最小二乘回归能够解决变量间多重共线性问题,适合在样本数小于变量个数情形下对系统进行回归建模。
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