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[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] 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] 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] 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] 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] 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] 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] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
杨杰 杨丽 李建伟 包天栋
【目的】针对常规大坝变形监测回归模型中存在的因子多重相关性干扰和模型拟合效果欠佳问题,进行偏回归模型优化方法研究。【方法】将改进的遗传算法引入大坝变形监测偏回归模型,利用遗传算法强大的自适应全局优化搜索功能,对偏最小二乘回归模型进行优化,建立了基于改进遗传算法-偏最小二乘回归的大坝变形监测模型。【结果】工程实例研究与对比分析表明,改进遗传算法-偏最小二乘回归模型在一定程度上改善了原偏回归模型存在的拟合效果不佳的问题。【结论】改进遗传算法-偏最小二乘回归模型具有较好的拟合与预测能力,有较强的工程实用性。
[期刊] 上海经济研究
[作者]
高广阔 王永冲 郝丛玲
本文运用基于因子分析和偏最小二乘回归分析两种方法对所选取的13个因素与上海住宅价格关系进行了研究。通过消除多重共线性问题,首次基于1990-2010年的统计数据,从供给和需求不同的角度建立了多变量下的上海住宅价格决策模型,全面反映了上海住宅价格波动的因素。研究结论表明:从长期来看,上海市住宅市场属于买方市场,即消费者主导了住宅价格的波动,但是需求弹性较小,即需求方在价格谈判中处于弱势地位。供给方面,投资总额对住宅价格的影响显著,住宅市场盲目投资严重。政府应继续加大宏观调控力度,使住宅市场更加合理高效,这样有助于上海保持人才优势,促进产业升级。
[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] 华东经济管理
[作者]
张立军 苑迪
文章针对股价预测问题的复杂性、不确定性、时变性及动态性等特性,利用Elman神经网络具有记忆性的优点,采用遗传算法训练优化Elman神经网络的初始权值,提出了高效的GA-Elman动态回归神经网络股价预测模型。实验模拟结果表明:该模型快速稳定且具有较高的精度,将其用于股票价格预测可行且有效。该模型的提出也为股票价格预测提供了一种新的技术和方法。
关键词：
遗传算法 Elman神经网络 股价预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
周慧 王晓光
文章根据组合预测的理论和神经网络的非线性性和良好的函数逼近特性,提出了基于人工神经网络的灰色幂模型、多项式回归模型的中国火灾组合预测模型。此模型综合了各单一模型的有效信息,同时也融合了人工神经网络在不确定因素预测领域的优势,能够比较客观地反映火灾的发展趋势,为中国火灾预测提供合理的依据。
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋惠凤 何有世 张兵
本文研究了用逐步回归、岭回归和偏最小二乘回归方法消除变量间的多重共线性,最后得到三个回归模型。单一预测方法的结果时好时坏,需要通过组合预测来提高预测精度。本文将神经网络技术与回归模型相结合,将预测值作为输入,实际用电量值作为输出,确定神经网络的拓扑结构,最后用训练好的BP神经网络预测江苏省全社会用电量。结果显示,组合预测的精度明显高于单个模型。
关键词：
多重共线性 BP神经网络 组合预测模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
耿立艳 马军海
条件自回归极差模型(CARRX)是一类新的描述波动率的模型。为了提高CARRX类模型的预测精度,文章将最小二乘支持向量回归机(LSSVR)应用于CARRX模型。先将CARRX模型转化成ARMAX形式,再利用LSSVR对ARMAX模型的参数进行估计(LSSVR-ARMAX)。通过对沪深300指数的预测实证分析,发现无论是采用直接预测还是迭代预测,LSSVR-ARMAX模型的样本外预测能力均优于Perez-Cruz(2003)提出的方法;LSSVR的估计方法能够在长期预测中捕捉到极差波动率的变动趋势,而CARRX类模型对中短期极差波动率的预测准确度较高。
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