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[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] 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] 数理统计与管理
[作者]
孟洁 王惠文
本文研究多元成分数据的路径关联关系的建模问题,提出多元成分数据的对数衬度PLS通径分析模型.将中心化对数比变换与PLS通径分析方法相结合建立模型,其主要优势在于:①PLS通径分析模型对数据没有严格的分布假设要求,特别适于成分数据这类分布复杂的数据建模;②成分数据中心化对数比变换后的变量完全多重相关,PLS方法能够有效解决这一问题;③PLS通径分析模型特别适于多元成分数据这类具有层次关系的数据结构的建模,通过结构模型揭示多元成分数据之间的整体性路径关联关系,通过测量模型揭示成分数据与其成分分量之间的构成关系.更重要的是,本文的方法研究遵循成分数据所特有的代数基本理论,推导出模型的成分数据对数衬度...
[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] 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] 数理统计与管理
[作者]
李玉莹 张景肖
由于成分数据的定和约束,使得不能直接用经典的统计方法对其进行回归建模。本文基于log-ratio等一系列变换,建立了带有等式约束的成分数据的logistic回归模型,并将其应用于肠道菌群和2型糖尿病的关系的研究中。数值模拟与实证结果表明,本文所提出的模型有良好的表现。
[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] 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] 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]
钱进 吴金美 凌晓冬
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,
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴金美 凌晓冬 李永刚 陈亮 金晗靖
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：
非线性多结构 回归 加权 最小二乘
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