基于主成分分析的回归模型对重度创伤性脑损伤去骨瓣术后脑积水的评估价值

目的探讨基于主成分分析的回归模型对重度创伤性脑损伤去骨瓣术后脑积水的评估价值。方法选取邯郸市中心医院2022-01—2023-10收治的92例重度创伤性脑损伤患者,均接受去骨瓣术治疗。根据患者术后是否发生脑积水分为发生组(20例)及未发生组(72例),比较2组临床资料,并对其进行主成分分析,然后提取主成分作为自变量,采用主成分分析-Logistic回归分析重度创伤性脑损伤去骨瓣术后脑积水的危险因素,采用受试者工作特征曲线评估模型对患者发生脑积水的预测效能。结果单因素分析显示,发生组脑震荡、脑内血肿、术后颅内感染、术后大面积脑梗死、手术前后脑室系统出血占比、受伤距离手术时间、手术前后CGS评分、白细胞计数均高于未发生组(P<0.05)。主成分分析-Logistic回归分析显示,合并脑内血肿、颅内感染、术后大面积脑梗死、手术前后脑室系统出血、手术前后GCS评分低是重度创伤性脑损伤去骨瓣术后发生脑积水的独立危险因素(P<0.05)。主成分分析-Logistic回归模型评估重度创伤性脑损伤去骨瓣术后发生脑积水的灵敏度为90.00%,特异度为94.44%,AUC为0.958。结论主成分分析-Logistic回归模型能够有效评估重度创伤性脑损伤去骨瓣术患者的预后情况,脑内血肿、颅内感染、术后大面积脑梗死、脑室系统出血、GCS评分等是影响患者发生脑积水的重要因素。

湖羊公羔体重与体尺的主成分分析及回归模型的建立

为研究湖羊体重和体尺性状的关联,试验选取浙江省内湖羊种羊场80只6月龄湖羊公羔,分别测定其体重和11个体尺性状并进行相关性、主成分分析及建立回归模型。结果表明:湖羊公羔的体重、尾长、尾宽、尾周长、肥周长、胸宽以及睾丸围的变异系数均大于10%;羔羊体重与除体高外所有体尺指标呈显著正相关,胸围与体重间的相关系数最大,其次为体斜长和管围,睾丸围与体重间的相关系数最小。在主成分分析中,12个性状可简化为3个主成分指标,相关矩阵特征值为4.286、2.131和1.552,累计贡献率为66.408%。使用体尺指标建立体重的最优回归方程为Y=-56.55+0.65×X1+0.671×X2(Y为体重,X1为胸围,X2为体斜长),R^(2)=0.727,P<0.01。综上,在针对湖羊公羔选育时,可将多个性状简化为综合指标以提高育种效率;逐步回归分析的结果提示,胸围和体斜长可作为重要性状进行选育。

基于主成分回归模型的建筑人工单价预测研究

定额人工单价的主要影响因素与某一时期的劳动力市场供求关系、社会经济发展水平、物价增速、人口结构及就业偏好等因素有关。通过对定额人工单价影响因素的识别,确定影响建筑劳务单价的特征指标变量。结合特征指标变量标准化、适用性检验、提取主成分、主成分因子的计算等主成分分析法的实施,采用SPSS软件对选取的指标数据进行初步回归分析及多重共线性诊断,建立市场人工单价主成分回归预测模型并对2021年前三季度的市场人工单价进行预测。结果表明,预测值与实际值相对误差<3%,模型精度满足要求,该主成分回归预测模型可用于建筑行业市场劳务单价的预测工作。

基于主成分分析和随机森林回归模型的工艺装备轴承剩余寿命预测

为解决传统随机森林回归模型对工艺装备轴承剩余寿命预测准确率偏低的问题,提出一种将PCA(主成分分析)和随机森林回归模型相结合的工艺装备轴承剩余寿命预测方法。首先,应用时域分析法对特征集进行提取,并和样本对应的剩余寿命标签共同创建并形成训练集;然后,利用PCA算法对训练集中特征实施降维处理;最后,建立随机森林回归模型,输出工艺装备轴承剩余寿命。研究结果表明:基于PCA算法和随机森林回归模型的预测方法将预测准确度提高了约10%,证实了该方法的有效性和准确性。

线性回归模型中的KL型主成分估计

当线性回归模型中存在复共线性时,基于最小二乘估计的统计推断往往会受到影响。鉴于此,结合主成分估计和KL估计,提出了一类新的估计方法,即KL型主成分估计,以期克服复共线性问题。同时,得到新的估计在均方误差意义下优于最小二乘估计、主成分估计、r-k估计、r-d估计和KL估计的充要条件。并利用Monte Carlo模拟和实证分析对各估计量在均方误差准则下进行了比较。

基于主成分回归的住房需求影响因素研究--以沈阳市为例

住房市场是典型的区域性市场,其影响因素颇多。基于沈阳市商品住房市场的现状及相关数据,采用主成分回归分析方法,对住房需求的影响因素和影响程度进行了分析。结果表明:人口规模、人口年龄结构、城镇化率、家庭户规模、人均可支配收入等均会对城市住房需求产生影响,且影响程度存在明显差异。基于研究结论,提出了促进沈阳市住房市场平稳健康发展的相关建议。

基于灰色回归模型广州市果蔬类生鲜农产品冷链物流需求预测

目的通过对不同预测方法的误差进行对比研究,选取预测精度较高的方法,促进部门科学化决策。方法从农产品供给、社会经济水平、冷链物流保障、居民规模与消费能力四大维度选取15个指标来构建影响因素指标体系,对影响因素与冷链物流需求进行灰色关联度分析。采用GM(1,1)、GM(1,6)与主成分-多元回归线性模型对果蔬类生鲜农产品冷链物流需求进行预测。结果GM(1,1)预测模型、GM(1,6)预测模型、主成分-多元回归线性预测模型的预测误差分别为2.97%、1.70%、2.53%。结论GM(1,6)预测模型预测精度最高,该模型适用于中短期的冷链物流需求预测,具有较高的应用价值。

基于主成分回归分析的土壤有机质高光谱预测与模型验证

在室内条件下,利用ASD2500高光谱仪测定了风干土壤样品的光谱。通过相关分析对土壤有机质(SOM)光谱敏感波段进行了初步筛选,利用逐步回归分析和主成分回归(PCR)分析等统计方法进行了显著性变量筛选、共线性诊断、数据转换等处理,最终建立了东北黑土SOM回归预测模型。模型所选的波段为均位于近红外波段。经验证,模型预测值与实测值的决定系数R^2=0.840,总均方根差RSME=0.226。

基于主成分回归的曲靖C3F等级烤烟评吸质量估算模型

为探明曲靖烟区烤烟评吸质量与主要化学成分的关系及建立烤烟评吸质量的估算方法,对150个烤烟样品的13项化学指标与评吸质量进行了相关分析和主成分回归分析。结果表明,入选的13项化学指标与烤烟评吸质量均有一定的相关性,其中还原糖、总氮、烟碱、钾含量、氯含量、挥发酸和挥发碱含量是烤烟评吸质量的主要决定因素;基于主成分回归方法建立了曲靖烟区烤烟评吸质量的估算模型,决定系数(R2)为0.723,回归方程通过显著性检验(P=0.000);曲靖烟区烤烟评吸质量可以通过烤烟化学成分含量进行估算,基于烤烟化学指标数据运用主成分回归的方法在既定区域内估算烤烟样品的评吸质量是可行的。

基于主成分分析和Softmax回归模型的人脸识别方法

文章介绍一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)和Softmax回归模型相结合的人脸识别方法,该方法通过PCA对整幅图像提取特征,然后将提取的特征经过非线性变换输入到Softmax回归模型中。将主成分提取特征看成是单层神经网络,将它与Softmax回归模型构成的级联结构看作是2层神经网络,在神经网络的训练过程中,主成分的特征向量可以微调。在不同人脸数据库上的实验表明,相比于传统的只用PCA降维的方法,本文方法可达到较高的识别率。

基于挥发性成分定性判别风味油茶籽油掺伪浸出油茶籽油PCA模型和逻辑回归模型的对比分析

为了解决风味(原香和烤香)油茶籽油掺伪浸出油茶籽油的定性判别问题,设计高、低两个掺伪梯度,基于挥发性成分构建并对比分析了定性判别风味油茶籽油掺伪浸出油茶籽油的主成分分析(PCA)模型和逻辑回归模型。结果表明:逻辑回归模型定性判别风味油茶籽油掺伪浸出油茶籽油的能力较强,优于PCA模型;高掺伪梯度下定性判别原香和烤香油茶籽油掺伪浸出油茶籽油,PCA模型的最低检出限分别为20%和60%,而逻辑回归模型的最低检出限均为10%;低掺伪梯度下定性判别原香和烤香油茶籽油掺伪浸出油茶籽油,PCA模型的判别不准确,而逻辑回归模型的最低检出限均为4%。逻辑回归模型能很好地定性判别风味油茶籽油掺伪浸出油茶籽油。

基于主成分和回归分析的烟叶质量分析模型

为了解决了以往单一地分析烟叶的某种特性无法将分析结果直接用于实际生产,而且分析结果易受主观因素影响的问题,采用主成分分析(PCA)和回归分析相结合的方法建立烟叶质量分析模型,构建的模型符合卷烟工业实际需求且便于实际应用。首先,采用主成分分析法对烟叶质量的所有属性进行分析,剔除了属性之间的内在联系和重复信息,把高维属性降维处理为包含了原属性大部分信息的低维主成分属性;然后,将得到的主成分数据结合烟叶专家对烟叶质量的实际评分数据进行回归分析,建立了一个有效的烟叶质量分析模型。该模型通过了数据的验证,具有比较高的准确性。

基于主成分回归模型的水驱油田操作成本预测

随着大多数油田进入高含水开发阶段,研究操作成本主要影响因素,准确预测操作成本对提高开发效益有重要意义。从生产控制、开发阶段和宏观环境三方面分析了影响水驱开发油田操作成本的主要因素,提出产液量、开井数、含水率、油价、居民消费指数等9项影响因素指标。对这9项指标进行主成分分析,建立操作成本的主成分回归模型。该模型一方面定量显示了各影响因素对操作成本的影响程度,根据影响因素变化趋势对水驱开发油田整体操作成本发展趋势做出有效预测;另一方面为控制水驱开发油田操作成本上升提供科学依据。

提高三元肥效模型建模成功率的主成分回归技术研究

三元二次多项式肥效模型在施肥实践中存在大量非典型式,严重制约了肥效模型计量精确性和应用价值。为提高田间肥效试验建模成功率,本研究探讨肥效模型建模新方法。根据福建省早稻171个"3414"设计的氮磷钾田间肥效试验结果,研究三元二次多项式肥效模型多重共线性的危害和诊断方法以及主成分回归建模技术。结果表明,试验设计矩阵X的方阵(XTX)条件数和方差膨胀因子的诊断指标均显示,三元二次多项式肥效模型存在严重的多重共线性,且这种共线性主要是因模型设定本身造成的。多重共线性严重制约了普通最小二乘法(OLS)的有效性,OLS回归建模的三元典型肥效模型比例仅占试验总数的27.5%。主成分回归对设计矩阵提取互不相关的9个主成分,消除了多重共线性危害。采用前7个主成分回归建模,三元典型肥效模型比例提高至43.3%,为OLS法的1.6倍。尤其是主成分回归大幅度降低了模型系数符号不合理的非典型式,从OLS建模的14.6%下降至零;模型无最高产量点的非典型式比例从OLS建模的36.8%下降至21.1%。7个主成分回归建模利用了试验设计矩阵X99.9%以上的方差信息,其所得典型式与OLS法所得典型式在推荐施肥量和预测产量上几乎无差别。针对主成分回归是一种有偏估计,采用OLS法结合前7个主成分回归建模,三元典型肥效模型所占比例进一步提高至55.6%,为OLS法的2.0倍,结果明显优于单独使用OLS回归或者主成分回归。因此,主成分回归可消除三元二次多项式肥效模型的多重共线性危害,OLS法结合前7个主成分回归建模是显著提高水稻氮磷钾三元典型肥效模型比例的最优建模策略。

基于主成分分析的多项Logistic回归模型的突水水源判别研究

矿井水害是矿井生产过程中较常见的地质灾害之一。快速有效地判别突水水源是预防矿井水害的关键所在。选取袁店二矿59个水样资料(常量离子含量),利用主成分分析进行处理,得出主成分得分;以主成分得分为自变量,水源类别为因变量建立多项Logistic回归模型;运用该回归模型对59个水样资料进行类型判别,得出综合判别准确率达到86.4%;并通过实例对判别模型进行了验证。研究结果表明:主成分分析法与多项Logistic回归模型相结合的方法在水源判别上具有可行性,不仅消除了常量离子之间的内在影响,而且使判别结果具有一定的准确率,在突水水源判别问题上提供了一种新方法,为矿井防治水提供有效依据。

基于主成分分析和Logistic回归的上市公司财务困境预警模型的研究

采用主成分分析与Logistic回归相结合,利用上市公司财务数据,借助SPSS和MATLAB软件,构建了上市公司财务困境预警模型.研究结果表明:该模型具有很好的预测效果,根据训练样本建立的模型,经过检验,其预测结果基本与实际相符,误差水平可以接受.这说明财务预警结果几乎完全符合其所处的财务状态,同时也说明了该模型具有很好的预测准确度和实用推广性.

我国上市公司财务危机预警实证研究——基于主成分分析模型、线性判别模型和逻辑回归模型的比较分析

以我国上市公司为研究对象，根据行业分类和总资产规模（相差在5％以内）选取了2001～2002年被ST的公司和正常公司各28家作为训练样本，2004年被趼的公司和正常公司各28家作为检验样本，运用3种独立的建模方法，分别建立了我国上市公司的主成分分析预警模型、线性判别预警模型和逻辑回归预警模型。通过模型比较发现，逻辑回归模型的效果要优于另外两种模型。具有较高的判别准确率。实证研究表明，这种预警模型适用于各个行业，对中国企业的财务危机的预测与防范能起到一定的作用。

主成分改进的Logistic回归模型方法在流行病学分析中的应用

目的 探讨在涉及多自变量的Logistic回归分析中变量间多重共线性的诊断和处理方法。 方法 应用主成分改进的Logistic回归方法进行多重共线性变量的诊断与处理。 结果 去除了回归模型中变量间的多重共线性影响,建立了较为理想的关系模型。 结论 在Logistic回归模型分析中应用上述方法进行多重共线性的诊断和处理是有效及可行的。

基于主成分逐步回归法的新疆褐牛体重预测模型研究

[目的]为了找到适合新疆褐牛体重预测的方法。[方法]运用主成分回归分析法构建了新疆褐牛公牛体重模型,消除了常用估重方法中体尺指标间普遍存在的多重共线性模型。[结果]表明,该模型具有较高的精度(R2=0.810,P<0.01),估测体重与实测体重具有较高的拟合度(R=0.922,P<0.01)。[结论]这种方法适合新疆褐牛的体型结构特点,同时,该方法与模型的应用也为其他品种牛体重估测模型的构建提供了参考。