基于偏最小二乘回归方法的产品满意度回归模型研究

将产品满意度与主要产品性价要素直接联系起来,基于偏最小二乘回归方法建立了产品满意度回归模型,较好地解决了由变量多重相关性等引起的满意度估计量数据失真问题;不断地通过主成分提取和还原计算,相对准确地确定了各产品性价要素在产品满意度计算中的权重,从而为产品改型设计提供了重要依据。

基于偏最小二乘回归方法的西北区寒潮延伸期预报

利用2000—2013年西北地区376个国家站逐日最低气温及NCEP FNL再分析资料,基于西北区站点降温幅度和欧亚大陆500 hPa低频高度场,使用偏最小二乘回归方法建立西北区站点寒潮延伸期预测模型,分别以2017年1月的一个寒潮日和非寒潮日为例进行预测试验,并对2014—2017年冬半年(共728 d)西北地区的寒潮进行回报试验。结果表明,该模型能够提前10~30 d较好预测寒潮日与非寒潮日,对寒潮日提前10~30 d预测的降温幅度≥8℃的站数平均为32.9个,命中率最高可达67%,而对非寒潮日提前10~30 d预测的降温幅度≥8℃的站数平均为2.7个。对2014—2017年冬半年西北地区延伸期寒潮日的预测结果显示,该模型提前10~30 d预测的平均站点命中率为11.5%,空报率为70.3%。规定降温幅度≥8℃的站数超过15个时为一个寒潮日,则平均CS评分为0.1,预测的寒潮日与实际寒潮日对应最好。该模型可用于西北区地区延伸期寒潮的预测,具有一定的参考价值。

利用偏最小二乘回归方法解析、优化烧结生产过程

介绍分析复杂系统规律的第二代多元统计分析方法——偏最小二乘回归方法(PLS)的原理和技术特点,利用国内第一款在Excel中实现PLS的软件——PEW(PLS+Excel+Word)对影响烧结矿成品率、转鼓强度和RDI的因素进行了分析.此技术提供了一种模型简单有效,物理意义清晰明确的分析工具,可以打开错综复杂,影响因素交叉重叠这一看不见的生产过程黑箱,指导操作调整,指引改造升级,为解析、优化烧结乃至钢铁生产流程提供了一个很好的手段.

利用偏最小二乘回归方法(PLS)解析、优化钢铁生产流程的各限制性环节

介绍了分析复杂系统规律的第二代多元统计分析方法——偏最小二乘回归(PLS)的原理和技术特点,利用国内第一款在Excel中实现PLS的软件——PEW(PLS+Excel+Word)对钢铁流程之一的烧结工序限制性环节——影响烧结矿低温还原粉化指数RDI的因素进行了分析.此技术提供了一种模型简单有效,物理意义清晰明确的分析工具,可以打开错综复杂,影响因素交叉重叠这一看不见的钢铁生产各流程黑箱,指导操作调整,指引改造升级,为解析、优化钢铁生产流程的各限制性环节提供了一个很好的手段.

基于偏最小二乘回归方法的毛管压力曲线预测超致密砂岩储层渗透率

由于川西坳陷南部大邑构造须家河组三段超致密砂岩储层渗透率影响因素复杂,经分析、计算发现基于毛管压力曲线的多种经典渗透率预测模型预测精度不理想且存在一定的局限性。为提高超致密砂岩储层渗透率预测精度,在详细分析6种经典渗透率预测模型存在预测误差原因的基础上,优选特征参数,综合考虑孔喉半径、孔喉分布等多项渗透率影响因子,采用留一交叉验证法确定的模型最佳潜变量个数,应用偏最小二乘回归方法(PLSR)建立Winland-r_(5)(PLSR)模型、Pittman(PLSR)模型、Swanson(PLSR)模型3类超致密砂岩储层渗透率预测模型,有效地解决了基于普通最小二乘回归方法(OLS)的渗透率预测模型面临众特征参数多重共线性、小样本不具备模型泛化能力的问题。结果表明,基于偏最小二乘回归方法的3类渗透率预测模型,预测超致密砂岩储层渗透率的误差明显降低,具备泛化能力强、预测精度高、适用性良好的优势。

基于偏最小二乘回归方法的东亚区域多模式温度集成预报试验

利用德国气象局(German Bureau of Meteorology,GBM)全球中期数值天气预报产品、日本气象厅(Japan Meteorological Agency,JMA)全球中期数值天气预报产品和中国国家气象中心T639数值预报产品3个子模式,采用偏最小二乘回归(partiaI least square regression,PLS)方法、超级集成(multi-model superensemble,SUP)方法和消除偏差集成平均(bias-removed ensemble mean,BREM)方法对比试验,建立2012—2013年冬季东亚区域(15°~70°N、90°~145°E)的地面气温多模式集成预报模型,并进行2014年冬季24~72 h预报时效的地面温度的多模式集成预报研究。为进一步验证集成方法的性能是否具备稳定性,以2014年2月1—9日发生的寒潮天气过程为个例进行检验分析。结果表明,多模式集成预报模型能够综合子模式优点,预报效果明显好于3个子模式,且PLS方法优于SUP、BREM集成方法。

基于偏最小二乘回归的年用电量预测研究

对年用电量的预测若采用一般最小二乘回归法建模,其估计参数存在着很大的误差且物理意义明显不足。而偏最小二乘回归方法则实现了多元线性回归、主成分分析和典型相关分析的综合、克服了自变量之间的多重相关性的问题,因而更具有先进性,其计算结果更为可靠,在实际系统中的可解释性也更强,且方法简单,计算快捷。该文将偏最小二乘回归模型(Partial Least Square Regression,PLS)应用于年用电量预测,并与基于最小二乘的多元线性回归模型预测成果进行对比,探讨了偏最小二乘法在电力负荷预测中的可行性和优势。通过四川省电网年用电量预测表明:偏最小二乘回归法比一般最小二乘法优,具有较强的实用性。

利用偏最小二乘回归方法(PLS)解析、优化钢铁生产流程的各限制性环节

介绍了分析复杂系统规律的第二代多元统计分析方法--偏最小二乘回归方法(PLS)的原理和技术特点,利用国内第一款在Excel中实现PLS的软件--PEW(PLS+Excel+Word)对钢铁流程之一的烧结工序限制性环节--影响烧结矿低温还原粉化指数RDI的因素进行了分析。此技术提供了一种模型简单有效,物理意义清晰明确的分析工具,可以打开错综复杂,影响因素交叉重叠这一看不见的钢铁生产各流程黑箱,指导操作调整,指引改造升级,为解析、优化钢铁生产流程的各限制性环节提供了一个很好的手段。

区域土地利用数据的偏最小二乘回归分析——以上海市嘉定区为例

回归分析是研究与构建土地利用变化机制量化模型的一种常用方法 ,偏最小二乘回归是一种能在一个算法下同时实现回归建模、数据简化和两组变量间相关分析的新型多元回归分析方法。文章选取上海市嘉定区 1984～ 2 0 0 1年土地利用与社会经济数据 ,选取 6种基本土地利用分类指标作为被解释变量 ,12个基本社会经济统计指标为解释变量 ,分别应用普通最小二乘回归和偏最小二乘回归方法 ,对该地区土地利用变化与社会经济变量间的关系进行分析。

基于偏最小二乘回归的城镇居民消费水平影响因素研究

城镇居民消费水平,关乎国民的生活质量和宏观经济的发展,因而研究城镇居民消费水平的影响因素,由于经济变量大多存在多重共线性,本文运用偏最小二乘回归模型,分析了我国城镇居民消费水平的影响因素。

单因变量的偏最小二乘法在双曲递减中的应用

二元回归法是一种重要的求解油气产量双曲递减参数的方法,但在二元回归方程中,2个自变量的相关系数较大,存在严重的多重相关性,这样会使最小二乘法失效,得到的回归模型的拟合效果不好.为了较好地解决多重相关性问题,基于陈元千教授提出的二元回归方程,提出了用偏最小二乘法来求解递减参数.介绍了偏最小二乘法的基本原理、建模基本思想和交叉有效性判别法并讨论了该方法在双曲递减方程中的应用.实例表明偏最小二乘法解决了二元回归方程中的多重相关性问题,得到了较好的拟合效果.

偏最小二乘法在烧结球团体检诊断中的运用

介绍分析复杂系统规律的第二代多元统计分析方法 -偏最小二乘回归方法(PLS)的原理和技术特点,并运用于烧结和球团的体检诊断,优化烧结和球团的生产控制,取得了明显的实效。

弹药性能试验回归方法优选

论述了弹药性能试验回归建模 ,普遍存在自变量的多重相关性 ,为克服自变量多重相关性的缺点 ,选取较好的回归方法是关键的技术途径。实践表明 ,偏最小二乘回归是一种可以采用的方法。

铁路货物周转量的半参数回归模型预测

为提高铁路货物周转量预测的准确性,在定性分析的基础上,运用灰色关联度理论选择出反映铁路运输供给能力的7个因素,并用偏最小二乘回归方法处理变量的共线性问题.采用非参数方法表达不能量化的影响因素,建立了半参数回归模型,并与线性回归模型和灰色预测模型进行了比较.研究结果表明,用半参数回归模型预测铁路货物周转量,预测结果的相对误差仅1.7%,比线性回归模型和灰色预测模型的预测精度更高.

配电市场中配电商成本分析方法

配电商的成本水平是其定价的基础,也是市场监管者对配电商实施价格监管的依据。文中应用偏最小二乘(PLS)回归方法建立了配电商的基于生产函数理论的成本函数模型。结合配电商售电规模和消费客户特性,给出了配电商成本评价分析指标:经济规模和经济负荷密度,形成了一种基于经济规模和经济密度特征的成本评价与分析方法。实例演算证明了文中所提出的分析方法的合理性。

居民电价定价方法研究

考虑几个经济因素对居民电价的影响 。

短非平稳时间序列TVAR模型参数PLS估计方法

文章针对短非平稳时间序列TVAR模型的参数估计问题,探讨了一种TVAR模型参数偏最小二乘回归分析方法;通过某飞行器时变机电系统的电压输出序列对本文方法进行了建模实验。实验结果表明:与传统的TVAR模型参数估计方法相比,PLS方法克服了短时间序列所带来的参数估计精度降低的问题,参数辨识精度更高。

PLS回归应用实例

在研究因变量y与p个自变量的线性回归关系时 ,常遇到自变量间存在多重共线性的问题。文献 [3]介绍了用PLS回归来消除多重共线性的方法。本文通过两个例子的计算建立PLS回归 ,并发现了PLS回归实施过程中的若干问题 。

分数布朗运动环境下的美式看涨期权的定价方法

在分数布朗运动模拟算法基础上,提出了分数布朗运动环境下标的资产价格过程的一种数值模拟方法。然后应用于欧式和美式看涨期权定价。结果表明,该方法具有很快的收敛速度,而且基于最小二乘方法和偏最小二乘方法的美式看涨期权价格,都与对应的欧式看涨期权价格几乎完全一样。这恰恰验证了不支付红利的条件下,美式看涨期权不应该提前执行的理论论断。

偏最小二乘回归法建立地下水量模拟预测模型

1概述水资源评价信息管理系统的核心部分即水资源专业模型库,设计目标是实现准确实时计算、评价和预测水资源量的状况等功能。水资源评价主要建立地表水(集流域产汇流、水力学模型一体)、地下水量模拟预测模型,包括水均衡模型,时间序列模型,人工神经网络模型,数值法(有限单元法。