基于核偏最小二乘法的热轧板凸度预测

以某2160 mm热连轧生产线为研究对象,结合生产数据和数据驱动算法,提出并建立基于核偏最小二乘法和偏最小二乘法的热轧板凸度预测模型,并对模型的参数进行调整和优化。结果表明:偏最小二乘法模型的预测值与实测值误差为-25~30μm,88.74%的板凸度预测值绝对误差小于10μm;核偏最小二乘法模型的预测值与实测值误差为-25~25μm,91.57%的板凸度预测值绝对误差小于10μm。因此,优化后的核偏最小二乘法模型具有更好的预测效果。

偏最小二乘Kriging模型辅助的高效全局优化方法

针对昂贵约束优化问题中因超参数过多引发的维数灾难及优化效率不高问题,提出一种新的偏最小二乘Kriging模型辅助的高效全局优化方法。该方法通过偏最小二乘核函数提升Kriging模型建模效率,构建两种偏最小二乘权期望填充准则实现模型的自适应调整及高效全局优化。测试函数及工程实例结果表明,所提方法可有效减少超参数计算量,提升昂贵约束优化问题求解效率。尤其在高维问题中,所提方法在解的收敛速度,稳健性及精度方面均具有优势。

构成型偏最小二乘路径模型在医疗器械售后服务满意度测评中的应用

目的分析医疗器械售后服务满意度的影响因素,探讨构成型PLS路径模型在满意度测评中的适用性。方法采用问卷调查的方法,对北京、天津等地的医疗机构进行调查,对所得数据分别构建反映型与构成型模型进行分析。结果产品保修、返厂维修、现场服务、备品提供对于售后服务满意度具有显著影响。反映型模型与构成型模型对于结构变量的测评结果较为一致,但在测量变量的测评结果上具有差异。结论医疗器械生产企业应当通过售后服务满意度测评,加强售后服务管理。构成型模型在医疗器械售后服务满意度测评中具有较强的适用性。

基于偏最小二乘路径模型的粮食产量影响因素分析

根据1990—2018年粮食产量相关统计数据,选取有效灌溉面积、农用化肥施用折纯量、农业机械总动力、农用塑料薄膜使用量、农药使用量、支持农业生产支出、农村居民人均可支配收入、成灾面积、农村用电量、播种面积这10项指标,采用简单相关分析、典型相关分析、偏最小二乘路径模型分析了影响粮食产量的主演因素。结果表明:通过简单相关分析法,对单位面积粮食产量影响最大的因素是农村用电量,对粮食总产量影响最大的因素是支持农业生产支出;通过典型相关分析法,对产量影响较大的因素是有效灌溉面积、播种面积;通过偏最小二乘路径模型法,对粮食产量影响较大的潜变量是科技因素,其中以塑料薄膜使用量所占载荷最大。

近红外光谱结合偏最小二乘法所建模型快速预测胆宁片中间体中大黄素的含量

为了提高检测效率,采用近红外光谱结合偏最小二乘法(PLS)建立了快速预测胆宁片中间体中大黄素含量的定量分析模型。使用近红外光谱仪采集136批训练集样品的原始近红外光谱图,以标准正态变量(SNV)+二阶导数(2^(nd))对原始近红外光谱数据进行预处理,在1300~1764 nm和1932~2200 nm两个波长范围内以PLS建立大黄素的定量分析模型。结果显示,模型的决定系数(R^(2))为0.7708,交叉验证均方根误差(RMSECV)为0.0862。用199批测试集样品进行验证,结果显示,模型分析得到的预测值与高效液相色谱法分析得到的参考值的相对平均偏差绝对值均不大于5.0%,表明该模型预测准确度较高。

基于偏最小二乘回归和最小二乘支持向量机的大坝渗流监控模型

利用偏最小二乘回归法对影响大坝渗流的诸多因素进行分析,提取对因变量影响强的成分,克服了变量间的多重相关性问题,降低了最小二乘支持向量机的输入维数,从而可以较好的解决非线性问题,建立了基于PLS-LSSVM的大坝渗流监控模型。实例分析表明,PLS-LSSVM模型的拟合与预测精度均优于独立使用PLS或LSSVM建模的精度;PLS-LSSVM模型的学习训练效率比LSSVM模型有较大的优势,更适合于大规模的数据建模。

生物量统一模型构建及非线性偏最小二乘辩识——以毛竹为例

树种生物量数据是研究许多林业与生态问题的基础,如何准确估算树种的生物量十分重要,建立生物量模型是生物量估测的主要手段。鉴于常用估算生物量模型具有多样性、经验性、在实际应用中有很大限制等特点,提出利用Chebyshev正交多项式系构建生物量估算统一模型的新思路,这种构建模型的方法有完备的理论基础、统一的模型结构,其实质是一种进行变量区间变换,缩小变量定义域的数值插值方法,模型阶数越高,插入的点越多,估算结果越符合实际,这与树木的树干解析与树木生长原理是相一致的;鉴于常用最小二乘具有的一些缺陷,用适应范围更广的偏最小二乘对统一模型进行参数辩识;指出毛竹生物量的研究与其它树种生物量的研究不同,根据毛竹自身的生长特征,把其生物量的研究分成2个阶段;最后估算了毛竹第1阶段的生物量,结果表明拟合精度很高:当提取55个主成分时,SPRESS,h达到最小,其值为31.4390,R2=0.9987,离差平方和为0.2518,比传统方法估计误差5.623提高了一个数量级。

基于多模型共识的偏最小二乘法用于近红外光谱定量分析

建立了多模型共识偏最小二乘(cPLS)建模方法,并应用于烟草样品近红外(NIR)光谱与常规成分氯含量之间的建模研究,探讨了建模参数对预测结果的影响.结果表明,cPLS方法与传统的偏最小二乘算法(PLS)相比,所建模型更稳定可靠,预测结果也可得到了明显改善.

基于神经网络偏最小二乘法的柴油机NO_x排放预测模型

分析了现有柴油机氮氧化物(NO_x)排放的预测方法,针对选择性催化还原技术(SCR)的控制需求,选用神经网络偏最小二乘法(NNPLS)作为NO_x排放预测模型建立的基础;该方法通过偏最小二乘法(PLS)提取成分,然后用神经网络(NN)拟合,具有PLS充分提取自变量中信息和NN非线性拟合性高的优点;并建立了某柴油机NO_x排放预测模型,该模型预测精度高,训练误差均方根和测试误差均方根分别为30×10-6和62×10-6.

基于偏最小二乘回归与神经网络耦合的岩溶泉预报模型

本文将偏最小二乘回归与神经网络耦合,建立了泉流量预报模型。利用偏最小二乘法对影响岩溶泉流量的诸多因素进行分析,提取对因变量影响强的成分,从而克服了变量之间的多重相关性问题,降低了神经网络的输入维数。同时,利用神经网络建模可以较好地解决非线性问题。实例表明,本耦合模型的拟合和预报精度均优于独立使用偏最小二乘回归或神经网络建模的精度。

基于偏最小二乘法的平南县森林蓄积量估测模型研究

以平南县两景CBERS—02B影像为遥感数据源,提取CBERS—02B影像5个波段、植被指数的灰度值;利用研究区1∶10 000地形图提取海拔、坡度、坡向等GIS因子;以各遥感因子和GIS因子为自变量,研究区样地蓄积量为因变量,采用偏最小二乘法建立了森林蓄积量估测模型。结果表明:(1)CBERS—02B遥感影像5个波段,植被指数,郁闭度、海拔高、坡向、坡度等与蓄积量相关性不显著,且各因子之间存在明显的多重相关性;(2)运用偏最小二乘法建立的森林蓄积量估测模型,精度为85.44%,相对误差仅为-0.232%。研究结果为科学、准确、高效地估测森林蓄积量提供了理论依据和有效方法。

基于偏最小二乘回归的类模型方法用于中药牛黄的真伪鉴别

针对独立软模式类簇法(SIMCA)在确定主成分数和决策区间时遇到的困难,提出了一种基于PLSR的类模型方法——PLS类模型方法(PLSCM)。通过把类描述问题转化为常见的PLSR问题,采用成熟的蒙特卡罗交互验证法确定模型的隐变量数和决策区间。采用本方法对不同牛黄样品的近红外光谱数据(波长范围4000～9000 cm-1)进行分析,可成功鉴别牛黄的真伪。本方法的可操作性和鉴别准确率均优于经典的SIMCA方法。对于原始光谱数据,PLSCM的训练和预测准确率均为100%,对于经SNV处理的数据,训练和预测准确率分别为99%和100%。

基于核偏最小二乘法的动态预测模型在铜转炉吹炼中的应用

为实现铜转炉吹炼过程中的关键操作参数的准确预测,构造一种基于核偏最小二乘法的动态预测模型,并提出一种适用于动态建模的在线式异常样本剔除方法。该动态预测模型使用滑动窗方法不断更新建模数据,再利用核偏最小二乘法对动态模型的参数进行辨识,最后根据反馈的前次计算误差对本次预测值进行修正。仿真研究结果表明:该动态预估模型具有较好的泛化能力和较强的鲁棒性,并具有较好预测精度(风量预测的相对均方根误差小于10%,氧量预测的相对均方根误差小于19%)。目前,该预测模型被用于某转炉的吹炼辅助决策系统中。

改进灰色模型与偏最小二乘耦合预测城市需水

采用易于辨识系统信息与噪声的单因变量偏最小二乘回归(PLS),建立7个具有高度相关性的自变量与单因变量间线性回归关系;同时,运用二阶弱化算子对灰色预测模型进行改进后将灰色模型与偏最小二乘回归预测模型相耦合.使用matlab7.0以及PEW软件对重庆市北碚区1996—2007年需水量进行计算,计算结果平均相对误差仅为0.82%,预测北碚区2015年和2020年需水量分别为2.38亿m3和2.64亿m3.该模型不仅克服了传统最小二乘回归中自变量的多重相关性,也弱化原始数据误差,预测准确度高.

基于改进遗传算法-偏最小二乘回归的大坝变形监测模型

【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。

结构方程模型的偏最小二乘算法及其几何意义

对含两个潜变量结构方程模型的偏最小二乘(PLS)建模技术进行了研究,给出了相应的路径图、模型设定步骤和求解算法,指出该方法本质上是一种迭代收敛算法.通过引入一种新的算符,给出了PLS算法命令图.并且基于命令图详细讨论了该算法在多维向量空间中的几何意义,在此基础上分析了不同权重关系(A型与B型)对算法的影响,得到了与其对应的各种几何图形.最后指出在算法已收敛与尚未收敛两种情况下,潜变量估计值的投影位置是不同的.

基于偏最小二乘法的通风机性能仿真模型

提出了用偏最小二乘法解决离心式风机调节性能的多元非线性曲面拟合问题 ,在此基础上建立了新型优化数学模型 ,并给出了具体的求解步骤 ,最后以简易导流器调节的 4- 73风机为例 ,建立了较高精度的调节性能模型 。

偏最小二乘与灰色模型组合预测城市生活需水量

为了克服普通多元回归方法用于中长期预测时自变量多重共线性对拟合模型的干扰,引入了更易于辩识系统信息与噪声的单因变量偏最小二乘回归(PLS1),同时将两次拟合等维灰数递补(DEMGM(1,1))模型用于自变量的中长期预测,建立了一套PLS1与DEMGM(1,1)组合预测方法.采用1986年—2000年某市生活用水量历史数据对该方法进行验证,预测结果表明,平均相对误差仅为1.03%.将该方法引入城市生活需水量研究,预测2005年和2010年某市生活需水量将分别达到0.92×109m3与1.1×109m3,为该市给水工程规划与决策提供了参考依据。

偏最小二乘回归模型在非点源负荷预测中的应用

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。

样品选择结合分段直接校正法和偏最小二乘法用于近红外光谱分析模型传递研究

为了实现近红外光谱分析模型在不同仪器间的共享,对分析模型的传递方法进行了研究。以混胺燃料的分析模型为例,采用马氏距离法对转换集样品进行选择,采用分段直接校正(PDS)法结合偏最小二乘(PLS)法,对从仪器光谱进行校正。对转换集样品数、PLS回归的主因子数、PDS的窗口宽度进行选择,当转换集样品数为12、主因子数为1、窗口宽度为39时,转换集样品的光谱校正率达到96.5%.混胺分析模型传递后,预测集样品的标准偏差远远好于校正前的结果,与主仪器的非常接近。研究结果表明:采用马氏距离法选择转换集样品,并结合PDS-PLS算法计算转换矩阵,可有效扣除不同仪器间的光谱差异,提高混胺分析模型的传递精度,实现三乙胺、二甲苯胺、水分、密度的准确分析。