基于岭回归的RVPMCD滚动轴承故障诊断方法

针对多变量预测模型模式识别方法中的最小二乘拟合可能出现病态的问题,提出了基于岭回归的多变量预测模型(Ridge regression-Variable Predictive Model based Class Discriminate,RVPMCD)分类方法,该方法通过引入岭参数,降低其均方拟合误差,减小自变量间复共线性关系对参数估计的影响,改善了原方法中最小二乘回归拟合参数失真的现象,从而有望建立更加准确的预测模型。对滚动轴承的振动信号提取特征值,组成特征向量,采用RVPMCD方法对训练样本建立预测模型,利用RVPMCD所建立的预测模型进行模式识别。实验分析结果表明,基于岭回归的多变量预测模型分类方法可以更有效地对滚动轴承的工作状态和故障类型进行识别。

中国物价走势分析及其宏观调控

正确预测物价及其走势,是宏观经济决策的重要依据之一。本文首先对居民消费结构、居民消费价格分类指数及居民消费价格指数的走势进行了分析;其次,综合考虑影响价格变化的各种因素,运用偏最小二乘回归方法与BP神经网络模型对2005年的居民消费价格指数等进行了模拟与预测;最后,基于模型提出了中国下一阶段宏观调控的对策建议。模型表明,中国物价走势已从货币控制为主,转为宏观经济变量结构性控制为主。本文力图通过对物价走势的分析与预测,为政府的宏观决策提供定量化的参考依据。