投影寻踪门限自回归模型在海洋冰情预测中的应用

为预测海洋冰情时序这类非线性动力系统,提出了投影寻踪门限自回归（PPTAR）模型。用自相关分析技术确定预测因于,构造了新的投影指标函数,用门限回归（TR）模型描述投影值与预测对象间的非线性关系,并用实码加速遗传算法优化投影指标函数和 TR模型参数。实例的计算结果表明,用PPTAR模型预测海洋冰情时序是可行和有效的。PPTAR模型简便、适用性强,克服了目前投影寻踪方法计算量大、编程实现困难的缺点,有助于投影寻踪方法的推广应用,为解抉非线性时序复杂殒测问题提供了新的途径。

投影寻踪门限回归模型在年径流预测中的应用

为预测年径流这类高维复杂动力系统 ,提出了投影寻踪门限回归 (PPTR)模型。构造了新的投影指标函数 ,用门限回归 (TR)模型描述投影值与预测对象间的非线性关系 ,并用实码加速遗传算法优化投影指标函数和TR模型参数。实例的计算结果表明 ,用PPTR模型预测年径流是可行而有效的。PPTR模型简便、适用性强 ,克服了目前投影寻踪方法计算量大、编程实现困难的缺点 ,有利于投影寻踪方法的推广应用 。

基于粒子群优化投影寻踪回归模型的短时交通流预测

针对短时交通流数据的高度复杂性、随机性和非稳定性,为了进一步提高短时交通流预测的精度,提出一种基于粒子群优化投影寻踪回归模型的短时交通流预测方法。通过灰色关联度分析确定交通流预测影响因子,然后采用粒子群优化算法构建非参数投影寻踪回归模型,并利用上海市南北高架快速路的感应线圈实测数据进行实验验证和对比分析。实验结果表明:PSO-PPR模型的短时交通流预测效果明显提高,其平均预测精度分别比ARIMA模型和BPNN模型提高37.8%和27.2%。

基于遗传算法的投影寻踪回归模型在参考作物滕发量预测中的应用

根据朝阳气象站的实测气象数据(降水量、温度、湿度、风速、蒸发量、日照时数),提出基于加速遗传算法的投影寻踪回归模型用于预测朝阳地区参考作物滕发量。用自相关分析技术确定预测因子(气象数据),构造出新的投影指标,采用可变阶的正交Hermite多项式拟合岭函数,并用基于实数编码的加速遗传算法优化投影指标函数,进而构建投影寻踪回归模型,用于该地区参考作物滕发量的预测。并将投影寻踪回归模型预测的ET0结果与Penman-Monteith公式计算ET0结果进行比较,结果表明该模型预测精度较高,为ET0的预测提供了新的方法。

投影寻踪自回归模型在长江径流量预测中的应用

为准确预测长江径流量,引入投影寻踪自回归模型,用自相关分析技术确定预测因子,构造了新的投影指标函数,并用基于实数编码的加速遗传算法优化投影指标函数,建立了投影寻踪自回归流量预测模型.将该模型应用于长江径流量的预测,结果表明用该模型预测长江流量时序是可行和有效的.

基于投影寻踪自回归模型的一次爆破成井效果预测研究

基于投影寻踪自回归理论,建立了以岩石抗压强度、岩石容重、空孔直径、空孔个数、炮孔直径、炮孔个数、最小抵抗线、槽孔线装药密度和炸药单耗9个指标为输入因子,以成井断面和成井高度为输出因子的一次爆破成井效果预测模型。搜集矿山一次爆破成井工程实例,对其中20组不同矿山的实测样本进行了训练和检验。结果表明,一次爆破成井预测断面与设计断面误差在2%之内,一次爆破成井预测高度与实测高度误差在8%之内,均满足工程要求。根据所建模型,结合山东黄金集团新城金矿矿岩参数及爆破参数,对该矿一次爆破成井的效果进行了预测。实践证明,该方法预测性能好,对一次爆破成井参数设计具有良好的指导作用,是一种研究一次爆破成井的新方法,具有广阔的推广应用前景。

深基坑施工时地表沉降预测的时序-投影寻踪回归模型

为了保证施工的正常进行、实现信息化施工,必须对基坑实际监测数据进行分析与预测。现有的趋势时间序列分析方法很难满足实际施工中高度非线性问题的拟合,预测误差较大。基于这点考虑,以天津某工程基坑施工地表沉降观测序列为例,在对原始数据进行分析的基础上,提出既可以考虑趋势时间序列,又具有高度非线性拟合性能的时序-投影寻踪回归模型。首先,通过比较分析几种时间序列方法的逼近误差和预测误差,寻求出一种逼近较好的时间序列预测方法。然后,将预测得到的时间序列和观测数据相结合,采用投影寻踪回归方法拟合。应用结果表明,该模型逼近性能良好,预测误差小,可为深基坑位移沉降的动态预测提供一条较好的途径,对基坑动态设计与信息化施工等方面具有重要的参考价值。

台风登陆华南年频次的投影寻踪回归预测模型

根据历史资料，应用投影寻踪回归（ＰＰＲ）的基本思想和算法，建立了台风季节台风登陆华南年频次的ＰＰＲ预测模型。结果表明ＰＰＲ模型的预测精度优于逐步回归建模的预测精度。

基于偏最小二乘回归的投影寻踪耦合模型在参考作物腾发量预测中的应用

根据朝阳气象站的实测气象数据(温度、湿度、日照时数、风速、蒸发量、降水量),提出基于偏最小二乘回归的投影寻踪耦合模型用于预测朝阳地区参考作物滕发量。偏最小二乘回归方法能够有效地处理自变量间多重线性相关问题,但对处理因变量与自变量间复杂的非线性问题较差,而投影寻踪回归模型有效解决了非线性问题。把这2种方法结合在一起,建立了基于偏最小二乘回归的投影寻踪耦合模型,用于该地区参考作物滕发量的预测。并将耦合模型预测的ET0结果与Penman-Monteith公式计算的ET0结果进行比较,该耦合模型预测精度较高。

机织物透气性预测的投影寻踪回归模型

针对机织物透气性预测中存在非线性建模困难的问题,选择机织物总紧度、厚度、面密度及平均浮长等结构参数作为机织物透气性预测的影响因素,建立机织物透气性预测的投影寻踪回归模型。对模型训练样本的拟合值及检验样本的预测值以相对误差的均值及标准差为指标进行分析,并与BP神经网络及多元线性回归模型进行对比。结果表明,投影寻踪回归模型的拟合及预测精度均优于BP神经网络及多元线性回归模型,且在训练样本较少的情况下,投影寻踪回归模型仍有较高的预测精度和较强的泛化能力,可为机织物透气性预测提供一种新的方法。

基于IGARCH投影寻踪回归的国际油价走势拟合模型

随着我国对石油进口的依赖程度不断增加,国际油价变化对我国经济的影响越来越大。文章充分考虑了金融时间序列的方差时变性的特点,建立基于三种不同分布的IGARCH模型对国际油价的走势进行刻画,引入非参数投影寻踪回归模型的理论方法,对多维数据进行投影降维分析,结果表明基于IGARCH的投影寻踪回归具有较强的模型拟合能力,我国应采取一定的措施把国际油价变化对我国经济的影响减到最小。

投影寻踪回归模型及其在降水预测中的应用

介绍了以投影寻踪回归（PPR）进行预测建模的基本思想和算法实现。通过将PPR和逐步回归（SR）应用于降水实例预测，结果表明PPR模型的拟合和预测检验结果均优于SR的相应结果。

投影寻踪自回归模型和应变积累释放模型在新疆地震趋势预测中的应用

本研究以5年为时间窗,1年为滑动步长构建自变量序列,建立了新疆各研究区的投影寻踪自回归中长期地震预测模型;同时应用应变积累释放模型探讨了各区不同时段应变积累与释放特征,依据各区的应变积累水平及其地震活动分期特征判定未来地震趋势。综合分析两个模型的地震趋势预测意见,给出了新疆各研究区未来5年(2006-2010年)的地震危险性判定意见。

利用投影寻踪回归技术建立草地产量模型的研究

本文采用新型的投影寻踪回归统计分析方法，对位于新疆天山北坡低山带５个草地亚型，在测定时段内的日均生长量与地形、土壤含水量、土温、气温、降水量、生长时期进行相关分析，以时段日均干草生长量为因变量，上述其它因素为自变量，建立ＰＰＲ回归模型，以此揭示植物生长与环境的客观关系，在对产量形成的环境解释研究方法上取得一定进展。

多维非线性自回归模型的投影寻踪学习网络逼近

本文研究基于投影寻踪学习网络的多维非线性自回归模型逼近的收敛性,证明了在 Lk（k为正整数）空间上,投影寻踪学习网络可以以任意精度逼近多维非线性自回归模型,并给出应用实例.

电力负荷预测的投影寻踪回归模型

电力负荷预测是电力规划、生产和运行的重要基础,将投影寻踪回归模型应用于电力负荷预测中,避免了确定性模型在预测不同类型负荷数据时精度差异较大的缺陷。最后,以电网实际负荷数据验证了投影寻踪回归模型的适用性。

运用投影寻踪回归技术建立春小麦丰产综合农艺措施模型的研究

选取播种量、施肥量、叶面喷肥、有机肥、种植方式五因素进行了旱作春小麦回归正交旋转组合设计综合配套小区试验 ,利用投影寻踪回归分析方法对试验结果进行了单因素以及各因素之间的交互效应分析 ,从而明确了影响春小麦产量的主要因子是施肥量 >种植方式 >播种量 ,并通过计算机仿真模拟 ,提出了春小麦产量高于30 0 0 kg/

一种基于AFSA的神经网络投影寻踪耦合回归模型

人工鱼群算法是通过模仿鱼群的觅食、聚群和追尾等行为寻找最佳觅食水域从而实现全局寻优的优化算法。应用神经网络的投影寻踪耦合回归模型存在优化问题,学习过程中运用人工鱼群算法进行优化,进而获得最佳的投影方向、阈值和正交Hermite多项式系数。本文描述了应用人工鱼群算法优化的神经网络投影寻踪耦合回归模型算法。仿真实验结果表明,该算法可以获得满意的预测效果。

基于投影寻踪回归的铜熔炼过程中关键工艺指标预测模型研究

提取金属铜的主要方式是闪速熔炼,由于铜矿资源复杂多变,为保证熔炼效果铜闪速熔炼过程需适应工况。目前铜闪速熔炼过程较难在线检测出冰铜温度、冰铜品位和渣中铁硅比,针对这个难题,提出了基于投影寻踪回归理论的铜闪速熔炼过程三大指标预测策略。首先构建三大工艺指标的投影寻踪回归子模型。并依据实数编码混沌伪并行遗传算法理论优化求解子模型参数。通过实验数据验证模型的预测误差比较小,能够满足实际生产需要。

预测取代芳烃生物降解性的投影寻踪回归模型

计算了42种取代芳烃的WHIM描述子,分别采用多元逐步线性回归分析法和投影寻踪回归技术,对所研究化合物的生物降解性参数BOD值进行定量构效关系研究.逐步线性回归分析结果表明,三维分子描述子WHIM可以从分子的大小、形状、对称性和原子分布等方面全面描述整个分子的结构,取代芳烃的生物降解性主要与分子的形状、密度分布和对称性有关,并且受原子量、原子范德华体积及电子拓扑指数的影响.在逐步线性回归基础上构建了取代芳烃生物降解性的投影寻踪回归模型.由于采用了"审视数据-模拟-预测"这样一条探索性数据分析新途径,模型的稳定性和预测能力大大提高,决定系数R2为0.642,测试组平均相对百分误差为8.29%.