基于最小二乘法线性回归的火炮身管寿命预测

为直观地判断火炮身管寿命,提出一种基于最小二乘法线性回归的预测方法。根据靶场身管参数试验数据分析火炮身管内径、药室长、弯曲度随射弹数增加的变化规律;利用最小二乘法线性回归建立火炮身管磨损量与射弹数的关系式;对某型火炮身管寿命进行预测。结果表明:该方法能够较为准确地预测出火炮身管寿命且算法简单,便于推广使用,可为火炮射击、退役报废等提供重要参考。

基于最小二乘回归的定量指标一致性评价的样本量公式研制

目的构建并验证基于最小二乘回归法的定量资料一致性评价的样本量计算公式。方法根据最小二乘回归法定量一致性评价的原理,结合统计推断和公式推导,获得基于回归常数和回归系数的样本量计算公式。同时,使用3个实例数据验证公式的准确性,并与Bland-Altman(BA)法样本量计算公式结果进行对比。结果通过公式推导得到回归法定量一致性评价的样本量计算公式,并用实例验证了本公式的准确性。此外,本公式与BA法样本量公式所得结果具有一定差异,在回归法样本量公式计算结果下,回归分析与BA法分析均能得到一致性结论;而在BA法公式结果下,回归分析与BA法分析一致性结论有时不成立。结论本研究首次提出用于回归法定量一致性评价的样本量公式,为该领域研究提供了方法学支持。

基于慢特征分析与最小二乘支持向量回归集成的草酸钴合成过程粒度预报

草酸钴合成过程是钴湿法冶炼的关键单元操作,其粒度分布是重要的质量指标,然而难以在线实时测量。同时,草酸钴合成过程通常存在非线性、多约束和慢时变特征。因此,提出一种集成慢特征分析(slow feature analysis,SFA)与最小二乘支持向量回归(least square support vector regression,LSSVR)的草酸钴粒度预报模型对草酸钴合成过程质量指标实现在线测量。在该方法中,首先,SFA方法可以有效地捕获过程的慢特征向量,解决慢时变问题;然后,利用LSSVR方法建立慢特征与粒度之间的非线性关系模型,进而实现质量指标在线预报。最后,应用非线性的数值案例以及草酸钴合成过程数据,验证该方法的有效性。实验结果显示:相较于单一的径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)、LSSVR预测模型以及SFA与NN相结合的预报模型,所提方法在数值案例中的预测精度分别提升了13.31%、2.26%、1.72%;在草酸钴合成过程中的预测精度分别提升了13.27%、9.96%、8.92%。

基于偏最小二乘回归法分析陈醋理化指标和品质

以南阳市大型商超市售的3种陈醋为研究对象,参考国家标准检测方法对陈醋的总酸含量、不挥发性酸含量及pH值进行对比分析;以近红外光谱技术结合偏最小二乘回归定量分析法,确定最佳进光光程、最优流量及最佳预处理方式,并在此条件下对3种陈醋进行判别分析,从而确定基于偏最小二乘回归法分析陈醋理化指标的方法。结果显示,3种陈醋样品均符合国家标准规定的陈醋pH值(pH 3.6~3.9),3种陈醋样品的pH值分别为3.71±0.02,3.65±0.01和3.82±0.01;3种陈醋样品中总酸和不挥发性酸含量略有不同,分别在(0.567±0.011)~(0.593±0.02)g/L和(0.148±0.012)~(0.215±0.018)g/L。在进行近红外光谱检测中,在最佳光程选择上,去掉异常样品后pH值检测和不挥发性酸检测的最佳光程为3 mm,总酸检测的最佳光程为2 mm;在陈醋流量选择上,pH值检测和总酸检测应控制流量为0.2 L/min,不挥发酸检测应控制流量为0.6 L/min;在光谱预处理条件选择上,pH值检测和不挥发性酸检测应选择SNV预处理方式,而总酸检测应选择5点平滑预处理。结果表明,利用近红外光谱结合偏最小二乘回归法可以进行陈醋理化性质的检测,其检测效果良好、检测效率高。

基于双脉冲LIBS结合偏最小二乘回归的稀土元素定量分析

激光诱导击穿光谱(LIBS)是一种以激光为激发源的等离子体发射光谱分析技术,已有将其用于稀土元素的定量分析研究,但由于稀土矿基体差异大、元素含量低,定量分析灵敏度和准确度仍有待提高。通过使用单激光分束构造双脉冲LIBS系统,并结合偏最小二乘回归(PLSR)算法实现对稀土矿石样品中的稀土元素La、Dy、Yb和Y的定量分析。结果表明,双脉冲LIBS结合PLSR可建立更加稳定的定标模型,与常规基本定标法相比,La、Dy、Yb和Y元素的相对均方根预测误差(RMSEP)从0.0061%、0.0037%、0.0045%、0.0280%降低至0.0044%、0.0016%、0.0029%、0.0134%,平均相对预测误差(AREP)从10.88%、15.27%、6.42%、17.20%降低至6.67%、3.62%、4.10%、7.98%。因此,双脉冲LIBS结合PLSR方法可以有效地提高LIBS对稀土矿石中稀土元素的定量分析能力。

求解自回归模型参数的最小二乘法

在自回归模型参数的解算中,针对增广矩阵中不同位置上同一观测值有不同的改正数这一问题,本文提出了AR模型参数估计的最小二乘法。首先对AR模型进行等价变换,重新组成新的函数模型,两次运用最小二乘方法分别求解误差矩阵与未知参数,最后给出了参数协因数阵的一阶近似估计公式。算例结果表明,本文方法在求解AR模型参数时具有可行性。采用本文方法,将总体最小二乘问题的求解转换为最小二乘问题,计算简单且易于编程实现。同时,该方法有效地减小了计算量,从而降低了求解的复杂程度。

基于偏最小二乘回归的谷子冠层氮素含量高光谱估测研究

为构建多品种谷子冠层氮素含量的高光谱监测模型,通过设置不同氮素水平和多品种谷子田间试验,分别获取谷子全生育期冠层高光谱反射率和叶片氮素含量,采用卷积平滑、一阶导数变换对光谱曲线进行预处理,利用光谱数据与氮素含量相关性分析、连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)筛选出谷子各生育期和全生育期的氮素敏感波段、植被指数、高光谱特征参数,利用三者组合建立谷子冠层氮素含量的偏最小二乘回归(partial least square regression,PLSR)估测模型,并筛选各生育期最优模型。结果表明,不同生育期最优估测模型有所差异,拔节期基于敏感波段、植被指数、高光谱特征参数的模型精度最高;抽穗期基于敏感波段、植被指数的模型精度最高;灌浆期基于植被指数、高光谱特征参数的模型精度最高;成熟期基于敏感波段、植被指数的模型精度最高;全生育期基于敏感波段与植被指数的模型精度最高(R2=0.903,RPD=3.01)。多输入级综合模型可以充分利用光谱信息,有效提高模型预测精度和稳定性,其中基于敏感波段和植被指数的综合模型表现效果最好,预测集R2均在0.82以上、均方根误差均小于0.119、相对分析误差均大于2.1。以上研究结果为高光谱遥感诊断谷子全生育期氮素盈缺状况与施肥决策提供了理论依据和技术支撑。

基于差示光谱及指纹图谱结合偏最小二乘回归分析法研究决明子提取物的平衡溶解度

目的:确定决明子提取物的最佳溶出介质,分析决明子提取物中主要成分在最佳溶出介质中对平衡溶解度的贡献程度,明确决明子提取物平衡溶解度的标志物。方法:以总蒽醌含量为指标,采用差示分光光度法测定决明子提取物在37℃时于水、0.1 moL/L盐酸和pH 6.8磷酸盐缓冲液中不同时间点的平衡浓度,确定最佳溶出介质。以决明子提取物总蒽醌指纹图谱为参照,采用HPLC法建立决明子提取物在最佳溶出介质中不同平衡时间点平衡浓度的指纹图谱,筛选决明子提取物平衡溶解度的标志物。结果:决明子提取物在37℃时于水、0.1 moL/L盐酸和pH 6.8磷酸盐缓冲液中平衡溶解度分别为10.344、10.910、11.099μg/mL,达到平衡时间点的时间分别为24 h、3 h和7 h。在最佳溶出介质中,VIP值>1的化学成分有22个,其中VIP值分别为1.13987、1.15565、1.12806、1.14825、1.14880的化学成分分别为已知成分橙黄决明素、大黄酸、大黄素、大黄酚和大黄素甲醚。结论:pH 6.8磷酸盐缓冲液为决明子提取物的最佳溶出介质,可以橙黄决明素、大黄酸、大黄素、大黄酚和大黄素甲醚为溶解度标志物考察决明子提取物的平衡溶解度。

融入距离方差和距离相关系数的偏最小二乘回归方法

偏最小二乘法(partial least square,PLS)在内部采用Pearson系数度量自变量和因变量之间的相关性时提取出的成分不能确保解释性最强,并且PLS在将提取的成分进行线性回归时也无法真实反映变量间的函数关系.针对这些问题,该文提出了融入距离方差和距离相关系数的偏最小二乘回归方法(DVDCCPLS).DVDCCPLS基于距离方差和距离相关系数提取距离成分,再将距离成分进行拟线性回归得到距离回归方程,通过模型求解方法将距离回归方程转换为原始数据的表达,最终得到结构简洁、精度较高的回归模型.该文分别采用麻杏石甘汤数据和UCI数据集测试DVDCCPLS的性能,并与其他5种经典的回归算法对比,结果表明:DVDCCPLS具有较好的回归效果和回归性能.

基于低秩稀疏表达的弹性最小二乘回归学习

为了克服重定向最小二乘回归模型容易破坏回归目标的结构的缺点,提出了一种基于低秩稀疏表达的弹性最小二乘回归学习模型LRSR-eLSR。模型以最小二乘回归为基础,不使用严格的0-1标签矩阵作为目标矩阵,而是引入边距约束来直接从数据中学习回归目标,可以在保持回归目标低秩结构的同时,增加回归模型的灵活性。而且,为了捕获数据的结构信息,利用了数据的低秩表示来保持数据的结构。在计算的过程中,考虑问题求解的复杂性,使用了核范数正则化代替秩函数。除此之外,模型还引入了一个带有L 2,1范数的稀疏误差项来补偿回归误差,这有利于学习更灵活地变换。模型还对投影矩阵施加额外的正则化项,来避免过拟合问题。实验结果表明:在4个公开的数据集上,所提模型的识别准确率优于其他方法;在COIL-20数据集中,识别率可达到98%。

基于偏最小二乘回归的烤烟感官品质关键外观特征指标筛选

为明确影响烤烟感官品质的关键外观特征指标,采用偏最小二乘回归等方法对6个产区共计265份烟叶样品的外观特征与其感官品质间的关系进行分析。结果表明:外观特征指标中仅上部叶样品油润感分值服从正态分布,其他外观特征指标分值均未通过正态性检验;中部叶外观指标除身份外均与总体感官品质在0.1%水平显著正相关;上部叶颜色纯正度、成熟度、叶片结构、光泽度、柔软度、油润感与总体感官品质在0.1%水平显著正相关,身份与总体感官品质在0.1%水平显著负相关;油润感、柔软度、叶片结构3项外观特征对中部叶香气质和总体感官品质的累计贡献率分别为49.62%和51.07%,对上部叶香气量和总体感官品质的累计贡献率分别为43.19%和44.30%。叶片结构、柔软度和油润感是影响中、上部叶感官品质的关键指标,可在烟叶原料的工业分选研究中进一步应用。

基于偏最小二乘回归的挂灰程度和柔软性对烟叶质量的影响分析

烟叶挂灰是烤烟烘烤过程中的一种普遍现象。为了探明烟叶挂灰程度和柔软性对K326品种烟叶质量的具体影响,在重庆奉节烟区开展了进一步研究。按照不同挂灰面积、颜色深浅、不同柔软性采集3个不同水平的烟叶样品,鉴定其外观质量,测定其常规化学成分并感官评吸卷烟小样,结果表明,柔软性与叶片结构、油分、身份、还原糖含量等极显著正相关,相关系数分别为0.90、0.89、0.82、0.72;挂灰面积与烟叶颜色、氮碱比、色度等极显著负相关,与烟碱和氯离子含量极显著正相关,相关系数分别为-0.76、-0.64、-0.50、0.60、0.55。以烟叶质量各指标为因变量,以柔软性、挂灰面积、挂灰深浅为自变量,建立偏最小二乘回归方程,可以较准确地估算柔软性和挂灰程度对烟叶质量的具体影响,对因变量信息总变异的解释比例最高可达86.81%(叶片结构)。探明了柔软性、挂灰面积、挂灰深浅对烟叶质量各指标影响的相对重要性,柔软性、挂灰面积、挂灰深浅对烟叶外观质量影响的相对重要性分别为1.45、0.84、0.45。偏最小二乘回归能很好地用来建立烟叶质量估算模型,烟叶挂灰程度和柔软性对烟叶质量有显著影响。

基于偏最小二乘回归模型的鱼露理化成分与抗氧化活性关系研究

为探究影响鱼露抗氧化活性的关键成分,研究不同发酵时期鱼露的抗氧化活性与理化成分(可溶性肽、游离氨基酸和有机酸),进行相关性分析,构建偏最小二乘回归模型。结果表明,发酵6个月鱼露DPPH清除活性、还原力、总酚含量最高,分别为85.4%,0.499和38.4μg GAE/mL;发酵12个月鱼露理化物质最丰富,富含丰富的TCA可溶性肽(5.81 g/100 mL)、游离氨基酸、乳酸(9.87 mg/100 m L)、柠檬酸(0.56 mg/100 m L)、琥珀酸(9.20 mg/100 m L)。由PLSR模型可知,半胱氨酸、酪氨酸、脯氨酸、柠檬酸是影响鱼露抗氧化活性的关键成分,半胱氨酸、酪氨酸、脯氨酸对抗氧化活性有积极作用,而柠檬酸起到相反的作用。研究为数学模型在鱼露抗氧化活性分析中的应用提供依据。

水效率相关因素的偏最小二乘回归分析

为分析用水效率的影响因素及其相关性,纳入所有自变量且克服多重共线性,采用偏最小二乘法建模,研究中国2019年的用水效率相关因素。结果显示,该方法有效描述了变量的相关关系。与万元GDP用水量相关性较高的因素为自然条件、社会发展水平、一产增加值的GDP占比和水行业劳动力比重。整体经济用水效率东高西低。与耕地实际亩均用水量相关性较高的因素为自然条件和一、二产业增加值的GDP占比。农业用水效率为中高西低。与万元工业增加值用水量相关性较高的因素为自然条件、污水处理率、城镇化率和水行业资本比重。工业用水效率东高中低。与人均公共用水量相关性较高的因素为人均水资源量、年降水量、污水处理率、人均GDP和一、二产业增加值的GDP占比。地区因素与公共用水效率的相关性小。研究成果可为水资源优化管理与合理利用提供参考。

基于偏最小二乘回归的吉林省农民收入影响因素研究

乡村振兴战略背景下,农民收入持续稳定增长是实现农民生活富裕的关键。基于2007—2021年吉林省农民收入的现实情况,建立偏最小二乘回归模型对吉林省农民收入的影响因素进行分析。首先利用椭圆图和标准化模型距离对模型的合理性和适用性进行检验,再借助变量投影重要性测量影响因素的重要性,最后对模型进行精度评估。实证分析结果表明,农业机械总动力、农村居民人均消费支出、人均生产总值、第三产业增加值、城镇化率、农作物总播种面积和农业支出7个因素是影响农民收入的重要因素,且均为正向影响。根据实证结果,从统筹城乡发展,耕地保护,生产效率以及农村消费市场四个方面提出政策性建议。

基于偏最小二乘回归的土壤有机质含量高光谱估算

为实现基于光谱分析土壤有机质含量的快速测定,该文以江汉平原公安县的土壤为研究对象,进行室内理化分析、光谱测量与处理等一系列工作,在土壤原始光谱反射率（raw spectral reflectance,R）的基础上,提取了其倒数之对数（inverse-log reflectance,LR）、一阶微分（first order differential reflectance,FDR）和连续统去除（continuum removal, CR） 3种光谱指标,分析4种不同形式的光谱指标与有机质含量的相关性,对相关系数进行P=0.01水平上的显著性检验来确定显著性波段的范围,并基于全波段（400~2 400 nm）和显著性波段运用偏最小二乘回归（partial least squares regression, PLSR）建立了该区域土壤有机质高光谱的预测模型,通过模型精度的比较确定最优模型.结果表明,进行CR变换后,光谱曲线的特征吸收带更加明显,相关系数在可见光波段范围内有所提高;基于全波段的 PLSR 建模效果要优于显著性波段,其中以CR的预测精度最为突出,其模型的决定系数R2和相对分析误差RPD分别为0.84、2.58;显著性波段的PLSR模型与全波段对比在模型精度方面虽有一定差距,但从模型的复杂程度来比较,具有模型简单、运算量小、变量更少的特点;最后,综合比较了全波段和显著性波段 4 种光谱指标的反演精度,发现 CR-PLSR 模型的建模和预测的效果比R-PLSR、LR-PLSR、FDR-PLSR 模型都要显著.该研究可为将 CR-PLSR 高光谱反演模型用于该区域土肥信息的遥感监测提供参考.

基于偏最小二乘回归分析的中长期电力负荷预测

针对中长期电力负荷预测,介绍偏最小二乘回归分析方法的原理,推导该算法的简化建模步骤。该方法能在最大限度保留原有数据信息的前提下,将数据信息集中在几个互不相关的主成分上,因而能有效解决建立负荷预测模型时由于样本个数较少及自变量存在严重的多重相关性,难以通过多元回归分析建立预测模型的问题。通过算例对偏最小二乘回归分析方法、最小二乘法和逐步回归分析方法进行了比较,结果表明,将偏最小二乘回归分析方法用于中长期电力负荷预测时,计算快捷,准确性高,具有较强的实用性。

宁夏生态足迹影响因子的偏最小二乘回归分析

生态足迹分析方法是一种度量区域生态可持续程度的有效方法,偏最小二乘回归法(PLS)能有效解决多元回归分析中变量的多重相关性问题,具有容易操作,相关分析精度高等特点。以宁夏为研究区域,在计算了宁夏2001—2010年人均生态足迹的基础上,应用偏最小二乘回归分析法,对影响宁夏生态足迹的各因子的重要程度进行了分析。通过变量投影重要性分析、特异点分析和预测分析,证明所得偏最小二乘回归模型具有较好的精度。研究结果为:2001—2010年,宁夏人均生态足迹由1.818103793 hm2上升至2.894958909 hm2,生态赤字由1.28352051 hm2上升至2.42316627 hm2,生态承载力由0.53458328 hm2下降至0.47179264 hm2;全区GDP、城镇居民人均生活消费支出、第二产业产值和第一产业产值是影响宁夏生态足迹的显著因子。

基于偏最小二乘回归建模的探讨

从工程应用的角度介绍了一种新的回归方法———偏最小二乘回归,分析了传统最小二乘回归所不具有的特点.数值实例研究表明偏最小二乘回归能在自变量间存在强相关的情况下建立模型,但最小二乘回归不能.同时,电路成品率估计研究表明,在较少样本点的情况下,利用偏最小二乘回归建模进行成品率估计是行之有效的,其预测精度能满足实际电路设计和分析的要求,且大大优于最小二乘回归.

应用波段深度分析和偏最小二乘回归的冬小麦生物量高光谱估算

当作物生物量较大时,现有植被指数由于受饱和问题限制,不能较好的估算作物生物量。针对此问题,尝试将波段深度分析与偏最小二乘回归(partial least square regression,PLSR)结合,提高对大田冬小麦生物量的估算精度,并将两者结合建立的模型与应用代表性植被指数建立的模型进行生物量估算精度比较。波段深度分析主要对冬小麦冠层光谱550～750nm范围进行,采用波段深度、波段深度比(band depth ratio,BDR)、归一化波段深度指数和归一化面积波段深度对波段深度信息进行表征。在建立的模型中,波段深度分析和PLSR结合的估算精度比应用植被指数模型的精度高,其中BDR与PLSR结合的估算精度最高(R2=0.792,RMSE=0.164kg.m-2)。研究结果表明波段深度分析与PLSR结合能较好的克服生物量较大时存在的饱和问题,提高冬小麦生物量的估算精度。