基于灰色关联分析与PLS-LSSVM的航材备件需求预测模型

航材备件是保障航空装备日常训练和作战正常使用的重要影响因素,针对部分航材备件样本数据量少,影响因素多且复杂多变,预测结果与装备系统完好性要求偏差较大等问题.建立基于灰色关联分析(GRA)与偏最小二乘(PLS)及最小二乘向量机(LSSVM)相结合的航材备件预测模型,采集某无人机航材备件数据,通过对统计数据进行灰色关联分析...     

天然气消费量的偏最小二乘支持向量机预测

结合偏最小二乘法和支持向量机的优缺点,提出基于偏最小二乘支持向量机的天然气消费量预测模型。首先,利用偏最小二乘法确定影响天然气消费量的新综合变量,建立以新综合变量为输入,天然气消费量为输出的支持向量机模型,对天然气消费量进行了预测;然后,与多元回归、偏最小二乘回归、普通支持向量机做误差检验比较,验证该方法的可行性与正确性。结果表明,此天然气消费量预测模型具有较高的精确度和应用价值。     

偏最小二乘logistic回归在鄱阳湖洪涝灾害预测中的应用

偏最小二乘logistic回归模型是一种新型的多元分析方法,它在自变量之间存在强多重共线性、或者当样本量偏小以及样本中有缺失值的情况下,可以较好地解决普通logistic回归模型的计算结果不稳定的问题.本文利用偏最小二乘logistic回归算法,根据鄱阳湖地区1953～1998年观测的水文数据,分析各月连续最大五天降水量和长江各月最大流量对鄱阳湖洪涝灾害的影响,建立了预测洪涝灾害程度的发生概率的判别模型.研究结果表明,偏最小二乘logistic回归模型在相关领域的研究中具有很好的适用性.     

应用SAS解非线性回归问题

.应用SAS/STAT估计非线性回归模型中的参数.首先,通过变量代换,把可以线性化的非线性回归模型化为线性回归模型,并用普通最小二乘法、主成分分析法和偏最小二乘法求模型中的参数和回归模型.其次,通过改良的高斯—牛顿迭代法来估计Logistic模型和Compertz模型中的参数.     

两个多重相关变量组的统计分析(3)(偏最小二乘回归与PLS过程)

本文用PLS过程建立多因变量的偏最小二乘回归模型 ,并用具体例子对最小二乘回归(MLR)、主成分回归 (PCK)和偏最小二乘回归 (PLS)进行比较     

基于均匀设计试验利用偏最小二乘回归对边坡稳定性的分析预测

采用均匀设计试验方案对影响边坡稳定性的因素进行测量,既能节约取样开支,又能得到均匀分散且具有代表性的小样本数据.对该小样本数据结合偏最小二乘回归方法,建立了边坡稳定性系数与各影响因素的非线性回归模型.通过对模型结构、变量投影重要性指标、相对残差值及拟合值的分析发现,基于均匀设计试验利用偏最小二乘回归法可用于对边坡稳定性的分析预测.     

偏最小二乘回归在选矿效益建模中的应用

选矿效益对矿管理有着重要意义。影响选矿效益的因素之间存在严重的多重共线性,采用PLS方法建立了选矿效益的偏最小二乘回归模型,避免了普通多元回归模型的不合理性和岭回归模型选择岭参数的主观性。     

偏最小二乘回归的应用效果分析

本文介绍了偏最小二乘回归 (PLS)的建模方法 ,比较了PLS与普通最小二乘回归 (OLS)及主成分回归的应用效果 ,并总结了PLS回归的基本特点 .     

基于偏最小二乘法的AMT离合器片表面温度预测

采用偏最小二乘回归方法,经交叉有效性检验建立了接合正压力的平均值、接合转速、滑摩时间与摩擦片表面最高温度的关系模型,模型对各种因变量的累计解释能力超过90%,通过该模型计算得到的拟合值与实际值的平均相对误差为3.90%,优于最小二乘支持向量机的预测效果,为AMT离合器开发、控制设计的优化及实现过温保护提供了依据.     

投影寻踪模型的改进及其在城市水资源承载能力预测中的应用

在城市水资源承载能力研究中,偏最小二乘回归方法能有效地处理自变量间多重线性相关性问题,但不能较好地处理因变量与自变量间复杂的非线性问题.投影寻踪神经网络耦合模型是处理非线性问题的有力工具,而且神经网络投影寻踪耦合模型稳健性高,但不能较好地处理自变量间多重线性相关性问题.本文把这两种方法结合在一起,建立了基于偏最小二乘回归的神经网络投影寻踪耦合模型,对城市水资源承载能力进行了预测,并取得了满意效果.     

Partial sum process to check regression models with multiple correlated response: With an application for testing a change-point in profile data

We consider regression models with multiple correlated responses for each design point. Under the null hypothesis, a linear regression is assumed. For the least-squares residuals of this linear regression, we establish the limit of the partial sums. This limit is a projection on a certain subspace of the reproducing Kernel Hilbert space of a multivariate Brownian motion. Based on this limit, we propose a significance test of Kolmogorov-Smirnov type to test the null hypothesis and show that this result can be used to study a change-point problem in the case of linear profile data (panel data). We compare our proposed method, which does not rely on any distributional assumptions, with the likelihood ratio test in a simulation study.     

一种基于随机森林的备件预测模型研究

对舰船零部件发生故障问题进行故障诊断,并对故障诊断结果进行分析,建立舰船零部件备件需求模型,给出零部件之间的发生故障概率的关系与备件需求特征;将随机森林回归原理应用到了舰船零部件的备件需求预测领域,构建了基于随机森林的预测模型,以及预测结果准确率的评价。用诊断结果数据对算法进行验证,结果表明,将随机森林算法运用到舰船的备件预测领域可以为舰船装备在一次海上任务期内备件配置问题提供参考价值。     

备件品种选择的rough方法

分析了影响备件储备品种选择的重要性、可更换性、消耗性、获得难度和经济性等五个因素,利用粗集方法,按条件属性的不同顺序对备件储备品种的选择规则进行了约简,根据工程实践,从中选择一个更加合理的约简结果作为最终的备件储备品种的选择规则,并得到了相应的决策算法.该方法能够克服各影响因素在备件品种选择过程中的影响不足或影响过强等弱点,具有简单、操作方便等特点,为导弹武器装备备件保障部门选择导弹备件品种提供了一种新的理论依据.     

基于反馈回归法的用电量预测模型研究

多元线性回归法是用电量预测中常用的一种方法,带反馈的多元线性回归法是一种改进的回归方法,具有更高的精度.本文在此基础上进行了多次反馈,即利用带多次反馈的多元线性回归法,结合SPSS软件进行统计分析,并以陕西省用电量为例探究分析多次反馈的多元线性回归法在用电量预测中的应用,从而得到更精准的用电量预测模型.最后以四川省的用电量数据对模型进行了验证,体现出了该模型的优越之处.     

两个多重相关变量组的统计分析(2)

本文介绍用最小二乘准则建立多对多线性回归模型 (MLR) ,以及建立主成分回归 (PCR) ,并通过例子比较之。     

Composite Quantile Estimation in Partial Functional Linear Regression Model Based on Polynomial Spline

In this paper, we consider composite quantile regression for partial functional linear regression model with polynomial spline approximation. Under some mild conditions, the convergence rates of the estimators and mean squared prediction error, and asymptotic normality of parameter vector are obtained. Simulation studies demonstrate that the proposed new estimation method is robust and works much better than the least-squares based method when there are outliers in the dataset or the random error follows heavy-tailed distributions. Finally, we apply the proposed methodology to a spectroscopic data sets to illustrate its usefulness in practice.     

部分函数线性模型的经验似然推断

本文考虑部分函数线性回归模型,研究了回归系数的经验似然推断,证明了所提出的经验对数似然比渐近于χ~2分布,此结果可以用来构造了相应兴趣参数的置信域.另外,本文也给出了系数函数的极大经验似然估计,并在适当条件下给出了所提出估计量的收敛速度.仅就置信域精度及其覆盖概率大小方面,通过模拟研究和实例分析比较了经验似然方法与最小二乘方法的优劣.     

Consolidating Maintenance Spares

The inventory of spare parts that a firm holds depends on the number of working parts and age of the equipment to be serviced, the expected failure rate associated with each working part, and the acceptable level of service. We model the problem of consolidation of spare parts to reduce overall inventory as an integer program with a nonlinear objective function. A linear reformulation of this model is obtained that helps solve some practical instances. A more compact implicit formulation is developed and solved using a specialized branch-and-price technique. We also demonstrate how this specialized branch-and-price technique is modified to devise a very effective heuristic procedure with a prespecifiable guarantee of quality of solution produced. This provides a practical and efficient methodology for maintenance spare consolidation.