灰多元线性回归及其在搜索引擎中的应用

经典多元线性回归分析模型不能实时跟踪响应变量的动态变化和在大量样本中因出现病态数据而影响拟合效果的问题,基于灰色系统时间序列的特性,提出了将灰系统思想与经典多元线性回归分析模型结合,形成一种全新的模型——灰多元线性回归分析模型。实验结果表明,该模型不仅能更加准确地给出响应变量的变化趋势,而且能过滤掉少量病态数据,从而避免了对拟合效果的影响。将新模型应用到网站的搜索引擎中,通过对网站访问流量及各个关键字搜索频率,预测该网站下一阶段的网站的访问流量,预测结果可为网站的管理者提供决策支持的理论依据。     

灰主成分分析研究及其应用

针对主成分分析方法对于具有时间序列数据的处理存在的不足,根据灰系统中数据具有时间序列的特性,将灰色系统思想与经典主成分分析相结合,提出一种新的模型,即灰主成分分析。时间序列分析不仅可以从数量上揭示某一现象的发展变化规律,还可从动态的角度刻画某一现象与其他现象之间的内在数量关系及其变化规律。灰色系统理论通过序列的生成和开发,致力于现实规律的探讨,而数理统计则致力于统计历史规律的研究。将两种方法的优点结合到一起,用于解决时间序列问题,并利用面向对象程序设计的方法进行了系统实现。将该方法应用到我国国债风险指标的综合评价中,突出了新的时间序列数据对整个数据的影响性,分析结果能够为决策者提供有价值的决策依据。实验结果表明,采用灰主成分分析的效果更优越,能较真实地反映出时间对于样本数据的影响。