参数投影寻踪回归及其在年径流预测中的应用

首次采用遗传算法优化投影方法,用正交Ｈｅｒｍｉｔｅ多项式拟合岭函数,给出了参数投影寻踪回归新方法及其实现算法,最后将新方法用于年径流实例预测,并与模糊模式识别神经网络模型的预测结果进行了对比,前者以较少的参数获得相对高的精度,另外,新算法使得投影寻踪方法易于在计算机上实现。     

住宅建筑工程工程量线性分析研究

为了提高可行性研究阶段住宅建筑工程费的估算准确度，运用一元线性回归方法研究工程量与建筑面积之间的线性关系，并建立了一元回归模型，为工程量计算提供一种实用高效的方法。     

投影寻踪动态聚类模型及其在地下水分类中的应用

针对投影寻踪聚类模型的不足,结合动态聚类方法对投影寻踪聚类模型进行了改进,建立了投影寻踪动态聚类模型。首先,利用投影技术将多因素（高维）问题投影到一维线性空间,以达到在一维空间研究高维数据的目标;其次,以动态聚类方法构造新的投影指标,对投影到线性空间的反映高维数据结构或特征的投影特征值序列进行聚类分析,进而完成多因素样本聚类分析。投影寻踪动态聚类模型是高维数据样本聚类分析的一种有效的统计方法,模型在整个运算过程中毋需人为给定参数,聚类结果合理、客观。投影寻踪动态聚类模型在地下水分类中的成功应用表明,投影寻踪动态聚类模型具有稳定性好、分类结果明确、操作简便等特点,为多因素聚类分析提供了一种新方法,有着广阔的应用前景。     

模糊线性回归及其在模糊可靠性分析中的应用

在T ANAKA提出的模糊线性回归模型的基础上,对其进行了扩展和改进,建立了输入变量和输出变量同为模糊量时的模糊线性回归模型,实现了从输入变量到输出变量之间的模糊性传递,从而使得结构/机构系统基本变量的模糊特性可以通过回归分析传递给响应变量,进而将一个多变量的模糊可靠性问题转化为只有模糊响应量和模糊允许量两个变量的问题,大大简化了模糊可靠性分析问题。最后,应用所提的模型对一个含隐式功能函数的弹性四连杆机构进行了模糊可靠性分析,分析结果表明了该模型的可行性。     

投影寻踪模型及其在水文水资源系统分析中的应用

投影寻踪模型是一种新兴的、能够有效处理高维、复杂非线性数据的技术方法。在水文水资源系统分析中,常受到复杂高维问题的困扰,投影寻踪模型的引入使这一问题得到了很好的解决。在阐述了投影寻踪模型的特点、研究内容及存在问题的基础上,着重论述了两类主要的投影寻踪模型及其在水文水资源系统分析中的应用,并且举一应用实例进一步说明该模型的具体使用方法。希望能使不同领域的研究者了解投影寻踪模型,并引起关注;也希望通过大家的努力使该模型不断地完善。     

遗传投影寻踪回归模型在地下水环境脆弱性评价中的应用

利用大样本数据、投影寻踪、遗传算法、逻辑斯蒂曲线,建立了遗传投影寻踪等级评价模型(RAGA-PPGE).以宁陵县地下水脆弱性评价为例,选取该区域14个监测点的14项监测指标作为评价因子,对宁陵县地下水脆弱性进行评价.通过与模糊综合评价法计算结果进行比较,遗传投影寻踪等级评价模型能够更真实客观地反映地下水脆弱性,具有很好的应用价值.     

输入非线性方程误差自回归系统的多新息辨识方法

典型块结构非线性系统包括基本的输入非线性系统、输出非线性系统、输入输出非线性系统、反馈非线性系统等.输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统.以输入非线性方程误差自回归系统,即输入非线性受控自回归自回归(IN-CARAR)系统为例,分别基于过参数化模型,基于关键项分离原理,基于数据滤波技术以及基于辨识模型分解技术,研究和提出了IN-CARAR系统的随机梯度辨识方法、多新息随机梯度辨识方法、递推最小二乘辨识方法、多新息最小二乘辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性方程误差系统、输入非线性输出误差类系统、输出非线性方程误差类系统、输出非线性输出类系统、反馈非线性系统等.同时,给出了几个典型辨识算法的计算步骤、流程图和计算量.     

投影寻踪动态聚类模型及其应用

结合动态聚类思想,对投影寻踪聚类模型进行改进,建立了投影寻踪动态聚类模型.针对多因素聚类问题的高维复杂性,利用线性投影技术将其转换为关于投影特征值的线性聚类问题;根据动态聚类思想构建新的投影指标,对投影特征值序列进行动态聚类,进而在低维空间实现高维数据样本的聚类分析;实证分析验证了投影寻踪动态聚类模型的可行性与有效性.结果表明,投影寻踪动态聚类模型实现了投影寻踪与动态聚类理论的有机结合,操作简便,无人为干扰,为多因素样本聚类分析提供了一种新方法.     

水资源评价的投影寻踪动态聚类模型

以投影寻踪理论为基础,利用动态聚类方法构建投影指标,建立了水资源评价的投影寻踪动态聚类模型.该模型是投影寻踪与动态聚类的有机结合,完全依据数据样本特征进行水资源评价,整个过程毋需人为给定参数,客观性强,操作简便.实例分析表明,利用投影寻踪动态聚类模型进行水资源评价有效、可行,是水资源评价的一种新方法.     

基于改进型主元分析和SVR的煤矿瓦斯涌出量预测

针对传统的主元分析存在的缺点和样本的特征,结合煤层瓦斯涌出影响因素,建立了基于权重的改进型主元分析和支持向量回归机的煤层瓦斯涌出量的预测模型.首先,采用改进型主元分析法对影响瓦斯涌出量的指标分析处理得到主成分即输入变量,然后建立以主要成分为输入变量,以瓦斯涌出量为输出变量的基于支持向量回归机的预测模型.实验表明,该模型能够消除输入变量间相关性,减少输入变量个数,有效解决样本少、模型复杂的问题,并且提高了预测精度.     

基于投影寻踪技术的IT项目评标决策模型研究

介绍了投影寻踪聚类模型的基本原理,将粒子群优化算法引入该模型,建立了基于投影寻踪聚类技术的IT项目评标决策模型,通过优化投影指标函数获得最佳投影方向,得到各样本的投影值,从而对各投标方案进行分类与评价,克服了决策中权重赋值的人为干扰.实例应用表明:基于投影寻踪技术的IT项目评标决策模型具有较好的客观性和实用性.     

基于粒子群优化的投影寻踪聚类模型及其应用

投影寻踪聚类分析是根据设计的投影指标函数,并在相关约束条件下进行问题优化分析的过程.给出了用于求解投影指标函数的粒子群算法,并将构造的模型应用于森林承载力评价.仿真实验结果表明:与基于遗传算法优化的模型比较,基于粒子群优化的模型简单、容易实现并且没有许多参数需要调整;在应用上,基于粒子群优化的模型可获得更优的解,并可预计模型在森林承载力评价中具有重要的应用价值.     

基于投影追踪回归的机床热误差建模技术

针对机床热误差建模温度变量多、非线性度高的问题,提出了一种基于投影追踪回归的建立数控机床热误差模型的新方法。与传统的回归建模方法相比,该方法具有模型简单、计算简便的优点。将该方法应用于一台数控车床的实验研究,建立了该车床的热误差模型。实验结果表明,新方法能够大幅提高所建模型的精度及鲁棒性,进而提高机床的加工精度。     

多元曲线漂移模型与半参数曲线预测

研究多元非参数模型曲线族，对每一条曲线建立一个多元非参数回归方程，许多形状相似的曲线借助于参数与一条参考曲线联结成一个曲线族，研究了如何综合使用多元核函数、投影寻踪回归、交叉核实等方法来拟合这样的曲线族并进行曲线预测。     

基于投影寻踪和模糊物元组合模型的地下水水质评价

针对水质评价指标的不相容性和指标多样性等特点,将投影寻踪与模糊物元相结合,构建了用于地下水水质评价的组合模型.该模型运用投影寻踪(projection pursuit,PP)方法,构建了投影指标函数,引入萤火虫算法(firefly algorithm,FA)进行优化,寻求地下水水质评价指标体系的最佳投影方向,利用最佳投影方向值确定各评价指标权重,再通过计算复合模糊物元与标准模糊物元之间的欧氏贴近度,实现了地下水水质综合评价.随机选取北京市2012年枯水期水样9例,运用该组合模型进行水质评价,与投影寻踪模型(RAGA-PP)和综合评分法(F值法)的结果进行比较,应用结果证明了该模型的可行性和有效性.     

大气污染预测方法探讨

综述了当前常用的大气污染预测方法,对空气质量模型、灰色理论模型、投影寻踪回归模型等3种主要的大气污染预测方法进行了详细介绍。重点分析讨论了这些方法的实用性和局限性,阐述了进行大气污染预测时应注意的几个问题。