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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 312 毫秒

1.  主成分线性回归模型分析应用程序性能  被引次数:1
   李胜梅  程步奇  高兴誉  乔林  汤志忠《计算机研究与发展》,2009年第46卷第11期
   应用程序的性能分析能够给体系架构设计者和性能优化者提供有效的参考和指导.采用主成分线性回归模型分析了SPEC CPU2006的整型程序性能.模型选取性能监测单元采样到的事件为自变量,每条指令的时钟周期数(CPI)作为因变量.模型中采用主成分分析法消除了性能事件之间的相关性.实验结果表明,模型的拟合优度在90%以上,对性能进行预测的平均相对误差为15%.模型从量化上分析了L1,L2高速缓存缺失作为影响性能的关键因素是怎样影响程序性能的.    

2.  面向向量化的局部数据重组  被引次数:1
   李玉祥  施慧  陈莉《小型微型计算机系统》,2009年第30卷第8期
   目前,利用微处理器的多媒体扩展对非多媒体程序的向量化已成为提高程序性能的一个重要手段.然而,和多媒体程序相比,非多媒体程序存在大量的非连续和非对齐的数据引用方式,严重影响程序的向量化发掘和向量化性能.提出一种新的向量化方法-基于局部数据重组的向量化技术(.通过改变局部数据的布局,将循环中不连续的数据引用变为连续的数据引用,进而完成对循环的向量化;并对数据引用作对齐分析和对齐优化,从而提高程序的向量化性能.以SPEC CPU2000浮点测试集为例,该方法不仅可以向量化对于ICC编译器无法向量化的程序,而且对这些程序都有很好的性能提升,在当前的测试环境下某些程序性能最高可提高241.6%.    

3.  詹恩·丁伯根C-D生产函数的Eviews确定与经济评析  被引次数:1
   秦立公《桂林工学院学报》,2004年第24卷第4期
   Eviews拥有统计分析、作图、数据处理、预测、模拟、建模分析(其中包括线性、非线性单一方程模型,向量自回归模型,误差修正模型,时间序列模型,动态回归模型,联立方程模型,分布滞后模型,离散选择模型以及多种估计方法)六大功能.对詹恩·丁伯根改进的C-D生产函数的Eviews确定进行了研究,并对其主要参数作偏导数分析基础上的经济评析.    

4.  近红外光谱定量技术在方便面油份快速测定中的应用  被引次数:3
   陈斌《中国粮油学报》,2002年第17卷第4期
   探讨了用近红外漫反射光谱快速无损检测方便面含油率的数据处理方法,采用浸反射光谱、一阶导数光谱和二阶导数光谱,使用了四元线性向前逐步回归和BP人工神经网络的数学方法,对40个校正样本建立了的线性和非线性两种校正模型,用28个预测样要检验了校正模型的预测精度,其中线性校正模型中,采用二阶导数光谱的预测精度最好,预测平均误差为5.741%,预测误差的标准差为1.842;非线性校正模型中,采用一阶导数光谱,隐层单元数为2时,校正模型的预测精度最好,预测平均相对误差为5.149%,预测误差的标准差为1.675结果表明近红外漫反射光谱分析检测方便面的含油率能满足实际生产的要求。    

5.  基于多面体表示的向量化收益评估方法  
   张媛媛  赵荣彩  韩林《计算机工程》,2012年第38卷第7期
   循环变换可提高程序性能,但对其向量化后可能会导致代码性能损失,并不一定会得到预期性能提升。针对该问题,结合目标体系结构特征,在Open64中实现一个基于多面体表示指导循环变换的向量化收益评估模型。该模型可以有效分析各种循环变换方案的代价,选择向量化收益最大的方案组合作为最终的向量化方案。对SPEC测试集的swim等5个程序进行测试,结果表明,收益评估结果与实测向量化加速比相近,可避免盲目优化。    

6.  曲线拟合与自回归模型在地铁变形监测中的运用  被引次数:3
   金彪  吴北平  李艳芳《地矿测绘》,2009年第25卷第1期
   曲线拟合与自回归是变形监测数据分析的常用方法,为此,介绍了如何建立曲线拟合与自回归模型:以及这两种模型的适应性检验,并结合武汉市某地铁竖井地表的沉降变形数据,分别建立了曲线拟合与自回归模型进行沉降预测结果的分析与检验,并用程序实现了沉降预测的自动化.通过实验比较,结果表明:这两种模型在相对平稳的变形中基本都能满足变形监测的要求,但是自回归模型的预测残差要比曲线拟合模型小.    

7.  衰减全反射红外光谱测定番茄酱中番茄红素  
   庄洋  田盼盼  夏冬梅  单长海  陈美林  程超  汪兴平《食品科学》,2017年第38卷第18期
   利用衰减全反射红外光谱法测定番茄酱中番茄红素,选择1?700~950?cm-1作为样品的红外光谱分析波段,用二阶导数对原始红外光谱降噪后,进行偏最小二乘法回归分析,建立了回归方程,模型决定系数R2为0.970。经验证,其相对预测均方根误差为3.78,预测值与真实值的线性拟合决定系数为0.959?8,能较准确测定番茄酱中番茄红素含量。    

8.  基于硬件性能计数器的编译器性能测试与分析  被引次数:1
   朱艳玲  朱怡安  王云岚《微电子学与计算机》,2008年第25卷第3期
   Itanium 2处理器提供的性能监控单元实现了在程序运行过程中捕捉微结构事件的功能.利用GNU Gcc、Intel Icc和HP-Opencc编译器的不同优化选项编译并运行SPEC2006基准程序.通过CPU硬件计数器(HPCs)采集的性能数据,了解特定程序特征,分析比较编译器性能差异,对HP-Opencc编译器的性能优化给出相关参考数据.实验表明HP-Opencc编译器的的分支预测优化技术可再改进.    

9.  大直径竖井钻井钻速多元回归模型分析及应用  
   范成洲  尹晓利  曹钧  杨欢  邓利蓉《矿山机械》,2012年第5期
   分析了地层可钻性系数K、钻压P、转速n、井深H和洗井液冲洗量Q等5个因素对钻速的综合影响,建立了大直径竖井钻井钻速多元非线性回归模型。选用历史录井数据作为样本数据,利用多元线性回归的方法,获取了该类大直径竖井钻井对应的钻速回归方程。通过模型检验和残差分析,结果表明,所建立的钻速回归方程合理并具有实际意义,方程对样本数据的拟合精度较高。使用该钻速方程进行钻速预测,预测钻速与实际钻速间的平均相对误差为7.66%,预测效果较好,在优化钻井工艺和提高钻井效率方面具有现实意义。    

10.  工模具钢基本力学性能的计算机模拟及预测  
   孙培祯  谢长生  张红《材料科学与工程学报》,1991年第4期
   本文基于数理统计方法,利用计算机对工模具钢的基本力学性能进行了模拟和预测。所建立的多元回归模型考虑了各种合金元素对工模具钢基本力学性能的影响。数理统计分析表明,这些回归方程具有高度的显著性,具有较高的模拟和预测精度(相对误差<10%)。由于计算程序中采用了非线性变换和分段处理技术,使得所建立的多元回归方程不仅从统计意义上,而且可从金属学意义上探讨各种合金元素和热处理工艺参数的作用。    

11.  基于逐步回归分析—马尔可夫链模型的大坝变形预测  
   邱莉婷  沈振中  聂柏松《水电能源科学》,2014年第32卷第5期
   针对预测大坝变形准确性难度较大的问题,综合逐步回归分析和马尔可夫链的优点,采用逐步回归分析法对大坝原型观测资料进行分析,得到回归模型,并判别回归方程的有效性和精度,同时利用马尔可夫链确定位移时序的状态转移概率矩阵,通过划分残差状态、修正实测值与逐步回归模型拟合值的绝对误差与相对误差,建立了大坝变形预测的逐步回归分析—马尔可夫链预测模型(SRA-MC)。实例应用结果表明,模型的拟合值与实测值吻合良好,预测效果好,可见逐步回归分析—马尔可夫链模型在进行大坝变形预测时具有有效性,可应用于大坝变形预测分析及大坝安全监控预警中。    

12.  基于多元线性回归的焦炭强度预测研究  
   刘彬彬  吴贤熙《山东冶金》,2009年第31卷第4期
   选取配合煤的主要质量指标,运用多元线性回归法建立预测方程,然后对预测方程的回归系数做f检验,剔除对焦炭强度影响不显著的指标,重新做多元线性回归分析,得出简单、准确的预测方程。应用检验结果表明,所得方程回归效果良好,可以较好地预测焦炭强度,预测值的相对误差在5%以内。    

13.  基于递阶偏最小二乘回归的数据分析  被引次数:1
   金永强 郑东健 娄一青《武汉水利电力大学(宜昌)学报》,2008年第30卷第1期
   针对最小二乘法难以克服因子多重共线性对回归模型精度影响的不足和大坝观测数据分析中因变量较多的特征,引进递阶偏最小二乘法,对大坝安全监测变量及其影响因子进行递阶偏最小二乘回归分析,将建模预测分析方法通过递阶分层处理,可同时实现回归建模和数据结构简化,所建立的大坝安全监控模型精度可通过交叉有效性检验来控制.工程应用实例和模型对比分析研究表明,递阶偏最小二乘回归模型能有效克服由于各类因子变量间的多重共线性和因子变量数目较多而对模型拟合精度及其预测能力的影响,相对于传统回归模型有更好的解释能力,因而具有一定的实用价值.    

14.  面向自动向量化的结构体优化  
   于海宁  韩林  李鹏远《计算机科学》,2016年第43卷第2期
   结构体广泛应用在科学计算等应用程序中,向量化结构体数组存在的非连续和非对齐访存会严重影响程序的向量化效果。为减少结构体数组SIMD向量化过程中的非连续和非对齐数据访问,提出了基于域访问亲和度与域数据类型相结合的结构体拆分模型,以消除域存储间的内存“间隙”;同时利用结构体数组到二维数组的地址映射方式来满足结构体数组向量化时的访存连续和对齐要求,以降低Cache的失效率,从而提升应用程序性能。在自动向量化系统SW-VEC上,选取gcc-vec、spec2000和spec2006标准测试集中部分相关的测试用例,测试结果表明:与相应的串行程序相比, 采用该方法后,测试用例程序性能加速比提高了8%以上。    

15.  多元非线性回归在织物染色计算机配色中的研究  
   李楠  张秉森《青岛大学学报(工程技术版)》,2013年第4期
   为使预测织物染色的染料质量浓度与实际的染料质量浓度误差最小,本文通过到工厂采集实际的测量数据并对其进行分析,建立了三刺激值C,M,y与染料质量浓度的数学模型,并在Excel中利用多元非线性回归分析方法,得到最小二乘估计点,同时结合多项式拟合,建立染料质量浓度与三刺激值C,M,y的多元非线性方程组,通过显著性F检验,验证所建数学模型的回归显著性效果,并利用牛顿迭代法反向求解该数学模型,得到对应的染料质量浓度.结果表明,采用多元非线性回归分析建立的数学模型,求得的结果与实际测量的数据误差非常小,该研究可以应用到实际染色配色中.    

16.  阀门流阻系数的回归分析  
   屈科科  张跃刚  薛金东《流体传动与控制》,2010年第6期
   该文基于阀门流阻性能实验测得相关数据,利用Minitab软件对其进行回归分析,得到阀门阻力系数与流速的拟合曲线和回归方程,然后进行多项式显著性检验和拟合优度检验,确定出最优回归模型,并在一定置信度下对流阻系数的变化范围进行预测。    

17.  机织物透气性预测的投影寻踪回归模型  
   王健  张晓丽  刘陶《纺织学报》,2011年第32卷第8期
    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、平方米重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,建立了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了分析,并与BP神经网络及多元线性回归模型进行了对比。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。    

18.  基于事件的异构平台并行程序性能可视化研究  
   顾慧  郑晓薇  申安来  逯文晖《计算机工程与设计》,2010年第31卷第24期
   为了便于用户快速、直观地了解到机群系统中并行应用程序的性能情况,将Linux计算机群与Windows控制显示平台相结合,提出了一种基于事件的异构平台并行程序性能可视化方法.该方法以MPI作为底层编程环境,在高层使用MPE技术,依据动态性能检测方式获取程序执行过程信息;设计C#语言及Jumpshot日志图形化分析集成工具实现并行程序性能可视化.实验结果表明,该方法可准确,直观地反映程序性能信息,有助于程序员简便、有效地对并行程序进行量化分析,对提高机群系统的可用性、改善程序性能及效率等方面具有较高的实用价值.    

19.  大盈江泥沙时间序列预测模型  
   徐淑升  冯彦  傅开道《人民长江》,2008年第39卷第1期
   采用时间序列自回归滑动平均(ARIMA)预测模型,对伊洛瓦底江支流大盈江拉贺练水文站1980~2005年平均含沙量资料进行建模预测.综合AIC值、相对误差,确定模型的阶数,运用Marquaredt非线性最小二乘法估计模型参数,建立ARIMA预测模型.经检验,AIC=-114,相对误差全部低于20%,残差序列为白噪声序列,表明ARIMA(1,3,2)模型较为合理.应用模型对2006~2009年拉贺练水文站的年平均含沙量进行了预测,实现河流输沙状况的短期预报.    

20.  基于免疫算法的武汉地区建筑混凝土回弹测强曲线研究  
   袁智  詹宏昌  邹霖《混凝土》,2010年第5期
   对于工程中复杂的非线性问题,基于生物免疫系统的免疫算法是一种有效的方法.介绍了利用免疫算法建立武汉地区建筑混凝土回弹测强曲线回归分析的方法和步骤.进行了多种数学函数模型的拟合回归和精度、误差等回归方程效果的检验及比较,证明其优越性.    

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