基于偏最小二乘回归的军用飞机采购价格预测

考虑到军用飞机采购价格样本数据少、难于预测的特点和偏最小二乘回归方法在处理小样本多元数据方面的优势，提出一种基于偏最小二乘回归的军用飞机价格预测方法。偏最小二乘回归首先提取第一、第二主成分对采购价格样本的特异点进行剔除；然后进行变量投影重要度分析来筛选变量；最后，偏最小二乘回归对筛选的变量进行回归建立军用飞机价格预测模型，并对军用飞机价格进行预测，结果表明，在军用飞机价格预测方面，与未筛选变量的回归模型和逐步多元回归相比，经过变量筛选的偏最小二乘回归模型预测的精度更高，更能体现采购价格与飞机性能参数乏问的关系。     

半参数回归模型的泛补偿最小二乘估计

本文首先提出泛补偿最小二乘法：接着,使用该法考虑半参数回归模型,得到了参数及非参数的估计。然后,将泛补偿最小二乘法与补偿最小二乘法进行了比较;最后用模拟的算例说明了该方法的有效性。     

加权最小二乘法线性回归模型参数的理论推导与计算实例

利用数学方法从理论上得到加权最小二乘法回归方程的斜率和截距,进而推导出加权相关系数,用柯西不等式对加权相关系数进行了证明。采用加权最小二乘法建立了赭曲霉毒素液相分析的工作曲线,通过比较证明加权最小二乘法能提高低浓度范围测量的准确度。     

偏最小二乘回归在响应面法可靠度分析中的应用

针对目前多维变量可靠度问题中广泛应用的均匀设计响应面法,分析了采用最小二乘法拟合样本数据回归模型时存在的局限性,并在已有方法的基础上提出了一种改进的方法。该方法将均匀设计与偏最小二乘回归技术相结合来回归响应面模型,从而计算结构的失效概率,有效的解决了变量间多重相关性及小样本条件下建立回归模型的问题。通过算例验证了该方法的适用性,尤其对于高维变量的可靠度问题,与最小二乘拟合响应面相比,计算结果更加精确。     

基于遗传算法和最小二乘支持向量机的织物剪切性能预测

提出了一种基于最小二乘支持向量机的织物剪切性能预测模型,并且采用遗传算法进行最小二乘支持向量机的参数优化,将获得的样本进行归一化处理后,将其输入预测模型以得到预测结果.仿真结果表明,基于最小二乘支持向量机的预测模型比BP神经网络和线性回归方法具有更高的精度和范化能力.     

数字式测量仪表线性误差表征方法的探讨

本文针对直流数字电压表等数字式测量仪表检定中对线性误差的要求 ,探讨用仪表显示值与最小二乘法拟合直线之偏差表征线性误差的方法     

用单纯形法计算圆弧曲线的参数

本文根据曲线最小二乘法的定义,建立了计算圆弧曲线参数的数学模型,并采用单纯形主解,能在给定的准确度要求下,准确计算圆弧曲线的参数。     

压力传感器最小二乘直线不确定度评定及应用

主要介绍压力传感器最小二乘直线不确定度的评定方法,并结合试验数据,对测量结果不确定度和最小二乘直线不确定度进行了比较及说明。     

最小二乘法拟合压力传感器二次曲线及精度分析

提出了用最小二乘法拟合压力传感器输入输出关系二次曲线的方法.文中对这两种方法作了比较,并用实例说明二次多项式拟合结果可大大提高测量的精度;其次,采用矩阵运算及MATLAB编程可提高计算效率.     

最小二乘法在求取投影仪线性系数的应用

在处理投影仪示值线性超差的情况时,如果投影仪带有数据处理箱的可采取较为简单的调整线性修正系数的方法。需要求取准确的修正系数时,用最小二乘法处理是最佳的方法。本文介绍应用最小二乘法求取投影仪数据线性回归参数实例以及仪器具体设定实例。     

基于加强的部分最小二乘回归方法的电网谐波发射水平评估

本文提出了一种基于改进的部分最小二乘回归的供电系统谐波阻抗和谐波发射水平估计方法。该方法解决了偏最小二乘回归方法不能高效率地依次提取对因变量解释能力强的成分,可能漏选有用成分的缺陷。仿真计算结果验证了该方法的有效性。     

稀疏偏最小二乘回归-多项式混沌展开代理模型方法EI北大核心CSCD

为解决传统多项式混沌展开方法在高维全局灵敏度和结构可靠度分析当中存在的维数灾难与多重共线性问题,该文提出一种稀疏偏最小二乘回归-多项式混沌展开代理模型方法。该方法首先采用偏最小二乘回归技术得到多项式混沌展开系数的初步估计,然后根据回归误差阈值允许下的最大稀疏度原则,采用带有惩罚的矩阵分解技术自适应地保留与结构响应相关性强的多项式,并采用偏最小二乘回归得到多项式混沌展开系数的更新估计。通过对展开系数进行简单后处理即可得到Sobol灵敏度指数。在此基础上保留重要输入变量并按新方法重新进行回归可实现对代理模型的精简,从而在不增加计算代价的情况下实现高精度结构可靠度分析。算例结果表明在保证精度的情况下,采用新方法进行全局灵敏度和结构可靠度分析比传统方法在计算效率方面有显著优势。     

稀疏偏最小二乘回归-多项式混沌展开代理模型方法

为解决传统多项式混沌展开方法在高维全局灵敏度和结构可靠度分析当中存在的维数灾难与多重共线性问题,该文提出一种稀疏偏最小二乘回归-多项式混沌展开代理模型方法。该方法首先采用偏最小二乘回归技术得到多项式混沌展开系数的初步估计,然后根据回归误差阈值允许下的最大稀疏度原则,采用带有惩罚的矩阵分解技术自适应地保留与结构响应相关性强的多项式,并采用偏最小二乘回归得到多项式混沌展开系数的更新估计。通过对展开系数进行简单后处理即可得到Sobol灵敏度指数。在此基础上保留重要输入变量并按新方法重新进行回归可实现对代理模型的精简,从而在不增加计算代价的情况下实现高精度结构可靠度分析。算例结果表明在保证精度的情况下,采用新方法进行全局灵敏度和结构可靠度分析比传统方法在计算效率方面有显著优势。     

球半径测量的最小二乘法

本文讨论了基于最小二乘法的球半径测量方法，试验表明该方法准确度高，应用方便，具有一定的实用价值。文中有测量实例。     

直线回归的最小面积法

自变量、因变量的不同选择，用传统的最小二乘法得到的回归方程是不同的。提出直线回归的最小面积法解决这一问题，推导了该方法的计算公式并讨论了该方法的一些性质。     

基于改进LSSVM的动态测量误差实时预测方法

误差修正是提高动态测量精度的有效途径,其中误差的建模是关键.在分析现有动态测量误差预测技术不足的基础上,提出基于改进的最小二乘支持向量机的动态测量误差回归建模和预测方法.在最小二乘支持向量机的基础上,通过将价值函数改为最小二乘价值函数以及用等式约束代替不等式约束,将求解的二次规划问题转变为一组等式方程,减少了待定参数的个数,很大程度地缩短了支持向量机的训练时间;同时针对最小二乘支持向量机稀疏性丢失这一缺陷,采用剪枝算法改进其性能,使其具有更好的稀疏性.通过实例验证及与其他建模方法的对比,表明该方法具有优良的预测效果和动态性能,为动态测量误差预测提供了一种新的可行方法.     

基于萤火虫群算法优化最小二乘支持向量回归机的滚动轴承故障诊断

滚动轴承故障诊断是提高设备利用率、降低运行及维护成本关键。最小二乘支持向量回归机为有效的故障诊断方法,为解决其参数选取受限于主观经验问题,将萤火虫群算法用于惩罚系数C与核参数σ寻优,提出基于萤火虫群算法优化最小二乘支持向量回归机的滚动轴承故障诊断方法。实验结果表明,该方法能对滚动轴承故障位置及程度进行准确诊断,与常规最小二乘支持向量回归机、BP神经网络相比精度更高,由此验证该方法的可靠性。     

最小二乘法在Pt100参数修正中的应用

针对单只工业铂电阻自身电阻-温度特征参数与新的工业铂电阻检定规程中所给特征参数(CVD参数)之间存在的差异,提出了通过修正特征参数的方法来减小工业铂电阻在测温过程中由CVD方程引入的系统误差。采用4次多项式拟合工业铂电阻的特征方程,然后用奇异值分解(SVD)方法求解工业铂电阻在校准温度点构成的最小二乘方程组。通过实验结果验证修正后的特征参数更符合单只工业铂电阻自身的特征参数,提高了工业铂电阻的测温准确度。     

包装复合膜中丙酮校准回归方程模型与评价

目的为了提高包装复合膜中丙酮检测结果的准确性,拟建立包装复合膜中丙酮校准回归方程模型。方法针对溶剂残留丙酮,以《包装材料溶剂残留量测定方法》YBB00312004—2015中溶剂残留测定方法为基础,采用加权最小二乘法,建立了包装复合膜中丙酮校准回归方程模型,并通过异常值检验、相关分析、参数估计、同方差性的判定等指标对校准回归方程模型进行综合评价,并与普通最小二乘法校准回归方程进行了对比分析。结果加权最小二乘法能有效消除异方差对校准回归方程的影响,且加权最小二乘法校准回归方程线性显著,拟合程度高,检测结果准确度高。结论加权最小二乘法校准回归方程模型适用于包装复合膜中丙酮质量检测。     

三维测头探测误差的评定准则及高精度评定方法研究

在对三维测头探测误差进行分析的基础上,参照球度误差的定义,给出了探测误差的4种评定准则及相应评定算法.对一组测量数据,用Powell寻优方法按最小包容区域准则对探测误差进行了评定,并与按最小二乘准则的评定结果进行了比较,分析及计算结果表明,采用最小包容区域准则与方法,消除了传统探测误差评定方法存在的原理误差,提高了检定准确度.