基于偏最小二乘法和随机模糊理论的岩土力学参数研究

利用偏最小二乘回归方法和随机-模糊理论,建立了基于偏最小二乘回归的确定岩土力学参数的随机-模糊方法,导出了相应的公式。并以岩体变形模量为例对本文提出的公式进行了分析验证。研究结果表明：对上述两种方法进行耦合,可有效地规避这两种方法单独使用时的不足之处,用之解决实际问题能获得比传统方法更为合理的结果。     

PLS-ANN在岩体力学参数优选中的应用

偏最小二乘回归方法能有效地提取对系统最佳解释能力的新综合变量,较好地克服自变量间的多重线性相关性,但不能有效处理因变量与自变量间复杂的非线性问题,而神经网络方法是解决非线性问题的有力工具,但由于输入数据的多重相关性使得网络的求解变得不稳定及收敛速度慢,将这2种方法结合起来对岩体力学参数进行优选.实例表明,结合方法更优越,通过偏最小二乘回归方法处理自变量,消除了自变量间的多重线性相关性,提取了2个新综合变量,使网络的输入层节点数目由4个减少到2个,简化了网络结构,增强了网络稳定性,网络计算次数小于500次,计算精度0.000 2,96%的数据拟合误差在20%以内,预测误差都小于1%.     

偏最小二乘回归模型在水文相关分析中的应用

介绍了偏最小二乘回归的基本原理、建模基本思路和交又有效性判别方法，将偏最小二乘回归模型应用于水文相关分析，并与最小二乘回归模型进行比较分析。通过算例分析表明，该模型具有符合水文现象特性的合理结构及较高的相关分析精度，能很好的应用于水文相关分析中。     

偏最小二乘回归在渗流监控模型中的应用

在渗流监控指标中,库水位之间、库水位与降雨之间存在严重的相关性.利用普通多元线性回归建立渗流监控模型中,监控指标之间存在的多重相关性影响参数估计,扩大模型误差,破坏模型的稳健性.为了克服多重相关性对模型的干扰,引入了能辨别系统信息与噪声的偏最小二乘回归,并编制了程序.算例分析表明,偏最小二乘回归模型所分离出的各个影响分量能对大坝实测变量的变化作出合理的物理成因解释,而且偏最小二乘回归模型的预测能力也远优于普通最小二乘回归模型,前者的预测误差平方和约只有后者的二十分之一.     

偏最小二乘回归神经网络在城市生活用水量预测中的应用

科学的预测城市生活需水量对城市的发展具有十分重要的意义.城市生活需水量受到多重因素的影响,各因素之间的相关性较大.将自变量利用偏最小二乘回归处理,提取对因变量影响强的成分,既可以克服变量之间的相关性问题,又可以降低神经网络的输入维数;利用神经网络建模可以较好地解决非线性问题.将偏最小二乘回归与神经网络耦合,建立了城市生活用水量预报模型.实例表明,耦合模型的拟合和预报精度均较好.     

基于偏最小二乘回归的黄金价格预测

黄金作为一种特殊的贵金属,具有货币和商品的双重功能。黄金价格的变化受美元指数、石油价格、欧元兑美元汇率、DOW指数等因素的影响较大。通过对各因素与黄金价格的关系进行分析,建立黄金价格与各个影响因素的数量模型,将各因素对黄金价格的影响程度进行量化分析,为研究黄金价格的变化提供了依据,在量化分析过程中,由于美元指数、石油价格、欧元兑美元汇率等自变量会产生自相关性,对于这个问题本文采用的不是以往剔除变量的普通多元回归分析方法,而是采用了偏最小二乘回归法建立模型,使得最终的模型综合地反应了各个变量对黄金价格的影响。     

单因变量的偏最小二乘回归模型及其应用

采用偏最小二乘回归对大坝位移监测资料进行建模 ,并应用于某土石坝的沉降资料分析中 ,结果表明 ,该方法有较高的预报精度 .     

主成分回归与偏最小二乘回归方法比较

借助一个具体实例,用主成分回归和偏最小二乘回归方法分别建模,从他们的具体作法、方法特点、建模效果等方面进行比较,进一步揭示了两种回归方法的思想差异,从而得出偏最小二乘回归在解决具有多重相关性的回归问题上较比主成分回归更先进、更有效的结论。     

单因变量的偏最小二乘法在双曲递减中的应用

二元回归法是一种重要的求解油气产量双曲递减参数的方法，但在二元回归方程中，2个自变量的相关系数较大，存在严重的多重相关性，这样会使最小二乘法失效，得到的回归模型的拟合效果不好．为了较好地解决多重相关性问题，基于陈元千教授提出的二元回归方程，提出了用偏最小二乘法来求解递减参数．介绍了偏最小二乘法的基本原理、建模基本思想和交叉有效性判别法并讨论了该方法在双曲递减方程中的应用．实例表明偏最小二乘法解决了二元回归方程中的多重相关性问题，得到了较好的拟合效果．     

大气污染偏最小二乘回归预报模型及试报分析

针对丹东城区SO2污染的实际情况及与气象因子的关系,建立了偏最小二乘回归预报模型,并在实际预报中进行了模拟、试报和应用、模型拟合及预报效果检验,结果发现：模型模拟值与实际值的变化趋势基本一致,模型可以用于各季SO2浓度预报。     

岩体变形模量的分形特性

岩体变形模量是评价岩体性质的重要参数,具有十分重要的工程实践意义,但由于岩体条件和力学性质十分复杂,岩体变形模量的求取很困难.为此运用分形理论探讨了岩体变形模量的特征,发现岩体变形模量与分形维数之间具有较好的统计线性相关性,得出了二者之间的相关关系,为岩体变形模量的取值找到了一条新的途径.     

基于PLS的纺织业上市公司资本结构影响因素分析

资本结构决策决定了企业融资方式的选择及各种融资方式所占的比重,研究资本结构的决定因素,是优化资本结构的必要步骤。论文基于资本结构理论及实证研究的最新成果,构建了一个综合反映影响纺织业上市公司资本结构决策的各种因素的偏最小二乘回归模型。实证分析表明,与资产结构最密切相关的是公司的短期偿债能力,其次是资产担保价值。     

基于偏最小二乘支持向量机回归区域物流量预测

研究采用偏最小二乘支持向量机回归模型进行区域物流量预测问题.针对普通最小二乘预测所存在的问题和物流系统样本量少的具体状况,提出偏最小二乘支持向量机回归区域物流量预测方法,采用主成分分析法提取影响物流量因素的新综合变量,建立以新综合变量为输入,物流量为输出的支持向量机回归非线性预测模型,在廊坊市物流量预测中进行仿真试验,证明了该方法的可行性与正确性.     

包头市种植业总产值对农作物播种面积的回归模型

根据《包头统计年鉴-2004》所提供的数据,给出了包头市种植业总产值对粮食、油料、甜菜、药材、蔬菜、青饲料播种面积的线性回归模型.     

基于偏最小二乘法的泉流量预报模型

偏最小二乘回归能较好地解决自变量之间的相关性问题,克服了变量多重相关性在系统建模中的不良作用.同时用这一方法建立的泉流量模型,可进行流量预报.且以黑龙洞泉为例,通过计算、拟合、分析,说明建立的泉流量模型具有较好拟合性和稳定性.     

支护阻力对不同岩性围岩变形的控制作用

在理论分析和数值计算的基础上,研究了不同岩性条件下支护阻力对围岩变形的作用和机理。阐述了硬岩巷道中支护要是控制塑性区的范围,软岩道中支护阻力提供围压,影响周力岩体的软化笥,遏制围岩破碎区的发展,从而控制围岩的变形。结果表明,岩性质越差,支护阻力控制围岩变形的作用越大,巷道位移量与支护阻力呈负指数函数关系。     

部分充填开采围岩活动规律分析

采用适于分析采动影响裂隙岩体活动规律的数值模拟软件UDEC，详细分析了部分充填开采时围岩应力和位移变化规律及特点，重点分析了不同充填方式与关键层断裂的关系，以及不同充填方式对部分充填开采围岩稳定性的影响。研究结果表明，充填空顶间隔大小、充填条带宽度是部分充填开采围岩稳定性的两个主要影响因素。后期开采的条带将扩大先期开采条带的影响，尤其是后期开采两充填条带之间的条带并不充填时，这种影响更大，最后对具体的充填开采方法提出了建议。