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深基坑施工时地表沉降预测的时序-投影寻踪回归模型

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岩土力学 2011年第2期32卷 369-374页

作者：尹盛斌丁红岩天津大学建筑工程学院天津300072 汤臣有限公司上海200122

为了保证施工的正常进行、实现信息化施工,必须对基坑实际监测数据进行分析与预测。现有的趋势时间序列分析方法很难满足实际施工中高度非线性问题的拟合,预测误差较大。基于这点考虑,以天津某工程基坑施工地表沉降观测序列为例,在对原... 详细信息

为了保证施工的正常进行、实现信息化施工,必须对基坑实际监测数据进行分析与预测。现有的趋势时间序列分析方法很难满足实际施工中高度非线性问题的拟合,预测误差较大。基于这点考虑,以天津某工程基坑施工地表沉降观测序列为例,在对原始数据进行分析的基础上,提出既可以考虑趋势时间序列,又具有高度非线性拟合性能的时序-投影寻踪回归模型。首先,通过比较分析几种时间序列方法的逼近误差和预测误差,寻求出一种逼近较好的时间序列预测方法。然后,将预测得到的时间序列和观测数据相结合,采用投影寻踪回归方法拟合。应用结果表明,该模型逼近性能良好,预测误差小,可为深基坑位移沉降的动态预测提供一条较好的途径,对基坑动态设计与信息化施工等方面具有重要的参考价值。

关键词：时间序列分析投影寻踪回归模型基坑施工地表沉降

投影寻踪回归模型在林分出材率预测中的应用研究

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投影寻踪回归模型在林分出材率预测中的应用研究

作者：马森林福建农林大学

学位级别：硕士

准确预测林分出材率在制订林业发展计划、预计木材产量、执行采伐限额制度以及开展森林资源资产评估等森林经理活动中都有着至关重要的作用。解决该问题的传统数学建模是围绕干曲线的研究而开展的,而在农林业领域常用的多元统计分析方... 详细信息

准确预测林分出材率在制订林业发展计划、预计木材产量、执行采伐限额制度以及开展森林资源资产评估等森林经理活动中都有着至关重要的作用。解决该问题的传统数学建模是围绕干曲线的研究而开展的,而在农林业领域常用的多元统计分析方法却由于其统计数据的非线性、非正态、小样本等等特性,难以展开应用。随着计算机技术和统计学习理论及其应用的发展,利用学习机器可以对该问题提出新的研究思路和解决方案。投影寻踪是处理和分析高维数据的一类新兴的统计方法,其基本思想是将高维数据投影到低维子空间上,寻找出反映原高维数据的结构或特征的投影,以达到研究和分析高维数据的目的。该思想与各类具体算法相结合在其他领域已有很多应用,其中包括了数据降维和回归预测。本文以作者负责的福建农林大学校青年基金项目为依托,基于R软件平台,利用理论分析、程序设计和数值模拟相结合的方法,旨在建立具有高度的运算精度和运行效率的林分出材率投影寻踪回归预测模型。并通过留一交叉验证,确认其具有稳定的泛化性能。论文第1部分给出了整体的研究路线;第2部分进行的是在投影寻踪思想下对高维数据主成分分析降维的理论分析和实践应用;第3部分就投影寻踪回归耦合模型展开深入的研究,建立了基于机器学习方法的仿真预测模型;为了检验该模型在同类方法中的优劣,论文第4部分将其与人工神经网络、支持向量机回归以及多元自适应回归样条这些同属于监督学习机制的模型在同一问题上展开了横向比较。分析和仿真结果表明在林分出材率预测问题中,统计学习方法是完全可行和可靠的,投影寻踪回归模型较同类方法在预测精度和收敛速度上具有一定的优势,投影寻踪在林业应用中具有相当的实际应用价值和开发潜力。

关键词：林分出材率预测统计学习理论投影寻踪回归模型

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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电力负荷预测的投影寻踪回归模型

煤炭技术 2012年第8期31卷 59-60页

作者：柏承宇西安铁路职业技术学院西安710014

电力负荷预测是电力规划、生产和运行的重要基础,将投影寻踪回归模型应用于电力负荷预测中,避免了确定性模型在预测不同类型负荷数据时精度差异较大的缺陷。最后,以电网实际负荷数据验证了投影寻踪回归模型的适用性。

关键词：电力负荷预测投影寻踪回归模型电力规划

基于遗传算法的投影寻踪回归模型在参考作物滕发量预测中的应用

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节水灌溉 2011年第2期 5-7页

作者：迟道才曲霞崔磊刘婷婷王琦沈亚西沈阳农业大学水利学院辽宁沈阳110866

根据朝阳气象站的实测气象数据(降水量、温度、湿度、风速、蒸发量、日照时数),提出基于加速遗传算法的投影寻踪回归模型用于预测朝阳地区参考作物滕发量。用自相关分析技术确定预测因子(气象数据),构造出新的投影指标,采用可变阶的正交... 详细信息

根据朝阳气象站的实测气象数据(降水量、温度、湿度、风速、蒸发量、日照时数),提出基于加速遗传算法的投影寻踪回归模型用于预测朝阳地区参考作物滕发量。用自相关分析技术确定预测因子(气象数据),构造出新的投影指标,采用可变阶的正交Hermite多项式拟合岭函数,并用基于实数编码的加速遗传算法优化投影指标函数,进而构建投影寻踪回归模型,用于该地区参考作物滕发量的预测。并将投影寻踪回归模型预测的ET0结果与Penman-Monteith公式计算ET0结果进行比较,结果表明该模型预测精度较高,为ET0的预测提供了新的方法。

关键词：遗传算法投影寻踪回归模型参考作物腾发量预测

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预测取代芳烃生物降解性的投影寻踪回归模型

甘肃联合大学学报（自然科学版） 2012年第5期26卷 1-5页

作者：罗华军刘德富黄应平三峡大学化学与生命科学学院湖北宜昌443002

计算了42种取代芳烃的WHIM描述子,分别采用多元逐步线性回归分析法和投影寻踪回归技术,对所研究化合物的生物降解性参数BOD值进行定量构效关系研究.逐步线性回归分析结果表明,三维分子描述子WHIM可以从分子的大小、形状、对称性和原子... 详细信息

计算了42种取代芳烃的WHIM描述子,分别采用多元逐步线性回归分析法和投影寻踪回归技术,对所研究化合物的生物降解性参数BOD值进行定量构效关系研究.逐步线性回归分析结果表明,三维分子描述子WHIM可以从分子的大小、形状、对称性和原子分布等方面全面描述整个分子的结构,取代芳烃的生物降解性主要与分子的形状、密度分布和对称性有关,并且受原子量、原子范德华体积及电子拓扑指数的影响.在逐步线性回归基础上构建了取代芳烃生物降解性的投影寻踪回归模型.由于采用了"审视数据-模拟-预测"这样一条探索性数据分析新途径,模型的稳定性和预测能力大大提高,决定系数R2为0.642,测试组平均相对百分误差为8.29%.

关键词：取代芳烃生物降解性 WHIM描述子投影寻踪回归模型

基于遗传算法的投影寻踪回归模型在参考作物腾发量预测中的应用

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基于遗传算法的投影寻踪回归模型在参考作物腾发量预测中的应用

全国农业水土工程第六届学术研讨会

作者：迟道才曲霞崔磊刘婷婷陈伟王琦沈阳农业大学水利学院

本文根据朝阳气象站的实测气象数据(降水量、温度、湿度、风速、蒸发量、日照时数),提出基于加速遗传算法的投影寻踪回归模型用于预测朝阳地区参考作物腾发量。用自相关分析技术确定预测因子(气象数据),构造出新的投影指标,采用可变阶... 详细信息

本文根据朝阳气象站的实测气象数据(降水量、温度、湿度、风速、蒸发量、日照时数),提出基于加速遗传算法的投影寻踪回归模型用于预测朝阳地区参考作物腾发量。用自相关分析技术确定预测因子(气象数据),构造出新的投影指标,采用可变阶的正交Hermite多项式拟合岭函数,并用基于实数编码的加速遗传算法优化投影指标函数,进而构建投影寻踪回归模型,用于该地区参考作物腾发量的预测。并将投影寻踪回归模型预测的ET结果与Penman-Monteith公式计算ET结果进行比较,结果表明该模型预测精度较高,且为ET的预测提供了新方法。

关键词：遗传算法投影寻踪回归模型参考作物腾发量预测

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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巷道通风摩擦阻力系数遗传投影寻踪回归预测

安全与环境学报 2024年第7期24卷 2648-2657页

作者：戚志鹏高科刘玉姣曹鹏袁可一辽宁工程技术大学安全科学与工程学院辽宁葫芦岛125105 矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室辽宁葫芦岛125105

为满足智能通风准确获得巷道摩擦风阻的需求,基于遗传算法的投影寻踪回归预测方法预测矿井通风摩擦阻力系数。研究空气密度变化和巷道有无支护两种类型时模型预测的准确性。利用通风摩擦阻力系数影响因素进行训练,对不同支护类型巷道采... 详细信息

为满足智能通风准确获得巷道摩擦风阻的需求,基于遗传算法的投影寻踪回归预测方法预测矿井通风摩擦阻力系数。研究空气密度变化和巷道有无支护两种类型时模型预测的准确性。利用通风摩擦阻力系数影响因素进行训练,对不同支护类型巷道采集学习样本建立模型,使用部分样本进行验证。将模型预测结果与主成分分析预测和BP神经网络预测结果进行比较。对不同支护类型巷道进行了预测,最大误差为1.76%,平均误差为1.07%;仅对圆木支护进行了分析,最大误差为1.73%,平均误差为0.79%;对不同密度无支护巷道预测表明,平均误差为-0.99%,最大误差为-1.01%,风流密度对模型预测结果的准确性基本没有影响。无论是风流密度还是支护形式,该方法预测精度均优于主成分分析和BP神经网络。

关键词：安全工程矿井通风摩擦阻力系数遗传优化算法投影寻踪回归模型降维

第一代小地老虎危害程度的投影寻踪回归预测模型的研究

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新疆农业大学学报 2001年第2期24卷 45-48页

作者：玉山江.吐尼亚孜杨力行新疆农业大学科管处乌鲁木齐830052 新疆农业大学水利与土木工程学院乌鲁木齐830052

用投影寻踪回归模型 ,对第一代小地老虎危害程度进行预测。模型的历史拟合 10 0 %合格 ,预留 5a试报也 10 0 %合格。

关键词：小地老虎投影寻踪回归模型预测

基于状态转移算法优化的投影寻踪病虫害预测模型

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中国农业大学学报 2015年第5期20卷 228-234页

作者：王聪张宏立新疆大学电气工程学院乌鲁木齐830047

为解决新疆加工番茄病虫害预测问题中样本数据的非线性和高维性等问题,采用投影寻踪回归模型对加工番茄病虫害预测进行研究。根据新疆某种植基地的样本数据,将投影寻踪回归模型与改进状态转移算法结合,建立了改进状态转移算法优化的基于... 详细信息

为解决新疆加工番茄病虫害预测问题中样本数据的非线性和高维性等问题,采用投影寻踪回归模型对加工番茄病虫害预测进行研究。根据新疆某种植基地的样本数据,将投影寻踪回归模型与改进状态转移算法结合,建立了改进状态转移算法优化的基于Hermite多项式的投影寻踪病虫害预测模型。投影寻踪病虫害预测模型将高维的数据投影到低维空间,利用加入正交变换的状态转移算法优化得到投影方向和多项式系数。试验结果表明,利用该模型对新疆某种植基地2003—2008年的样本数据训练效果误差95%。基于改进状态转移算法的Hermite投影寻踪回归模型可靠性及预测精度很高,能有效的解决病虫害预测中存在的数据非线性、高维性等实际难题。该模型应用于加工番茄病虫害的预测具有一定的可行性和实用性。

关键词：投影寻踪回归模型状态转移算法正交变换病虫害预测 Hermite多项式