偏最小二乘回歸方法在橡膠配方設計中的應用
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基于偏最小二乘回歸模型的帶鋼熱鍍鋅質量監(jiān)控方法 基于偏最小二乘回歸模型的帶鋼熱鍍鋅質量監(jiān)控方法
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提出了基于偏最小二乘回歸模型的帶鋼熱鍍鋅質量監(jiān)控方法.以帶鋼熱鍍鋅生產中帶鋼力學性能和鋅層質量的質量監(jiān)控為研究對象,用偏最小二乘方法建立了生產過程參數與質量結果之間的回歸模型,對生產過程控制能力進行了分析,并給出了產品質量的預測方法.用鞍鋼股份有限公司帶鋼熱鍍鋅的實際生產數據進行驗證.結果表明,偏最小二乘法比傳統的多元線性回歸方法具有更好的預測精度,基于偏最小二乘回歸的鋅層質量預測模型,其相對預測誤差可達到5.93%.
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巖體變形模量偏最小二乘回歸與神經網絡關聯性研究
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巖體變形模量偏最小二乘回歸與神經網絡關聯性研究——偏最小二乘回歸不直接考慮因變量與自變量回歸問題，而直接提取與系統有關的新的綜合變量，并能利用交叉原理確定成分個數，尤其在分析單因變量與多自變量間關系上，其所得結果更為滿意；人工神經網絡具有自適...
排水型深V型船形因子的偏最小二乘回歸分析與建模 排水型深V型船形因子的偏最小二乘回歸分析與建模
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采用偏最小二乘法對排水型深v型船的船形因子進行了回歸分析與建模,給出了回歸公式的適用范圍,并與模型試驗、holtrop船形因子求解法進行了比較分析,結果表明:在排水型深v型船型參數中長寬比對船形因子的解釋能力最強,其次是吃水船長比和底部斜升角與進流角比,進流段長度比和棱形系數對船形因子的影響較弱:該回歸公式適用范圍為l/▽~(1/3)=7.0-7.9、長度傅汝德數f_r<0.44內的排水型深v型船型,結合holtrop阻力計算公式能有效提高原計算公式的阻力預報精度;偏最小二乘法對于排水型深v型船船形因子的回歸計算具有較強的實用性.
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最小二乘配置法在建筑物形變監(jiān)測分析中的應用
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對建筑物形變監(jiān)測數據進行分析,首次運用最小二乘配置方法,得到了建筑物平面監(jiān)測數據處理的擬合模型和預測模型,并進行了精度評定。
基于最小二乘支持向量機回歸綜合預測建筑物沉降
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針對在工程實踐中,應用單一方法預測建筑物沉降存在著局限性,提出了基于最小二乘支持向量機回歸綜合單一方法預測沉降量。該方法能綜合單一方法的特點,增強了模型的普適性,從而提高了預測精度和預報期次。文中討論了如何實現和運用該方法,最后通過實例驗證了其有效性。
價值工程在橡膠配方工藝中的應用 價值工程在橡膠配方工藝中的應用
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價值工程在橡膠配方工藝中的應用
最小二乘法在計算地基沉降中的應用方法 最小二乘法在計算地基沉降中的應用方法
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在計算地基沉降量過程中,根據已獲得的沉降觀測資料,找出具有一定實用價值的沉降規(guī)律,可以更準確地確定地基沉降與時間關系。采用線性回歸(最小二乘法),確定最佳擬合曲線,從而計算出沉降規(guī)律具有十分重要的意義。
偏最小二乘回歸方法在橡膠配方設計中應用精華文檔
魯棒最小二乘支持向量機及其在軟測量中的應用 魯棒最小二乘支持向量機及其在軟測量中的應用
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針對最小二乘支持向量機在利用產生于工業(yè)現場的非理想數據集進行建模預測時,稀疏化模型魯棒性差的問題,提出了一種基于模糊c均值聚類和密度加權的稀疏化方法.首先通過模糊c均值聚類將訓練樣本劃分為若干個子類;然后計算每個子類中各樣本的可能貢獻度,依次從每個子類中選取具有最大可能貢獻度的樣本作為支持向量;最后更新每個樣本的可能貢獻度,繼續(xù)從各個子集中增選支持向量,直至稀疏化后的模型性能滿足要求.仿真結果和磨機負荷實際應用表明,該方法能夠兼顧模型在整體樣本集和各工況子集上的性能,在實現模型稀疏化的同時,能夠顯著改善最小二乘支持向量機模型的魯棒性.
基于最小二乘原理的建筑物傾斜變形計算
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4.4
基于最小二乘法的基本原理,分析和討論了曲線擬合法計算建筑物傾斜變形的原理、數學模型和計算方法等全過程。并通過一實例,應用excel完成模型的求解及顯著性檢驗,得到精度較高的回歸方程。該方法原理簡單,模型易于求解,具有一定的實用價值。
阻尼氯化丁基橡膠配方優(yōu)化設計 阻尼氯化丁基橡膠配方優(yōu)化設計
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4.7
用正交實驗設計法對氯化丁基橡膠(ciir)的阻尼性能進行了研究。通過改變受阻酚、炭黑及硫磺的用量,對氯化丁基橡膠的綜合性能及阻尼性能加以研究。
建筑熱水量公式的最小二乘擬合 建筑熱水量公式的最小二乘擬合
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4.4
鑒于熱水量的計算過程考慮到時變化系數是非線性的，不能采用線性插值，采用最小二乘法，利用冪指數擬合，給出了熱水量時變化系數的擬合公式
偏最小二乘回歸方法在橡膠配方設計中應用最新文檔
基于最小二乘支持向量機的電力市場出清電價預測方法
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4.4
針對神經網絡存在結構較難確定,訓練易陷入局部最小等問題,提出將最小二乘支持向量機和相似搜索用于預測出清電價。該方法對相似搜索得到的相似負荷日的數據用最小二乘支持向量機建立預測模型,采用美國newenglandiso的真實數據做驗證,結果表明該方法比bp神經網絡有更高的預測精度,是一種有效的預測方法。
基于偏最小二乘支持向量機的短期電力負荷預測方法研究 基于偏最小二乘支持向量機的短期電力負荷預測方法研究
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4.6
偏最小二乘(pls)運算降低電力負荷數據之間的相關性,最小二乘支持向量機(ls-svm)可以獲得模型的全局最優(yōu)預測效果,減少預測過程的運算量。介紹了pls和ls-svm的基本原理,給出了pls-ls-svm建立短期日電力負荷預測模型的過程,并用于某地區(qū)2008年的用電日負荷預測,預測的平均相對誤差和最大相對誤差分別為0.685%和8.8599%。與基于ar(1)模型的預測結果相比,pls-ls-svm模型更高的預測準確性可為短期電力負荷預測提供有效依據。
最小二乘法在施工放線方面的應用 最小二乘法在施工放線方面的應用
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4.7
對外型為曲線的鋼筋混凝土結構,施工放線前,利用最小二乘法原理,根據已給出的工程數據,確定出構件輪廓曲線的近似函數,使該函數所代表曲線上各點精度滿足施工要求,再利用這個近似函數對構件進行放線。
偏最小二乘神經網絡在建筑造價預測中的應用
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偏最小二乘回歸方法在提取主成分方面具有很好的解釋性,而且可以避免因素之間的多重相關性,提取的成分作為輸入變量再用神經網絡進行預測仿真,影響因素考慮周全,不用計算工程量,計算速度快,克服了普通神經網絡運算量大,樣本有限情況下易出現問題的弊端。
在地基上梁板分析中移動最小二乘插值函數加權殘值法的應用 在地基上梁板分析中移動最小二乘插值函數加權殘值法的應用
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介紹了移動最小二乘插值函數的構造方法;以該函數作為加權殘值法中的試函數,采用配點法求出試函數中的系數,進而得到邊值問題的解;對winkler地基上的非均勻梁和非規(guī)則板以及彈性半空間地基上的板進行了數值計算,并與理論結果、有限元法或其它數值方法進行了對比,采用總殘值判斷數值結果的準確度。結果表明,該試函數適用于多種邊值問題,且精度較高。
偏最小二乘-紫外分光光度法測定布渣葉中浸出物含量 偏最小二乘-紫外分光光度法測定布渣葉中浸出物含量
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目的:提出一種快速測定布渣葉浸出物含量的新方法。方法:運用偏最小二乘法(pls)建立紫外光譜(uv)與浸出物含量測定值之間的多元校正模型,對未知樣品進行含量預測。結果:校正模型相關系數(r2)為0.9641。驗證集預測平均相對偏差為1.73%。結論:pls-uv法具有分析速度快、預測結果準確等優(yōu)點,適合對組成復雜的中藥浸出物進行快速分析,可用于布渣葉藥材浸出物的快速測定。
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職位：橋梁工程師
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