导读:本文包含了最小二乘复指数论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:风暴轴指数,偏最小二乘回归,核偏最小二乘回归,特征诊断
最小二乘复指数论文文献综述
闫恒乾,洪梅,张韧,朱伟军,马晨晨[1]（2018）在《基于偏最小二乘回归的冬季北太平洋风暴轴指数的特征诊断》一文中研究指出针对现有风暴轴指数分析大多采用相关分析等较为简单方法,难以对风暴轴指数变化有效诊断分析的问题,引入偏最小二乘回归(Partial Least Square Regression,PLS)的线性方法和核偏最小二乘回归方法(Kernel Partial Least Square Regression,KPLS),对冬季北太平洋风暴轴指数变化进行了特征诊断研究,并与传统的线性无偏最小二乘回归结果进行了试验比对。结果表明:偏最小二乘回归方法的诊断结果能够更好地反映风暴轴内部变化规律,并有效降低诊断误差。对于PNYI(北太平洋风暴轴纬度指数),采用r>0. 2的因子筛选方案(r为因子与风暴轴指数的相关系数)并应用KPLS算法时,预测效果最佳;对于PNXI(北太平洋风暴轴经度指数)和PNII(北太平洋风暴轴强度指数),采用全因子方案并应用KPLS算法时,预测效果最佳。(本文来源于《气象科学》期刊2018年05期）
方坷昊,赵凌[2]（2018）在《基于偏最小二乘方法的ARIMA模型在股票指数预测中的应用》一文中研究指出股票指数是股票市场的重要综合指标,而股票市场又是一个国家经济的重要组成部分.基于偏最小二乘法结合ARIMA模型对股票指数进行研究.首先通过ARIMA模型对股票指数进行预测,模型取得较为理想的效果,根据偏最小二乘方法在处理股票类数据上的独特优势,加入相关变量实施回归分析,再结合偏最小二乘回归进行建模分析.研究发现,组合模型较ARIMA模型具有更好的预测效果,且ARIMA模型生成的变量重要程度最高.(本文来源于《四川文理学院学报》期刊2018年05期）
汲国强,李顺昕,赵伟博,岳云力,史智萍[3]（2018）在《基于对数平均迪氏指数-布谷鸟搜索算法-最小二乘支持向量机的区域中长期电力需求预测》一文中研究指出中长期用电需求预测对地区电网规划与运行具有重要意义。准确地对其进行预测有助于配电网利用效率的提高。中长期用电需求与地区宏观经济形势息息相关,选用(对数平均迪氏指数)LMDI分解模型对用电增长量进行了分解。根据影响因素分解为生产效应、结构效应及强度效应,然后选用布谷鸟搜索优化的最小二乘支持向量机对各效应数据进行拟合及预测,再加总得到预测用电需求量。最后,以冀北地区为例对模型进行测算,通过与不同预测方法比较证明了基于LMDI电量分解的CS-LSSVM模型在中长期电力需求预测方面有较高的准确度。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2018年10期）
肖日传,罗光明,朱继孝,董丽华,张风波[4]（2017）在《基于偏最小二乘法和多指标综合指数法的栀子根不同提取部位保肝作用评价》一文中研究指出目的基于偏最小二乘(PLS)法和多指标指数法,比较栀子根不同提取部位醇提物、石油醚部位、醋酸乙酯部位、氯仿部位、正丁醇部位和剩余水提部位对黄疸性肝炎小鼠的保肝退黄作用。方法栀子根不同提取部位分别设置高、低剂量(9、3 g/kg),分别ig给药,连续7 d,于给药第5天采用α-萘异硫氰酸酯(ANIT)复制小鼠黄疸型肝炎模型,测定血清中丙氨酸转氨酶(ALT)、天冬氨酸转氨酶(AST)、碱性磷酸酶(AKP)、总胆汁酸(TBA)、总胆红素(TBIL)、γ-谷氨酰转移酶(γ-GT)水平,肝脏中超氧化物歧化酶(SOD)、丙二醛(MDA)、还原型谷胱甘肽(GSH)水平,HE染色观察小鼠肝脏病理学变化,采用PLS法结合多指标指数法比较栀子根各提取部位的总保肝效应。结果与模型组相比,除石油醚部位高、低剂量组和氯仿部位低剂量组外,栀子根其余各提取部位对某个指标或多个指标均有一定程度的改善作用,对小鼠肝组织病理性损伤有一定减轻,多指标综合评价表明,栀子根醋酸乙酯部位高剂量组保肝退黄效果最好。结论栀子根醋酸乙酯部位、正丁醇部位有较好抑制黄疸型肝炎的作用,其中以醋酸乙酯高剂量组作用最佳,可能是保肝的活性部位,机制可能与提高清除氧自由基能力、抑制脂质过氧化及增强胆红素代谢、胆汁分泌有关。(本文来源于《中草药》期刊2017年23期）
韩坤[5]（2017）在《基于非线性最小二乘法指数平滑系数估计》一文中研究指出运用指数平滑预测模型进行时序数据的预测分析时,关于指数平滑系数α最优估计是研究者们长期以来需要解决的关键性问题。本文提出基于非线性最小二乘法的指数平滑系数α选取方法,其核心思想在于根据预测值与实测值之间的拟合误差平方和最小值,利用非线性最小二乘法中具有松弛性质的搜索算法,通过高斯-牛顿迭代程序估计最优指数平滑系数α,使得指数平滑预测模型在预测过程中达到更为精准的预测精度。(本文来源于《科技视界》期刊2017年26期）
房芳,张冰心,黎欢,姚孟君[6]（2017）在《最小二乘法和季节指数法在医院管理中的应用》一文中研究指出目的用最小二乘法原理和季节指数法预测我院2016年门诊人次,为医院管理者掌握门诊工作动态,制定工作计划提供科学依据。方法用季节指数法对2008——2015年的门诊人次求出季节指数,结合最小二乘法原理,求得直线回归方程,计算出2016年的门诊人次预测值。结果得门诊人次各月的季节指数介于0.696 1~1.103 9之间,门诊人次低谷期为1月和2月,高峰期为5月和7月。预测了2016年各月门诊人次,95%置信区间。结论综合运用移动平均季节指数法和最小二乘法原理的预测值能较准确的反映我院门诊量的变化规律,科学依据性强,为医院管理者制定管理方案提供了科学依据。(本文来源于《中国医院统计》期刊2017年02期）
林岳峰,柳钦火,李静,赵静[7]（2016）在《最小二乘法联合光学与雷达遥感数据估算玉米叶面积指数》一文中研究指出针对单源数据经验模型估算精度较低等问题,提出采用最小二乘法联合光学和雷达遥感数据构建联合估算模型,以中国科学院河北怀来遥感综合实验站为研究区,以夏季玉米为研究对象,利用Landsat8和Radarsat2影像实现研究区叶面积指数估算:首先分别建立了多光谱数据和雷达数据与实测叶面积指数之间的回归模型,然后利用最小二乘算法联合不同数据间的回归模型构建估算模型,最后利用迭代法估算叶面积指数并通过验证数据对估算结果进行评价分析,同时与单源数据经验模型、多源数据加权平均模型和基于物理模型查找表估算结果进行对比。通过对研究区59个样本点数据分析表明:基于最小二乘算法联合光学与雷达遥感数据能够提高叶面积指数的估算精度(R2=0.5442,RMSE=0.81),优于单源遥感数据拟合经验模型(DVI经验模型:(R2=0.485,RMSE=1.27))、基于权重的光学微波联合模型(R2=0.447,RMSE=1.36)和物理模型查找表法(R2=0.333,RMSE=1.36),并当叶面积指数大于3时,对其由于信息饱和或误差引起的低估或高估现象具有一定的抑制作用。(本文来源于《遥感技术与应用》期刊2016年04期）
余博[8]（2016）在《基于指数增长模型与最小二乘法的软件安全缺陷发现模型研究》一文中研究指出软件安全缺陷发现模型作为软件缺陷动态预测技术的一个重要分支,得到了广泛的应用和深入的研究。已有的模型拟合准确性参差不齐,并大多是针对软件缺陷发现的整个过程的描述。本文提出了一种准确度更高的模型,并提出了在软件发布初期如何准确的描述缺陷发现过程。本文从软件安全缺陷、软件缺陷发现过程、软件安全缺陷发现模型基本概念和研究现状出发,通过分析五种经典软件安全缺陷发现模型,全面总结了软件安全缺陷的发现过程。针对基于指数模型能够较强的适用性及一种广泛应用的油气田预测模型,本文提出了一种新的基于指数增长模型的软件安全缺陷发现模型:R-ExM模型。该模型通过统计软件发布后,随时间推移通过累计缺陷发现数量算法得到累计发现的安全缺陷数量。模型的具体实现以缺陷发现数量率与实时的累积缺陷数量之比,随时间的的推移一直存在着较好的半对数关系,从而建立模型。在软件发布初期,给出基于最小二乘法的多项式模型及有理函数模型的构建过程。这种构建过程可以更准确的描述软件缺陷发现过程。本文将R-ExM模型应用于系统软件及服务器软件,通过与历史缺陷数据进行对比,验证了模型的合理性和有效性,并给出了在发布初期,数据不充足的情况下构建基于多项式模型及有理函数模型的过程。最后,本文将R-ExM模型与WBM模型分别应用于叁种具有代表性的软件,通过对比两者的预测结果,验证了R-ExM模型具有更好的软件安全缺陷发现能力。(本文来源于《北京理工大学》期刊2016-06-01）
曾发林,许凯[9]（2016）在《最小二乘复指数法在排气管试验模态分析中的应用》一文中研究指出最小二乘复指数识别法(least squares complex method,LSCE),不仅适用于弱阻尼也适应于强阻尼密集模态识别.针对某轿车双排气管,采用LSCE法进行排气管试验模态分析,得到该排气管的模态分布比较密集的结论.试验表明,LSCE法对模态参数识别具有很强的适应性.(本文来源于《郑州大学学报(工学版)》期刊2016年01期）
张芳,李梦瑶,崔学英,孙未雅,桂志国[10]（2015）在《基于小波收缩及变指数和片相似的最小二乘重建算法》一文中研究指出在低剂量计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)重建方法中,针对最小二乘重建算法收敛速度慢,由于噪声而导致图像退化的问题,提出一种结合小波收缩以及基于变指数和片相似的最小二乘重建算法.它结合了小波收缩和各向异性扩散的优点,在最小二乘重建算法的每次迭代中对图像进行离散平稳小波分解,在小波域的高频部分使用小波收缩方法,低频部分使用基于变指数和片相似性的各向异性扩散进行消噪,最后用中值滤波处理图像残留的脉冲噪声点,从而进一步优化图像.仿真实验结果表明,混合去噪算法可以有效地去除低剂量图像的噪声,且在保持图像边缘和细节方面效果较好,从而可获得高质量的图像.(本文来源于《中北大学学报(自然科学版)》期刊2015年04期）
最小二乘复指数论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
股票指数是股票市场的重要综合指标,而股票市场又是一个国家经济的重要组成部分.基于偏最小二乘法结合ARIMA模型对股票指数进行研究.首先通过ARIMA模型对股票指数进行预测,模型取得较为理想的效果,根据偏最小二乘方法在处理股票类数据上的独特优势,加入相关变量实施回归分析,再结合偏最小二乘回归进行建模分析.研究发现,组合模型较ARIMA模型具有更好的预测效果,且ARIMA模型生成的变量重要程度最高.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
最小二乘复指数论文参考文献
[1].闫恒乾,洪梅,张韧,朱伟军,马晨晨.基于偏最小二乘回归的冬季北太平洋风暴轴指数的特征诊断[J].气象科学.2018
[2].方坷昊,赵凌.基于偏最小二乘方法的ARIMA模型在股票指数预测中的应用[J].四川文理学院学报.2018
[3].汲国强,李顺昕,赵伟博,岳云力,史智萍.基于对数平均迪氏指数-布谷鸟搜索算法-最小二乘支持向量机的区域中长期电力需求预测[J].科学技术与工程.2018
[4].肖日传,罗光明,朱继孝,董丽华,张风波.基于偏最小二乘法和多指标综合指数法的栀子根不同提取部位保肝作用评价[J].中草药.2017
[5].韩坤.基于非线性最小二乘法指数平滑系数估计[J].科技视界.2017
[6].房芳,张冰心,黎欢,姚孟君.最小二乘法和季节指数法在医院管理中的应用[J].中国医院统计.2017
[7].林岳峰,柳钦火,李静,赵静.最小二乘法联合光学与雷达遥感数据估算玉米叶面积指数[J].遥感技术与应用.2016
[8].余博.基于指数增长模型与最小二乘法的软件安全缺陷发现模型研究[D].北京理工大学.2016
[9].曾发林,许凯.最小二乘复指数法在排气管试验模态分析中的应用[J].郑州大学学报(工学版).2016
[10].张芳,李梦瑶,崔学英,孙未雅,桂志国.基于小波收缩及变指数和片相似的最小二乘重建算法[J].中北大学学报(自然科学版).2015