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基于偏最小二乘回归的军用飞机采购价格预测 总被引:5,自引:1,他引:4
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之间的关系. 相似文献
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蓄电池容量是表征蓄电池工作性能的重要指标,但铅酸蓄电池剩余容量难以建模。将蓄电池检测系统测量的电压、电流、密度作为输入,荷电状态为输出,并基于最小二乘支持向量机对蓄电池充放电过程剩余容量进行了建模仿真,实现了对蓄电池剩余容量的实时预测。分析了最小二乘支持向量机参数对建模的影响,并对几种建模方法进行了比较。结果表明:该方法具有预测精确度高、推广能力强、运行时间短等优点。最小二乘支持向量机在小样本、非线性建模方面的应用表明:它在拟合精度和预测能力上都比传统方法有一定的提高,具有良好的应用前景。 相似文献
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动态优化偏最小二乘模型的建立与应用 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了动态优化方法选择偏最小二乘法最佳主成分数的原理,以汽油烯烃指标为检测对象,研究了主成分数对检测结果的影响.研究结果表明:应用交互验证方法推荐的主成分数并不是最优,通过动态优化方法确定主成分数可提高所建立数学模型的预测效果,与交互验证方法选择主成分数方法相比较,动态优化方法确定的主成分数能够得到更好的预测结果.该方法能有效提高偏最小二乘数学模型的预测效果,是建立具有更好适应性数学模型的有效方法. 相似文献
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为了对燃气轮机未来状态趋势进行预测,提出基于最小二乘支持向量机(LSSVM)与小波神经网络(WNN)组合的燃气轮机状态趋势预测方法,把最小二乘支持向量机的预测结果分为两部分,将实际参数数据与前一部分的预测结果计算残差,然后利用小波神经网络对残差进行预测,再将预测的残差与最小二乘支持向量机的预测结果的后一部分进行合成,将合成的结果作为最小二乘支持向量机-小波预测模型的预测结果。结合某型燃气轮机进行试验验证,验证结果表明,组合的最小二乘支持向量机与小波神经网络预测模型预测效果更好,预测结果相对误差为0.12%。 相似文献