变量筛选相关论文
近些年来由于水流冲刷导致桥墩基础暴露,进而威胁桥梁安全甚至导致桥梁破坏的现象层出不穷。因此,研究如何准确预测桥墩的冲刷深度......
学位
根据2021年“高教社杯”全国大学生数学建模竞赛B题所给的数据，对乙醇转化率、 C4烯烃的选择性进行了探索性数据分析，分析了催化剂组......
森林蓄积量是国家森林资源调查的一项重要指标,是衡量国家和地区森林木材总量的直接体现,与森林生物量、碳储量有直接关系,直接影......
随着现代生物学技术的进步,越来越多的人在研究遗传疾病的过程中关注到个体所带的基因与特定疾病之间的关联,通过全基因组关联分析......
目的:本研究应用2015年中国健康与养老追踪调查数据库比较单纯随机森林、随机森林联合Logistic回归模型（联合模型）和单纯Logistic回......
生物学、计量经济学、信号处理等领域数据采集技术的快速发展,对传统的多元分析提出了巨大的挑战。高维数据分析变得无处不在。降......
研究背景:子宫内膜异位症是一种常见的妇科良性疾病,发病率较高,大约每10位育龄期女性中就会有一位子宫内膜异位症患者,给患者带来......
目的:探究基于随机森林的六种变量筛选方法（RFE-RF、biosigner、Boruta、altmann、vita、r2vim）对高维数据进行变量筛选时的性能表现......
为推动生态文明建设、缓解土地压力、实现耕地资源的保护与持续利用,摸清耕地资源变动情况、实现耕地质量的监测显得尤为重要。而......
激光诱导击穿光谱(LIBS)技术因其在线、原位、多元素同时测量等优点,在物质成分检测上得到广泛应用。但是,LIBS技术常受到自吸收及......
如何从海量或高维数据中“提纯”出有用的信息,这是当前数据分析面临的一个巨大的挑战,也是当前研究的一个热点.变量筛选技术能够......
纺织纤维的快速分析对纺织品生产、质量监控、贸易和市场监督具有重要意义。本研究采用NIRFlex N-500型傅立叶近红外光谱仪在4 000......
现代质量工程研究的主要目的是必须最大限度地减小和控制围绕设计目标值的波动,这也已经成为连续质量改进活动的核心内容。通常来......
帕金森病是一种慢性退行的运动障碍,症状主要表现为震颤、僵硬、运动缓慢、姿势不稳等。帕金森病不能完全治愈,病情的发展会降低患......
随着信息技术的快速发展和经济领域的巨大变革,以大数据等技术为支撑的互联网正在对人们的生活产生各种各样的影响。其中,互联网技......
随着科学技术的发展和计算机计算能力的不断提高相辅相成,现如今超高维数据出现在我们多个研究领域中。在自然科学,人类基因等研究......
分解炉出口温度是水泥生产过程中的关键指标。针对传统预测方法只考虑风、煤、料影响的问题,提出一种弹性网(ElasticNet)结合长短......
lasso法因能得到稀疏解而常用于计量模型的变量筛选中.然而在处理强相关数据时,lasso法不存在组效应且结果不稳定.针对该问题,本文......
近红外光谱技术是上世纪80年代后期迅速发展起来的新型物理测试技术,其具有速度快、无污染、低消耗、非破坏性、多组分同时测定等......
电力系统中长期负荷预测工作直接影响电力规划、生产和运行等工作,是电力科学研究的重要课题之一。对于中长期负荷预测,迄今为止还......
通过对含有８种微量元素和５种热轧工艺条件的ＣｕＰＣｒＮｉ钢的数据，应用化学计量学方法（包括变量筛选及ＰＬＳ回归等方法）进行处理，选出对钢性能影响较为显著......
偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression，简记为PLSR)是一种先进的多元统计分析方法，主要用来解决多元回归分析中变量之间......
为提高汽车行驶平顺性和操纵稳定性等整车动力学性能优化匹配效率,提出基于TOPSIS(Technique for ordering preferences by simila......
部分线性模型是一类重要的半参数回归模型，结构是将线性模型与非参数模型相结合，既保留了参数回归模型容易解释的优点，又保留了非参数......
对高维度基因数据研究的一个重要目标就是识别和疾病的发生和发展有关的基因标记,其中十分有代表性的例子是微阵列数据的预后分析......
目的 采用一种改进的连续投影算法(successive projection algorithm,SPA)筛选光谱区间变量,优化苹果近红外光谱模型.方法 试验以......
提出一种快速的变量筛选与回归建模方法.该方法将在建模过程中,一方面筛选出对因变量有最佳解释作用的信息;另一方面基于Gram-Schm......
针对战术导弹外形气动隐身多目标优化问题,提出了一种新的快速优化方法.采用物理规划将多目标问题转化为单目标问题间接求解,利用......
通过对人发样品中２２种元素含量的数据进行变量扩维及压缩筛选处理，选出了影响性别判断较显著的变量，用ＰＬＳ法处理这些变量组成的数据，得到男......
利用近红外光谱分析结合偏最小二乘法测定甲苯、氯苯和正庚烷构成的三元混合体系中氯苯的浓度。通过考察混合物吸光度与氯苯浓度的......
利用反向区间偏最小二乘法(BiPLS)定位光谱糖度若干信息区间,运用遗传算法(GA)从中选择波长点,建立了多元线性回归(MLR)模型.光谱......
提出了两种基于广义指数预报因子模型的石油价格预测方法.该方法使用拟合期内的样本,在不同准则下选取有限个不同参数的EWMA的线性......
本文拟通过逐步回归的实证方法分析江苏省改革开放以来经济增长的驱动因素。在线性回归的过程中，采用变量筛选法，剔除统计不显著的变......
在传统的遗传算法中引入Metropolis接受准则,结合有序Gram-Schmidt正交化,可以得到预报能力较强的模型,即PRESS(预报残差平方和)值......
逐步回归分析是多元线性回归分析中的一种方法,在体育研究中发挥着重要作用。文章介绍了逐步回归分析的计算步骤,应用逐步回归分析......
本文通过讨论了无信息变量消除法(uninformative variables elimination,UVE)的原理,并用此算法对玉米的近红外光谱数据进行波长变......
针对鱼类超微弱发光信息建模中存在的信息降维、多重相关性和非线性问题,提出了一种基于变量筛选与双层多项式非线性偏最小二乘的......
回归分析中的变量筛选技术是回归分析技术得到广泛应用的一个突破,它将方差分析中的F检验和回归分析技术进行集成,形成一个新的算......
对激素敏感脂肪酶,我们构建了表征分子组成、电荷、拓扑、几何结构及物理化学性质等特征的1559个描述符,通过Fischer Score排序过......
在化工生产中,软测量方法可以有效解决某些关键变量由于仪表故障而无法实时获取数据的问题。在建立软测量模型时,变量及回归方法的......
以黑龙江省农民收入为研究对象,采用类逐步回归变量筛选法,建立了家庭经营收入模型和工资性收入模型,得到的拟合模型的总体相对误......
变量筛选是超高维数据分析的基础,MV-SIS和AD-SIS是超高维判别分类问题中的两种有效的稳健的特征筛选方法.然而,和其它边际筛选方......
目的：利用血清指标建立数学模型实现肝纤维化的准确分级和变量筛选。方法：在Matlab平台上,采用支持向量机（SVM）构建数学模型预测肝纤维......
就多元线性回归模型,提出一种基于PLS成分的变量筛选法.其基本思想是利用偏最小二乘回归原理,提取系统的两个主要成分,然后根据变......
