误差平方和相关论文
摘 要：通过分析转向梯形机构的运动特性，建立数学模型，确定以误差平方和的平方根最小为目标的优化目标函数。并结合实例，应用Matlab优......
随着大容量存储设备、高速通信网络和高性能计算技术的快速发展,交互式视觉媒体通信越来越普及,人们对视频体验质量的要求也越来越......
对于单因素试验方差分析统计模型的假设检验问题,由X2分布和F分布导出了一个用来进行显著性检验的F检验定理,并作了定理的理论证明......
预测方法有多种,找一种操作简单的方法较难。本文利用综合优化软件包1 st0pt,选用几种预测模型,通过对实测数据进行拟合,得出各种......
针对K-means聚类算法对初始聚类中心敏感问题,提出1种结合方差与误差平方和的优化算法。首先,该算法基于方差和距离选取k个位于不......
<正> 一、引言在两类变数的回归分析中,如果Y依X的关系为非线性,同时又找不到适当的变量转换形式使其改为线性,则可采用多项式回归......
径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network, RBFNN)是一种三层前馈性网络,具有泛化能力强、收敛速度快等特点,引......
[摘要]通过将常规的三次指数平滑动态化,提出动态三次指数平滑优化模型。并利用1997-2007年辽宁省人均生产总值的数据,建立动态三......
本文首先介绍了最小二乘估计的理论基础,然后研究了最小二乘估计法在多项式曲线拟合中的应用,并解释说明了最小二乘曲线拟合的性能......
在实际工程科学实验中,曲线拟合法扮演着重要角色。通过最小二乘法曲线拟合对国产某品牌农业拖拉机振动实验中测量的数据和误差进......
随着不同发电出力形式,特别是新能源出力的大量并网,现代电网呈现出电网结构不断扩大、运行控制日趋复杂的特性。为准确评估不同发......
论文在基于统计方法的基础上提出了一种根据数据集合本身的统计特性确定决策系统故障预测控制上限的计算方法。该算法利用决策系统......
传统的指数模型多用于处理线性趋势的时间序列,本文在此基础上建立了可以处理非线性时间序列数据的动态三次指数平滑模型.以拟合值......
基于四种单一预测模型，利用误差平方和最小原理对四种单一预测结果进行进组合。根据某项指标的误差越大，在预测中所起的作用应该越小......
直方图是一种最为常见的密度估计和数据分析工具.在直方图理论和制作过程中,组距的选择和边界点的确定尤为重要.然而,许多学者对这......
多边定位算法是无线传感器网络节点定位中常用的定位算法。针对相关文献提出的多边定位算法中盲节点坐标估计值和节点编号有关的问......
基于误差平方和最小原则的神经网络方法并不适于解决DNA结合位点的预测问题,提出了一种改进的神经网络方法(ANN-CE)被用于对DNA结......
针对k-means算法对于远离群点敏感和k值难以确定等缺陷,在分析已有的k-means改进算法的基础上,引进肘部法则的思想对数据进行优化......
瓦斯浓度预测是预防煤矿瓦斯事故的关键技术之一，以预测误差平方和最小为准则确定最优组合预-测模型中的权系数，实现瓦斯浓度预测模......
公式繁杂，计算工作量大是绝大多数人难以接受的，本文提出的关于方差分析中统计计量计算的新公式，在相应领域内解决了这个问题，同时也使......
交通流量预测结果的好坏直接关系到交通控制与诱导的效果，因此，短时交通流预测是先进交通管理信息系统中关键技术问题之一。在简要介......
针对2017年全国大学生数学建模竞赛A题,建立X射线衰减的微分方程模型,利用最小二乘法,建立探测器采集到模板的接收信息理论值与实......
以提高径向基函数神经网（radial basis function neural network，RBFNN）的分类能力为出发点，把衰减半径聚类的思想与误差平方和准则结......
从统计学的角度考虑,建立以组合预测误差的全距为目标函数组合预测模型,在各单项模型预测误差服从正态分布的情况下,该模型和误差......
文中首次尝试将集对原理用于频率曲线拟合度的定量评价中，并对安宁河流域德昌站年最大流量频率曲线拟合度进行分析。结果表明，在基于......
本文尝试将集对原理运用于频率曲线拟合度的定量评价工作中,并对文山州盘龙河流域龙潭寨水文站年最大流量频率曲线拟合度进行分析......
针对利用一维自组织映射进行彩色分割时聚类数目应该根据经验人为预先设定这一问题,基于误差平方和准技则,提出了一种根据误差平方......
聚类分析是数据挖掘的重要组成部分,K均值聚类算法是聚类分析方法中一种基本的划分式方法,也是无监督的机器学习方法。其具有效率......
用最小二乘法拟合等离子体粒子能谱实验数据时，通常使拟合函数与实验能谱数据之间的误差平方和极小化。如果将能谱实验数据的对数拟......
提出了应用于预测城镇垃圾产生量的最优组合模型,该模型通过把可用的单项预测模型值进行两两逐一组合分析,以误差平方和最小为准则......
k-means算法源于信号处理中的一种向量量化方法,现在则更多地作为一种聚类分析方法流行于数据挖掘领域。在数据挖掘技术中常常使用......
文章在预测有效度和IOWGA算子等概念的基础上,建立了基于IOWGA算子的误差平方和的组合预测模型,预测误差结果分析表明文中的方法比......
K-means算法具有简单、快速、易于实现等优点,被广泛应用于数据挖掘领域,但在聚类过程中容易造成隐私泄露。差分隐私对隐私保护做......
模糊算子函数丢失信息量过大，并且在某些点不存在导数，由此导致在采用传统的误差平方和准则优化网络参数时，有些参数无法得到调整，而且......
传统的k-均值算法对初始聚类中心和孤立点敏感,文中以最大程度的减少误差平方和为基本思想,提出一种最大化减少当前误差平方和的k-......
典型的K-means算法利用手肘法选择合适的K值在实际项目中应用的较多,但是手肘法获取K值自动性低,以及面对海量数据的处理,效率上也......
曲线拟合所采用的方法直接影响实际物理量数据测量的精度,将非线性最小二乘法应用到随钻电阻率数据拟合中,用来提高实际电阻率测量......
传统方法确定暴雨强度总公式的参数需要经过理论频率曲线拟合、总公式参数拟合两个环节;而直接拟合法利用非线性回归方法直接拟合......
近年来,在建立非线性模型进行经济预测方面时间序列分析法,得到广泛的重视及研究。其中,指数平滑法作为时间序列预测分析法的一个......
动态指数平滑模型的建立依托于指数平滑法优势,以寻找最小误差平方和为目标参数,广泛应用于各类实际问题的解决。本文以二次平滑指......
利用matlab软件,在二次指数平滑模型的基础上,依据误差平方和最小为判断标准,建立了动态指数平滑模型,并依据此模型对上证指数进行......
随着计算机科学的高速发展,科学计算起着愈来愈重要的作用,而计算方法则是科学计算中的重要的研究对象;计算方法研究的目的是使其......
聚类分析是数据挖掘的重要组成部分,k均值聚类算法是聚类分析方法中的一种基本的划分式方法,也是无监督的机器学习方法。其具有效......
在不设定逼近系数向量限制条件的情况下,引入辅助优化函数对变权组合预测(VWCF)方法进行研究。构造辅助函数,以充分利用预测误差矩......
K均值聚类是一种常用的聚类算法,需要指定初始中心和簇数,但随意指定初始中心可能导致聚类陷入局部最优解,且实际应用中簇数未必是......
针对K-means++算法选取初始聚类中心计算误差平方和时,实验次数对误差平方影响不准确的问题,提出一种PK-means++算法.结果表明,该......
期刊
分析了交通流由线性和非线性部分组成,使用ARIMA模型、指数平滑模型和灰色模型对线性部分进行预测,并且以预测误差平方和最小为准......
