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......
制备了 SiO2@ZIF-8吸附剂并用于吸附雪菊中微量的木犀草苷,建立了基于特征变量筛选的微型近红外光谱分析方法.以木犀草苷为对象,研......
文章基于2006—2019年广东省21个城市的相关经济面板数据，采用了一种新的变量筛选方法及指数衰减型空间权重矩阵，构建空间自变量滞后......
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......
变量筛选是处理超高维数据的一种有效方法.针对部分变量与响应变量显著相关,Barut等基于线性模型假定提出CSIS方法,能有效降低伪变......
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......
随着大数据时代的到来,高维数据的统计推断越来越被人们所重视。大数据在金融、医疗、生物等各领域中的应用也越来越多,但于此同时......
以直链淀粉含量中红外定量预测模型为载体,利用Simca软件的主成分分析和正交偏最小二乘(orthogonal partial least squares,OPLS)......
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......
本研究采用ChemBioOffice软件构建了检测到的浆果中残留的88种农药化合物的分子结构，利用Dragon软件对化合物进行计算，得到1549个Dra......
偏最小二乘判别分析(PLS-DA)是代谢组学中常用的多元分析方法,利用PLS-DA建立多变量模型常涉及差异变量的筛选.通过变量筛选剔除数......
多元线性分析中,初选的自变量集合经常包含性质不同的子集,由于自变量集合庞大,常常需将多个自变量集合中的主变量筛选出来建立模......
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......
目的:解决水果腐败多气体动态监测和早期预警的难点。方法:设计了气体传感器模块、数据采集模块等模块,开发了检测软件,集成研制了......
本文按照财务异常与财务正常的公司数量为1:2的比例选取了2019~2020年间63家被特殊处理的上市公司和126家财务正常的上市公司。从......
【目的】基于机载激光雷达点云数据提取的森林高度参数和郁闭度,结合分层地面样地调查数据,采用随机森林算法构建森林蓄积量估测模......
本文结合小波变换(wavelet transform-WT)的数据压缩功能以及V.Centner等所提出的变量选择方法(uniformative variable eliminatio......
在工业生产和科学研究的很多领域中经常存在着因子个数多于试验次数的问题,而目前能够用在这种数据上的有效的变量筛选方法还很少.......
在定期随访的医学研究或临床实验中,人们经常会收集到高维区间删失数据,如何对这类数据进行降维是一个非常有意义的问题.本文基于K......
研究利用近红外光谱分析技术定量测定茶叶中咖啡碱的含量,目的是通过变量筛选简化模型并提高预测精度。试验中以135个来自大闽食品......
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......
研究一种快速、准确鉴别橄榄油掺假的方法，对于维护消费者健康及经济利益，提高橄榄油的品质有着重要的实际意义。本工作采用傅里......
目的 探索基于压缩感知理论变量筛选方法在小样本量蛋白质组学研究中应用的效果和特点,为小样本量的蛋白质组学的变量筛选提供更灵......
探讨了多元回归建模中灰色关联度分析应用于变量筛选时存在的问题及其原因;结合实例阐明,GM(1,n)模型本身无法克服模型的多重相关......
目前在实验室中对空调系统制冷量的测量方法已较为成熟,主要采用室内空气焓差法和热平衡量热计法,其中焓差法以其设备投入成本低、......
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......
粘性土的透水性首先取决于孔隙的大小,其次是孔隙的多少。本文在对洛川塬黄土地层进行水银测孔试验和渗透试验的基础上,用曲线图分......
本文应用“最小”Ｃｐ法在多变量研究中做为变量筛选的方法，可以克服逐步回归分析时多次选择Ｆα的不便，具有应用简单，计算省时的优点。
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以病情及有关社会因素为外生变量，住院天数和住院费用为内生变量，经变量筛选后，建立递归系统的联立方程，对住院费用的影响因素进行定量......
提出了一种蒙特卡洛-偏最小二乘回归系数法用于近红外光谱的变量筛选。方法主要包含如下几步:(1)采用蒙特卡洛采样方式,建立多个子......
变量筛选是分析超高维数据的重要方法,现有边际筛选方法在某些情况下易导致高错误发现率.另外,在很多实际问题中,研究者事先知道某......
变量筛选方法可以在简化近红外光谱定量分析模型的基础上提高模型的稳定性和预测精度.现有的研究已表明变量筛选是近红外光谱模型......
