基于偏最小二乘路径模型的粮食产量影响因素分析

根据1990—2018年粮食产量相关统计数据,选取有效灌溉面积、农用化肥施用折纯量、农业机械总动力、农用塑料薄膜使用量、农药使用量、支持农业生产支出、农村居民人均可支配收入、成灾面积、农村用电量、播种面积这10项指标,采用简单相关分析、典型相关分析、偏最小二乘路径模型分析了影响粮食产量的主演因素。结果表明：通过简单相关分析法,对单位面积粮食产量影响最大的因素是农村用电量,对粮食总产量影响最大的因素是支持农业生产支出;通过典型相关分析法,对产量影响较大的因素是有效灌溉面积、播种面积;通过偏最小二乘路径模型法,对粮食产量影响较大的潜变量是科技因素,其中以塑料薄膜使用量所占载荷最大。     

偏最小二乘回归在吉林省经济增长影响因素分析中的应用

运用偏最小二乘法,利用吉林省1995-2010年15年间的数据,选取人口、物质资本、科学技术、政府财政支出、对外贸易、消费水平6个因素,对吉林省的经济增长影响因素进行了分析.结果表明:科学技术、政府财政支出、物质资本投入是影响吉林省经济增长最重要的因素,人口对经济增长的影响最小.     

吉林省居民生活水平影响因素的偏最小二乘回归分析

运用偏最小二乘回归分析方法,依据1990-2011年的数据,分析了影响吉林省居民生活水平的因素,预测2012年居民消费水平.并与逐步回归分析做一比较,得出偏最小二乘预测结果接近真实值.结果表明,所选取的影响因素都与居民生活水平正相关,其中,人均收入、GDP值、农民工资对居民生活水平的影响最为明显,而恩格尔系数与储蓄存款的影响最弱.这些结论对如何提高居民生活水平具有重要的指导作用,依此提出了相应的政策建议.     

中国花卉年销售额的偏最小二乘回归分析

应用偏最小二乘回归对1998-2012年中国花卉年销售额进行了分析,结果表明:建立的模型是合理可信的,花卉产业增长方式已经发生重大改变。技术人员已经成了促进花卉增长的首要因子,栽培面积退居第2位,保护地位居第3位,而花卉企业成为了花卉增长的限制因子。     

贵州烤烟中生物碱的偏最小二乘回归分析

采用多元统计分析方法,对贵州2010和2011年124个烤烟样品中的8种生物碱进行偏最小二乘回归分析。结果表明：假木贼碱、 二烯烟碱、新烟草碱及可替宁对烟碱含量的影响最大;通过偏最小二乘回归方程对烟碱含量进行预测,训练集119个样本的预测值与测定值之间的相对标准偏差都小于17.04%,其中有109个样本小于10.00%;用检测集5个样本进一步对方程进行验证,其预测值与测定值之间的相对标准偏差都小于6.72%。     

偏最小二乘回归分析在土地利用变化研究中的应用--以上海市嘉定区为例

以上海市嘉定区为例，首先分别应用一般最小二乘回归、主成分分析和典型相关分析3种方法进行建模分析，然后应用偏最小二乘回归方法，对该区域土地利用结构变化建立数学模型，并对该地区社会经济因子对土地利用结构变化的影响和作用机制进行简要的分析总结。结果表明：偏最小二乘回归模型的整体性较强，结论较为合理，回归系数易于解释，提供的系统信息也更丰富。     

偏最小二乘回归分析在土地利用变化研究中的应用——以上海市嘉定区为例

以上海市嘉定区为例,首先分别应用一般最小二乘回归、主成分分析和典型相关分析3种方法进行建模分析,然后应用偏最小二乘回归方法,对该区域土地利用结构变化建立数学模型,并对该地区社会经济因子对土地利用结构变化的影响和作用机制进行简要的分析总结.结果表明:偏最小二乘回归模型的整体性较强,结论较为合理,回归系数易于解释,提供的系统信息也更丰富.     

基于偏最小二乘回归方法的木工刀具磨损分析与建模1）

对在不同切削条件下木材切削加工过程木工刀具磨损的多组试验数据,采用PLSR方法,根据变量重要性指标分析和因子载荷分析,从7个变量及其组合中筛选出了5个用于建模的自变量,以刀具磨损量作为因变量,建立了对所选自变量（切削速度 vc、切削路径lc、切削深度ae、刀具后角α以及刃磨角β等）的PLSR模型;采用建模数据覆盖的切削条件下的试验数据和建模数据未覆盖的切削条件下的试验数据,分别对模型进行了验证。结果表明,采用PLSR方法选择的自变量是合理的,所建立的木工刀具磨损的回归模型可以较满意地计算出不同切削条件下木工刀具的磨损量。     

用主成分回归和偏最小二乘法定量测定谷物成分

用主成分回归和偏最小二乘方法分别处理谷物的付立叶变换近红外慢反射光谱，对谷物中含别为１０＾－＾１的蛋白质，１０＾－＾２的脂肪，１０＾－＾３的赖氨酸进行了定量测定。表明这２种方法与经典化学方法没有系统偏差，结果优于逐步回分析。     

偏最小二乘回归模型在非点源负荷预测中的应用

将偏最小二乘回归模型应用于流域非点源污染年负荷量预测,并与基于最小二乘的多元线性回归模型预测结果进行了对比。实例计算分析结果表明,偏最小二乘回归分析实现了多元回归、主成分分析和典型相关分析的综合,能较好地处理变量之间的多重相关性问题,建模所需样本少,且计算结果合理,具有较好的推广应用价值。     

基于偏最小二乘回归的玉米蛋白质含量鉴定

以10 000～4 000 cm-1波段的近红外光谱响应数据和常规生化方法检测的玉米蛋白质含量为样本数据,先对光谱响应数据进行小波去噪处理,并利用平滑技术对其降维,构建基于以光谱响应数据为输入、蛋白质含量为输出的偏最小二乘回归模型.仿真计算结果表明,利用偏最小二乘回归模型,可以较准确地预测玉米蛋白质含量,结合预测表达式回归系数和变量投影重要性指标VIP得到与蛋白质含量相关性较大的若干波段对应的光谱响应数据,模型在一定程度上揭示了蛋白质含量和光谱响应数据之间的数量关系.     

泡桐生长与土壤因子偏最小二乘回归分析

[目的]为造林地选择和科学管理土壤提供参考。[方法]利用小波去噪,建立偏最小二乘回归模型,对影响泡桐人工林生长的土壤主导性因子进行探讨。[结果]泡桐与土壤中大部分因子存在显著或极显著的相关关系,影响泡桐生长的土壤主导因子是有效磷、有机质。[结论]偏最小二乘回归对泡桐生长与土壤因子分析的模型合理可信,精确度高,可靠性较强,有一定使用价值。     

湖北省粮食生产模型与投入要素效益比较分析

利用湖北省1993年和2003年粮食生产的截面数据,运用OLS法建立1993年和2003年湖北省粮食产量的回归模型,就不同时期粮食生产投入要素对产出的弹性进行了比较分析,找出了弹性变化的内在原因及粮食生产中存在的问题,并提出了相应的对策.     

贵州省粮食生产影响因素分析

作为中国西南地区重要的农业省份之一,贵州省粮食生产产值在其国民经济组成中占有重要地位。根据贵州省1993—2012年粮食生产的相关数据,运用最小二乘回归方法建立了贵州省粮食生产影响因素初始回归模型,之后运用逐步回归法对上述回归方程进行精确性调整、相关性检验和异方差性检验,得到最佳拟合回归方程。通过对回归结果进行分析,发现粮食播种面积和化肥施用量是影响贵州省粮食生产的关键因素,并认为在粮食播种面积受限、化肥施用量达到使粮食边际产量开始递减的极限背景下,资本投入和农业技术进步是提高贵州省粮食产量的新途径。因此,贵州省应该通过有效保护耕地、稳定粮食作物种植面积、改善施肥结构、加大农业资本投入和技术投入等措施来保证本省粮食的稳产增产。     

基于偏最小二乘的无线传感网多跳定位算法

提出了一种基于偏最小二乘的多跳定位算法(ML-PLS)。算法借助偏最小二乘对已知节点间的跳数与真实距离的建模,通过跳数、距离两者间的最大协方差共同推动节点位置的估计。ML-PLS算法对复杂部署环境具有较强的适应性,克服了传统算法只适用于各向同性网络的不足。仿真结果表明,ML-PLS算法定位精确度高且性能较稳定,并能适应不同网络环境。     

偏最小二乘分光光度法同时测定茶叶中良量铁、钴和镍

痕量Fe(Ⅱ）、Co（Ⅱ）和Ni（Ⅱ）与4－（2－吡啶偶氮）－间茶二酚（PAR）在pH＝8.7时发生显色反应，其吸收光谱相互严重重叠。本用偏最小二乘法（PLS）分光光度法成功地同时测定了模拟试样及茶叶是痕量铁、钴和镍。结果表明，PLS法是化学计量学中一种可适用于基体较复杂的实际试样中痕量组分同时分光光度测定的优良的多元计算方法。     

依靠科技进一步增强湖北省粮食生产能力

从国家粮食产业发展趋势和湖北粮食生产在全国的地位出发,分析了湖北省粮食产量位次后移的因素,提出了进一步提高湖北省的粮食生产能力必须依靠科技、坚持“扩面攻单”两手抓的措施和建议.     

基于分位数回归方法的农业产出影响因素分析

采用分位数回归的方法,对农业产出的影响因素进行实证分析,揭示造成不同农业产出水平的客观影响因素。与最小二乘回归结果进行对比,从而得到更全面的信息,为提高国内农业产出水平提供实证依据。     

甘肃省粮食生产影响因素分析

明确粮食生产能力,对确保区域粮食安全具有重要意义。以1990-2010年甘肃省粮食生产的相关资料为样本,选取九项对粮食生产有较大影响的指标,建立多元线性回归模型,并利用SPSS软件进行计量分析。结果表明：影响甘肃省粮食生产的主要因素为粮食播种面积、化肥施用量、农村用电量、成灾面积,影响程度分别为92.0%、24.8%、16.9%、-22.2%。结合甘肃省的实际情况,提出稳定粮食生产的基本对策是：在保证粮食播种面积的前提下,进一步提高化肥利用效率;加强电力资源管理、农业基础设施建设,特别是农田水利建设;并加快农业科技创新。