1)提出了一种基于相似性测度的半参数回归概率密度预测框架,系统性分析了传统数据预测方法的适用范围及存在的问题。在此基础上,针对研究对象的多源相关性特征,构建了基于非参数修匀的半参数回归模型,同时结合Bootstrap概率区间估计进行分析。其次,针对所选择的多影响因素指标与研究对象之间作用机制难以确定的问题,结合相似性测度、因子分析以及因果关系检验等方法,给出了一种规范化的指标变量提取与识别策略。通过实验验证所提出预测框架的有效性,进而为深入研究不同指标变量与对象数据之间的复杂建模机制提供了借鉴。(2)提出了一种基于数据降维的分段可加半参数回归概率密度预测框架,针对数据的周期性、预测方法-电动折弯机张家港切管机倒角机价格低全自动弯管机多少钱多维多粒度波动特性,受到可加建模思想的启发,提出了基于分段可加的半参数回归模型,并结合Bootstrap概率区间估计进行分析。为保证样本外预测的可行性和合理性,基于Bootstrap重采样技术对气象数据的未来趋势进行了有效模拟。该数据预测框架引入了可加建模思想对数据作降维度处理,并结合指标变量筛选与匹配方法从而完成概率分布建模,给出了一种可行的大跨度外延预测方法,同时提高了数据预测在电力需求分析中的实用性和鲁棒性 本文由张家港弯管机网站采集网络www.wangaunjimuju.net。(3)提出了一种基于特征提取的半参数回归概率密度预测框架,针对数据的周期性、多频域特征混叠特性,基于EEMD频域分解方法对原始序列进行多尺度分析,结合频域特征选择与识别方法确定原始序列的特征信号和随机信号,并对不同频域信号进行重构。结合正交最小二乘估计、Bootstrap概率区间估计,构建了非参数修匀策略的半参数回归模型。基于所提出的模型对不同特征成分和趋势成分分别建模并集成预测。该数据预测框架引入了频域分析方法对数据作降维度处理,通过合理的筛选特征信号和趋势信号并进行概率分布建模,为有效分析具有复杂趋势融合特征的非平稳时间序列数据提供了一种新思路。(4)提出了一种基于特征选择和支持向量机的高维数据分类框架,针对连续型数值预测方法用于非平稳、极端波动趋势分析时容易失效的问题,基于数据分类的思想将传统的数据类别看作是描述对象数据变化的“概率空间”,并增加对象数据的所属类别及类别范围从而将区间预测转化为模式分类问题。通过融合Filter和rapper两种不同特征选择思路对SVM进行改进,给出了基于多分类的SVM-RFE-MRMR分类方法,并结合PCA-DP时间序列分割等方法,从模式判别的角度给出了一种复杂数据预测新框架,进而为高维数据波动规律分析、非平稳高频波动数据预测等问题的研究提供了新思路预测方法-电动折弯机张家港切管机倒角机价格低全自动弯管机多少钱 本文由张家港弯管机网站采集网络www.wangaunjimuju.net