基于最小角回归算法的国债期限利差分析

1

作者 朱珺宇 李易琦 《中国货币市场》 2025年第1期20-23,共4页

本文在传统分析框架的基础上,探索机器学习模型在期限利差交易领域的应用,提出新的预测框架。通过HP滤波处理宏观高频数据以得到基本面因子,采用最小角回归算法(Least Angle Regression)并运用Nelson-Siegel模型进行曲线拟合以提取出曲... 本文在传统分析框架的基础上,探索机器学习模型在期限利差交易领域的应用,提出新的预测框架。通过HP滤波处理宏观高频数据以得到基本面因子,采用最小角回归算法(Least Angle Regression)并运用Nelson-Siegel模型进行曲线拟合以提取出曲线结构因子,本文进而建立10年期与7年期国债的期限利差量化预测模型,研究发现,模型能有效处理高维特征小样本数据,预测胜率超过60%,在结合止盈止损的交易条件后,策略年化收益率较高。 展开更多

关键词 期限利差 HP滤波 最小角回归算法 高频数据 止损 结构因子 国债 交易领域

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基于改进最小角回归算法的Hammerstein模型辨识

2

作者 刘艳君 范晋翔 陈晶 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1644-1652,共9页

针对一类未知时滞和阶次的Hammerstein模型的辨识问题,本文提出一种基于绝对角度停止准则最小角回归(AS-LAR)的稀疏辨识方法,该方法可以同时辨识出Hammerstein模型的时滞、阶次和参数.首先,通过引入最大非线性阶次和输入回归长度,将系... 针对一类未知时滞和阶次的Hammerstein模型的辨识问题,本文提出一种基于绝对角度停止准则最小角回归(AS-LAR)的稀疏辨识方法,该方法可以同时辨识出Hammerstein模型的时滞、阶次和参数.首先,通过引入最大非线性阶次和输入回归长度,将系统表示成具有稀疏参数向量的高维辨识模型;然后,提出一种绝对角度停止准则,对最小角回归算法进行改进,并基于改进的AS-LAR算法获得稀疏参数向量的估计;最后,基于参数向量稀疏结构,估计出系统的时滞和阶次,并从估计的参数向量中提取和分离出系统线性部分和非线性部分的参数估计值.数值仿真和水箱实例结果表明,提出的辨识方法有效,且与其它辨识方法相比,具有估计精度高、计算量小、速度快等特点. 展开更多

关键词 HAMMERSTEIN模型 稀疏系统辨识 最小角回归算法 模型选择准则 时滞估计

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应用最小角回归索套算法优选苹果糖度预测模型的建模样本和波长

3

作者 王昱麒 李斌 +1 位作者 朱明旺 刘燕德 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期1419-1425,共7页

糖度是评价苹果内部品质的重要指标之一。建立苹果糖度预测模型时,建模样本和波长的质量影响模型的准确性和后期的更新维护。以90个苹果样本为研究对象,采集350~1 150nm波段共1 044个波长的苹果近红外漫透射光谱,研究基于最小角回归索... 糖度是评价苹果内部品质的重要指标之一。建立苹果糖度预测模型时,建模样本和波长的质量影响模型的准确性和后期的更新维护。以90个苹果样本为研究对象,采集350~1 150nm波段共1 044个波长的苹果近红外漫透射光谱,研究基于最小角回归索套算法(LASSOLars)优选建模样本和波长的有效性和可行性。结合使用Norris平滑、一阶微分和归一化变量排序对光谱预处理。根据浓度排序划分样本集的75%为原始训练集(68个)和25%为预测集(22个),使用LASSOLars建立优选训练集,对比LASSOLars和蒙特卡罗无信息变量消除、竞争性自适应重加权法,从样本、波长的数目和分布以及模型的结果进行对比分析。结果表明,优选训练集压缩了原始训练集16%的样本,在不改变原始训练集平均水平的前提下,更接近预测集分布,没有削弱模型质量。优选和原始的训练集交叉验证均方根误差RMSECV分别为0.460和0.491,交叉验证决定系数R_(CV)^(2)分别为0.913和0.916,预测集均方根误差RMSEP分别为0.462和0.471,预测集决定系数RP2分别为0.909和0.906。LASSOLars筛选出40个信噪比高的波长,数目最少,建立的模型效果最好,RMSECV,R_(CV)^(2),RMSEP,RP2和RPD分别是0.933,0.400,0.944,0.373和2.838。基于LASSOLars优化建模样本和波长建立苹果糖度预测模型,拓展了LASSOLars算法在子集选择方面的应用,为优化、更新和维护模型提供思路。 展开更多

关键词 近红外光谱分析技术 基于最小角回归索套算法 样本优选 波长优选

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采用最小角回归的稀疏MIMO均衡器设计方法 被引量：1

4

作者 喻丽红 赵加祥 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期73-78,共6页

为减少均衡器非零抽头数,降低计算复杂度,该文将多进多出系统稀疏有限冲激响应判决反馈均衡器设计问题转化为l1范数最小化问题,并提出利用最小角回归算法迭代计算稀疏判决反馈均衡器非零抽头位置和权重。仿真结果表明,在给定较小的性能... 为减少均衡器非零抽头数,降低计算复杂度,该文将多进多出系统稀疏有限冲激响应判决反馈均衡器设计问题转化为l1范数最小化问题,并提出利用最小角回归算法迭代计算稀疏判决反馈均衡器非零抽头位置和权重。仿真结果表明,在给定较小的性能损失下,相比最小均方误差准则的非稀疏最优均衡器,在相同的误比特率下,所提方法设计的稀疏判决反馈均衡器在车载移动A信道中的最大信噪比损失约为0.3dB,而其非零抽头数目减少超过70%,达到了性能与计算复杂度的有效权衡。 展开更多

关键词 多进多出 判决反馈均衡 稀疏表示 最小角回归算法

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基于LARS-泛Kriging模型的气动建模及翼型优化设计

5

作者 宋鑫 《机械设计与制造工程》 2024年第10期67-72,共6页

以超临界翼型为例,基于泛Kriging模型与最小角回归算法建立了气动特性关于几何外形与攻角的代理模型。分析了代理模型的精度,并通过特征选择过程研究了不同参数对气动特性的影响。采用基于代理模型的全局优化方法进行了翼型阻力优化设计... 以超临界翼型为例,基于泛Kriging模型与最小角回归算法建立了气动特性关于几何外形与攻角的代理模型。分析了代理模型的精度,并通过特征选择过程研究了不同参数对气动特性的影响。采用基于代理模型的全局优化方法进行了翼型阻力优化设计,并与原始翼型、直接优化结果、普通Kriging模型优化结果进行了对比。结果表明:LARS-泛Kriging模型可识别气动特性的重要影响参数,建模精度满足工程需求;采用LARS-泛Kriging模型优化相比直接CFD计算优化及初始普通Kriging模型优化所需CFD计算次数分别减少91.0%、65.6%,计算效率分别提高98.5%、94.0%,优化结果相似。 展开更多

关键词 KRIGING模型 最小角回归算法 特征选择 翼型优化设计

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基于多重共线性的Lasso方法 被引量：14

6

作者 曹芳 朱永忠 《江南大学学报（自然科学版）》 CAS 2012年第1期87-90,共4页

多重共线性是多元线性回归分析中的一个重要问题,消除共线性的危害一直是回归分析的一个重点。就此问题介绍了一种Lasso方法,并设计了一种选择最佳模型的方法。通过实例分析,将其与常用方法进行比较,从结果可看出,Lasso回归在处理多重... 多重共线性是多元线性回归分析中的一个重要问题,消除共线性的危害一直是回归分析的一个重点。就此问题介绍了一种Lasso方法,并设计了一种选择最佳模型的方法。通过实例分析,将其与常用方法进行比较,从结果可看出,Lasso回归在处理多重共线性问题上较其他方法更加有效。 展开更多

关键词 Lasso回归 主成分回归 岭回归 最小角回归算法 AIC准则 BIC准则

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基于手机运动传感器数据的交通流拥挤识别 被引量：4

7

作者 肖峰 涂雯雯 陈冬 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期553-562,共10页

准确的交通流状态识别是智能交通管理与控制的基础.通过所开发的手机端软件从手机中提取车辆的加速度与角加速度数据,在研究了其统计特征后,发现该数据可反应周围车辆对目标车辆运行环境的影响,从而与交通流状态的变化有着密切关系.利... 准确的交通流状态识别是智能交通管理与控制的基础.通过所开发的手机端软件从手机中提取车辆的加速度与角加速度数据,在研究了其统计特征后,发现该数据可反应周围车辆对目标车辆运行环境的影响,从而与交通流状态的变化有着密切关系.利用支持向量机学习算法,以加速度与角加速度统计参数作为输入变量识别断面交通流状态.实验结果识别精度最高达到92%,表明加速度和角加速度指标可作为交通流状态的表征参数.该研究采用Lasso模型和最小角回归算法对输入参数进行变量选择,在降低计算成本的同时保证了良好的识别效果. 展开更多

关键词 手机运动传感器 机器学习 交通流状态识别 Lasso 最小角回归算法

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基于在线字典学习和脉冲耦合神经网络的脑图像融合 被引量：1

8

作者 宗静静 邱天爽 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期540-547,共8页

医学图像融合是医学影像和放射医学等领域的研究热点之一,广受医学界和工程界重视。提出一种基于在线字典学习(ODL)和脉冲耦合神经网络(PCNN)的脑部CT和MR图像融合新算法。首先,利用滑动窗技术将源图像分块,使用ODL算法和最小角回归算法... 医学图像融合是医学影像和放射医学等领域的研究热点之一,广受医学界和工程界重视。提出一种基于在线字典学习(ODL)和脉冲耦合神经网络(PCNN)的脑部CT和MR图像融合新算法。首先,利用滑动窗技术将源图像分块,使用ODL算法和最小角回归算法(LARS)得到各图像块对应列向量的稀疏编码;其次,将稀疏编码作为脉冲耦合神经网络的外部输入刺激信号进行迭代处理,根据点火次数确定融合系数;最后,根据融合系数和学习字典重构融合图像。基于哈佛医学院的10组脑部CT和MR数据,将所提出算法同基于KSVD的融合算法、基于ODL的融合算法、基于NSCT的融合算法比较。实验结果显示:综合考虑主观视觉效果和客观评价指标,该算法性能整体优于其他算法,客观参数指标BSSIM、MI、Piella、SF、STD、QAB/F的均值分别为0.751 2、3.769 6、0.697 1、29.526 7、90.090 6、0.570 7,可以提供丰富的信息来辅助医生分析病变体,提高临床医疗诊断的准确性和治疗规划的科学性。 展开更多

关键词 图像融合 稀疏表示 脉冲耦合神经网络(PCNN) 在线字典学习(ODL) 最小角回归算法(LARS)

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基于高光谱技术的培养基上细菌菌落分类方法研究 被引量：7

9

作者 余伟 彭宽宽 +4 位作者 陈伟 穆渴心 谭臣 王湘如 冯耀泽 《分析化学》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期1221-1226,共6页

利用高光谱技术对培养基上细菌（大肠杆菌、李斯特菌和金黄色葡萄球菌）菌落进行快速识别和分类。采集琼脂培养基上细菌菌落的高光谱反射图像（390-1040 nm）,在对波段差图像进行大津阈值分割的基础上自动提取细菌菌落光谱,并建立细菌... 利用高光谱技术对培养基上细菌（大肠杆菌、李斯特菌和金黄色葡萄球菌）菌落进行快速识别和分类。采集琼脂培养基上细菌菌落的高光谱反射图像（390-1040 nm）,在对波段差图像进行大津阈值分割的基础上自动提取细菌菌落光谱,并建立细菌分类检测的全波长和简化偏最小二乘判别（ PLS-DA）模型。全波长模型对预测集样本的分类准确率和置信预测分类准确率分别为100%和95.9%。此外,利用竞争性自适应重加权算法（ CARS）、遗传算法（ GA）和最小角回归算法（ LARS-Lasso）进行波长优选并建立对应简化模型。其中,CARS简化模型在精度、稳定性及分类准确率方面均优于GA和LARS-Lasso简化模型,其对预测集样本的分类准确率和置信预测分类准确率分别达到了100%和98.0%。研究表明,高光谱是一种细菌菌落高精度、快速、无损识别检测的有效方法。简化模型中优选的波长可以为开发低成本检测仪器提供理论依据。 展开更多

关键词 高光谱图像 偏最小二乘判别分析 竞争性自适应重加权算法 遗传算法 最小角回归算法

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基于在线字典学习的医学图像特征提取与融合 被引量：3

10

作者 吴双 邱天爽 高珊 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期283-288,共6页

提出一种基于在线字典学习(ODL)的医学图像特征提取与融合的新算法。首先,采用大小为8像素×8像素的滑动窗处理源图像,得到联合矩阵;通过ODL算法得到该联合矩阵的冗余字典,并利用最小角回归算法(LARS)计算该联合矩阵的稀疏编码;将... 提出一种基于在线字典学习(ODL)的医学图像特征提取与融合的新算法。首先,采用大小为8像素×8像素的滑动窗处理源图像,得到联合矩阵;通过ODL算法得到该联合矩阵的冗余字典,并利用最小角回归算法(LARS)计算该联合矩阵的稀疏编码;将稀疏编码列向量的1范数作为稀疏编码的活动级测量准则,然后根据活动级最大准则融合稀疏编码;最后根据融合后的稀疏编码和冗余字典重构融合图像。实验图像为20位患者的已配准脑部CT和MR图像,采用5种性能指标评价融合图像的质量,同两种流行的融合算法比较。结果显示,所提出算法的各项客观指标均值最优,Piella指数、QAB/F指数、MIAB/F指数、BSSIM指数和空间频率的均值分别为0.800 4、0.552 4、3.630 2、0.726 9和31.941 3,融合图像对比度、清晰度高,病灶的边缘清晰,运行速度较快,可以辅助医生诊断和临床治疗。 展开更多

关键词 图像融合 在线字典学习算法(ODL) 最小角回归算法(LARS)

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阴影模型的正则化无设备重建与实时定位 被引量：2

11

作者 熊一枫 卢继华 +1 位作者 何梓珮 曹晨曦 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1159-1165,共7页

在综合静态无线射频层析成像(Radio tomographic imaging,RTI)算法基础上,给出了一种可行且有效的实现无线传感器节点在空旷环境和障碍物条件下无线信号衰减原理障碍物监控的方法,实现定位与追踪.利用阴影衰落模型建立接收信号强度测量... 在综合静态无线射频层析成像(Radio tomographic imaging,RTI)算法基础上,给出了一种可行且有效的实现无线传感器节点在空旷环境和障碍物条件下无线信号衰减原理障碍物监控的方法,实现定位与追踪.利用阴影衰落模型建立接收信号强度测量值线性系统模型,并采用SPIN令牌环通信协议收集接收信号强度;创新性地引入最小角回归算法与最小绝对值收缩和选择因子算法(Least absolute shrinkage and selection operator,LASSO),提高了图像重建速度.即在吉洪诺夫正则化与l1正则化算法分析对比前提下,创新性引入改进的最小角回归(Least angle regression,LARS)重建模型与算法,保证重建效果与复杂LASSO算法相似的同时,将重建图像速度提高一个数量级.实测基于16平方米范围内的16个JENNIC 5139节点进行定位与追踪.实测结果与仿真相比虽稍有偏差,但近似符合.这充分表明:吉洪诺夫正则化与l1正则化适用于不同分辨率场景,且都可较好地反映障碍物状况. 展开更多

关键词 无线射频层析成像 重建算法 最小角回归算法 l1最优化 吉洪诺夫正则化

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