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基于LASSO回归探讨多种生物标志物预测急性冠脉综合征病人PCI术后造影剂肾病的价值
1
作者 杨珊珊 潘宇翔 +1 位作者 郑婉 王政 《中西医结合心脑血管病杂志》 2024年第12期2246-2251,共6页
目的:基于最小绝对收缩与选择算法(LASSO)回归探讨多种生物标志物预测急性冠脉综合征病人经皮冠状动脉介入治疗(PCI)术后造影剂肾病的价值。方法:选取2020年1月-2022年6月在海南医学院第一附属医院就诊的119例急性冠脉综合征病人作为研... 目的:基于最小绝对收缩与选择算法(LASSO)回归探讨多种生物标志物预测急性冠脉综合征病人经皮冠状动脉介入治疗(PCI)术后造影剂肾病的价值。方法:选取2020年1月-2022年6月在海南医学院第一附属医院就诊的119例急性冠脉综合征病人作为研究对象,记录病人一般情况、血液生化指标、炎性因子、生物标志物及PCI术后3 d造影剂肾病发生情况,以病人PCI术后3 d是否发生造影剂肾病为因变量,运用10折交叉验证LASSO回归进行特征性变量筛选,以特征性变量作为自变量代入多因素Logistic回归模型获得急性冠脉综合征病人PCI术后发生造影剂肾病的独立预测因素,重点分析生物标志物与病人PCI术后发生造影剂肾病的关系,并基于独立预测因素构建联合预测模型和列线图模型,绘制校准曲线以验证列线图模型的预测效能。结果:10折交叉验证LASSO回归筛选出最具泛化能力的4个特征性变量糖尿病、尿肾损伤分子-1(KIM-1)、尿中性粒细胞明胶酶相关载脂蛋白(NGAL)以及尿胱抑素C(CysC),其对应的LASSO回归系数分别为0.436,0.624,0.916及2.745,多因素Logistic回归分析调整和校正混杂因素后,糖尿病、尿KIM-1、尿NGAL以及尿CysC为急性冠脉综合征病人PCI术后发生造影剂肾病的独立预测因素(P<0.05),基于急性冠脉综合征病人PCI术后发生造影剂肾病的独立预测因素糖尿病、尿KIM-1、尿NGAL以及尿CysC构建列线图模型,P=1/(1+e^(-x)),X=-2.345+0.824×尿CysC+0.565×糖尿病+0.685×尿NGAL+0.634×尿KIM-1,列线图模型的校准曲线显示,急性冠脉综合征病人PCI术后发生造影剂肾病风险的预测值与实际观测值符合度良好。结论:糖尿病、尿KIM-1、尿NGAL以及尿CysC为急性冠脉综合征病人PCI术后发生造影剂肾病的独立预测因素,基于独立预测因素建立的列线图模型具有较高的预测价值。 展开更多
关键词 急性冠脉综合征 造影剂肾病 最小绝对收缩与选择算法回归 LASSO回归 生物标志物 预测价值
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基于集合经验模态分解和套索算法的短期风速组合变权预测模型研究 被引量：13
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作者 杨磊 黄元生 +2 位作者 张向荣 董玉琳 高冲 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2020年第10期81-90,共10页
准确的风速预测对风电场实现平稳出力具有重要意义。为提高短期风速预测精度,提出一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)、套索算法(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator, LASSO)、遗传算... 准确的风速预测对风电场实现平稳出力具有重要意义。为提高短期风速预测精度,提出一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)、套索算法(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator, LASSO)、遗传算法(Genetic Algorithm, GA)、广义回归神经网络(General Regression Neural Network, GRNN)和长短期记忆模型(Long Short-Term Memory,LSTM)的短期风速变权组合预测模型(Variable Weighted Hybrid Model, VWHM)。首先运用集合经验模态分解技术,将原始风速时间序列分解成多个不同的子序列。然后运用套索算法对各个子序列的数据变量进行筛选,提取代表性变量作为预测输入。最后利用GA的全局优化能力,对由GRNN和LSTM构成的组合预测模型的权重系数进行移动样本自适应变权求解,并加权得到最终预测结果。仿真结果表明,所提的变权组合模型比单一模型以及传统组合模型具有更高的预测精度,且在风速预测中具有优越性。 展开更多
关键词 短期风速预测 集合经验模态分解 套索算法 广义回归神经网络 长短期记忆 遗传算法
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高维数据挖掘中特征选择的稳健方法 被引量：3
3
作者 李泽安 陈建平 +1 位作者 章雅娟 赵为华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第8期2194-2197,2235,共5页
针对高维数据的特点,即数据中变量个数往往大于样本观测数目,并且数据往往具有异质性特点,基于众数回归分析和变量选择降维技术,提出了一种稳健有效的特征选择方法,利用局部二次逼近算法(LQA)和最大期望(EM)算法,给出估计算法和最优调... 针对高维数据的特点,即数据中变量个数往往大于样本观测数目,并且数据往往具有异质性特点,基于众数回归分析和变量选择降维技术,提出了一种稳健有效的特征选择方法,利用局部二次逼近算法(LQA)和最大期望(EM)算法,给出估计算法和最优调节参数的选取方法。通过实验的模拟数据分析表明,所提出的特征提取选择方法整体优于基于最小二乘和中位数的正则化估计方法,特别当误差是非正态分布时,与已有方法相比具有较高的预测能力和稳健性。 展开更多
关键词 高维数据 特征选择 众数回归 自适应LASSO 最大期望算法
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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
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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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正则稀疏化的多因子量化选股策略 被引量：8
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作者 舒时克 李路 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第1期110-117,共8页
针对高维度数据集特征之间的复杂性,而传统的L1惩罚项不满足Oracle性质的无偏性,将逻辑回归弹性网(LR-Elastic Net)中的L1惩罚项替换为SCAD(Smoothly Clipped Absolute Deviation)和MCP(Minimax Concave Penalty)惩罚项,分别构建了LR-S... 针对高维度数据集特征之间的复杂性,而传统的L1惩罚项不满足Oracle性质的无偏性,将逻辑回归弹性网(LR-Elastic Net)中的L1惩罚项替换为SCAD(Smoothly Clipped Absolute Deviation)和MCP(Minimax Concave Penalty)惩罚项,分别构建了LR-SCAD和LR-MCP模型,在保留稀疏性的同时满足了无偏性,并利用ADMM(Alternating Direction Method of Multipliers)算法进行求解。通过模拟实验发现,LR-Elastic Net模型能很好地处理特征存在相关性的小样本数据,而LR-SCAD和LR-MCP模型在特征存在相关性的大样本数据中表现较好;建立LR-Elastic Net、LR-SCAD和LR-MCP策略,并应用于沪深300指数成分股数据。回测结果显示,LR-SCAD和LR-MCP策略在股票相关性很强的数据中比LR-Elastic Net策略表现更好。 展开更多
关键词 弹性网(Elastic Net) SCAD MCP ADMM算法 逻辑回归 多因子选股
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