摘要：在财务困境预测中,如何从大量备选指标中筛选出预警指标是一个重要环节。为了更有效地设计财务困境预测模型,本文将平均影响值方法应用于SVM回归来进行变量筛选,首先对训练集数据用SVM进行训练,然后分别增减每一自变量的10%来进行仿真,对两个仿真结果的差值按样本数平均,得出平均影响值;最后对各个自变量的平均影响值按绝对值大小排序,从而进行变量筛选。实证结果表明,该方法能够以较少的特征变量实现较高的分类精度,是切实有效的。

摘要：在建立火控射击诸元回归解算模型时,由于影响火控射击诸元的因素较多,并且各因素之间存在交互作用。需利用逐步回归法对回归模型中的变量进行筛选,首先确定影响射击诸元的因素指标集,并划分因素水平。利用正交试验进行航路设计,并将数据装定到火控系统中,获得静态解算数据。利用逐步回归法在403个变量中选择14个变量通过多元线性回归得到火控回归模型。对火控模型进行偏F检验,对残差进行独立性和正态性检验。结果表明,通过逐步回归法筛选得到的模型变量建立的回归方程,回归效果较好。

摘要：本主旨在说明合理的试验设计以及为了筛选复杂系统中的操作变量以确保在最少的投资和劳动时对系统模化而采取恰当策略的重要性．本文阐述了一些统计筛选方法的优点和局限性，例如堆浸数学模型敏感性分析中的Plackett－Burman设计、Hadamard方法和立成分分析法．堆浸是一复杂系统．其中要考虑15个变量和4个因变量．将各种策略与对过程的先验知识结合起来．

摘要：临床预测模型可用于多种医疗场景,而变量筛选是建立临床预测模型的关键步骤之一。变量筛选是从可用的候选变量列表中,筛选出对预测结局影响最大的变量,同时剔除不相关或冗余的变量。变量筛选方法大致可分为基于回归分析(向后消除法、向前筛选法、逐步筛选法、全子集筛选法、Lasso和弹性网络)和基于机器学习(随机森林、正则化随机森林、Boruta、梯度提升特征筛选)两大类。本文介绍了变量筛选的概念、流程,总结不同变量筛选方法的特点、停止规则,并比较分析各自的优缺点。

摘要：回归分析中的变量筛选技术是回归分析技术得到广泛应用的一个突破,它将方差分析中的F检验和回归分析技术进行集成,形成一个新的算法,为工程应用开拓了广泛的前景。在笔者藏书中,涉及回归分析中变量筛选技术的专著有：《概率统计计算》（中国科学院计算中心概率统计组编著,科学出版社,1979）;《回归分析及其试验设计》（上海师范大学数学系概率统计教研组编,上海教育出版社,1978）。

摘要：借助微软的Excel平台,推出一种多元回归及变量筛选的实用科学方法-LLJ表.通过对超声回弹综合法检测混凝土强度模型的建立,展现LLJ表的灵敏性和实用性.以多元回归理论为基础,计算机软件Excel为平台,建立变量筛选LLJ表.经过LLJ表筛选后的变量所建的模型与原数据进行比较,拟合度良好.信度在变量筛选过程中的转加法则,其核心是在后退法任何一轮的筛选中没有达标(一般达标取:Bd≥0.90)的最小信度所对应的变量可永久性删除,并且只删除这唯一的变量;LLJ表是在插入函数LINEST基础上的扩展(由原来的5行扩展到9行);LLJ表对建立多元模型具有优越性、筛选过程中有极高的洞察力和对试验实现优化设计的特点.

摘要：针对生物发酵过程中关键生化参量的在线检测问题,提出一种基于平均影响值的神经网络(NN-MIV)变量选择方法。发酵过程初始软测量模型含有多个辅助变量,MIV方法计算辅助变量对主变量的外部贡献率,NN方法计算辅助变量对主变量的内部贡献率,文中将两种方法综合提出了NN-MIV方法,其计算出的辅助变量对主变量的贡献率稳定性好。利用筛选出最优辅助变量建立软测量模型,对青霉素发酵过程做了数值仿真实验,与传统的变量筛选方法相比,该方法筛选出的辅助变量少,建立的软测量模型估计精度高。

摘要：为提高汽车行驶平顺性和操纵稳定性等整车动力学性能优化匹配效率,提出基于TOPSIS(Technique for ordering preferences by similarity to ideal solution,TOPSIS)方法的设计变量筛选策略。首先建立考虑下控制臂和扭转梁柔性的整车刚柔耦合虚拟样机模型,并通过下控制臂和扭转梁自由模态试验以及整车行驶平顺性和操纵稳定性实车道路试验验证所建整车刚柔耦合模型的正确性。采用试验设计方法研究下控制臂和扭转梁各结构参数分别对前后悬架性能的影响程度,提出基于熵权法和TOPSIS方法的结构综合贡献系数计算方法,以此为评价指标筛选出对悬架性能影响较大的结构参数作为整车性能匹配优化的设计变量,结合Kriging近似模型和NSGA-II算法(Elitist non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-II)对整车行驶平顺性和操纵稳定性进行多目标优化设计,获取Pareto最优解集,并确定出前后悬架系统的优化方案。研究结果表明,与优化前相比较,悬架系统优化后的整车行驶平顺性和操纵稳定性均有所提高,能够实现汽车性能的整体改善。

摘要：针对战术导弹外形气动隐身多目标优化问题,提出了一种新的快速优化方法.采用物理规划将多目标问题转化为单目标问题间接求解,利用遗传算法(GA,Genetic Algorithm)对问题进行设计空间搜索.为降低计算成本,通过变量筛选来降低设计变量空间维数,通过构建径向基函数(RBF,Radial Basis Function)代理模型来减少高精度分析模型的调用次数.最后以类BGM-109导弹模型的气动隐身多目标优化为例对该方法进行校验.在满足升力系数不小于初始升力系数的约束下,进行导弹几何外形优化使全弹阻力系数和前向雷达散射截面(RCS,Radar Cross Section)最小.与标准GA相比,在两者优化结果基本相同的情况下,该方法节约了83%的计算成本.

摘要：针对动态神经网络风电功率预测模型输入变量较多、模型复杂的问题,将神经网络和平均影响值方法相结合,提出了一种基于神经网络平均影响值的超短期风电功率预测方法。此方法综合考虑了各输入变量对输出变量(风电预测功率)的外部贡献率和内部贡献率,筛选出了对输出变量贡献率最大的输入变量,建立了一个优化的神经网络超短期风电功率预测模型。实验结果表明,所提模型降低了预测模型的复杂度,减少了测量噪声对预测精度的影响,得到了较好的风电功率预测结果。