以多种数学模型探求降脂颗粒组方配伍优化的研究 被引量：14

1

作者 杨铭 张莉 +2 位作者 葛迎利 鲁艳柳 季光 《中国中药杂志》 CAS CSCD 北大核心 2011年第24期3439-3443,共5页

目的:探索中药复方多指标综合评价,多组分药物配伍优化的研究方法。方法:采用均匀设计-药效试验-多指标综合评价-LASSO算法建模-进化搜索寻优-试验验证的研究策略,以血清ALT,AST,TG,TC,HDL,LDL,肝TG浓度,肝体比值为药效指标,对降脂颗粒... 目的:探索中药复方多指标综合评价,多组分药物配伍优化的研究方法。方法:采用均匀设计-药效试验-多指标综合评价-LASSO算法建模-进化搜索寻优-试验验证的研究策略,以血清ALT,AST,TG,TC,HDL,LDL,肝TG浓度,肝体比值为药效指标,对降脂颗粒的组方配伍进行优化。结果:层次分析法结合CRITIC法确立的综合药效值,既反映了中药复方的多靶点、多层次的药理效应又反映了实际样本数据的信息,LASSO算法能较准确的反映复方组分与综合药效的复杂的非线性映射关系,在此基础上优化得到的最佳配伍组经实验验证,相对于原方组具有相对较好的综合药理效应。结论:层次分析法结合CRITIC法可用于中药复方药效多指标综合,结合LASSO算法是中药复方多指标评价,多药物配伍优化的有效方法之一。 展开更多

关键词 层次分析 CRITIC lasso算法 综合评价 组方优化

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血清IL-6和TNF-α对重症急性胰腺炎的早期诊断价值分析 被引量：10

2

作者 何健 俞隼 张静 《临床肝胆病杂志》 CAS 北大核心 2023年第7期1657-1664,共8页

目的 评估血清细胞因子在重症急性胰腺炎(SAP)早期诊断中的价值,并利用LASSO算法构建复合指标的数理模型以提高对SAP诊断的准确性。方法 纳入2019年1月-2022年6月在常熟市第一人民医院就诊的130例急性胰腺炎患者,其中SAP患者73例,非SAP... 目的 评估血清细胞因子在重症急性胰腺炎(SAP)早期诊断中的价值,并利用LASSO算法构建复合指标的数理模型以提高对SAP诊断的准确性。方法 纳入2019年1月-2022年6月在常熟市第一人民医院就诊的130例急性胰腺炎患者,其中SAP患者73例,非SAP患者57例。收集所有患者的外周血清样本并通过Luminex xMAP液相芯片技术完成13种血清细胞因子的精准检测。同时,所有患者均进行APACHEⅡ、BISAP和CTSI评分。使用Kolmogorov-Smirnov法进行正态性检验,对符合正态分布的计量资料两组间比较采用成组t检验;对非正态分布的计量资料两组间比较采用Mann-Whitney U检验。计数资料两组间比较采用χ^(2)检验。此外,通过二元Logistic回归分析评估细胞因子对SAP的影响,应用线性回归分析评估细胞因子与SAP疾病的严重程度之间的关联。偏相关分析在校正协变量(年龄、性别、BMI、高血压、糖尿病病史)后分析细胞因子与SAP疾病的严重程度评分的关联性。利用LASSO算法构建复合指标的数理模型,并采用受试者工作特征曲线(ROC曲线)分析血清细胞因子对SAP临床诊断的效能,计算曲线下面积(AUC)。结果 非SAP组APACHEⅡ、BISAP和CTSI评分、改良Marshall评分均低于SAP组,差异均有统计学意义(P值均<0.001)。SAP组患者IFN-γ、IL-1β、IL-6、IL-8、TNF-α水平均高于非SAP组,IL-12水平明显低于非SAP组,差异均有统计学意义(P值均<0.05)。Logistic回归分析结果显示,IFN-γ(OR=1.190,95%CI:1.036~1.367,P=0.014)、IL-6(OR=1.148,95%CI:1.070~1.231,P<0.001)和TNF-α(OR=1.100,95%CI:1.048~1.155,P<0.001)为SAP的独立影响因素。偏相关分析提示,在校正了性别、年龄、BMI、慢性疾病史(糖尿病、高血压)后,SAP患者IL-6和TNF-α的水平与APACHEⅡ评分均呈显著正相关(IL-6:r=0.503,P<0.001;TNF-α:r=0.557,P<0.001)。线性回归分析显示,SAP患者中IL-6和TNF-α水平均与APACHEⅡ评分有关(IL-6:β=0.049,P=0.044;TNF-α 展开更多

关键词 胰腺炎 白细胞介素6 肿瘤坏死因子Α lasso算法

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嵌入网络舆情指数的中国金融机构系统性风险传染效应研究 被引量：13

3

作者 欧阳资生 杨希特 黄颖 《中国管理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2022年第4期1-12,共12页

首先基于文本挖掘技术构建反映投资者情绪的网络舆情指数,然后将所构建的网络舆情指数嵌入到系统性风险传染效应度量模型,得到修正的单指标非对称CoVaR模型,并运用线性分位数LASSO算法与局部多项式估计方法进行参数估计,以此为基础构建... 首先基于文本挖掘技术构建反映投资者情绪的网络舆情指数,然后将所构建的网络舆情指数嵌入到系统性风险传染效应度量模型,得到修正的单指标非对称CoVaR模型,并运用线性分位数LASSO算法与局部多项式估计方法进行参数估计,以此为基础构建金融有向网络,进而对中国金融机构系统性风险传染效应进行实证分析。实证研究表明:(1)以单指标非对称CoVaR为代表的金融机构风险指标与网络舆情的协同变化趋势明显;(2)证券类和银行类金融机构对外部风险非常敏感,极易受到其他金融机构的影响,也极易影响其他金融机构;(3)非银行类机构在风险积累阶段占据重要位置,银行在风险爆发时刻占据重要位置;(4)相对于非银行类金融机构,银行类机构具有较强的传染能力。 展开更多

关键词 单指标非对称CoVaR模型 系统性风险 有向网络 lasso算法 网络舆情指数

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基于Lasso方法的污染气体自适应探测算法 被引量：9

4

作者 崔方晓 李大成 +2 位作者 吴军 王安静 李扬裕 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期398-406,共9页

在开放光路条件下,污染气体与大气成分的光谱特征相互混叠,难以直接对污染气体进行识别。提出了一种自适应特征提取算法,预先生成各种大气条件下的光谱特征,利用Lasso算法进行快速特征优选,选择最优目标/背景组合重构背景光谱,提取目标... 在开放光路条件下,污染气体与大气成分的光谱特征相互混叠,难以直接对污染气体进行识别。提出了一种自适应特征提取算法,预先生成各种大气条件下的光谱特征,利用Lasso算法进行快速特征优选,选择最优目标/背景组合重构背景光谱,提取目标特征。为了验证所提算法的有效性,开展了不同背景下的甲烷遥测实验、不同相对湿度条件下的氨气遥测实验,以及室内近距离乙烯探测实验。将所提算法与Harig算法进行对比,结果表明:所提算法能更好地扣除背景,具有较强的实用性。 展开更多

关键词 遥感 自适应 lasso算法 亮温光谱

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LASSO算法及其在边坡稳定性分析中的应用 被引量：7

5

作者 谢梦龙 叶新宇 +1 位作者 张升 盛岱超 《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期1724-1729,I0005,共7页

将LASSO算法引入边坡可靠度分析中,建立算法模型预测边坡安全系数,并实现搜索边坡危险区域的功能。首先,借助有限元软件实现蒙特卡洛模拟,获取边坡各处土体参数及对应安全系数数据集。其次,通过LASSO算法对获取的数据集进行分析,建立模... 将LASSO算法引入边坡可靠度分析中,建立算法模型预测边坡安全系数,并实现搜索边坡危险区域的功能。首先,借助有限元软件实现蒙特卡洛模拟,获取边坡各处土体参数及对应安全系数数据集。其次,通过LASSO算法对获取的数据集进行分析,建立模型预测特定条件下边坡安全系数,该结果通过与普通线性回归算法预测的结果进行比较,证实了LASSO算法的优越性。同时,提出了其在边坡长期风险监控中的应用建议。最后,将LASSO算法与蒙特卡洛模拟相结合,充分考虑多次模拟结果,实现搜索边坡最危险区域功能。结果表明,与普通线性回归算法相比,LASSO算法所建立的模型能准确搜索到影响边坡稳定性的最危险区域。因此,LASSO算法能为边坡长期风险监控和边坡加固工作提供新的思路。 展开更多

关键词 边坡稳定 可靠度分析 蒙特卡洛模拟 lasso算法

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基于BP神经网络和多元线性回归的辛烷值预测 被引量：3

6

作者 许美贤 郑琰 +1 位作者 周若兰 张如意 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第4期379-392,共14页

为降低硫、烯烃含量及辛烷值损失,保证汽油清洁化生产,基于S Zorb装置运行积累的数据,首先利用Lasso算法初步筛选建模变量,并基于BP神经网络计算指标因子贡献度,进一步筛选出15个主要变量用于建立辛烷值损失预测模型;其次对比分析4种模... 为降低硫、烯烃含量及辛烷值损失,保证汽油清洁化生产,基于S Zorb装置运行积累的数据,首先利用Lasso算法初步筛选建模变量,并基于BP神经网络计算指标因子贡献度,进一步筛选出15个主要变量用于建立辛烷值损失预测模型;其次对比分析4种模型,得出BP神经网络预测精度更优,更适合作为辛烷值损失预测模型,并经过10折交叉验证得到均方误差(MSE)均值为0.027 193,R~2均值为0.904 87,验证了该模型的可靠性;最后在控制油品硫质量分数不大于5μg/g的前提下,结合多元线性回归对主要变量进行优化调控.结果表明,需同时改变多个变量才能使辛烷值损失降幅大于30%,多元线性回归模型预测精度较好,能按照一定比例对主要变量进行正反向调控.本文还可视化展示了优化过程中辛烷值和硫含量的变化轨迹. 展开更多

关键词 BP神经网络 多元线性回归 lasso算法 辛烷值损失预测 优化调控

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近红外技术的广西速生桉抽出物含量测定与模型优化 被引量：6

7

作者 朱华 吴珽 +3 位作者 房桂干 梁龙 朱北平 佘光辉 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期793-798,共6页

为解决速生桉抽出物测定方法繁琐耗时,木浆生产能耗居高不下等问题,以引种的3种广西速生尾巨桉原料(DH32-29,DH32-26,DH33-27)为研究对象,采集了144个样本的近红外光谱,按国标方法测定全部样品的苯醇抽出物和1%NaOH抽出物含量。在Matlab... 为解决速生桉抽出物测定方法繁琐耗时,木浆生产能耗居高不下等问题,以引种的3种广西速生尾巨桉原料(DH32-29,DH32-26,DH33-27)为研究对象,采集了144个样本的近红外光谱,按国标方法测定全部样品的苯醇抽出物和1%NaOH抽出物含量。在Matlab 8.0中采用信号平滑,一阶、二阶导数,矢量归一化,多元散射校正等方法预处理原始光谱,用偏最小二乘法、支持向量机法和人工神经网络法以及常用于宏观经济分析的LASSO法分别结合上述预处理方法建立模型,筛选出最优建模方法。运用遗传算法对波段进行选择,提高了模型的精确度从而优化了模型。确定了建立苯醇抽出物含量模型时,可联用平滑、MSC和一阶导数预处理光谱数据,以1345.0~1821.4和2127.8~2241.3 nm区间波段参与建模,建模方法为偏最小二乘法,最佳主成分数为9时,模型有最好的精确度。其RMSEP值可达0.25%,绝对偏差范围为-0.39%~0.38%。筛选出的波段包含了如1410和1447 nm附近酚羟基伸缩振动的一级倍频,2133 nm处苯环上碳氢键的伸缩振动与碳碳双键伸缩振动的合频等苯醇抽出物的特征波段。建立1%NaOH抽出物分析模型时,可联用平滑、矢量归一化和一阶导数预处理,选择1138.2~2363.0 nm波段数据,建模方法为LASSO,选取的调整参数值μ为12.61,此时模型精确度最高。RMSEP值为0.37%,绝对偏差范围为-0.56%~0.53%。筛选出的波段包含了1158和1170 nm附近乙酰脂基团CH3中C-H的伸缩振动二级倍频吸收,1666,1681和1790 nm附近CH3中C-H伸缩振动的一级倍频吸收等特征吸收。模型的预测能力从组分结构角度得到了解释。模型的RPD值分别为4.67和5.77,模型性能均可满足实际需求,有望应用于制浆造纸生产线上的速生桉抽出物含量分析。研究结果表明,通过预处理方法选择和建模方法选择,结合遗传算法的应用,可以建立并优化广西速生桉木抽出物含量的近红外测定模� 展开更多

关键词 近红外技术 lasso算法 预处理 遗传算法

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基于LASSO-BP神经网络模型的滆湖组黏性土抗剪强度预测 被引量：2

8

作者 顾春生 许书刚 +3 位作者 杨鹏 唐鑫 张其琪 李浩民 《世界地质》 CAS 2023年第3期577-587,共11页

为了研究苏锡常地区滆湖组黏性土工程地质特性,建立能够描述其抗剪强度特性的预测模型,笔者选取727组土工试验数据作为研究样本,运用LASSO算法筛选出对抗剪强度影响显著的参数,然后结合BP神经网络算法建立抗剪强度预测模型。结果表明:... 为了研究苏锡常地区滆湖组黏性土工程地质特性,建立能够描述其抗剪强度特性的预测模型,笔者选取727组土工试验数据作为研究样本,运用LASSO算法筛选出对抗剪强度影响显著的参数,然后结合BP神经网络算法建立抗剪强度预测模型。结果表明:①滆湖组黏性土的黏聚力、内摩擦角与液性指数、压缩系数呈反相关,与塑性指数、饱和重度呈正相关;②确定液性指数、塑性指数、压缩系数、颗粒比重、饱和重度等5个参数为抗剪强度的预测参数,建立了基于LASSO-BP神经网络算法的滆湖组黏性土抗剪强度预测模型;③黏聚力预测模型的拟合优度R=0.92,平均绝对误差<5.4 kPa;内摩擦角预测模型的拟合优度R=0.75,平均绝对误差<1.7°。模型预测精度及可靠性总体较高,能够对滆湖组黏性土抗剪强度进行有效预测。预测模型引入LASSO算法,为运用数学方法研究土体参数间关系提供参考。 展开更多

关键词 lasso算法 BP神经网络模型 滆湖组黏性土 工程地质特性 抗剪强度

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基于LASSO-RBFNN的采煤机液压系统故障诊断研究

9

作者 张海波 刘昊 《煤矿机械》 2024年第1期160-162,共3页

针对采煤机液压系统故障诊断精度不高的问题,提出一种套索(LASSO)算法与径向基函数神经网络(RBFNN)相结合的故障诊断模型。首先利用LASSO算法去除液压系统中冗余特征,筛选关键故障特征,减少模型过拟合风险;故障特征筛选后确定RBFNN拓扑... 针对采煤机液压系统故障诊断精度不高的问题,提出一种套索(LASSO)算法与径向基函数神经网络(RBFNN)相结合的故障诊断模型。首先利用LASSO算法去除液压系统中冗余特征,筛选关键故障特征,减少模型过拟合风险;故障特征筛选后确定RBFNN拓扑结构,将采煤机液压系统故障数据输入模型中,进行故障诊断;最后将LASSO-RBFNN模型诊断结果与RBFNN模型和BP神经网络模型诊断结果进行对比。试验结果表明,该模型可用更短的网络训练时间得到较高的故障诊断精度。 展开更多

关键词 lasso算法 RBFNN 采煤机液压系统 故障诊断

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基于多参数信息构建的变压器套管末屏状态评估方法 被引量：6

10

作者 刘睿 张宗喜 +1 位作者 冯运 谢茜 《变压器》 2021年第10期37-40,共4页

本文提出了一种基于多信息构建的套管末屏状态评价方法。通过对评估结果进行分析,验证了评估模型能够有效判断和估计套管末屏运行状态,为提高套管末屏评估准确性提供了有效参考。

关键词 套管末屏 多参数构建 模糊判断 优选特征 lasso算法

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基于Lasso算法的油田产量预测方法 被引量：6

11

作者 谷建伟 周鑫 王硕亮 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第26期10759-10763,共5页

随着油田的不断开采,油田的产量预测也变得越来越重要。目前有许多基于机器学习的预测方法,但大多数都不能给出具体的预测模型。提出一种基于Lasso算法的预测方法,结合现场生产数据,选取一系列相关特征参数,通过对参数数据的分析,初步... 随着油田的不断开采,油田的产量预测也变得越来越重要。目前有许多基于机器学习的预测方法,但大多数都不能给出具体的预测模型。提出一种基于Lasso算法的预测方法,结合现场生产数据,选取一系列相关特征参数,通过对参数数据的分析,初步选取各个参数的函数形式,然后利用Lasso算法得到最终的预测模型,达到预测产量的目的。现场试验表明,该方法得到的预测模型比较准确,可解释性强,且预测精度高,可以应用于矿场产量预测。 展开更多

关键词 产量预测 机器学习 lasso算法 函数选取

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采用BP神经网络优化的振动信号压缩感知方法 被引量：2

12

作者 朱一凯 陈安妮 +1 位作者 余哲帆 万华平 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期1234-1243,共10页

无线传感网络逐渐应用于结构健康监测,但是因能耗问题难以实现长期、高频的数据采集工作。压缩感知技术可利用少量的采样点重构原始信号,有望降低无线传感网络的能耗。实测振动信号因受到噪声干扰而导致稀疏性有限,常用于压缩感知的LASS... 无线传感网络逐渐应用于结构健康监测,但是因能耗问题难以实现长期、高频的数据采集工作。压缩感知技术可利用少量的采样点重构原始信号,有望降低无线传感网络的能耗。实测振动信号因受到噪声干扰而导致稀疏性有限,常用于压缩感知的LASSO算法难以精确求解稀疏系数,进而影响振动信号重构效果。引入BP神经网络优化LASSO算法解得的稀疏系数,BP神经网络经ADAM优化算法训练后,可有效提升振动信号重构精度。用三层框架结构的模拟加速度数据和广州塔的监测加速度数据验证方法的有效性,并探讨了正则化参数和优化迭代次数的影响。结果表明,基于BP神经网络优化的压缩感知方法的信号重构效果在不同压缩率下均优于非优化的压缩感知方法。 展开更多

关键词 结构健康监测 压缩感知 BP神经网络 稀疏系数 lasso算法

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基于Lasso特征选择的方法比较 被引量：6

13

作者 刘晓宁 《安徽电子信息职业技术学院学报》 2014年第1期26-30,共5页

模型和特征选择是统计学中较为重要的问题之一。Lasso是一种基于一范式的特征选择方法,与现有特征选择方法比较,Lasso不仅能够准确地选择出重要变量,同时还具有特征选择的稳定性。文中对线性回归模型中变量选择的Lasso算法、基于线性模... 模型和特征选择是统计学中较为重要的问题之一。Lasso是一种基于一范式的特征选择方法,与现有特征选择方法比较,Lasso不仅能够准确地选择出重要变量,同时还具有特征选择的稳定性。文中对线性回归模型中变量选择的Lasso算法、基于线性模型的Lasso、Lars、Adaptive-lasso、elastic net等方法进行了比较,指出了它们间的联系,并通过对几个选自UCI数据集的数据进行对比验证,给出了变量选择方法的具体实现。 展开更多

关键词 特征选择 lasso算法 线性回归 变量选择

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基于套索与优化算法的矿山岩质边坡可靠度研究

14

作者 郑阿鑫 《河南科技》 2024年第5期43-46,共4页

【目的】为解决拟合边坡极限状态方程时存在的过拟合与共线性等问题,且为获得更符合实际的安全系数,在考虑剪胀角的基础上,建立基于LASSO-GA-PSO的矿山岩质边坡可靠度分析模型。【方法】通过将Slide与FLAC3D相结合的方法,计算考虑剪胀... 【目的】为解决拟合边坡极限状态方程时存在的过拟合与共线性等问题,且为获得更符合实际的安全系数,在考虑剪胀角的基础上,建立基于LASSO-GA-PSO的矿山岩质边坡可靠度分析模型。【方法】通过将Slide与FLAC3D相结合的方法,计算考虑剪胀角变化的边坡安全系数;采用LASSO对数据进行拟合,获得相应的极限状态方程;编写用遗传算法与LHS优化的自适应粒子群算法程序,建立基于LASSO-GA-PSO的边坡可靠度分析模型,进而确定边坡的可靠度指标。【结果】二次带交叉项的LASSO-GA-PSO模型所得的可靠度指标为2.3257,略小于LASSOMonte-Carlo的2.3879,误差为2.6%。【结论】模型具有较好的优化结果,可为类似工程提供参考。 展开更多

关键词 矿山岩质边坡 剪胀角 FLAC3D lasso算法 可靠度指标

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基于LASSO算法的波束空间信道估计

15

作者 张珍凤 张文芳 《无线互联科技》 2023年第11期14-19,共6页

在大规模毫米波(mmWave)天线阵列通信中,多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)系统可以使用透镜天线阵列大幅减少射频链的数量,但由于天线的数量远远大于射频链路的数量,信道估计具有挑战性。由于波束空间信道具有稀疏的... 在大规模毫米波(mmWave)天线阵列通信中,多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)系统可以使用透镜天线阵列大幅减少射频链的数量,但由于天线的数量远远大于射频链路的数量,信道估计具有挑战性。由于波束空间信道具有稀疏的特性,那么用于求解稀疏信号恢复问题的算法,可以作为波束空间信道估计问题的解决方法。波束空间信道估计问题建立的模型是基于l0-范数的非凸性问题,该问题为NP-hard。通常用l1-范数代替l0-范数,将该问题转化为凸优化问题。该凸优化问题可以用传统的贪心算法方法进行求解。然而,这些贪心算法估计精度差。而且随着稀疏度的增加,计算复杂度也会增加。文章提出了最小角回归(Least Angle Regression,LARS)算法和改进的最小绝对收缩和选择算子(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator,LASSO)算法,高效地解决了稀疏信号的恢复问题,即波束信道的估计。实验仿真结果表明,LARS算法和所提出的改进LASSO算法能够获得比传统OMP算法更高效且具有更好的波束空间信道估计精度。 展开更多

关键词 波束空间信道估计 OMP算法 LARS算法 lasso算法

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基于套索算法和高斯过程回归的中长期居民用电量概率预测 被引量：6

16

作者 王宏伟 黄元生 +1 位作者 姜雨晴 刘诗剑 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第6期27-35,共9页

在目前的“新常态”经济模式下,居民电力消费量已经成为中国电力消费增长的主要驱动力。然而其预测精度容易受到社会、经济、环境等多种外部因素的影响,这样会导致预测难度的加大。因此,如何提取这些外部因素中有价值的信息,是预测居民... 在目前的“新常态”经济模式下,居民电力消费量已经成为中国电力消费增长的主要驱动力。然而其预测精度容易受到社会、经济、环境等多种外部因素的影响,这样会导致预测难度的加大。因此,如何提取这些外部因素中有价值的信息,是预测居民电力消费量成功的关键。针对这个问题,提出了一种基于套索算法和高斯过程回归的中长期居民用电量概率预测模型。首先利用套索算法选取有用的影响因素,从而实现数据降维。其次将被选取的特征当作预测变量,建立了基于高斯过程回归的居民电力消费量概率预测模型。最后以中国居民电力消费量作为算例。结果表明,(1)套索算法可以识别出预测问题中重要的特征,从而能够有效地处理预测问题中的高维数据;(2)高斯过程回归模型可以提高预测精确度,为居民电力消费量的概率预测提供了一种可行思路。 展开更多

关键词 套索算法 高斯过程回归 居民用电量预测 新常态 多维数据

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基于套索算法和灰色模型的浙江省碳排放量分析与预测

17

作者 洪竞科 杜薇 +1 位作者 邵金 劳慧敏 《能源环境保护》 2024年第3期152-161,共10页

在我国“碳达峰、碳中和”的绿色低碳发展背景下,对碳排放量的周期性分析与准确预测具有重要的现实意义。以浙江省碳排放量为研究对象,引入变分模态分解方法提取多尺度信息,将套索算法(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator... 在我国“碳达峰、碳中和”的绿色低碳发展背景下,对碳排放量的周期性分析与准确预测具有重要的现实意义。以浙江省碳排放量为研究对象,引入变分模态分解方法提取多尺度信息,将套索算法(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator,LASSO)和灰色模型GM(1,N)相结合,对浙江省的碳排放量进行深入分析和预测。首先,使用变分模态分解方法对浙江省碳排放量进行数据分解,分析其历史波动的周期性。其次,利用套索算法对影响碳排放的关键因素进行有效筛选,降低数据维度,提取主要特征。最后,结合“十四五”规划与实际发展路径,假设了常态、低碳、惯性发展情景,并采用GM(1,N)模型对浙江省2020—2030年碳排放量进行预测,克服了传统预测方法在处理非线性、小样本数据时的局限性,预测结果更加稳健。结果表明浙江省的碳排放量的主导因素包括第三产业占GDP的比重、私人汽车拥有量、全省固定资产投资、电力消费总量、研发强度、技术市场成交额6个指标。预计到2030年,仅低碳发展情景下的碳排放量达到峰值,为400.28 Mt,而常态发展情景的碳排放量为474.23 Mt,惯性发展情景为568.77 Mt,且常态发展情景和惯性发展情景下的碳达峰量在2030年后仍会有所增长。因此,建议浙江省继续优化产业结构、提升能源效率、增加低碳研发投入,稳扎稳打推进“碳达峰”目标。 展开更多

关键词 碳排放量 套索算法 GM(1 N) 预测

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基于fMRI观察益肾逐瘀法对帕金森病患者脑网络连接的影响 被引量：4

18

作者 张华 薛琴 +4 位作者 于艳敏 袁永娥 张西 刘岑 陈志刚 《现代中医临床》 2018年第6期10-15,60,F0003,共8页

目的研究帕金森病(PD)患者纹状体与大脑皮层功能连接的特征,并探讨益肾逐瘀法对纹状体-皮层功能网络的影响。方法使用益肾逐瘀法治疗PD患者,疗程4周,对PD患者和健康对照各9例行静息态功能磁共振检查,在每个半球中以基于皮层的功能分区与... 目的研究帕金森病(PD)患者纹状体与大脑皮层功能连接的特征,并探讨益肾逐瘀法对纹状体-皮层功能网络的影响。方法使用益肾逐瘀法治疗PD患者,疗程4周,对PD患者和健康对照各9例行静息态功能磁共振检查,在每个半球中以基于皮层的功能分区与4个纹状体亚区的偏相关系数为脑网络特征,采用最小绝对收缩与选择套索算法(LASSO)挑选出最优特征,将PD患者和对照组,以及PD患者治疗后与治疗前进行分类,并对PD患者病程及统一帕金森病评定量表-运动检查(UPDRSⅢ)进行线性回归。结果 PD患者的纹状体与运动感觉网络和中央执行网络的连接度减弱,病程和UPDRSⅢ均与壳核后部-默认网络的连接呈正相关,UPDRSⅢ与尾状核-视觉网络、伏隔核-中央执行网络的连接呈负相关。经治疗后,PD患者的中医证候量表评分较治疗前明显改善,且主要体现在非运动症状的改善,尤以腰膝酸软,精神萎靡,夜尿频,刺痛、痛有定处最为显著。伏隔核-中央执行网络连接度较治疗前有所增强。结论 PD患者运动、感觉及认知网络与纹状体的连接较健康对照均有改变,并与病程延长和病情严重程度相关。益肾逐瘀法对PD有一定治疗作用,以改善非运动症状为主,对重建PD患者伏隔核(奖赏环路中的关键区域)与中央执行网络的连接有着积极的作用。 展开更多

关键词 帕金森病 益肾逐瘀法 静息态功能磁共振 功能连接 lasso算法

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高龄孕妇早发型重度子痫前期不良结局列线图模型的构建及验证 被引量：1

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作者 于璐 徐晓英 《实用临床医药杂志》 2023年第11期43-48,79,共7页

目的调查伴早发型重度子痫前期(SPE)高龄孕妇的近期院内不良结局的发生率和危险因素,并构建定量列线图预测模型指导临床实践。方法将2016年1月—2020年1月南通大学附属海安医院妇产科确诊的早发型SPE高龄孕妇316例作为训练集,根据院内... 目的调查伴早发型重度子痫前期(SPE)高龄孕妇的近期院内不良结局的发生率和危险因素,并构建定量列线图预测模型指导临床实践。方法将2016年1月—2020年1月南通大学附属海安医院妇产科确诊的早发型SPE高龄孕妇316例作为训练集,根据院内结局不同将其分为不良组52例和良好组264例。另选择2020年2月—2022年5月90例早发型SPE高龄孕妇作为验证集,其中16例出现不良结局。对训练集不良组与良好组患者的临床资料和血液生化指标进行单因素分析,采用套索算法(LASSO)和多因素Logistic回归分析筛选最优预测因素,R软件建立列线图,采用受试者工作特征(ROC)曲线计算模型在训练集与验证集内预测不良结局的曲线下面积(AUC)。结果不良组症状数量、收缩压、凝血酶原时间(PT)、丙氨酸转氨酶(ALT)、尿酸、乳酸脱氢酶(LDH)、尿素氮(BUN)和肌酐、胎儿脐动脉收缩期最大血流速度与舒张期末期血流速度的比值(S/D)和阻力指数(RI)高于或长于良好组,而血小板计数、PT活动度(PTA)和白蛋白低于良好组,差异有统计学意义(P<0.05)。LASSO筛选出6个非共线性指标。Logistic回归分析显示,症状数量≥1个、BUN≥5 mmol/L、PT≥10 s、LDH≥250 U/L、血小板计数<100×10^(9)/L和白蛋白<30 g/L是不良结局的独立预测因子。对训练集进行内部验证,列线图预测不良结局的AUC为0.895,Hosmer-Lemeshow检验显示其拟合优度良好(χ^(2)=12.325,P=0.548),校正曲线显示一致性较好;对验证集进行外部验证,列线图预测不良结局的AUC为0.846,Hosmer-Lemeshow检验显示其拟合优度良好(χ^(2)=9.627,P=0.324),校正曲线显示一致性较好。结论本研究开发的列线图模型可视化强、操作简便,可用于指导临床早期识别早发型SPE高龄孕妇的院内不良结局,有较好的预测效能,对中国区域性早发型SPE高龄孕妇的临床预后有重要应用价值。 展开更多

关键词 高龄 重度子痫前期 不良结局 列线图 套索算法 LOGISTIC回归分析

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基于套索算法和改进正余弦优化支持向量回归的目标威胁估计

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作者 李威 卢盈齐 范成礼 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期2470-2478,共9页

准确估计空中目标的威胁值对于防空作战指挥决策具有重要的参考意义.针对空中目标特征繁杂易造成模型过拟合、正余弦算法易早熟以及陷入局部最优的不足,首先,通过套索算法(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)去除... 准确估计空中目标的威胁值对于防空作战指挥决策具有重要的参考意义.针对空中目标特征繁杂易造成模型过拟合、正余弦算法易早熟以及陷入局部最优的不足,首先,通过套索算法(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)去除目标的冗余特征;然后,采用佳点集初始化种群、非线性振幅调整因子、随机惯性权重、自适应终点权重以及最优邻域高斯扰动等策略对正余弦算法(sine cosine algorithm,SCA)进行改进;最后,使用改进的正余弦算法对支持向量回归(support vector regression,SVR)模型进行优化,构建基于套索算法和改进正余弦优化支持向量回归的目标威胁估计模型.对比实验结果表明,改进后的正余弦算法加强了全局搜索能力和局部收敛速度,得到的目标威胁估计模型具有较高的准确度和稳定性,能够为防空作战指挥决策提供科学的参考依据. 展开更多

关键词 套索算法 正余弦优化 支持向量回归 威胁估计 佳点集 邻域高斯扰动

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