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PCA尺度对地铁站建成环境与客流关联影响研究 被引量：1
1
作者 卢源 赵瑾 姚轶峰 《都市快轨交通》 北大核心 2025年第1期30-36,共7页
地铁站点周边建成环境影响客流量,但行人集水区(pedestrian catchment area,PCA)大小尚未统一。本研究旨在验证PCA大小是否影响地铁客流与建成环境相关性研究的结果值。以南宁市轨道交通1号线25个站点为例,选取居住人口、工作岗位、商... 地铁站点周边建成环境影响客流量,但行人集水区(pedestrian catchment area,PCA)大小尚未统一。本研究旨在验证PCA大小是否影响地铁客流与建成环境相关性研究的结果值。以南宁市轨道交通1号线25个站点为例,选取居住人口、工作岗位、商业设施等5个指标作为自变量,站点实际乘客量作因变量。采用OLS回归模型,对比不同PCA半径变量下模型拟合和影响因素的分析结果。地铁站点PCA不同范围的数据收集,对客流量与建成环境关系研究结果存在影响。针对南宁市,其PCA的半径取值为600 m,在地铁客流与建成环境相关性模型的拟合好于300 m和900 m。PCA范围会导致地铁客流与建成环境关联研究结果不一致。未来相关研究需针对不同PCA半径进行模型分析,根据拟合效果确定适宜的PCA尺度,提高研究准确性。 展开更多
关键词 城市轨道交通 行人集水区(pca) 回归模型 建成环境 客流 南宁市
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PCA+GWO集成特征选择和模型堆叠的客户流失预测
2
作者 刘梅 郑立君 +1 位作者 段永良 段红秀 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第15期329-342,共14页
客户的长期稳定对酒店营收和提高竞争力具有重要意义。在客户流失预测研究中,生产环境采集的数据存在数据量大、维度高、噪点多等问题,导致机器模型的准确率、稳定性和泛化能力下降。针对此类问题,设计了基于PCA+GWO的集成特征选择方法... 客户的长期稳定对酒店营收和提高竞争力具有重要意义。在客户流失预测研究中,生产环境采集的数据存在数据量大、维度高、噪点多等问题,导致机器模型的准确率、稳定性和泛化能力下降。针对此类问题,设计了基于PCA+GWO的集成特征选择方法,并用模型堆叠构建了客户流失预测模型。提出了利用Pearson系数和随机森林(RF)的特征重要性来确定需要降维特征组的方法。改进了灰狼优化算法(GWO)中的灰狼位置更新机制和收敛条件,并将其应用于选择最佳特征子集的过程中。选取了10种不同的机器学习模型进行训练,挑选出F1-score表现最优的模型作为基模型,进行元模型训练。实验结果表明,使用某酒店客户信息数据集时,改进后的GWO算法收敛速度显著提升,且预测模型的F1-score达到了97.9%,该模型具有较强的泛化能力。 展开更多
关键词 特征选择 随机森林(RF) 主成分分析(pca) 灰狼优化(GWO)算法 模型堆叠
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基于PCA-BP神经网络的巷道通风摩擦阻力系数预测模型 被引量：5
3
作者 高科 吕航宇 +1 位作者 戚志鹏 刘玉姣 《矿业安全与环保》 CAS 北大核心 2024年第1期7-13,共7页
根据实测巷道通风摩擦阻力系数数据的特点,建立了主成分分析PCA-BP神经网络预测模型。采用PCA法对影响巷道通风摩擦阻力系数的支护类型、断面形状、巷道宽、巷道高、支护部分周边长、巷道断面积和巷道长度7个因素进行降维。将降维后因... 根据实测巷道通风摩擦阻力系数数据的特点,建立了主成分分析PCA-BP神经网络预测模型。采用PCA法对影响巷道通风摩擦阻力系数的支护类型、断面形状、巷道宽、巷道高、支护部分周边长、巷道断面积和巷道长度7个因素进行降维。将降维后因素的贡献率进行排序筛选,得到3个主成分指标(F_(1)、F_(2)和F_(3)),作为BP神经网络输入层的神经元。利用实测数据对PCA-BP神经网络模型进行训练和测试,并将测试结果与支持向量机回归(SVM)模型和BP神经网络模型的测试结果进行对比,结果显示:全因素的BP神经网络预测模型和SVM预测模型的平均精度分别为92.9420%、93.0235%,而PCA-BP预测模型的平均精度达到了96.4325%。PCA-BP神经网络模型不但简化了网络结构,更提高了网络的泛化能力,使预测误差更小、精度更高,为更准确地获得巷道通风摩擦阻力系数提供了一种有效的方法。 展开更多
关键词 矿井通风 巷道通风摩擦阻力系数 预测模型 pca-BP神经网络 主成分分析 影响因素
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基于RS-PCA-SVM的建筑项目安全预测模型 被引量：1
4
作者 李永清 马亚冰 凤亚红 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第9期1243-1247,1261,共6页
为了减少建筑项目安全事故的发生,文章提出一种基于RS-PCA-SVM建筑项目安全组合预测模型,采用粗糙集理论(rough set,RS)对数据进行属性约简,剔除交叉和冗余信息,降低输入变量维数和计算复杂度,减少训练时间;利用主成分分析(principal co... 为了减少建筑项目安全事故的发生,文章提出一种基于RS-PCA-SVM建筑项目安全组合预测模型,采用粗糙集理论(rough set,RS)对数据进行属性约简,剔除交叉和冗余信息,降低输入变量维数和计算复杂度,减少训练时间;利用主成分分析(principal component analysis,PCA)法进行降维处理,除去贡献率较低的主成分,将剩余主成分作为支持向量机(support vector machine,SVM)的输入变量,并选择自适应权重粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化SVM的参数,避免参数选择的盲目性。结果表明:该模型的平均预测准确率为93.78%,相比传统方法预测精度高、计算速度快。 展开更多
关键词 属性约简 主成分分析(pca)法 支持向量机(SVM) 预测模型
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基于PCA-APCS-MLR模型的滇池流域地下水质量影响因素定量识别 被引量：4
5
作者 彭聪 梁建宏 +3 位作者 任坤 曾洁 唐薇薇 潘晓东 《环境科学研究》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1116-1126,共11页
近年来,随着人类活动的加剧,滇池流域地下水质量不断恶化.本研究在评价流域地下水质量及主要影响指标的基础上,利用主成分分析法(PCA)归纳主要影响水质的驱动因子,并结合绝对主成分得分-多元线性回归受体模型(APCS-MLR模型)进一步量化... 近年来,随着人类活动的加剧,滇池流域地下水质量不断恶化.本研究在评价流域地下水质量及主要影响指标的基础上,利用主成分分析法(PCA)归纳主要影响水质的驱动因子,并结合绝对主成分得分-多元线性回归受体模型(APCS-MLR模型)进一步量化了人为和天然因素对流域内地下水质量的影响程度.结果表明:①滇池流域约78%的地下水超过GB/T 14848-2017《地下水质量标准》Ⅲ类水标准,其中主要超标指标为铝(Al)、锰(Mn)和总铁(TFe).②通过主成分分析(PCA)提取了5类影响水质的主成分因子,分别为水岩相互作用因子(24.27%)、生活污水漏排因子(17.09%)、农业活动污染因子(12.24%)、地质环境背景因子(10.26%)和工业活动污染因子(9.14%),方差累积贡献率为73.00%.③利用APCS-MLR模型进一步量化了各类人为和天然因素对流域内地下水质量影响的贡献,5项因子对特征指标的平均贡献率分别为45.15%、70.76%、45.54%、54.1%和44.59%.研究显示,人类活动对地下水的过度开采及工农业活动是导致区域地下水质量下降的主要因素. 展开更多
关键词 滇池流域 地下水质量 污染源识别 pca APCS-MLR模型
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基于PCA-BPNN模型的埋地管道腐蚀速率预测研究 被引量：3
6
作者 于扬 孙东亮 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2024年第4期60-68,共9页
为了更加准确可靠地预测埋地管道的腐蚀速率,融合PCA分析法和多隐层BP人工神经网络模拟方法进行研究.选取陕西省某油气公司的埋地输油管道,构建8维度外腐蚀指标体系,在PCA-多隐层BPNN模型中模拟训练得到结果.通过PCA预处理将外腐蚀指标... 为了更加准确可靠地预测埋地管道的腐蚀速率,融合PCA分析法和多隐层BP人工神经网络模拟方法进行研究.选取陕西省某油气公司的埋地输油管道,构建8维度外腐蚀指标体系,在PCA-多隐层BPNN模型中模拟训练得到结果.通过PCA预处理将外腐蚀指标体系降为3维,以便减少多元素信息带来的耦合影响,模拟得到隐藏层参数最优的BPNN模型,预测腐蚀速率,求出预测值精确度,统计得到改进后方法精确度大于95%的个数是单一BP方法的2.5倍.为了检验PCA-多隐层BPNN方法的鲁棒性,另取20组数据代入验证,再次证实了PCA-多隐层BPNN模型所得的误差更小,更能满足实际工程需要. 展开更多
关键词 埋地管道 腐蚀速率 pca-多隐层BPNN模型
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基于PCA-MLR的矿区耕地土壤重金属污染来源分析
7
作者 宋科 王皓 +4 位作者 杨伟 许佳俊 褚召远 杜铭铭 曹志勇 《湖北农业科学》 2024年第11期185-190,共6页
以铅锌矿区的X县1 078个耕地样本点为研究对象,通过多元统计分析法得出污染源溯源的定性结果,利用PCA-MLR模型计算各污染源的贡献率。结果表明,X县土壤重金属污染的总体情况良好,但存在轻度污染、中度污染的风险;相关性分析和聚类分析表... 以铅锌矿区的X县1 078个耕地样本点为研究对象,通过多元统计分析法得出污染源溯源的定性结果,利用PCA-MLR模型计算各污染源的贡献率。结果表明,X县土壤重金属污染的总体情况良好,但存在轻度污染、中度污染的风险;相关性分析和聚类分析表明,Cr、As、Pb三者存在明显相关性,Cu、Zn二者也存在明显相关性,可能存在相似的污染源;Pb、Cr、As的污染源主要为矿业排放,Cu、Zn、Cd的污染源主要为农业面源污染,Ni的污染源主要为自然来源。在对污染源定性分析的基础上,通过PCA-MLR模型定量确认不同污染源的贡献率,X县及A镇的主要污染源均为农业面源污染。相较于传统方法,该方法在污染源解析方面具有较高的准确性和实用性。 展开更多
关键词 pca-MLR模型 矿区耕地 土壤 重金属 污染来源
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基于改进PCA-BP神经网络模型的海宁市需水预测 被引量：3
8
作者 杨登元 鞠茂森 唐德善 《水电能源科学》 北大核心 2024年第5期68-71,79,共5页
需水预测是地区水资源规划中的重要部分,对于实现水资源合理有序开发,保障社会经济的可持续发展有重要的指导意义。采用改进PCA-BP神经网络模型对影响需水量的9个影响因子进行降维处理,并分别以海宁市2001~2014、2015~2020年数据作为训... 需水预测是地区水资源规划中的重要部分,对于实现水资源合理有序开发,保障社会经济的可持续发展有重要的指导意义。采用改进PCA-BP神经网络模型对影响需水量的9个影响因子进行降维处理,并分别以海宁市2001~2014、2015~2020年数据作为训练样本和检验样本完成模型训练,其中,综合灰色预测模型GM(1,1)对降维后的影响因子独立预测,从而预测海宁市规划年需水量,并与传统定额法的需水预测结果进行对比分析。结果表明,人口、GDP、居民生活用水量、城镇公共用水量为影响海宁市需水量的主要因子;通过构建改进PCA-BP神经网络模型得到的2025、2030、2035年需水结果,比传统定额法更为真实、合理,进一步证实了预测模型的合理性,可为海宁市未来水资源规划提供指导。 展开更多
关键词 需水预测 主成分分析法 改进pca-BP神经网络 灰色预测模型
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基于PCA/APCS和地统计学的广州市土壤重金属来源解析 被引量：72
9
作者 陈丹青 谢志宜 +4 位作者 张雅静 罗小玲 郭庆荣 杨剑军 梁耀杰 《生态环境学报》 CSCD 北大核心 2016年第6期1014-1022,共9页
为开展广州土壤重金属污染来源及其贡献率的空间分布特征研究,采集广州市208个0~20 cm表层土壤样品,测定Pb、Cd、Cr、Hg、As、Cu、Zn和Ni等8种重金属的含量;利用相关性分析和主成分分析/绝对主成分分数(PCA/APCS)受体模型定量解析了研... 为开展广州土壤重金属污染来源及其贡献率的空间分布特征研究,采集广州市208个0~20 cm表层土壤样品,测定Pb、Cd、Cr、Hg、As、Cu、Zn和Ni等8种重金属的含量;利用相关性分析和主成分分析/绝对主成分分数(PCA/APCS)受体模型定量解析了研究区域内污染较重的Cd和Hg的来源,并结合地统计学分析方法阐明了Cd和Hg来源贡献率的空间分布特征。结果表明,(1)除Cu(18.02 mg·kg^(-1))、Cr(48.81 mg·kg^(-1))和Ni(14.53 mg·kg^(-1))以外,其余5种重金属(Pb、Cd、Zn、Hg、As)含量平均值(45.36、0.21、104.55、0.12、13.62 mg·kg^(-1))均超出广东土壤背景值,尤其是Cd和Hg含量均值分别达到本地背景值的5.79和2.31倍,变异系数分别达到112.29%和148.00%,土壤中Cd和Hg累积较为明显。Cd和Hg的最高浓度均分布在广州的中心城区,并且呈现由中心城区向东北方向的郊区逐渐递减的变化趋势。(2)结合相关性分析、PCA/APCS受体模型和地统计学分析可知,8种重金属元素可被辨识为3种主成分,PC1(Cd,As,Zn,Cu,Cr和Ni)为自然源;PC2(Pb,Cd和Hg)为交通源;PC3(Hg)为工业源。Cd源平均贡献率为源1占46.1%,源2占42.8%,源3占1.1%和其他源占10.0%;Hg源平均贡献量为源1占13.6%,源2占36.1%,源3占45.4%,其他源占4.9%。(3)通过统计分析各点位的主要来源发现,42.3%的点位Cd以自然源为主,主要分布在研究区域南部;57.7%的点位Cd以交通源为主,主要分布在研究区域中部及北部。13.5%的点位Hg以自然源为主,分布较为均匀;42.8%的点位以交通源为主要来源,主要分布在中部和北部区域;43.8%的点位以工业源为主要来源,主要分布在研究区域的西南部地区。 展开更多
关键词 重金属 源解析 pca/APCS受体模型 地统计学
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基于PCA-AHP模型的无车承运人合作伙伴选择研究 被引量：8
10
作者 常连玉 胡大伟 +2 位作者 陈海蓉 甘家华 陈海燕 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第8期2340-2344,共5页
为了合理选择无车承运人的合作伙伴,提高运营效益和降低风险,建立了PCA-AHP无车承运人伙伴选择模型。根据无车承运人伙伴选择的影响因素,构建了包含16项指标的无车承运人伙伴选择指标体系,在对指标体系进行主成分分析(PCA)的基础上,通过... 为了合理选择无车承运人的合作伙伴,提高运营效益和降低风险,建立了PCA-AHP无车承运人伙伴选择模型。根据无车承运人伙伴选择的影响因素,构建了包含16项指标的无车承运人伙伴选择指标体系,在对指标体系进行主成分分析(PCA)的基础上,通过AHP分析法计算综合权重。针对具有10家候选伙伴企业的无车承运人进行案例分析,提取了累计方差贡献率达82.81%的五个主成分,采用层次分析法分别对数据进行主成分分析训练和层次分析权重计算。结算结果表明:运输服务质量是影响无车承运人选择伙伴企业的关键因素,该模型具有有效性和实用性,能为无车承运人合作伙伴的选择提供决策依据。 展开更多
关键词 道路运输 无车承运人 伙伴选择 pca-AHP模型
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基于PCA和高斯混合模型的小麦病害彩色图像分割 被引量：23
11
作者 田杰 韩冬 +1 位作者 胡秋霞 马孝义 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期267-271,共5页
为了提高高斯混合模型对小麦病叶的分割精度,减少分割时间,提出了一种基于PCA和高斯混合模型的分割方法。首先充分利用图像的颜色信息,将图像多个颜色通道进行主成分分析计算,获得3个主要颜色通道;在此基础上,将图像分成多个分块,根据... 为了提高高斯混合模型对小麦病叶的分割精度,减少分割时间,提出了一种基于PCA和高斯混合模型的分割方法。首先充分利用图像的颜色信息,将图像多个颜色通道进行主成分分析计算,获得3个主要颜色通道;在此基础上,将图像分成多个分块,根据其像素平均值排序,各取前后多个分块组成新的像素集合进行高斯混合模型运算;最后遍历整个图像,将每个像素归类到已求出的高斯模型上得出分割结果。通过对小麦锈病图像的分割试验表明,该方法的错分像素率分别比高斯混合模型、K-means等传统分割方法低5.46和13.44个百分点。 展开更多
关键词 小麦锈病 图像分块 主成分分析 高斯混合模型
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文本无关说话人识别中一种改进的模型PCA变换方法 被引量：3
12
作者 姚志强 周曦 戴蓓蒨 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第2期469-472,共4页
对于采用高斯混合模型(GMM)的与文本无关的说话人识别,出于模型参数数量和计算量的考虑GMM的协方差矩阵通常取为对角矩阵形式,并假设观察矢量各维之间是不相关的。然而,这种假设在大多情况下是不成立的。为了使观察矢量空间适合于采用... 对于采用高斯混合模型(GMM)的与文本无关的说话人识别,出于模型参数数量和计算量的考虑GMM的协方差矩阵通常取为对角矩阵形式,并假设观察矢量各维之间是不相关的。然而,这种假设在大多情况下是不成立的。为了使观察矢量空间适合于采用对角协方差的GMM进行拟合,通常采用对参数空间或模型空间进行解相关变换。该文提出了一种改进模型空间解相关的PCA方法,通过直接对GMM的各高斯成分的协方差进行主成分分析,使参数空间分布更符合使用对角化协方差的混合高斯分布,并通过共享PCA变换阵的方法减少参数数量和计算量。在微软语音库上的说话人识别实验表明,该方法取得了比常规的对角协方差GMM系统的最优结果有相对35%的误识率下降。 展开更多
关键词 话者识别 pca 模型pca 解相关
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基于PCA混合模型的多工况过程监控 被引量：24
13
作者 许仙珍 谢磊 王树青 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期743-752,共10页
针对传统多元统计故障检测方法大多假设测量数据服从单一高斯分布的不足,提出了一种基于PCA(principal component analysis)混合模型的多工况过程监测方法。首先通过直接对混合模型的各高斯成分的协方差进行PCA降维变换,使得协方差阵对... 针对传统多元统计故障检测方法大多假设测量数据服从单一高斯分布的不足,提出了一种基于PCA(principal component analysis)混合模型的多工况过程监测方法。首先通过直接对混合模型的各高斯成分的协方差进行PCA降维变换,使得协方差阵对角化,既减少了运算量又避免了变量相关而导致的奇异性问题;同时采用BYY增量EM算法自动获取混合模型的最佳混合分量数目,避免了常规EM算法的不足。所得的混合模型,除包括均值、协方差和先验概率等参数外,还包括了PCA载荷阵,即对每个混合元建立了PCA模型。然后给出了统计量定义,实现对多工况过程的故障检测。数值例子和TE过程的应用表明,本文提出的方法无需过程先验知识,能自动获取工况数目、精确估计各个工况的统计特性,并更准确及时地检测出多工况过程的各种故障。 展开更多
关键词 多工况 混合模型 主元分析 故障监测 统计监控
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PCA与ELM模型相结合的矿井突水水源快速识别方法研究 被引量：9
14
作者 孙文洁 杨恒 +2 位作者 李祥 王子超 杨蕾 《煤炭工程》 北大核心 2020年第1期111-115,共5页
为了快速准确判别矿井突水水源,降低矿井突水事故给煤矿生产及人类生命财产安全带来的危害,以赵各庄矿为例,提出了主成分分析法(PCA)与极限学习机(ELM)相结合矿井突水水源快速识别方法。结果表明:PCA确定了赵各庄矿中Na+、Ca2+、Mg2+对... 为了快速准确判别矿井突水水源,降低矿井突水事故给煤矿生产及人类生命财产安全带来的危害,以赵各庄矿为例,提出了主成分分析法(PCA)与极限学习机(ELM)相结合矿井突水水源快速识别方法。结果表明:PCA确定了赵各庄矿中Na+、Ca2+、Mg2+对水样影响较大,为赵各庄矿水样的主控因子,排除了其它指标冗余信息的影响;在MATLAB中导入PCA确定的水样中三种主成分数据,通过ELM模型仿真训练可在10s内得出水样分类结果,分类学习时间迅速;对比ELM模型与BP神经网络对水样的分类结果,ELM仿真训练结果精确度高达100%,而BP神经网络仿真训练结果精确度仅为83.33%,远低于ELM模型精确度。 展开更多
关键词 pca模型 ELM模型 矿井突水 水源判别 赵各庄矿
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基于混合PCA模型的多工况过程监控方法 被引量：4
15
作者 张建明 徐磊 +1 位作者 许仙珍 谢磊 《控制工程》 CSCD 北大核心 2010年第4期553-556,560,共5页
传统的多变量统计过程监控方法一般都假设过程只运行在一个稳定工况下,但很多实际工业过程往往具有多工况特征。针对这一问题,提出一种基于混合PCA模型的多工况过程监控方法。将混合高斯模型和PCA相结合,用改进的EM算法估计模型的工况... 传统的多变量统计过程监控方法一般都假设过程只运行在一个稳定工况下,但很多实际工业过程往往具有多工况特征。针对这一问题,提出一种基于混合PCA模型的多工况过程监控方法。将混合高斯模型和PCA相结合,用改进的EM算法估计模型的工况数以及各工况的分布参数和主元数,并构建归一化的统计量实现对多工况过程的监控。TE过程的仿真研究表明,所提出的方法相对传统PCA方法能更精确地估计各工况的统计特性,从而更准确及时地检测出多工况过程的各种故障。 展开更多
关键词 混合pca模型 多工况 统计监控 TE过程
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基于PCA-MLR模型的城市区域PM_(2.5)污染来源解析实证研究——以长株潭城市群为例 被引量：20
16
作者 陈晓红 唐湘博 田耘 《中国软科学》 CSSCI 北大核心 2015年第1期139-149,共11页
利用2013年9月-10月长株潭城市群PM2.5浓度及颗粒物元素组分监测分析数据,联合运用富集因子法和PCA-MLR模型进行了PM2.5污染来源解析的实证研究,在此基础上提出城市区域PM2.5防控的对策建议。结果表明,长沙市的PM2.5污染主要来源于交通... 利用2013年9月-10月长株潭城市群PM2.5浓度及颗粒物元素组分监测分析数据,联合运用富集因子法和PCA-MLR模型进行了PM2.5污染来源解析的实证研究,在此基础上提出城市区域PM2.5防控的对策建议。结果表明,长沙市的PM2.5污染主要来源于交通尘、建筑水泥尘、冶炼尘及农业污染;株洲市的PM2.5污染主要来源于冶炼尘、建筑水泥、煤烟尘及地面扬尘;湘潭市的PM2.5污染主要来源于地面扬尘、冶炼尘、煤烟尘及建筑水泥尘。 展开更多
关键词 PM2.5 源解析 pca-MLR模型 长株潭城市群
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凡纳滨对虾养殖池塘环境中有机磷农药污染特征及溯源分析
17
作者 徐嘉楠 田亚雄 +2 位作者 尹杰 王茜 李娟英 《生态与农村环境学报》 北大核心 2025年第5期694-704,共11页
随着人们对食品安全和健康饮食的关注度不断提升,凡纳滨对虾(Litopenaeus vannamei)的品质问题引起了广泛关注。因此,本研究对凡纳滨对虾进行为期3个月的全过程监测,明确了水产品和养殖环境中有机磷农药(OPPs)的污染特征,并基于物料守恒... 随着人们对食品安全和健康饮食的关注度不断提升,凡纳滨对虾(Litopenaeus vannamei)的品质问题引起了广泛关注。因此,本研究对凡纳滨对虾进行为期3个月的全过程监测,明确了水产品和养殖环境中有机磷农药(OPPs)的污染特征,并基于物料守恒和PCA-MLR模型,识别了OPPs的主要外部来源,为养殖过程有效管理和提升对虾品质提供科学依据。结果表明:凡纳滨对虾成虾(以湿重计)体内ΣOPPs浓度范围为227~261 ng·g^(-1),健康风险处于可接受水平;养殖周期内上覆水、沉积物(以干重计)和悬浮物(以干重计)中OPPs浓度范围分别为89~417 ng·L^(-1)、140~445 ng·g^(-1)和217~555 ng·g^(-1),均处于中等污染水平,且各环境介质中乐果均为主要单体。基于物料守恒原理分析结果表明,养殖环境中OPPs主要来源为饲料和进水,降雨和地表径流的贡献相对较低。基于PCA-MLR分析OPPs在不同环境介质中的分配表明,悬浮物中OPPs受饲料影响显著,水源对养殖水体和沉积物中OPPs的贡献不容忽视。此外,仍存在其他未知途径有待进一步明确。因此,关注池塘饲料品质和进水水质,对提升养殖池塘水质和对虾品质有重要作用。 展开更多
关键词 凡纳滨对虾 养殖池溏 OPPs 物料守恒 pca-MLR模型 溯源分析
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基于PCA-SVR模型的大坝裂缝早期预报研究 被引量：9
18
作者 王泉 郑东健 +2 位作者 范振东 冯树荣 肖峰 《人民长江》 北大核心 2015年第5期35-38,共4页
支持向量机拟合模型(SVR)可用于大坝裂缝预报,但自变量间的多重相关性和输入变量的高维数对支持向量机拟合模型的精度影响较大。基于大坝裂缝开合度理论,利用主成份分析法(PCA)提取原样本信息缩减后的主成分作为SVR模型的输入量,构建了... 支持向量机拟合模型(SVR)可用于大坝裂缝预报,但自变量间的多重相关性和输入变量的高维数对支持向量机拟合模型的精度影响较大。基于大坝裂缝开合度理论,利用主成份分析法(PCA)提取原样本信息缩减后的主成分作为SVR模型的输入量,构建了大坝裂缝开合度的早期预报PCA-SVR模型。将该模型应用于某大坝监控资料的分析中,与传统回归模型相比,PCA-SVR模型具有更高的计算精度和运算效率,并可提前预报裂缝开合度信息,能在实际工程中广泛应用。 展开更多
关键词 裂缝开合度 pca SVR 非线性 预报模型
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增一型分层模糊系统结构的PCA优化方法 被引量：3
19
作者 王杰 周贺松 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2013年第2期59-63,共5页
对"增一型"分层模糊系统进行了结构研究和理论推导,提出了一种通过代价函数选择最优的分层结构的方法.最后通过仿真实验证明了该方法切实可行,避免了传统"试凑法"的盲目性.
关键词 分层模糊系统 系统建模 主成分分析 代价函数
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基于PCA与权重贝叶斯的工作面煤与瓦斯突出预测 被引量：12
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作者 阎馨 朱永浩 +2 位作者 屠乃威 吴书文 王雨虹 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第8期315-320,共6页
为实现对工作面煤与瓦斯突出快速、准确和动态的预测,提出一种基于主成分分析和权重贝叶斯的工作面煤与瓦斯突出预测方法,通过建立工作面煤与瓦斯突出预测的权重贝叶斯模型进行突出危险性等级预测。利用主成分分析确定预测模型中分类变... 为实现对工作面煤与瓦斯突出快速、准确和动态的预测,提出一种基于主成分分析和权重贝叶斯的工作面煤与瓦斯突出预测方法,通过建立工作面煤与瓦斯突出预测的权重贝叶斯模型进行突出危险性等级预测。利用主成分分析确定预测模型中分类变量权重以提高预测准确性。在此基础上,设计基于相似度的训练样本数据更新方式实现对突出预测模型的有效重构。实验结果表明,与朴素贝叶斯模型和权重贝叶斯模型相比,基于主成分分析和权重贝叶斯工作面煤与瓦斯突出预测方法能快速获得高准确度的突出预测结果,为现场指导矿井工作面安全生产提供参考。 展开更多
关键词 工作面煤与瓦斯突出 主成分分析 权重贝叶斯模型 动态预测 预测不确定性
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