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基于奇异谱分析和双向LSTM的多元负荷同时预测
1
作者 刘永福 张天颖 +1 位作者 霍殿阳 张立梅 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第19期8099-8107,共9页
开展多元负荷的准确预测对提高新能源消纳、实现节能减排、确保电网安全可靠运行具有重要意义。为了提高多元负荷同时预测的精度,构建了奇异谱分析与双向长短期记忆网络相结合的多元负荷同时预测模型。首先,利用皮尔逊相关系数进行耦合... 开展多元负荷的准确预测对提高新能源消纳、实现节能减排、确保电网安全可靠运行具有重要意义。为了提高多元负荷同时预测的精度,构建了奇异谱分析与双向长短期记忆网络相结合的多元负荷同时预测模型。首先,利用皮尔逊相关系数进行耦合特征提取,以识别多元负荷数据中的内在关联和依赖关系;其次,使用奇异谱分析进行特征提取,以便更全面地捕捉多元负荷数据的动态特性,降低预测难度。最后,针对所提模型引入多任务学习,利用多个负荷预测任务之间的共享信息,相互辅助进行预测,提升预测精度。实验分别通过多区域多元负荷和柔性负荷及风光发电数据进行仿真分析,结果表明,在多区域中电、热、冷负荷预测平均绝对百分比误差平均提高0.41%,均方根误差平均提高0.02 MW。 展开更多
关键词 多元负荷同时预测 奇异谱分析 双向长短期记忆网络 多任务学习模型 皮尔逊相关系数
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基于KOA-BiLSTM的矿井淋水井筒风温预测模型及可解释性分析
2
作者 秦跃平 唐飞 +3 位作者 王海蓉 王鹏 郭铭彦 王世斌 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第7期40-47,共8页
为提高矿井淋水井筒风温预测的准确性、稳定性及模型的可解释性,首先,通过皮尔逊相关性系数分析特征变量;其次,采用开普勒优化算法(KOA)优化双向长短期记忆网络(BiLSTM)模型,建立基于KOA-BiLSTM的矿井淋水井筒风温预测模型;然后,在相同... 为提高矿井淋水井筒风温预测的准确性、稳定性及模型的可解释性,首先,通过皮尔逊相关性系数分析特征变量;其次,采用开普勒优化算法(KOA)优化双向长短期记忆网络(BiLSTM)模型,建立基于KOA-BiLSTM的矿井淋水井筒风温预测模型;然后,在相同样本条件下,与反向传播(BP)、随机森林(RF)、最小二乘增强(LSBoost)和支持向量机(SVM)算法进行综合对比;最后,利用沙普利可加性特征解释算法(SHAP)进行可解释性分析及实例验证。研究结果表明:KOA-BiLSTM模型的绝对误差范围为-1.24~0.5℃,比优化前模型的预测精度提高3.98%;与另外4个模型相比,该模型的平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和均方误差(MSE)等均为最佳,表明该模型具有最优的预测效果和泛化能力;SHAP分析表明:井口风流温度对预测结果影响最大,而地面压力影响最小;KOA-BiLSTM模型实例验证的绝对误差范围为-0.49~0.38℃,预测精度可满足实际工作需要。 展开更多
关键词 开普勒优化算法(KOA)-双向长短期记忆网络(BiLsTM)模型 淋水井筒 风温预测模型 可解释性分析 皮尔逊相关性
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基于HS-SPME-GC-MS的肉粉VOCs分析与表征新鲜度的关键VOCs筛选
3
作者 牛智有 王伟霞 +2 位作者 耿婕 雍淦文 江善晨 《农业工程学报》 北大核心 2025年第14期340-350,共11页
为了分析不同新鲜度肉粉中关键挥发性物质(volatile substances,VOCs),探究肉粉新鲜度指标与VOCs的相关性,选择与新鲜度可能产生响应的电子鼻气体传感器。该研究以饲料原料猪肉粉和鸡肉粉为研究对象,利用标准方法测定肉粉样品的新鲜度指... 为了分析不同新鲜度肉粉中关键挥发性物质(volatile substances,VOCs),探究肉粉新鲜度指标与VOCs的相关性,选择与新鲜度可能产生响应的电子鼻气体传感器。该研究以饲料原料猪肉粉和鸡肉粉为研究对象,利用标准方法测定肉粉样品的新鲜度指标,采用顶空固相微萃取方法(headspace gas chromatography ion mobility spectrometry,HSSPME-GS-MS)对不同新鲜度肉粉样本中VOCs进行检测。通过单因素结合响应面试验对肉粉萃取条件进行优化,确定最佳萃取条件为:萃取纤维头类型为50/30μm DVB/CAR/PDMS;萃取温度为80℃;萃取时间为40 min;平衡时间为30 min和解析时间为5 min。基于最优萃取条件组合,对不同新鲜度肉粉样品的VOCs进行检测分析,猪肉粉和鸡肉粉中分别检测到128和114种挥发性物质。结合新鲜度指标挥发性盐基氮(total volatile base nitrogen,TVB-N)、酸价(acid value,AV)、pH值、霉菌总数(total viable count,TVC)测定结果对肉粉的新鲜度进行分类,采用正交偏最小二乘判别分析(orthogonal partial least squares discriminant analysis,OPLS-DA)和Pearson相关性分析筛选出与猪肉粉和鸡肉粉新鲜度显著相关的特征VOCs,即变量重要性投影值(variable importance in projection,VIP)大于1,皮尔逊相关系数(correlation coefficient,r)绝对值大于0.5,且相关性显著P值<0.05。最终筛选出与猪肉粉和鸡肉粉显著相关的特征VOCs分别为25种和17种,其中十七烷、1-辛烯-3-醇、2-丁基-2-辛烯醛和顺式-9-十六烯醛为共有特征VOCs。基于筛选出的特征VOCs,选择了可能与新鲜度指标产生响应的10种气体传感器。研究结果对肉粉VOCs的检测及表征影响肉粉新鲜度的特征VOCs提供科学依据,为肉粉新鲜度检测电子鼻气体传感器的选型提供参考。 展开更多
关键词 肉粉 挥发性物质 萃取条件优化 OPLs-DA 新鲜度 pearson相关性分析
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基于改进遗传算法优化LSTM的营养液温度预测模型 被引量：1
4
作者 刘艺梦 王会强 +3 位作者 丁小明 李飞 孙玉林 孙广军 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第6期91-97,共7页
准确预测营养液温度是营养液膜栽培技术(NFT)调控根区温度的关键,对作物生长具有重要意义,但因营养液温度具有时序性、非线性及多耦合性等特征,难以实现连续、精准化预测,基于此,提出一种改进遗传算法(IGA)优化多变量长短时记忆神经网络... 准确预测营养液温度是营养液膜栽培技术(NFT)调控根区温度的关键,对作物生长具有重要意义,但因营养液温度具有时序性、非线性及多耦合性等特征,难以实现连续、精准化预测,基于此,提出一种改进遗传算法(IGA)优化多变量长短时记忆神经网络(LSTM)模型参数的营养液温度预测方法,通过引入正弦函数,对遗传算法中的固定交叉和变异概率进行优化。使用皮尔逊相关分析法获取相关性较强的特征。同时构造特征与时间步长的矩阵,将其输入到网络中进行温度预测。预测结果表明,在预测时间为20~60 min时,模型决定系数为0.954~0.985,均方根误差为0.183℃~0.365℃,平均绝对误差为0.165℃~0.311℃。并在不同清晰度指数K_(T)下进行验证。结果表明,在0.5>K_(T)≥0.2(多云)时,模型营养液温度预测效果最好,且在其他K_(T)下模型可以达到生产所需预测精度要求,为根区精准高效控温提供重要依据。 展开更多
关键词 营养液膜技术 改进遗传算法 LsTM神经网络 皮尔逊相关分析 营养液温度预测
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基于PKFF-Transformer的风力发电机故障预测 被引量：2
5
作者 杨伟新 赵洪山 +2 位作者 张扬帆 张一波 林诗雨 《机床与液压》 北大核心 2025年第4期221-229,共9页
为了准确预测风电机组故障,提出一种基于PKFF-Transformer风力发电机故障预测模型。针对风电数据高维复杂特性,提出基于皮尔逊核特征融合(PKFF)的特征工程法;通过皮尔逊相关系数(PCC)筛选与机组状态强相关的特征,再采用核主成分分析(KP... 为了准确预测风电机组故障,提出一种基于PKFF-Transformer风力发电机故障预测模型。针对风电数据高维复杂特性,提出基于皮尔逊核特征融合(PKFF)的特征工程法;通过皮尔逊相关系数(PCC)筛选与机组状态强相关的特征,再采用核主成分分析(KPCA)对筛选数据进行非线性特征融合;将健康状态下的融合特征输入到Transformer模型中构建风电机组温度预测模型;采用滑动窗口法统计预测残差动态特性并确定故障预警阈值;最后,将风电机组实时运行数据输入训练好的PKFF-Transformer模型进行故障预测。采用我国北方某风电场风力发电机数据进行验证。结果表明:PKFF-Transformer模型能够提前5.6 h预测到故障,且在机组健康状态下没有误报现象;此外PKFF-Transformer温度预测模型的均方误差也比Transformer模型提高了97.39%。 展开更多
关键词 风力发电机 Transformer模型 核主成分分析(KPCA) 故障预测 皮尔逊相关系数
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基于Pearson相关系数与广义S变换的低压直流微电网的故障选线方法 被引量：11
6
作者 高淑萍 李晓芳 +2 位作者 宋国兵 郑瀚 郭芳宾 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2023年第15期120-129,共10页
针对低压直流微电网线路的故障选线方法的研究有限,提出一种基于Pearson相关系数与广义S变换的故障选线方法。首先,介绍了低压直流微电网的一般组成。在此基础上,研究了低压直流微电网的单极故障以及极间故障的故障特征,提出选线方法,... 针对低压直流微电网线路的故障选线方法的研究有限,提出一种基于Pearson相关系数与广义S变换的故障选线方法。首先,介绍了低压直流微电网的一般组成。在此基础上,研究了低压直流微电网的单极故障以及极间故障的故障特征,提出选线方法,对各线路正负极首末端电流差进行Pearson相关系数计算来确定故障线路。然后对所选故障线路正负线路首端的电流量进行广义S变换,计算出其能量和的比值判别故障极性或者极间故障。最后,在PSCAD/EMTDC中搭建出低压直流微电网模型以输出各线路电流数据,并利用Matlab对数据进行仿真。结果表明,所提选线方法直接有效,且耐受过渡电阻的能力较强。 展开更多
关键词 低压直流微电网 广义s变换 pearson相关系数 单极故障 故障选线
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基于CD-BSMOTE的D-S证据融合变压器故障诊断 被引量：1
7
作者 鲁玲 高诚 +3 位作者 熊威 龚康 马辉 张鑫 《水电能源科学》 北大核心 2024年第5期192-196,共5页
针对变压器油中溶解气体数据集不均衡特性对故障诊断结果的影响,提出一种基于清除临界点改进的边界合成少数类过采样算法均衡数据集和Pearson冲突距离改进D-S证据融合的变压器故障诊断模型。首先,对少数类样本进行均衡化处理,根据K-mean... 针对变压器油中溶解气体数据集不均衡特性对故障诊断结果的影响,提出一种基于清除临界点改进的边界合成少数类过采样算法均衡数据集和Pearson冲突距离改进D-S证据融合的变压器故障诊断模型。首先,对少数类样本进行均衡化处理,根据K-means聚类结果清除处于临界位置的样本;其次,搭建梯度提升树、随机森林、BP神经网络的故障诊断模型,实现变压器故障初步诊断;接着引入Pearson冲突距离改进D-S证据融合模型,实现诊断结果的融合决策;最后,经实际算例分析,诊断精确率达到92.65%。结果表明,所建模型能有效解决数据不平衡对诊断结果的影响,提高故障诊断精度。 展开更多
关键词 故障诊断 油中溶解气体分析 边界合成少数类过采样 pearson冲突距离 D-s证据融合
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Pearson相关系数评价ORC系统蒸发器特性的应用研究 被引量：20
8
作者 姜丰 朱家玲 +2 位作者 胡开永 辛光磊 赵洋洋 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期2732-2738,共7页
以地热发电有机朗肯循环系统中蒸发器为研究对象,利用R245fa与R601组成非共沸混合工质为研究背景,建立变蒸发温度变工质配比的有机朗肯循环系统模型。采用Pearson相关系数法研究蒸发器热力学性能与其影响因素之间的相关关系,相关程度以... 以地热发电有机朗肯循环系统中蒸发器为研究对象,利用R245fa与R601组成非共沸混合工质为研究背景,建立变蒸发温度变工质配比的有机朗肯循环系统模型。采用Pearson相关系数法研究蒸发器热力学性能与其影响因素之间的相关关系,相关程度以及相关方向,并与热力学计算分析结果进行对比。研究表明:温度滑移与热效率、蒸发器损分别存在显著性正相关和高度负相关;与对数平均温差的相关性随蒸发温度的升高由微弱负相关增强至显著性负相关;利用Pearson相关系数法能解决多目标优化过程中影响因素耦合的问题,优化热力学计算结果与分析过程。 展开更多
关键词 pearson相关系数 相关性分析 地热发电 温度滑移 有机工质(R245fa/R601) 单管蒸发器
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基于Pearson-KPCA和LSTM的伺服电机滚动轴承剩余寿命预测 被引量：7
9
作者 李子涵 张营 左洪福 《机床与液压》 北大核心 2023年第14期221-226,共6页
针对伺服电机滚动轴承的寿命预测,提出一种基于皮尔逊相关系数及核主成分分析的长短时记忆网络预测方法。提取滚动轴承的时、频域信号,通过移动平均法进一步获取相关特征,并采用皮尔逊相关系数筛选高度相关特征指标,利用KPCA提取高度相... 针对伺服电机滚动轴承的寿命预测,提出一种基于皮尔逊相关系数及核主成分分析的长短时记忆网络预测方法。提取滚动轴承的时、频域信号,通过移动平均法进一步获取相关特征,并采用皮尔逊相关系数筛选高度相关特征指标,利用KPCA提取高度相关特征指标中的若干主成分;将第一主成分作为长短时记忆网络模型的输入对滚动轴承进行剩余寿命预测。采用IMS轴承数据集进行验证,得到的轴承寿命预测RMSE值和可决策系数值分别为0.0543和0.989。将其与长短期记忆网络模型和BP神经网络的预测结果进行对比,证明所提方法具有较高的精度。 展开更多
关键词 皮尔逊相关系数 核主成分分析 长短时记忆神经网络 滚动轴承 剩余寿命预测
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基于不同因子筛选方法的LightGBM-SHAP滑坡易发性研究 被引量：12
10
作者 陈丹璐 孙德亮 +1 位作者 文海家 辜庆渝 《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期148-158,共11页
以重庆市黔江区为例,选取23个评价因子构建滑坡致灾因子数据库,利用地理探测器与皮尔逊-主成分分析2种因子筛选方法选择因子最优组合;基于Bayesian-LightGBM-SHAP混合模型进行滑坡易发性评价,并对模型精度进行验证,分析影响黔江区滑坡... 以重庆市黔江区为例,选取23个评价因子构建滑坡致灾因子数据库,利用地理探测器与皮尔逊-主成分分析2种因子筛选方法选择因子最优组合;基于Bayesian-LightGBM-SHAP混合模型进行滑坡易发性评价,并对模型精度进行验证,分析影响黔江区滑坡发生的主导因子.初始模型的AUC值为0.801,Pearson Correlation Coefficient-BayesianLightGBM模型AUC值为0.824,GeoDetector-Bayesian-LightGBM模型AUC为0.835;由因子重要性可知,多年平均降雨量、高程、POI核密度与距河流距离是滑坡发生的最主要因子,而输沙指数、水流动力指数与坡位对滑坡的发生影响较弱.因子筛选法-Bayesian-LightGBM相结合的混合模型能够提高模型的准确性,为构建合理因子数据库提供参考框架;通过与因子重要性的结合分析,验证了地理探测器能够准确探测各因子对滑坡发生的贡献值,突出各滑坡地理因子组合之间的相关性,从而探究各因子与滑坡之间的关系. 展开更多
关键词 滑坡易发性区划 地理探测器 皮尔逊相关系数 主成分分析 贝叶斯优化 LightGBM sHAP
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基于广义S变换和皮尔逊相关系数的新能源接入电网纵联保护 被引量：3
11
作者 叶远波 李端超 +2 位作者 汪胜和 郑涛 苏毅 《电力科学与技术学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期194-202,共9页
随着新型电力系统建设的推进,分布式新能源容量大幅度提升,越来越多的电力电子设备接入电力系统中,导致短路时送出线的电流幅值受限,相角受控,造成传统的工频继电保护方法不再适用。此外,现有的方法在新能源出力较弱时容易出现保护判据... 随着新型电力系统建设的推进,分布式新能源容量大幅度提升,越来越多的电力电子设备接入电力系统中,导致短路时送出线的电流幅值受限,相角受控,造成传统的工频继电保护方法不再适用。此外,现有的方法在新能源出力较弱时容易出现保护判据失效的问题。为解决以上问题,提出一种基于广义S变换和皮尔逊相关系数的新能源接入电网纵联保护方法。首先,分别对两端电流使用广义S变换得出频域下的故障特征量;然后,使用皮尔逊相关系数计算两端暂态能量相关程度,进一步辨别区内和区外故障;最后,经过实验表明,所提方法能够满足保护的快速性要求,而且具有较强的耐受过渡电阻能力,该方法不受由新能源电力电子装置接入引起的短路电流新特性影响,能够应用于新能源送出线中。 展开更多
关键词 新型电力系统 分布式新能源 广义s变换 皮尔逊相关系数 纵联保护
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基于TCT-PSA模型的锂离子电池健康状态评估 被引量：2
12
作者 李红磊 刘勋川 +2 位作者 高强 贺国刚 韩松 《电子测量技术》 北大核心 2024年第12期122-131,共10页
针对传统估计方法估计精度低的问题,本文提出了一种基于时空卷积网络与金字塔分割注意力融合Transformer(TCT-PSA)模型框架的新型健康状态(SOH)估计方法。首先对NASA电池数据集进行预处理,然后从锂离子电池充电阶段提取健康因子(HF),采... 针对传统估计方法估计精度低的问题,本文提出了一种基于时空卷积网络与金字塔分割注意力融合Transformer(TCT-PSA)模型框架的新型健康状态(SOH)估计方法。首先对NASA电池数据集进行预处理,然后从锂离子电池充电阶段提取健康因子(HF),采用Pearson相关系数和灰色关联分析法量化HF与锂离子电池SOH的相关性,并将相关性高的HF输入到TCT-PSA模型中,SOH为模型输出。为了验证模型的有效性,利用TCT-PSA模型估计各组电池容量衰减;使用不同模型估计各组电池的SOH并进行比较,并利用分位数估计,验证TCT-PSA模型的准确性和鲁棒性。实验结果表明,通过对各组电池测试集和训练集容量衰减的平均绝对估计误差的验证,所提模型的误差均在2%以内;所提模型估计各组电池SOH的平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)均在0.035以内;在锂离子电池SOH分位数估计中最高精度达到99.82%。 展开更多
关键词 锂离子电池 TCT-PsA sOH估计 HF pearson相关系数 灰色关联分析法
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基于数据驱动与相关性的电能误差分析方法研究 被引量：1
13
作者 荣雪琴 丁营营 刘勇 《电测与仪表》 北大核心 2025年第1期101-109,共9页
针对传统方法中有限负载点(load point)检定方式导致的电能表负载点检测数量过于弱化、部分负载点误差无法全面代表全量程计量特性的问题,提出将运行误差作为负载点误差可靠来源的补充策略。在电力系统运行误差持续积累的基础上生成电... 针对传统方法中有限负载点(load point)检定方式导致的电能表负载点检测数量过于弱化、部分负载点误差无法全面代表全量程计量特性的问题,提出将运行误差作为负载点误差可靠来源的补充策略。在电力系统运行误差持续积累的基础上生成电能表全量程误差数据,将处理后的全量程误差时间序列和时效性等关键特征进行划分,通过比较多个采集周期的皮尔逊相关系数矩阵来识别变点,建立不依赖于具体用电环境、仅依靠电能表误差本征分量的数据驱动型误差相关性预测模型。实证分析表明所提方法可以动态分析电能表误差在安全范围内的波动状态、挖掘电能表误差阶段性特征中的潜在高风险信息,以实现台区内电能表误差的长期趋势预测,对于具备时变特征的电能表误差评估及电能表轮换分析都具有非常重要的意义。 展开更多
关键词 运行误差 电能表 皮尔逊相关系数 变分模态分解 相关性分析
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船用烟气余热S-CO_(2)布雷顿循环发电系统性能分析
14
作者 潘鹏程 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第2期113-121,共9页
开展船舶主机不同负荷工况下的S-CO_(2)布雷顿循环余热系统热力学特性和效能分析是其实现工程应用的必要环节。本文通过性能分析确定系统热力学参数对净输出功率和平准化能源成本的影响变化趋势,最佳运行参数范围以及系统关键热力学参... 开展船舶主机不同负荷工况下的S-CO_(2)布雷顿循环余热系统热力学特性和效能分析是其实现工程应用的必要环节。本文通过性能分析确定系统热力学参数对净输出功率和平准化能源成本的影响变化趋势,最佳运行参数范围以及系统关键热力学参数。通过主机典型负荷工况下的效能评估,分析集成S-CO_(2)再压缩布雷顿循环余热发电系统后的船舶节能减排效益。结果表明:主压缩机入口压力和压比对整个余热发电系统热力学性能和经济性影响最为显著,可调节这2个关键热力学参数以确保系统在船舶主机不同负荷下获得良好系统性能;集成该余热发电系统后,MAN8S90ME-C10.2型主机系统热效率最高可提高0.91%,燃油消耗量平均每年可减少51 t,NO_(2)和CO_(2)的排放量每年可分别减少2.28 t和760 t。 展开更多
关键词 s-CO_(2)再压缩布雷顿循环 热力学分析 斯皮尔曼等级相关 主机烟气余热回收
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基于熵权TOPSIS法综合评价不同树种的混交方式对土壤物理性质的影响
15
作者 尚天歌 于楠楠 +6 位作者 薛利忠 李佳鑫 焦欣磊 朱云佳 郭扬 尹喆 胡燕 《林业调查规划》 2024年第5期191-197,共7页
为了解乌兰察布市地区常见树种混交造林模式对土壤质量的影响,筛选当地有利于树木长势和土壤改良的树种配置及混交模式,提升当地的生态效益和经济效益。以山杏(Armeniaca sibirica(L.)Lam)、拧条锦鸡儿(Caragana korshinskii Kom.)和沙... 为了解乌兰察布市地区常见树种混交造林模式对土壤质量的影响,筛选当地有利于树木长势和土壤改良的树种配置及混交模式,提升当地的生态效益和经济效益。以山杏(Armeniaca sibirica(L.)Lam)、拧条锦鸡儿(Caragana korshinskii Kom.)和沙棘(Hippophae rhamnoides L.)纯林作为对照,3种苗木两两组合,以行间、行内、块状混交模式种植,对比不同混交林长势并利用熵权TOPSIS法综合评价土壤物理性质差异。山杏与拧条锦鸡儿的块状混交能提高树木成活率,促进株高、地径等生长指标发育,同时能减小土壤容重,增加土壤持水量和孔隙度;熵权TOPSIS法综合评价表明,山杏与拧条锦鸡儿的块状混交在改善土壤物理性质方面优于其他混交林;相关性试验表明土壤容重与最大持水量、最小持水量、毛管持水量和总孔隙间呈极显著负相关。苗木生长势、土壤物理性质以及土壤持水性能间可相互作用,选择合适的苗木配置和栽培技术能有效地改善土壤质量,促进苗木生长。 展开更多
关键词 混交林 混交模式 土壤物理性质 熵权TOPsIs法 pearson相关性分析
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黄河中游某省地表饮用水水源地重金属时空分布特征与健康风险评估
16
作者 王璐 李超 +4 位作者 昌盛 涂响 王山军 戴波阳 杨育博 《河南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期70-80,I0011,I0012,共13页
以黄河中游某省2018-2022年17个地级地表饮用水水源地的月度监测数据为基础,采用克里金插值法、重金属污染指数(HPI)法、内梅罗指数(NI)法和污染程度(CD)法开展重金属指标时空分布特征和污染水平分析,采用相关性分析和主成分分析(PCA)... 以黄河中游某省2018-2022年17个地级地表饮用水水源地的月度监测数据为基础,采用克里金插值法、重金属污染指数(HPI)法、内梅罗指数(NI)法和污染程度(CD)法开展重金属指标时空分布特征和污染水平分析,采用相关性分析和主成分分析(PCA)研究重金属的来源,通过蒙特卡罗模拟法对重金属进行口服摄入健康风险评估.研究结果显示,水源地重金属的平均质量浓度排序为ρ_(Ba)>ρ_(B)>ρ_(Fe)>ρ_(Mn)>ρ_(Mo)>ρ_(Ni)>ρ_(V)>ρ_(Co)>ρ_(Pb)>ρ_(As)>ρ_(Sb)>ρ_(Be).Fe、Mn、Pb、Mo、Co、Be、B、Sb和V的数据具有较高变异性(111.66%~330.68%).Fe、Mn、Be、Mo、Co、B和Ni的平均质量浓度在该省北部的水源地(朔州市和大同市)显示出较高的水平,在中部(晋中市)的水源地最低,而Ba的平均质量浓度在晋中市的水源地较高,As的平均质量浓度在全省的17个水源地基本一致.2018-2022年重金属年平均质量浓度变化幅度较小(18.64%~74.23%).HPI指数(平均值2.14)显示,该省重金属处于极低污染水平(HPI<15).Pearson相关性分析结果显示,As与Ba,Mo与Pb、Co、B、Ni和V之间有强烈的正相关性(p<0.01,0.27~0.63),说明它们有共同或者相似的来源.PCA结果显示,工农业和交通运输等人类活动是重金属的主要来源(28.5%),其次是地质背景(11.7%)和矿物开采活动(11.4%).口服摄入的健康风险评价结果表明,重金属没有非致癌风险和致癌风险,但95%分位值显示,As对儿童有一定的致癌风险(1.09×10^(-4)).同时,在极端条件下As、Co、Mo、Sb和V对成人(0.02%~0.25%)和儿童(0.51%~5.60%)有低水平的致癌风险,需要对As、Mo、Sb、V、Co重点关注. 展开更多
关键词 饮用水水源地 重金属 时空分布 pearson相关性分析 健康风险评估
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醋白芍炮制工艺优化
17
作者 刘静静 石典花 +2 位作者 田崇娅 戴衍朋 辛义周 《中成药》 北大核心 2025年第4期1111-1116,共6页
目的优化醋白芍炮制工艺。方法采用电子鼻测定不同炒制程度醋白芍气味值,Pearson相关性分析对电子鼻各传感器响应值与炮制品内在指标成分含量进行相关性分析,探索气味值与内在质量的相关性。以炒制温度、炒制时间、闷润时间为影响因素,... 目的优化醋白芍炮制工艺。方法采用电子鼻测定不同炒制程度醋白芍气味值,Pearson相关性分析对电子鼻各传感器响应值与炮制品内在指标成分含量进行相关性分析,探索气味值与内在质量的相关性。以炒制温度、炒制时间、闷润时间为影响因素,气味值及芍药苷、芍药内酯苷、水溶性浸出物含量的综合评分为评价指标,正交试验优化炮制工艺。结果电子鼻差异感应响应值与米醋相同。最佳条件为净白芍用醋闷润30~60 min后,在180℃下炒制15 min(每100 g饮片用20 g米醋),芍药苷、芍药内酯苷、水溶性浸出物含量分别为2.74%、0.60%、30.09%。结论电子鼻可实现不同炮制程度醋白芍气味的客观判断,能用于其他中药炮制工艺的优化。 展开更多
关键词 醋白芍 炮制工艺 电子鼻 pearson相关性分析 正交试验
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结合多旁路分析与皮尔逊相关系数的硬件木马检测方法
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作者 王建新 邓昊东 +1 位作者 肖超恩 张磊 《信息安全研究》 北大核心 2025年第5期420-426,共7页
针对芯片功耗数据采集时易受噪声影响的问题,提出了一种基于相关性分析的多旁路分析方法,利用动态电流和电磁辐射之间的内在关系识别硬件木马的存在,搭建了能够同时对芯片的动态功耗与电磁辐射进行采集和存储的双通道检测平台,得到了功... 针对芯片功耗数据采集时易受噪声影响的问题,提出了一种基于相关性分析的多旁路分析方法,利用动态电流和电磁辐射之间的内在关系识别硬件木马的存在,搭建了能够同时对芯片的动态功耗与电磁辐射进行采集和存储的双通道检测平台,得到了功耗和电磁的皮尔逊相关系数曲线,区分出了无硬件木马芯片与硬件木马芯片.实验结果表明,基于多旁路参数的硬件木马检测方法能够筛选出含有面积仅占待测芯片0.28%的硬件木马的芯片,且能区分出待测芯片中面积相差仅为0.08%的2种硬件木马. 展开更多
关键词 硬件木马 旁路分析 皮尔逊相关系数 芯片安全 FPGA
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基于机器学习的油藏动态分析研究
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作者 王小燕 谢文昊 +1 位作者 李娟妮 王亦鑫 《现代电子技术》 北大核心 2025年第14期117-122,共6页
针对油藏开发过程中,传统储量预测方法精度低、复杂度高,以及人工分析信息滞后导致不能及时发现潜力井等问题,提出一种智能化油藏动态分析方法,实现油藏开发问题的实时精确处理。在油田生产过程采集的20个参数中,利用皮尔逊相关系数最... 针对油藏开发过程中,传统储量预测方法精度低、复杂度高,以及人工分析信息滞后导致不能及时发现潜力井等问题,提出一种智能化油藏动态分析方法,实现油藏开发问题的实时精确处理。在油田生产过程采集的20个参数中,利用皮尔逊相关系数最终选用当前年产油量、含水、体积液量、累产油量、排量、冲次和泵效共7个参数表征油田生产能力。然后基于回归的支持向量机模型,利用不同核函数下的SVR模型对油田月产油量进行预测,最终选定超参数d=2、C=54的二阶多项式核函数下的SVR模型作为最优的油田月产量预测模型,该模型预测结果的平均绝对误差为-0.0061,均方误差为-0.1028。实验结果表明,智能化油藏动态分析方法在勘探数据分析的基础上,能够准确地动态预测油藏,优化勘探规划结构并提高油藏发现效率。 展开更多
关键词 智能油田 油藏动态分析 油田产量预测 支持向量机模型 核函数 皮尔逊相关系数
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法压式冲泡对海南罗布斯塔咖啡感官品质的影响 被引量：3
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作者 刘迪 劳菲 +1 位作者 董文江 于鑫欣 《食品科学》 EI CAS 北大核心 2025年第1期108-120,共13页
以中度烘焙海南罗布斯塔咖啡为研究对象,制备可溶性固形物质量分数为2%的法压式咖啡,采用喜好度评价对4种冲泡参数进行单因素和响应面试验优化,通过感官定量描述分析结合气相色谱-质谱联用法、超高效液相色谱法挖掘咖啡喜好度与其感官... 以中度烘焙海南罗布斯塔咖啡为研究对象,制备可溶性固形物质量分数为2%的法压式咖啡,采用喜好度评价对4种冲泡参数进行单因素和响应面试验优化,通过感官定量描述分析结合气相色谱-质谱联用法、超高效液相色谱法挖掘咖啡喜好度与其感官特性及风味物质之间的相关性信息。结果表明,咖啡萃取质量浓度会随着咖啡粒径减小、粉水比增加、冲泡水温升高或冲泡时间延长而显著增大(P<0.05)。咖啡喜好度(0~6分,七点法)在粉水比1∶5(m/m)、研磨度8、冲泡水温92℃、冲泡6min时达到最高(3.3±1.6)。咖啡中共检测出78种挥发性成分,通过气味活性值分析得大马士酮、3-乙基-2,5-甲基吡嗪等关键香气化合物10种。Pearson相关性分析表明,喜好度与咖啡的圆润感、巧克力香属性呈正相关,与咖啡因、具有丁香味和酚味的4-乙基愈创木酚、4-乙烯基愈创木酚及具有粪臭味的3-甲基吲哚呈负相关。本研究能为挖掘海南罗布斯塔咖啡的风味喜好及其物质基础提供一定理论依据。 展开更多
关键词 罗布斯塔咖啡 冲泡参数 感官定量描述分析 气相色谱-质谱联用 pearson相关性
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