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Combined model based on optimized multi-variable grey model and multiple linear regression 被引量:12
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作者 Pingping Xiong Yaoguo Dang +1 位作者 Xianghua wu Xuemei Li 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2011年第4期615-620,共6页
The construction method of background value is improved in the original multi-variable grey model (MGM(1,m)) from its source of construction errors. The MGM(1,m) with optimized background value is used to elimin... The construction method of background value is improved in the original multi-variable grey model (MGM(1,m)) from its source of construction errors. The MGM(1,m) with optimized background value is used to eliminate the random fluctuations or errors of the observational data of all variables, and the combined prediction model together with the multiple linear regression is established in order to improve the simulation and prediction accuracy of the combined model. Finally, a combined model of the MGM(1,2) with optimized background value and the binary linear regression is constructed by an example. The results show that the model has good effects for simulation and prediction. 展开更多
关键词 multi-variable grey model (MGM(1 m)) backgroundvalue OPTIMIZATION multiple linear regression combined predic-tion model.
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ARMA-GM combined forewarning model for the quality control
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作者 WangXingyuan YangXu 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2005年第1期224-227,共4页
Three forecasting models are set up: the auto\|regressive moving average model, the grey forecasting model for the rate of qualified products P t, and the grey forecasting model for time intervals of the quality cata... Three forecasting models are set up: the auto\|regressive moving average model, the grey forecasting model for the rate of qualified products P t, and the grey forecasting model for time intervals of the quality catastrophes. Then a combined forewarning system for the quality of products is established, which contains three models, judgment rules and forewarning state illustration. Finally with an example of the practical production, this modeling system is proved fairly effective. 展开更多
关键词 auto-regressive moving average model (ARMA) grey system model (GM) combined forewarning model quality control.
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基于组合模型的地震人员死亡评估方法研究
3
作者 赵煜 王律钧 +2 位作者 孙艳萍 史一彤 陈文凯 《自然灾害学报》 北大核心 2025年第1期29-38,共10页
为了准确快速评估地震人员死亡数量,提出一种基于统计经验模型与机器学习模型相结合的组合评估方法。首先利用我国部分省(区、市)发生的破坏性地震次数进行统计,划分出不同风险等级区域。然后分别使用刘金龙模型和粒子群优化支持向量回... 为了准确快速评估地震人员死亡数量,提出一种基于统计经验模型与机器学习模型相结合的组合评估方法。首先利用我国部分省(区、市)发生的破坏性地震次数进行统计,划分出不同风险等级区域。然后分别使用刘金龙模型和粒子群优化支持向量回归模型进行评估。最后采用并联方式将2个模型组合,使用网格搜索法寻找最优并联权重,构建人员死亡评估组合模型。研究结果表明,组合模型评估结果优于单一模型评估结果,经过分区划分的模型评估效果更优。该方法可以为地震应急响应提供可靠的数据支撑。 展开更多
关键词 地震 人员死亡 粒子群算法 支持向量回归 组合评估模型
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基于GF-GPR的地铁车站基坑变形预测与应用研究
4
作者 张凤明 苏谦 +3 位作者 邓志兴 王呈金 程梦凡 周辰泠 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期563-569,共7页
为解决受噪声影响地铁车站基坑变形预测精度受到限制的问题,文章首先使用高斯滤波(Gaussian filter,GF)算法对监测数据进行降噪处理,再采用高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)算法预测基坑变形,构建一种GF-GPR基坑变形预测... 为解决受噪声影响地铁车站基坑变形预测精度受到限制的问题,文章首先使用高斯滤波(Gaussian filter,GF)算法对监测数据进行降噪处理,再采用高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)算法预测基坑变形,构建一种GF-GPR基坑变形预测模型,并将GF-GPR模型应用于成都某车站地铁基坑的变形预测。结果表明:原始监测数据存在大量噪声,变形不连续,经过GF算法降噪后基坑变形序列变得平稳,同时有用的突变信息仍然被保留。降噪后数据的信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)为12.884~17.139,均方误差(mean square error,MSE)为0.430~0.875 mm;所提出的GF-GPR模型的变形预测结果与基坑实际变形趋势一致,GF-GPR模型的预测精度相较于单一GPR算法提高了31%~81%,最大均方根误差降低了0.4367~1.2881 mm。该研究成果可为基坑变形智能预测、施工事故防范提供参考。 展开更多
关键词 地铁车站 组合预测模型 变形预测 基坑水平位移 高斯滤波(GF) 高斯过程回归(GPR)
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基于SARIMA和SVR组合模型的转向架系统寿命评估 被引量:4
5
作者 师蔚 范乔 +2 位作者 杨洋 胡定玉 廖爱华 《铁道机车车辆》 北大核心 2024年第1期157-163,共7页
随着地铁运营时间和里程的增加,地铁车辆逐渐接近其理论寿命,为确保车辆运行安全性,需对其重要子系统进行健康状态及剩余寿命评估。文中选取车辆转向架系统作为研究对象,提出了一种基于协方差优选法的季节性回归移动平均(SARIMA)和支持... 随着地铁运营时间和里程的增加,地铁车辆逐渐接近其理论寿命,为确保车辆运行安全性,需对其重要子系统进行健康状态及剩余寿命评估。文中选取车辆转向架系统作为研究对象,提出了一种基于协方差优选法的季节性回归移动平均(SARIMA)和支持向量回归(SVR)的组合模型对转向架寿命进行评估。首先,将车辆转向架系统历史故障率转化为健康指数,然后基于协方差优选法将SARIMA和SVR进行赋权组合,根据转向架系统历史健康指数进行预测,最后建立历史和预测的健康指数与运行时间的数学模型,分析得到转向架系统的剩余寿命。以某地铁车辆转向架系统为例进行算例分析及验证,结果表明组合模型可更准确地预测其健康状态,为有关维修部门开展维修维护策略提供理论依据,估计得出其剩余寿命,为车辆寿命后期退役及延寿决策提供理论数据分析支撑。 展开更多
关键词 转向架系统 寿命预测 季节性回归移动平均和支持向量回归(SARIMA和SVR) 组合模型 协方差优选法
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基于自回归模型的RBCC隔离段激波串位置识别与压力值预估
6
作者 马文蕙 何国强 +5 位作者 王亚军 王鹏飞 秦飞 张铎 朱韶华 党文娟 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期66-74,共9页
为了清楚客观地判断火箭基组合循环发动机(Rocket-based combined-cycle,RBCC)隔离段激波串位置,将Ma=6,4,3.5工况下直连试验中实测得到的RBCC隔离段测压点压力数据按照时间的先后顺序排列形成一时间序列,建立自回归(Auto-Regressive,AR... 为了清楚客观地判断火箭基组合循环发动机(Rocket-based combined-cycle,RBCC)隔离段激波串位置,将Ma=6,4,3.5工况下直连试验中实测得到的RBCC隔离段测压点压力数据按照时间的先后顺序排列形成一时间序列,建立自回归(Auto-Regressive,AR)模型并计算赤池信息准则(Akaike information criterion,AIC)值,完成了不同工况下激波串前缘位置的识别。研究表明:当隔离段测压点没有受到激波串影响时,实时压力值仅存在微弱波动,模型AIC值变化较为平稳;当激波串运动至测压点处时,该点压力升高,振荡幅度明显增加,AIC值随之瞬时增大。取同一时间段内发动机沿程测压点中首个AIC值增加500以上,并在不改变工况的情况下始终保持较大值的测点位置为激波串前缘位置。与压比法相比,时间序列分析法能敏感监测到实时压力值的升高和振荡,激波串前缘位置识别更为准确。通过建立自回归模型还可以实现激波串内部压力值预估,记录连续160 ms内Ma=6,4,3.5工况下测压点压力数据,采样频率1 kHz,使用前80 ms数据建立自回归模型,完成后80 ms压力值预估及准确性检验,得到三个工况下预估平均误差分别为3.21%,7.68%,6.49%。 展开更多
关键词 火箭基组合循环发动机 激波串 自回归模型 赤池信息准则 时间序列
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基于变权重组合模型的灌溉水有效利用系数预测 被引量:1
7
作者 李涛 杨路华 +2 位作者 张玮婷 王妍 高立川 《南水北调与水利科技(中英文)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期719-727,共9页
通过逐步回归法分析影响灌溉水有效利用系数各因素的重要程度,筛选出节水灌溉面积为影响灌溉水有效利用系数的关键因素。考虑关键因素与时间序列两方面,基于逐步回归法、GM(1,1)模型和Logistic生长模型构建变权重组合模型。变权重组合... 通过逐步回归法分析影响灌溉水有效利用系数各因素的重要程度,筛选出节水灌溉面积为影响灌溉水有效利用系数的关键因素。考虑关键因素与时间序列两方面,基于逐步回归法、GM(1,1)模型和Logistic生长模型构建变权重组合模型。变权重组合模型的预测精度优于各单项模型,模拟效果与实际符合度高,适用于灌溉水有效利用系数的预测。最后采用变权重组合模型对广东省2023-2035年灌溉水有效利用系数进行预测分析。2023-2035年广东省灌溉水有效系数逐年提高,其中2035年预测值达到0.679 2,高于全国绝大多数灌溉水有效利用系数的现状值。变权重组合模型预测法可为农业水资源规划与灌溉管理提供科学参考。 展开更多
关键词 灌溉水有效利用系数 逐步回归法 灰色GM(1 1)模型 Logistic生长模型 变权重组合模型
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基于灰色理论和回归分析的需水量组合预测研究 被引量:24
8
作者 张倩 沈利 +2 位作者 蔡焕杰 葛彩莲 王健 《西北农林科技大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2010年第8期223-227,共5页
【目的】建立精度更高的需水量预测模型,为水资源规划提供理论依据。【方法】建立基于灰色预测和线性回归预测的需水量组合预测模型,以深圳大鹏半岛需水量为例,对组合预测模型的预测结果与单独采用灰色预测、线性回归模型预测的结果进... 【目的】建立精度更高的需水量预测模型,为水资源规划提供理论依据。【方法】建立基于灰色预测和线性回归预测的需水量组合预测模型,以深圳大鹏半岛需水量为例,对组合预测模型的预测结果与单独采用灰色预测、线性回归模型预测的结果进行了比较。【结果】单独采用灰色预测模型和线性回归模型进行预测的平均误差分别为6.5%和2.5%,而基于灰色预测和线性回归的组合预测模型的平均误差仅为1%。【结论】组合模型的预测精度较单一模型的预测精度明显提高,并且该模型可以更全面地反映需水量的变化规律。 展开更多
关键词 需水量 灰色预测模型 线性回归模型 组合预测模型
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双重组合设计 被引量:6
9
作者 徐中儒 葛家麒 +3 位作者 侯中田 刘德深 赵妮珊 吴秀清 《东北农业大学学报》 CAS CSCD 1994年第3期298-302,共5页
提出了一种新的试验设计方法,双重组合设计方法.它采用m个因素的组合阵,在第m+1个因素的组合设计点上布局而扩展为m+1个因素的组合阵,并讨论了这类组合阵的性质.利用这一结果探讨了在建立有关作物生产的回归模型时,用可控... 提出了一种新的试验设计方法,双重组合设计方法.它采用m个因素的组合阵,在第m+1个因素的组合设计点上布局而扩展为m+1个因素的组合阵,并讨论了这类组合阵的性质.利用这一结果探讨了在建立有关作物生产的回归模型时,用可控因素挂接不可控因素的应用. 展开更多
关键词 双重组合设计 组合阵 回归模型
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人行道行人服务水平评价方法 被引量:22
10
作者 边扬 王炜 陆建 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期695-699,共5页
从行人步行的舒适度和安全感出发,研究典型城市道路两侧人行道的行人服务水平评价方法.调查了9条具有代表性的道路路段的几何特征及交通流特征,并采用路边询问法开展了行人问卷调查.基于调查数据,运用Pearson相关分析得到人行道行人服... 从行人步行的舒适度和安全感出发,研究典型城市道路两侧人行道的行人服务水平评价方法.调查了9条具有代表性的道路路段的几何特征及交通流特征,并采用路边询问法开展了行人问卷调查.基于调查数据,运用Pearson相关分析得到人行道行人服务水平的主要影响因素为:机非分隔带宽度、非机动车道宽度、绿化带(设施带)宽度、人行道宽度、机动车交通量、非机动车交通量、行人流率及人行道上障碍物分布状况.利用多元逐步回归分析方法,建立了人行道行人服务水平简单回归模型及组合模型形式. 展开更多
关键词 人行道 行人服务水平 行人舒适和安全感 简单回归模型 组合模型
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基于组合预测模型的露天矿高陡边坡滑坡变形研究 被引量:10
11
作者 肖海平 杨旺生 +2 位作者 肖岚 郭钟群 曹希西 《金属矿山》 CAS 北大核心 2014年第4期169-171,共3页
随着露天矿山开采规模及深度的不断扩大,致使矿山边坡变陡、变高,而形成高陡边坡,但由于地质条件以及矿山施工等因素的影响,高陡边坡经常发生崩塌、滑坡等比较严重的地质灾害。因此,为加强对露天矿山高陡边坡的变形预测,应及时研究滑坡... 随着露天矿山开采规模及深度的不断扩大,致使矿山边坡变陡、变高,而形成高陡边坡,但由于地质条件以及矿山施工等因素的影响,高陡边坡经常发生崩塌、滑坡等比较严重的地质灾害。因此,为加强对露天矿山高陡边坡的变形预测,应及时研究滑坡的变化趋势,开展滑坡预警,指导矿山生产,保障人民的生命财产安全。建立了一种能够更加有效地反映出变形体变化趋势的组合预测模型,并介绍了其建模思想及计算方法,在此基础上,依据某高陡边坡实际监测数据,将其预测结果与独立预测模型的预测结果进行分析比较,结果显示,其精度要优于独立预测模型的精度,且可靠性更高,具有较强的适用性。 展开更多
关键词 组合预测模型 灰色模型 线性回归 神经网络
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基于递归等权组合模型的中长期电力负荷预测 被引量:13
12
作者 蒋燕 王少杨 封芸 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2012年第1期151-155,共5页
针对电力负荷预测中单一模型不能充分利用数据信息和对其内在规律考虑不完全的问题,文中采用基于递归等权的组合预测模型,通过灰色关联度法对多个单一模型进行筛选,并确定参与组合的模型。再由递归等权法实现了对参与组合的各单一模型... 针对电力负荷预测中单一模型不能充分利用数据信息和对其内在规律考虑不完全的问题,文中采用基于递归等权的组合预测模型,通过灰色关联度法对多个单一模型进行筛选,并确定参与组合的模型。再由递归等权法实现了对参与组合的各单一模型的变权重处理,有效地考虑各单一模型的预测好坏的变化。最后,通过对某地区最大负荷进行预测,对比单一模型与递归等权组合预测模型的预测误差。结果表明,递归等权组合预测模型比各单一预测模型的误差都小,从而验证了该模型能有效提高电力系统负荷预测能力,其精度高、结果可靠。 展开更多
关键词 中长期负荷预测 回归模型 灰色模型 模糊模型 组合预测
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考虑气象因素的相似聚类短期负荷组合预测方法 被引量:22
13
作者 金义雄 段建民 +4 位作者 徐进 卫功存 蒯圣宇 李宏仲 王承民 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第19期60-64,82,共6页
提出以气象负荷和长期趋势负荷之和为聚类中心对历史负荷数据进行相似搜索的方法,该方法可提高预测样本同被预测日负荷的相似度,从而增加预测结果的可信度和精确度。以权重优化组合的方式采用多种负荷预测方法进行组合负荷预测,应用实... 提出以气象负荷和长期趋势负荷之和为聚类中心对历史负荷数据进行相似搜索的方法,该方法可提高预测样本同被预测日负荷的相似度,从而增加预测结果的可信度和精确度。以权重优化组合的方式采用多种负荷预测方法进行组合负荷预测,应用实例证明该方法可体现不同地区、不同类型、不同气象敏感度的负荷特性,因而具有广泛的自适应性,对于负荷总量较小、变动范围较大且受天气因素影响明显的地区具有较好的预测精度。 展开更多
关键词 负荷预测 气象因素 线性回归 时间序列 灰色模型 神经网络 组合预测
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基于组合模型的交通流量预测方法 被引量:13
14
作者 丛新宇 虞慧群 范贵生 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2011年第3期340-345,共6页
随着智能交通系统的蓬勃发展,交通控制和交通流诱导成为智能交通系统(ITS)研究的热门问题,而实现交通控制诱导的关键问题是实时准确的短时交通流量预测,预测的精度直接影响交通控制和诱导的效果。为此,提出基于组合模型的交通流量预测方... 随着智能交通系统的蓬勃发展,交通控制和交通流诱导成为智能交通系统(ITS)研究的热门问题,而实现交通控制诱导的关键问题是实时准确的短时交通流量预测,预测的精度直接影响交通控制和诱导的效果。为此,提出基于组合模型的交通流量预测方法,该方法将历史趋势模型和多元回归模型加权组合以建立组合预测模型,并利用加权平均的方法,对较精确的预测值赋予较大的权重,从而提高模型预测的精度。通过对2009年上海城市交通流量预测结果的分析,证明该方法可提高预测准确度。 展开更多
关键词 交通流量预测 组合模型 历史趋势模型 多元回归模型
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氮磷钾肥配施对大白菜产量和品质的影响 被引量:35
15
作者 黄立华 刘颖 周米平 《西北农林科技大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2005年第10期51-56,共6页
采用二次饱和D-最优回归设计(311B方案),对氮磷钾配施与绿星80大白菜的产量、Vc含量、硝酸盐含量的关系进行了研究,并建立了回归模型.结果表明,绿星80大白菜的氮磷钾最佳施肥量为纯N 245~265 kg/hm2,P2O5 158~188 kg/hm2,K2O 150~165... 采用二次饱和D-最优回归设计(311B方案),对氮磷钾配施与绿星80大白菜的产量、Vc含量、硝酸盐含量的关系进行了研究,并建立了回归模型.结果表明,绿星80大白菜的氮磷钾最佳施肥量为纯N 245~265 kg/hm2,P2O5 158~188 kg/hm2,K2O 150~165 kg/hm2;N,P2O5和K2O的质量配比为1∶0.68∶0.62;此时用回归模型预测的大白菜产量为119 620 kg/hm2,Vc含量为272.14 mg/kg,硝酸盐含量为1 051.67 mg/kg. 展开更多
关键词 大白菜 配方施肥 数学心归模型 硝酸盐 交互作用
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基于灰色线性回归组合模型的火炮身管寿命预测 被引量:17
16
作者 孟翔飞 王昌明 +2 位作者 何博侠 张爱军 包建东 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期635-638,共4页
为了准确预测出火炮身管寿命终止时的最大射弹数,提高火炮的实用性能,该文对火炮身管内径磨损量的数学模型进行了研究。该文提出采用灰色系统理论分析的方法,将灰色模型与线性回归模型相融合,建立了灰色线性回归组合模型,得到了身管内... 为了准确预测出火炮身管寿命终止时的最大射弹数,提高火炮的实用性能,该文对火炮身管内径磨损量的数学模型进行了研究。该文提出采用灰色系统理论分析的方法,将灰色模型与线性回归模型相融合,建立了灰色线性回归组合模型,得到了身管内径磨损量与射弹数的数学关系式。将该新模型与传统的灰色模型分别应用于某型火炮的身管寿命预测,通过数据对比表明了该灰色线性回归组合模型方法的有效性,使预测精度得到了提高。 展开更多
关键词 灰色系统理论 灰色线性回归组合模型 身管内径磨损 身管寿命
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基于粒子群改进BP神经网络的组合预测模型及其应用 被引量:45
17
作者 崔吉峰 乞建勋 杨尚东 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期190-194,共5页
针对应用广泛的传统人工智能预测BP(Back propagation)神经网络自身局限以及其在处理中长期复杂预测问题中需要样本数量大、泛化能力弱等不足,提出利用粒子群算法优化BP神经网络的学习算法,在此基础上,利用灰色预测方法和自回归移动平... 针对应用广泛的传统人工智能预测BP(Back propagation)神经网络自身局限以及其在处理中长期复杂预测问题中需要样本数量大、泛化能力弱等不足,提出利用粒子群算法优化BP神经网络的学习算法,在此基础上,利用灰色预测方法和自回归移动平均模型(ARIMA)时序预测对历史数据进行初步预测,对中长期预测中数据趋势项和随机项进行模拟;将初步预测的结果作为改进BP神经网络的输入,在此基础上进行训练和预测,构建基于改进BP网络的组合预测模型。以我国1978-2007年能源需求数据为样本,进行实例分析。结果表明:组合预测模型预测精度较BP神经网络、灰色预测方法和ARIMA预测方法分别提高4.8%,6.1%和5.3%,验证了组合预测方法在中长期预测问题处理中的有效性。 展开更多
关键词 BP神经网络 粒子群算法 ARIMA模型 灰色理论 组合预测
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横置差速轴流脱分选系统设计与试验 被引量:11
18
作者 王志明 吕彭民 +3 位作者 陈霓 李骅 刘正怀 陈德俊 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期53-61,共9页
针对横置轴流滚筒长度受限和脱出物在清选筛入口一角堆积严重的问题,设计了以同轴差速脱粒滚筒、圆锥形清选风机、双层振动筛和螺旋板齿式复脱器为主要工作部件的横置差速轴流式脱分选系统。为了提升横置差速轴流脱分选系统工作性能,设... 针对横置轴流滚筒长度受限和脱出物在清选筛入口一角堆积严重的问题,设计了以同轴差速脱粒滚筒、圆锥形清选风机、双层振动筛和螺旋板齿式复脱器为主要工作部件的横置差速轴流式脱分选系统。为了提升横置差速轴流脱分选系统工作性能,设计了喂入量为2 kg/s的试验台,采用二次正交旋转组合设计法进行工作性能试验,考察差速滚筒转速组合、圆锥形风机叶片锥度、差速滚筒高低速段长度配比3个因素对损失率、破碎率、含杂率和脱粒功耗4个性能指标的影响。建立了损失率、破碎率、含杂率、脱粒功耗的回归数学模型,利用Matlab优化工具箱对回归数学模型进行了多目标优化计算。结果表明:影响横置差速轴流脱分选系统损失率、含杂率的3个因素主次顺序依次为差速滚筒转速组合、圆锥形风机叶片锥度、差速滚筒高低速段长度配比;影响横置差速轴流脱分选系统破碎率、脱粒功耗的3个因素主次顺序依次为差速滚筒转速组合、差速滚筒高低速段长度配比、圆锥形风机叶片锥度;最优参数组合为:差速滚筒转速组合750、850 r/min,风机叶片锥度3.8°,高速段比例30%;对应工作性能指标为:损失率1.57%、破碎率0.71%、含杂率0.38%,脱粒功耗6.67 k W/kg。田间试验结果表明,横置差速轴流脱分选系统工作性能指标优于行业标准。 展开更多
关键词 联合收获机 差速脱粒 脱分选系统 性能试验 回归数学模型
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二次回归正交旋转组合设计在梨子叶不定梢再生研究中的应用 被引量:7
19
作者 鲁敏 汤浩茹 +3 位作者 余世杰 雷美艳 陈小杨 丁继军 《果树学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第1期171-175,共5页
以水晶×金二十世纪花后90 d的梨成熟胚子叶为外植体,利用二次回归正交旋转组合设计对其再生体系研究中的关键因素6-BA、NAA、AgNO3浓度建立数学模型,得到回归方程Y=4.405 3+0.863 8X1-0.386 9X2-0.058 4X3-0.015 7X1X2+0.000 5X1X3... 以水晶×金二十世纪花后90 d的梨成熟胚子叶为外植体,利用二次回归正交旋转组合设计对其再生体系研究中的关键因素6-BA、NAA、AgNO3浓度建立数学模型,得到回归方程Y=4.405 3+0.863 8X1-0.386 9X2-0.058 4X3-0.015 7X1X2+0.000 5X1X3+0.011 2X2X3-0.671 8X12-0.219 2X22-0.749 9X32。6-BA、NAA、AgNO3浓度在试验设定范围内对梨成熟胚子叶不定梢再生系数的影响均呈"低促高抑"现象;且培养基中6-BA、NAA、AgNO3的浓度分别在5.955~7.124 mg·L-1、0.281~0.473 mg·L-1和2.199~2.801 mg·L-1,梨成熟胚子叶不定梢再生系数大于3的可靠性为95%。 展开更多
关键词 子叶 二次回归正交旋转组合设计 再生体系 数学模型
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含有山区小水电负荷的气象回归短期负荷预测技术 被引量:11
20
作者 金义雄 段建民 +6 位作者 杨俊强 甄执根 徐斌 储召云 李宏仲 王承民 曾令国 《继电器》 CSCD 北大核心 2007年第14期54-58,69,共6页
将负荷分解为正常负荷及小水电负荷,进一步将其分别分解为气象负荷和长期趋势负荷分量,建立气象因素和气象负荷的回归关系,并以回归结果对历史负荷数据进行相似搜索,该方法可提高预测样本同被预测日负荷的相似度,从而增加预测结果的可... 将负荷分解为正常负荷及小水电负荷,进一步将其分别分解为气象负荷和长期趋势负荷分量,建立气象因素和气象负荷的回归关系,并以回归结果对历史负荷数据进行相似搜索,该方法可提高预测样本同被预测日负荷的相似度,从而增加预测结果的可信度和精确度。采用多种负荷预测方法以权重优化组合的方式进行负荷组合预测。应用实例证明,所提出的方法可体现不同地区、不同类型、不同气象敏感度的负荷特性,对于负荷总量较小,变动范围较大,受天气因素影响明显且含有山区小水电负荷的地区具有较好的精度。 展开更多
关键词 负荷预测 气象因素 线性回归 时间序列 灰色模型 神经网络 组合预测
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