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基于RF和MLR的土壤重金属影响因素分析及生物有效性预测 被引量:4
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作者 潘泳兴 陈盟 +1 位作者 王櫹橦 刘楠 《农业环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期845-857,共13页
为探究影响土壤中重金属累积和生物有效性的因素,以桂北地区某铅锌矿流域为研究对象,综合运用单因子指数法、风险评价编码法(RAC)、多元线性回归模型(MLR)和随机森林模型(RF)进行土壤重金属(Pb、Zn、Cu和Cr)累积影响因素分析及生物有效... 为探究影响土壤中重金属累积和生物有效性的因素,以桂北地区某铅锌矿流域为研究对象,综合运用单因子指数法、风险评价编码法(RAC)、多元线性回归模型(MLR)和随机森林模型(RF)进行土壤重金属(Pb、Zn、Cu和Cr)累积影响因素分析及生物有效性预测。结果表明:研究区Cr含量无超标且空间分布相对均匀(变异系数为0.51);Cu、Pb和Zn的含量均值(分别为52.58、280.31 mg·kg^(-1)和654.71 mg·kg^(-1))均大于广西西江流域土壤重金属背景值,在思的河山前和地下河入口处全量和生物有效性均较大,对土壤生态环境具有一定风险;对于重金属全量分布和生物有效态的影响因素,阳离子交换量(CEC)、黏粒(Clay)、土壤有机质(SOM)和铁铝氧化物对Cr影响较大,SOM、Clay、pH和铁铝氧化物对Cu影响较大,pH、电导率(EC)和Clay对Pb影响较大,CEC、pH、土壤质地和铁铝氧化物对Zn影响较大;生物有效性预测结果显示RF和MLR均可较好地预测土壤重金属的全量与次生相,其中RF预测的R2区间为0.44~0.93,MLR预测的R2区间为0.30~0.72,RF预测结果表现更为准确。 展开更多
关键词 土壤重金属 影响因素 生物有效性预测 随机森林模型(RF) 多元线性回归模型(mlr)
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BiPLS结合GA优选可见/近红外光谱MLR变量 被引量:13
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作者 李鹏飞 王加华 +1 位作者 曹楠宁 韩东海 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第10期2637-2641,共5页
利用反向区间偏最小二乘法(BiPLS)定位光谱糖度若干信息区间,运用遗传算法(GA)从中选择波长点,建立了多元线性回归(MLR)模型。光谱进行卷积平滑和二阶导数处理后,将光谱(225个数据点)分割成25个子区间时,BiPLS优化结果最优。在所定位的... 利用反向区间偏最小二乘法(BiPLS)定位光谱糖度若干信息区间,运用遗传算法(GA)从中选择波长点,建立了多元线性回归(MLR)模型。光谱进行卷积平滑和二阶导数处理后,将光谱(225个数据点)分割成25个子区间时,BiPLS优化结果最优。在所定位的信息区间进行GA二次选择特征变量,运行100次依次选择入选频率较高的12个波长点。为简化MLR模型,对于入选的相邻波长选择频率较高者,最后选择638,734,752,868,910,916和938nm作为回归变量,建立的MLR预测模型相关系数(R2)、校正均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.984,0.364和0.471,优于常用的逐步多元线性回归的建模结果。表明BiPLS结合GA可以有效地对李子糖度可见/近红外光谱MLR回归变量进行筛选,提高了模型的精度。 展开更多
关键词 可见/近红外光谱 反向区间偏最小二乘法 遗传算法 多元线性回归 变量筛选
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MLR和ARIMA模型在民航安全业绩预测中的应用 被引量:14
3
作者 程明 梁文娟 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期25-30,共6页
为预测民航安全业绩发展趋势,通过散点图、相关系数、主因子分析等多种统计方法,筛选5大类、共计20项与民航安全运行关系密切的社会经济指标,建立民航综合安全指数MLR模型;依据中国民航在1995—2014年间的安全生产历史数据,分析其发展... 为预测民航安全业绩发展趋势,通过散点图、相关系数、主因子分析等多种统计方法,筛选5大类、共计20项与民航安全运行关系密切的社会经济指标,建立民航综合安全指数MLR模型;依据中国民航在1995—2014年间的安全生产历史数据,分析其发展历史、现状、特征与存在的问题,并利用ARIMA模型进行预测分析。结果表明,人员素质因子和技术能力因子对民航安全均有显著影响;民航安全综合指数预测值在2015—2017年间总体稳定;MLR方法和ARIMA模型对民航安全趋势的耦合分析结果良好。 展开更多
关键词 安全综合指数 民航 经济社会指标 多元线性回归(mlr) 自回归移动平均(ARIMA)模型 因子分析
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基于自适应辛几何模态分解−多元线性回归−卷积长短时记忆的台区电力负荷预测
4
作者 方磊 楚成博 +4 位作者 何映虹 冯隆基 刘福政 王宁 张法业 《现代电力》 北大核心 2025年第4期840-846,共7页
准确预测台区的电力负荷,能够促使电力企业合理安排调度计划,保障台区电力安全和经济稳定运行。为了充分挖掘电力负荷数据的特征,提高预测的精度,提出一种基于自适应辛几何模态分解(adaptive symplectic geometry mode decomposition,AS... 准确预测台区的电力负荷,能够促使电力企业合理安排调度计划,保障台区电力安全和经济稳定运行。为了充分挖掘电力负荷数据的特征,提高预测的精度,提出一种基于自适应辛几何模态分解(adaptive symplectic geometry mode decomposition,ASGMD)、多元线性回归(multiple linear regression,MLR)和卷积长短时记忆(convolutional long short-term memory,CLSTM)网络的电力负荷预测方法。首先,应用ASGMD将台区负荷数据分解为弱相关和强相关两种分量;然后,利用MLR和CLSTM分别对上述两种分量分别进行预测;最后,组合各模型结果,得到最终负荷预测值。实例分析结果表明,所提模型较其他模型具有更高的预测准确度。 展开更多
关键词 电力负荷预测 自适应辛几何模态分解 多元线性回归 卷积长短时记忆网络
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基于新型健康特征的锂电池健康状态快速估计方法 被引量:1
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作者 董晓红 董进波 +2 位作者 王明深 曾飞 潘益 《电力工程技术》 北大核心 2025年第1期136-142,206,共8页
锂电池健康状态(state of health,SOH)的在线估计是锂电池管理系统中必不可少的一部分。大部分基于数据驱动的锂电池SOH估计方法由于计算量较大,难以在锂电池管理系统微控制器中在线使用。因此,文中提出基于新型健康特征的锂电池SOH快... 锂电池健康状态(state of health,SOH)的在线估计是锂电池管理系统中必不可少的一部分。大部分基于数据驱动的锂电池SOH估计方法由于计算量较大,难以在锂电池管理系统微控制器中在线使用。因此,文中提出基于新型健康特征的锂电池SOH快速估计方法。首先,分析锂电池的充电数据,基于已有的锂电池恒流充电过程的等压升时间(time interval of an equal charging voltage difference,TIECVD)健康特征,构建一个同充电电压起点、同充电时间间隔的健康特征。其次,文中提出基于新型健康特征和多元线性回归(multiple linear regression,MLR)的锂电池SOH快速估计方法。然后,通过对牛津锂电池老化数据集和美国国家航空航天局锂电池随机使用数据集进行分析,以0.01 V步长遍历恒流充电电压区间,以皮尔逊相关系数最大为目标,确定锂电池最优的起始电压。最后,考虑不同充电时间间隔,利用最小二乘(ordinary least squares,OLS)回归分析方法,确定锂电池最优充电时间间隔参数。使用2个数据集划分的训练集建立MLR模型,使用2个数据集划分的验证集对文中方法进行验证。实验结果表明,文中基于新型健康特征方法可极大缩减计算量,并且可以在保障预测精度的前提下实现锂电池SOH的快速估计。 展开更多
关键词 锂电池 健康状态(SOH)估计 新型健康特征 数据驱动方法 多元线性回归(mlr) 充电电压数据片段
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瓯江流域地下水水质评价及水化学组分来源分析
6
作者 吴鑫 周施阳 +4 位作者 袁东方 李立湘 姚飞延 董好刚 郑杰 《环境化学》 北大核心 2025年第5期1877-1892,共16页
地下水是瓯江流域生活用水的重要来源之一,研究其水质状况及污染成因分析对该地区的水资源开发利用及生态环境保护至关重要.对野外调查及采样结果数据进行水化学特征分析,并应用熵权水质指数(EWQI)开展地下水质量评价,利用绝对因子得分... 地下水是瓯江流域生活用水的重要来源之一,研究其水质状况及污染成因分析对该地区的水资源开发利用及生态环境保护至关重要.对野外调查及采样结果数据进行水化学特征分析,并应用熵权水质指数(EWQI)开展地下水质量评价,利用绝对因子得分-多元线性回归受体模型(APCS-MLR)定量评估地下水化学组分来源.结果表明,Cl^(−)、HCO_(3)−、Na^(+)、Ca^(2+)、SO_(4)^(2−)于瓯江流域地下水中的绝对质量浓度相对偏高;CO_(3)^(2−)、pH、HCO_(3)−分布较为均匀,质量浓度比较稳定,Cl^(−)、SO_(4)^(2−)、Na^(+)、NH_(4)^(+)、Mg^(2+)和TDS局部富集显著,存在空间分布异质性;主导的地下水化学类型为HCO_(3)-Na·Ca型,HCO_(3)·Cl-Na·Ca型和HCO_(3)-Ca型次之,分别占37.96%、12.41%及11.68%.熵权水质指数(EWQI)评价表明地下水质量评价为Ⅰ级的占比为77.37%,Ⅱ级的占比为8.76%,共计86.13%的地下水达到优良水平;地下水质量为Ⅲ级与Ⅳ级的占比均为3.65%,为Ⅴ级的占比为6.57%,差或极差的地下水共计10.22%.各参数对研究区地下水质量的控制程度依次为:NH_(4)^(+)>Mn>Cl^(−).APCS-MLR受体模型来源贡献解析显示,各来源对区内地下水化学组分的贡献率分别为自然因子(21.84%)、环境因子(42.71%)、工业生活因子(13.49%)、农业生活因子(12.11%)及未知源(9.84%);自然地质环境及水岩相互作用是区内地下水形成的主控因素且受人类活动的驱动. 展开更多
关键词 瓯江流域 地下水 水化学特征 水质评价 熵权水质指数(EWQI) 绝对因子得分-多元线性 回归受体模型(APCS-mlr)
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基于随机森林和多层感知机集成算法的大气可降水量建模方法
7
作者 李锴 李黎 +2 位作者 余航 董州楠 何琦敏 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2025年第5期518-525,共8页
基于2009-2019年中国地区56个探空站资料,分析大气可降水量(PWV)与天顶对流层延迟(ZTD)、水汽压(E_s)、大气压(P_s)、地面温度(T_s)、加权平均温度(T_m)之间的相关性;然后基于多元线性回归法(MLR)、随机森林(RF)、多层感知机(MLP)和MLP... 基于2009-2019年中国地区56个探空站资料,分析大气可降水量(PWV)与天顶对流层延迟(ZTD)、水汽压(E_s)、大气压(P_s)、地面温度(T_s)、加权平均温度(T_m)之间的相关性;然后基于多元线性回归法(MLR)、随机森林(RF)、多层感知机(MLP)和MLP-RF集成算法分别构建中国地区的PWV模型,并评估各类PWV模型精度。结果表明,PWV与T_s、P_s、E_s、T_m和ZTD之间的相关系数分别为0.78、-0.71、0.77、0.74和0.99;基于MLR、RF、MLP与MLP-RF的全年PWV模型的平均RMSE分别为1.25 mm、0.44 mm、0.28 mm和0.21 mm,平均MAE分别为0.98 mm、0.31 mm、0.18 mm和0.14 mm;基于MLR、RF、MLP与MLP-RF的分季度PWV模型的平均RMSE分别为0.60 mm、0.45 mm、0.29 mm和0.21 mm,平均绝对偏差分别为0.49 mm、0.33 mm、0.19 mm和0.14 mm;基于MLP-RF的全年PWV模型精度最高,可用于中国地区PWV的获取及研究。 展开更多
关键词 大气可降水量 随机森林 多层感知机 多元线性回归
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基于APCS-MLR的宝象河沉积物重金属污染源解析 被引量:7
8
作者 史文昌 古正刚 +3 位作者 冯燕 吴雅楠 伍籼融 张志尚 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2020年第10期51-59,共9页
解析重金属污染来源是河流污染防治的重要基础。该文以滇池宝象河干流为研究对象,采集并分析了Zn、Cu、Ni、Pb、Cr 5种常见重金属在活泼态(可交换态及碳酸盐结合态、铁锰氧化物结合态、有机结合态)和残渣态下的含量。在利用相关性分析... 解析重金属污染来源是河流污染防治的重要基础。该文以滇池宝象河干流为研究对象,采集并分析了Zn、Cu、Ni、Pb、Cr 5种常见重金属在活泼态(可交换态及碳酸盐结合态、铁锰氧化物结合态、有机结合态)和残渣态下的含量。在利用相关性分析法、主成分分析法等分析方法的基础上,结合绝对主成分-多元线性回归受体模型(APCS-MLR)对其表层沉积物重金属来源进行了定量解析,结果表明:(1)研究区内5种重金属含量均超过背景值,其中Zn、Cu污染较为严重,Zn含量平均值为233.30 mg/kg,接近国家标准中土地污染筛选值250.00 mg/kg;Cu含量平均值为119.12 mg/kg,超过国家标准中土地污染筛选值100 mg/kg。(2)Zn、Ni、Pb、Cr污染主要来源于交通运输引起的大气沉降、汽油和油漆使用以及城市街道灰尘等;Cu污染主要来自农业农药使用和施肥、家畜养殖及农村生活垃圾等。(3)多元线性回归模型结果说明,"交通源"对Zn、Cr、Ni、Pb的贡献率分别为106.199%、281.404%、117.563%和100.266%;"农业源"对Cu的贡献率为154.682%。该结果与已有研究结果的结论基本相同,表明该模型在解析重金属污染来源上具有很好的适用性,可对传统源分析方法结果进行补充和解释。 展开更多
关键词 重金属源解析 绝对主成分-多元线性回归(APCS-mlr) 河流沉积物 滇池宝象河
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结合MLR和ARIMA模型的时空建模及预测 被引量:10
9
作者 李莎 林晖 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第13期276-282,共7页
针对传统时间序列建模预测过程中忽略空间因素影响和时空交互的问题,提出了一种基于时空多元回归(MLR)的ARIMA预测方法,并应用于某省月均气温的时空预测研究中。通过时序分解去除时空变量明显的季节变化;运用全子集回归法确定显著影响... 针对传统时间序列建模预测过程中忽略空间因素影响和时空交互的问题,提出了一种基于时空多元回归(MLR)的ARIMA预测方法,并应用于某省月均气温的时空预测研究中。通过时序分解去除时空变量明显的季节变化;运用全子集回归法确定显著影响气温的因素,继而得到去季节项数据的MLR模型,从而去除气温的时空趋势变化得到随机变化项;对各站点的随机项时间序列分别进行ARIMA建模;将随机项的预测值与前两项预测值重组,获得最终各站点的时空预测值。实验结果表明,预测值与观测值整体相关系数为0.993 4,误差绝对值均值约为0.9℃。 展开更多
关键词 时空预测 差分自回归移动平均(ARIMA)模型 多元线性回归(mlr)
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基于机器学习MLR模型的地下水循环井优化设计 被引量:4
10
作者 赵思远 方樟 +3 位作者 周睿 刘治国 丁小凡 马彦玲 《安全与环境工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期192-198,211,共8页
针对污染场地地下水循环井(groundwater circulating well, GCW)的优化设计问题,提出一种基于机器学习多元线性回归(multiple linear regression, MLR)模型的优化设计方法。该方法首先利用有限差分法建立不同条件下单个GCW运行的数值模... 针对污染场地地下水循环井(groundwater circulating well, GCW)的优化设计问题,提出一种基于机器学习多元线性回归(multiple linear regression, MLR)模型的优化设计方法。该方法首先利用有限差分法建立不同条件下单个GCW运行的数值模型,通过运行数值模型,得到不同条件下GCW的运行效果,从而构建数据集;然后利用MLR算法对模型进行训练,构建计算多种GCW运行效果刻画指标的数学模型,并比较各个数学模型的拟合精度,结果显示纵向影响半径(RL)、横向影响半径(RT)模型的拟合程度较好,具有一定的泛化能力;最后根据机器学习所得的数学模型,对某试验场地GCW进行优化设计,得到最终优化设计方案,通过优化前的设计方案相比,RL、RT指标有了一定的提升,验证了方法的有效性。该研究结果可为GCW前期结构的快速设计提供参考,具有一定的实际意义。 展开更多
关键词 地下水循环井(GCW) 优化设计 数值模拟 机器学习 多元线性回归模型
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京杭运河上游河段磷污染时空分布特征及污染源解析 被引量:3
11
作者 金梦 兰亚琼 +2 位作者 丁淼 嵇春红 刘锐 《环境工程技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期43-51,共9页
为揭示京杭运河上游桐乡段总磷浓度不能稳定达到GB 3838—2002《地表水环境质量标准》Ⅲ类标准的原因,在桐乡段干流布设24个采样点,入河支流布设18个采样点,开展水质加密监测,研究磷污染发生的时空变化规律;基于水质常规指标的主成分分... 为揭示京杭运河上游桐乡段总磷浓度不能稳定达到GB 3838—2002《地表水环境质量标准》Ⅲ类标准的原因,在桐乡段干流布设24个采样点,入河支流布设18个采样点,开展水质加密监测,研究磷污染发生的时空变化规律;基于水质常规指标的主成分分析,以及各主成分因子中强载荷指标与三维荧光组分的相关性分析,对重点河段磷的主要污染源进行解析;并基于绝对主成分—多元线性回归模型,定量评价主要磷污染源的贡献率。结果表明:1)京杭运河上游桐乡段干流入境水总磷浓度为0.14~0.20 mg/L,沿程监测点5~7、9和21~24有明显变差趋势,最高浓度达0.40 mg/L;部分入河支流水质较差,总磷浓度达到0.44 mg/L。2)主成分分析得到3个主因子,因子1以氨氮、溶解态磷为主要载荷,与类蛋白质组分显著相关,代表生产生活污染;因子2以高锰酸盐指数、溶解态磷、颗粒态氮为主要载荷,与类腐殖质组分显著相关,代表农业源;因子3以颗粒态磷、颗粒态氮为主要载荷,与浊度显著相关,代表码头污染与底泥源。3)运河上游河段的磷污染主要发生在干流监测点5~7和9,主要为码头污染与底泥源,其在丰水期和平水期的贡献率分别为65.9%和31.8%;监测点21~24主要为农业源,其在丰水期和平水期的贡献率分别为34.0%和32.1%;此外,生产生活污染在丰水期也有较大影响,其对监测点5~7和9、21~24的贡献率分别为42.6%、31.8%。 展开更多
关键词 磷污染 主成分分析(PCA) 绝对主成分—多元线性回归(APCS-mlr) 污染源解析 平原河网
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河南荥阳市耕地土壤重金属分布特征及来源解析 被引量:3
12
作者 张妍 赵新雷 +1 位作者 冯雪珍 郭亚娇 《岩矿测试》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期330-343,共14页
耕地质量关系着人民生活,而重金属是影响耕地质量的重要因素之一。根据全国土壤污染状况调查显示,中国耕地环境状况不容乐观,对耕地的重金属调查分析迫在眉睫。但仅简单地对重金属含量水平及来源类型进行判断已不足以为区域土壤重金属... 耕地质量关系着人民生活,而重金属是影响耕地质量的重要因素之一。根据全国土壤污染状况调查显示,中国耕地环境状况不容乐观,对耕地的重金属调查分析迫在眉睫。但仅简单地对重金属含量水平及来源类型进行判断已不足以为区域土壤重金属污染治理提供支持,而通过对各类污染源贡献率的定量计算,不仅可以明确农田土壤重金属分布特征,同时可判别污染源类别及来源,从而识别优先控制的污染元素,为重金属污染精准管控提供关键信息。本文采集河南荥阳市耕地表层土壤样品(0~20cm),应用电感耦合等离子体质谱和发射光谱法(ICP-MS/OES)、原子荧光光谱法(AFS)及离子选择电极法(IES)对As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn等8种重金属进行测试和p H分析;利用多元统计、绝对因子分析-多元线性回归(APCS-MLR)受体模型探讨研究区8种重金属污染含量空间分布特征及来源,利用富集因子和地累积指数开展土壤污染评价。结果表明:(1)耕地土壤中重金属含量整体偏高。除Cr外,其他元素为郑州市土壤背景值的1.04~1.40倍,其中Cd的累积效应较明显。(2)研究区重金属高值区主要分布于荥阳市城区周边。(3)基于富集因子法、相关性分析、主成分分析及APCS-MLR源解析结果显示,研究区重金属主要有三个来源:自然源对Ni、As、Cu、Cr的贡献率分别为98%、94%、80%及63%;工业源对Cd的贡献率为78%;其他源则主要是农业化肥源、燃煤源的混合源,对Cr、Pb、Hg的贡献率分别为37%、35%及33%。(4)地累积指数表明,研究区各重金属以无污染为主,而Cd超标率最高,其中度、中-重度污染、重度污染样点数分别为19个、5个及3个,并存在1个极重度污染样点。综上,Cd在研究区耕地中富集较明显,为潜在的主要污染元素;工业源、自然源、农业化肥源及燃煤源是重金属的主要来源,表明人类活动已对研究区耕地产生影响,需采取措施避免该影响进一步加剧。 展开更多
关键词 耕地土壤重金属 来源解析 绝对因子分析-多元线性回归(APCS-mlr)受体模型 风险评价 荥阳
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冷却猪肉表面菌落总数的快速无损检测方法研究 被引量:29
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作者 陶斐斐 王伟 +4 位作者 李永玉 彭彦昆 吴建虎 单佳佳 张雷蕾 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第12期3405-3409,共5页
研究了4℃冷链条件下,冷却猪肉在1-14 d贮藏期间,表面菌落总数与400-1 100 nm光谱范围内相应高光谱图像的关系,提出了一种基于高光谱技术的冷却猪肉表面菌落总数的快速无损检测方法。并采用多元线性回归和偏最小二乘回归两种统计分析方... 研究了4℃冷链条件下,冷却猪肉在1-14 d贮藏期间,表面菌落总数与400-1 100 nm光谱范围内相应高光谱图像的关系,提出了一种基于高光谱技术的冷却猪肉表面菌落总数的快速无损检测方法。并采用多元线性回归和偏最小二乘回归两种统计分析方法分别建立预测模型,均得到较好的预测结果,其预测集相关系数RV分别为0.886和0.863。实验结果表明,利用高光谱技术可以较好地定量分析冷却猪肉表面的菌落总数,应用该技术对冷却猪肉品质安全进行快速无损评价是可行的。 展开更多
关键词 高光谱 冷却猪肉 菌落总数 多元线性回归 偏最小二乘回归
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阿司匹林合成过程的在线拉曼光谱研究 被引量:15
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作者 李卫华 吕国伟 +2 位作者 黄兰 高红 杜为民 《物理化学学报》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2003年第2期105-108,共4页
利用在线拉曼光谱的方法,跟踪阿司匹林合成反应过程的实验.直接观测到反应过程中体系的拉曼光谱随时间的变化,用小波变换的方法去除光谱的本底之后,又利用多波长线性回归的方法对实验数据进行实时的处理,得到了实验中各组分的相对浓度... 利用在线拉曼光谱的方法,跟踪阿司匹林合成反应过程的实验.直接观测到反应过程中体系的拉曼光谱随时间的变化,用小波变换的方法去除光谱的本底之后,又利用多波长线性回归的方法对实验数据进行实时的处理,得到了实验中各组分的相对浓度随时间的变化. 展开更多
关键词 拉曼光谱 多波长线性回归 小波变换 阿司匹林 在线测量
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基于主成分分析-多元线性回归的松花江水体中多环芳烃源解析 被引量:17
15
作者 陈锋 孟凡生 +2 位作者 王业耀 张铃松 杨琦 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期49-53,共5页
对松花江全流域14个监测断面的16种美国环保局优先控制的多环芳烃(PAHs)的主要来源及其贡献率应用主成分因子分析-多元线性回归模型(PCA-MLR)进行了来源解析。结果表明:松花江全流域为化石和石油燃料的复合PAHs污染,水体环境中PAHs首要... 对松花江全流域14个监测断面的16种美国环保局优先控制的多环芳烃(PAHs)的主要来源及其贡献率应用主成分因子分析-多元线性回归模型(PCA-MLR)进行了来源解析。结果表明:松花江全流域为化石和石油燃料的复合PAHs污染,水体环境中PAHs首要污染源为化石燃料燃烧和交通污染,合计贡献率为63.1%,第二大污染源为工业和民用燃煤污染,合计贡献率为36.9%,沿江的石化、石油基地、大型焦化厂、电厂都是PAHs的主要来源。 展开更多
关键词 松花江 水体 多环芳烃 源解析 主成分分析 多元线性回归
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针对Lasso问题的多维权重求解算法 被引量:8
16
作者 陈善雄 刘小娟 +1 位作者 陈春蓉 郑方园 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第6期1674-1679,共6页
最小绝对收缩和选择算子(Lasso)在数据维度约减、异常检测方面有着较强的计算优势。针对Lasso用于异常检测中检测精度不高的问题,提出了一种基于多维度权重的最小角回归(LARS)算法解决Lasso问题。首先考虑每个回归变量在回归模型中所占... 最小绝对收缩和选择算子(Lasso)在数据维度约减、异常检测方面有着较强的计算优势。针对Lasso用于异常检测中检测精度不高的问题,提出了一种基于多维度权重的最小角回归(LARS)算法解决Lasso问题。首先考虑每个回归变量在回归模型中所占权重不同,即此属性变量在整体评价中的相对重要程度不同,故在LARS算法计算角分线时,将各回归变量与剩余变量的联合相关度纳入考虑,用来区分不同属性变量对检测结果的影响;然后在LARS算法中加入主成分分析(PCA)、独立权数法、基于Intercriteria相关性的指标的重要度评价(CRITIC)法这三种权重估计方法,并进一步对LARS求解的前进方向和前进变量选择进行优化。最后使用Pima Indians Diabetes数据集验证算法的优良性。实验结果表明,在更小阈值的约束条件下,加入多维权重后的LARS算法对Lasso问题的解具有更高的准确度,能更好地用于异常检测。 展开更多
关键词 最小绝对收缩和选择算子 变量选择 最小角回归 多元线性回归 加权
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沈阳市生活垃圾排放现状及产生量预测 被引量:20
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作者 任婉侠 耿涌 薛冰 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2011年第9期105-110,134,共7页
随着城市化进程加快、人口数量快速增加及人民生活水平普遍提高,城市生活垃圾管理已成为世界各国,特别是发展中国家城市面临的主要挑战。作为中国东北最大的中心城市,沈阳正面临城市生活垃圾产生量急剧增加的现状。文章通过对沈阳市城... 随着城市化进程加快、人口数量快速增加及人民生活水平普遍提高,城市生活垃圾管理已成为世界各国,特别是发展中国家城市面临的主要挑战。作为中国东北最大的中心城市,沈阳正面临城市生活垃圾产生量急剧增加的现状。文章通过对沈阳市城市生活垃圾排放现状的分析,发现2002年后沈阳市生活垃圾产生量和清运量逐年增加,生活垃圾成分变化显著。目前沈阳生活垃圾主要以厨余等有机废弃物为主,无机物成分比例下降,可回收废弃物特别是塑料类比例迅速上升。文章在现状分析基础上,对影响沈阳市城市生活垃圾产生量的7个主要内在因素进行斜率灰色关联度分析,利用GM(1,1)和多元线性回归相结合建立预测模型,对未来城市生活垃圾产生量进行预测,结果显示2020年沈阳市生活垃圾产生量将达1225.1万t。 展开更多
关键词 生活垃圾 斜率灰色关联度分析 预测 GM(1 1) 多元线性回归
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基于长短期记忆神经网络模型的空气质量预测 被引量:15
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作者 张冬雯 赵琪 +1 位作者 许云峰 刘滨 《河北科技大学学报》 CAS 2020年第1期67-75,共9页
随着城市化和工业化的快速发展,空气污染问题日益突出,空气质量预测显得尤为重要。当前一些有代表性的研究对空气质量进行实时监测和预报,例如周广强等采用数值预报的方法对中国东部地区的空气质量进行分析,但其实验结果表明该方法难以... 随着城市化和工业化的快速发展,空气污染问题日益突出,空气质量预测显得尤为重要。当前一些有代表性的研究对空气质量进行实时监测和预报,例如周广强等采用数值预报的方法对中国东部地区的空气质量进行分析,但其实验结果表明该方法难以预测非常重的污染;SANKAR等使用多元线性回归对空气质量进行预测,但其实验结果表明线性模型预测精度低、效率慢;P REZ等使用统计方法对空气质量进行预测,实验结果证明统计方法的预测精度比较低;WANG等采用改进的BP神经网络建立了空气质量指数的预测模型,其实验验证了BP神经网络收敛速度慢、容易陷入局部最优解的问题;YANG等利用相邻网格的空气质量浓度效应,建立了基于随机森林的PM 2.5浓度预测模型,通过实验过程证明网格划分程序削弱了后续空气质量分析的质量和效率。这些方法都难以从时间角度建模,其中预测精度低是比较重要的问题。因为预测精度低可能会导致空气质量预测结果出现较大的误差。针对空气质量研究中预测精度低的问题,提出了基于长短期记忆单元(long short-term memory,LSTM)的神经网络模型。该模型使用MAPE,RMSE,R,IA和MAE等指标来检测LSTM神经网络与对比模型的预测性能。由于Delhi和Houston是空气污染程度比较严重的城市,所以使用的实验数据集来自Delhi的Punjabi Bagh监测站2014—2016年的空气质量数据和Houston的Harris County监测站2010—2016年的空气质量数据。LSTM神经网络与多元线性回归和回归模型(SVR)的比较结果表明,LSTM神经网络适应多个变量或多输入的时间序列预测问题,LSTM神经网络具有预测精度高、速度快和较强的鲁棒性等优点。 展开更多
关键词 计算机神经网络 空气质量 长短期记忆单元 深度学习 多元线性回归 回归模型
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基于机器视觉的牛肉结缔组织特征和嫩度关系研究 被引量:13
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作者 陈士进 丁冬 +2 位作者 李泊 沈明霞 林盛业 《南京农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期865-871,共7页
[目的]嫩度是肉品质量的首要指标,其影响牛肉的消费和商业价值;寻找合适的嫩度指标,快速、无损、客观地预测牛肉嫩度一直是肉品学研究的热点之一。[方法]本文基于机器视觉技术和图像处理方法,分割牛肉图像的肌间结缔组织区域,提取肌间... [目的]嫩度是肉品质量的首要指标,其影响牛肉的消费和商业价值;寻找合适的嫩度指标,快速、无损、客观地预测牛肉嫩度一直是肉品学研究的热点之一。[方法]本文基于机器视觉技术和图像处理方法,分割牛肉图像的肌间结缔组织区域,提取肌间结缔组织的特征参数,运用统计学方法关联该特征参数和熟肉剪切力值,结合经过专门训练的评级小组的分级,采用Stepwise多元线性回归(Stepwise-MLR)建模,对牛肉嫩度进行预测和分级。[结果]70个样本图像的结缔组织特征数据全部用于训练模型,采用留一法交叉验证(Leave-one-out cross validation)测试模型,验证模型的牛肉嫩度判别系数(R^2)为0.857,剩余标准误差(residual standard error,RSEC)为6.453;将牛肉分为嫩、中等、老3个等级,全部预测集的总体等级预测正确率为88.57%。[结论]肌间结缔组织特征是预测牛肉嫩度的重要指标,本文所用的软硬件方法对牛肉嫩度的快速、无损、客观预测和分级具有一定的实用价值及指导意义。 展开更多
关键词 牛肉嫩度 结缔组织 机器视觉 图像处理 Stepwise多元线性回归 留一法交叉验证
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基于改进的多元离群检测方法的风机齿轮箱早期故障诊断 被引量:8
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作者 顾煜炯 贾子文 +1 位作者 王瑞 任玉亭 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第14期1905-1910,1916,共7页
针对风电机组运行工况波动性以及机组早期故障特征不易提取的特点,提出一种基于改进的多元离群监测方法来实现风机齿轮箱故障的早期诊断。运用阶比重采样方法对原始振动信号进行预处理,并对处理结果进行量纲一因子分析;通过马氏距离建... 针对风电机组运行工况波动性以及机组早期故障特征不易提取的特点,提出一种基于改进的多元离群监测方法来实现风机齿轮箱故障的早期诊断。运用阶比重采样方法对原始振动信号进行预处理,并对处理结果进行量纲一因子分析;通过马氏距离建立风电齿轮箱的早期故障识别模型;利用多元线性回归改进多元离群检测算法进行实际数据的分析计算。结果表明,该方法较原始方法能够更早地察觉出风电齿轮箱早期故障。 展开更多
关键词 阶比重采样 量纲一因子分析 多元线性回归 多元离群检测
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