利用氢核磁共振(1H nuclear magnetic resonance,1H NMR)谱图结合正交偏最小二乘(orthogonal partial least squares,OPLS)法对油菜蜂蜜和果葡糖浆掺假蜂蜜进行判别分析。采集了303个油菜蜜样品和180个按照不同比例配制的果葡糖浆掺假...利用氢核磁共振(1H nuclear magnetic resonance,1H NMR)谱图结合正交偏最小二乘(orthogonal partial least squares,OPLS)法对油菜蜂蜜和果葡糖浆掺假蜂蜜进行判别分析。采集了303个油菜蜜样品和180个按照不同比例配制的果葡糖浆掺假蜂蜜样品的1H NMR谱图,并对油菜蜜主要糖类成分和部分低含量化合物进行了信号归属。采用OPLS对训练集数据进行分析,建立蜂蜜果葡糖浆掺假判别模型。通过排列实验法对模型进行可靠性检验。结果显示,油菜蜜和果葡糖浆掺假蜂蜜样品在OPLS得分图中能明显区分。训练集和测试集样品的总体判别正确率分别为98.40%和98.24%。因此,1H NMR与OPLS相结合可以实现油菜蜜中果葡糖浆掺假的快速鉴别。该方法是基于对蜂蜜成分的整体分析,避免了仅仅分析个别成分指标的检验方法中存在的缺陷,为蜂蜜质量监控提供了一种新思路。展开更多
介绍正交信号修正法的基本思想并详细推导该算法的实现步骤,将一种改进后的正交信号修正法(orthogonal signal correction,OSC)与偏最小二乘法(partial least square method,PLS)相结合,对原始数据通过OSC消除正交分量,利用PLS建立中长...介绍正交信号修正法的基本思想并详细推导该算法的实现步骤,将一种改进后的正交信号修正法(orthogonal signal correction,OSC)与偏最小二乘法(partial least square method,PLS)相结合,对原始数据通过OSC消除正交分量,利用PLS建立中长期负荷预测模型。该方法能有效地去除自变量系统中与因变量无关的正交数据信息,增强自变量、因变量之间的相关性,在有限的成分中提高成分解释能力。通过算例将PLS与OSC-PLS进行比较分析,结果表明,运用OSC-PLS进行中长期负荷预测,尽管预测模型提取的成分个数变少了,但模型成分的解释性却大幅度增强,预测精度明显提高,具有较强的实用性。展开更多
针对在线PMU(Phasor Measurement Unit)数据会存在随机量测噪声甚至不良数据的实际情况,本文提出了一种输电线路正序参数的自适应抗差最小二乘在线辨识方法。文中基于线路双端多时刻断面的PMU电气量建立了线路正序参数的最小二乘辨识模...针对在线PMU(Phasor Measurement Unit)数据会存在随机量测噪声甚至不良数据的实际情况,本文提出了一种输电线路正序参数的自适应抗差最小二乘在线辨识方法。文中基于线路双端多时刻断面的PMU电气量建立了线路正序参数的最小二乘辨识模型;在简要介绍抗差最小二乘原理的基础上,为充分利用量测信息,采用IGG(Institute of Geodesy&Geophysics,Chinese Academy of Sciences)权函数(方案I)实现"三段"法抗差参数辨识;并利用中位数原理在线估计方程残差序列的期望和方差,实现自适应地调整权函数的抗差阈值。该方法无需事先确定量测设备的量测误差,具有很好的抗差能力及结果可信度,同时也消除了参数迭代对初值的敏感性。基于PSCAD仿真和PMU实测数据的算例表明,该方法十分有效,更适合于在线参数辨识。展开更多
文摘利用氢核磁共振(1H nuclear magnetic resonance,1H NMR)谱图结合正交偏最小二乘(orthogonal partial least squares,OPLS)法对油菜蜂蜜和果葡糖浆掺假蜂蜜进行判别分析。采集了303个油菜蜜样品和180个按照不同比例配制的果葡糖浆掺假蜂蜜样品的1H NMR谱图,并对油菜蜜主要糖类成分和部分低含量化合物进行了信号归属。采用OPLS对训练集数据进行分析,建立蜂蜜果葡糖浆掺假判别模型。通过排列实验法对模型进行可靠性检验。结果显示,油菜蜜和果葡糖浆掺假蜂蜜样品在OPLS得分图中能明显区分。训练集和测试集样品的总体判别正确率分别为98.40%和98.24%。因此,1H NMR与OPLS相结合可以实现油菜蜜中果葡糖浆掺假的快速鉴别。该方法是基于对蜂蜜成分的整体分析,避免了仅仅分析个别成分指标的检验方法中存在的缺陷,为蜂蜜质量监控提供了一种新思路。
文摘介绍正交信号修正法的基本思想并详细推导该算法的实现步骤,将一种改进后的正交信号修正法(orthogonal signal correction,OSC)与偏最小二乘法(partial least square method,PLS)相结合,对原始数据通过OSC消除正交分量,利用PLS建立中长期负荷预测模型。该方法能有效地去除自变量系统中与因变量无关的正交数据信息,增强自变量、因变量之间的相关性,在有限的成分中提高成分解释能力。通过算例将PLS与OSC-PLS进行比较分析,结果表明,运用OSC-PLS进行中长期负荷预测,尽管预测模型提取的成分个数变少了,但模型成分的解释性却大幅度增强,预测精度明显提高,具有较强的实用性。
文摘针对在线PMU(Phasor Measurement Unit)数据会存在随机量测噪声甚至不良数据的实际情况,本文提出了一种输电线路正序参数的自适应抗差最小二乘在线辨识方法。文中基于线路双端多时刻断面的PMU电气量建立了线路正序参数的最小二乘辨识模型;在简要介绍抗差最小二乘原理的基础上,为充分利用量测信息,采用IGG(Institute of Geodesy&Geophysics,Chinese Academy of Sciences)权函数(方案I)实现"三段"法抗差参数辨识;并利用中位数原理在线估计方程残差序列的期望和方差,实现自适应地调整权函数的抗差阈值。该方法无需事先确定量测设备的量测误差,具有很好的抗差能力及结果可信度,同时也消除了参数迭代对初值的敏感性。基于PSCAD仿真和PMU实测数据的算例表明,该方法十分有效,更适合于在线参数辨识。
