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遗传算法应用于多元非线性回归模型求参的研究 被引量:8
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作者 霍倩 李书全 +2 位作者 王文元 赵胜利 赵春生 《河北农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第2期107-110,共4页
传统的非线性回归模型求参方法存在精度不高、限制条件繁琐等问题。本文提出了遗传算法这一有效算法 ,由 2个算例给予验证 ,并与线性最小二乘法和Gauss Newton迭代法的结果作了对比 。
关键词 多元线性回归模型 遗传算法 模型参数 求参方法
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二花脸猪和大白猪产仔数加性—显性遗传模型以及基因效应的研究 被引量:3
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作者 储明星 吴常信 +2 位作者 张建生 顾建平 孙士铨 《南京农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2001年第1期89-91,共3页
对二花脸猪、大白猪及其杂交一代和回交一代 4个群体共计 2 0 10窝产仔数的资料进行了加性—显性遗传模型以及基因效应的研究。方差分析结果显示 ,窝产仔数 (总产仔数和活产仔数 )具有极显著的群体间差异 ,表明不同群体的遗传结构不同... 对二花脸猪、大白猪及其杂交一代和回交一代 4个群体共计 2 0 10窝产仔数的资料进行了加性—显性遗传模型以及基因效应的研究。方差分析结果显示 ,窝产仔数 (总产仔数和活产仔数 )具有极显著的群体间差异 ,表明不同群体的遗传结构不同。多元回归结果表明 :加性效应平方和占总产仔数和活产仔数总遗传变异平方和的比例分别为 75 4%和6 9 8% ,可见加性效应是群体间遗传变异的主导因素。显性效应平方和占总产仔数和活产仔数总遗传变异平方和的比例分别为 18 3%和 2 3 7% ,表明显性效应在群体间遗传变异中是相当重要的。上位效应平方和占总产仔数和活产仔数总遗传变异平方和的比例分别为 6 3%和 6 5 % ,可见上位效应对窝产仔数群体间遗传差异作用不大。猪总产仔数和活产仔数的群体平均值分别为 13 0 1和 12 42 ,二花脸猪总产仔数和活产仔数基因加性值比大白猪分别高 2 77和 2 49头 ,二花脸猪高的总产仔数和活产仔数基因对大白猪等位基因均为显性 ,显性度分别为 0 91和 0 97。适合性检验结果表明 。 展开更多
关键词 二花脸猪 窝产仔数 大白猪 加性-显性遗传模型 基因效应 多元回归方法
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基于M-QSPR的乙醇-汽油参比燃料混合物辛烷值的理论预测 被引量:2
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作者 张彭非 潘勇 +1 位作者 管进 蒋军成 《石油学报(石油加工)》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期175-181,共7页
从分子结构角度出发,针对乙醇-汽油参比燃料混合物的辛烷值开展混合物的定量结构-性质相关性(M-QSPR)研究,建立相应的理论预测模型。采用原子碎片描述符对乙醇-汽油参比燃料混合体系的结构特征进行表征,应用遗传-多元线性回归算法从上... 从分子结构角度出发,针对乙醇-汽油参比燃料混合物的辛烷值开展混合物的定量结构-性质相关性(M-QSPR)研究,建立相应的理论预测模型。采用原子碎片描述符对乙醇-汽油参比燃料混合体系的结构特征进行表征,应用遗传-多元线性回归算法从上述描述符中优化筛选出与其辛烷值最为密切相关的特征结构描述符,建立相应的两参数线性预测模型。模型复相关系数为0.987,预测平均绝对误差为1.478。模型内外部验证及稳定性分析结果表明,所建模型具有较强的稳健性及外部预测能力。对模型进行机理解释,揭示了影响乙醇-汽油参比燃料混合物辛烷值的特征结构因素及其影响规律。该研究为工程上提供了一种根据分子结构预测乙醇-汽油参比燃料混合物辛烷值的新方法。 展开更多
关键词 乙醇-汽油参比燃料混合物 辛烷值 预测 混合物定量结构-性质相关性 遗传-多元线性回归
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供电作业人身安全风险评估与控制 被引量:9
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作者 魏秀宁 杨悦群 +3 位作者 王淦彪 莫小勇 黄玉龙 王韵陶 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2016年第8期105-110,共6页
为了提高供电作业人身安全管理效率,提出一种供电作业人身风险的量化评估和控制方法。借鉴安全行为学、心理学和事故致因理论,将供电作业中影响人身安全的因素分成5方面:人、设备、材料、方法和环境,称之为人-机-料-法-环方法。首先,利... 为了提高供电作业人身安全管理效率,提出一种供电作业人身风险的量化评估和控制方法。借鉴安全行为学、心理学和事故致因理论,将供电作业中影响人身安全的因素分成5方面:人、设备、材料、方法和环境,称之为人-机-料-法-环方法。首先,利用某电网公司历史数据统计计算各影响因素出现时发生人身事故的概率值,并分析所有因素间的相关性;然后,采用多元线性回归法对供电作业人身事故危害值进行预测,再利用人身事故危害值和概率值的乘积评估人身安全风险程度,并利用人身安全风险灵敏度提出风险控制策略。最后,以某电网发生的供电作业人身事故为例,检验了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 供电作业 人身安全风险 多元线性回归 ----环5M方法 灵敏度
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多并联机构布局优化分析 被引量:4
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作者 王玉甲 王璐 +1 位作者 唐宝富 徐文华 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1371-1376,共6页
针对多并联机构支撑阵面时的布局最优化求解问题,本文基于有限元方法研究多并联机构布局优化方法。以阵面的平面度值为最优化模型的目标函数,并以此描述阵面的变形情况。针对有限元方法求解最优支撑位置时间过长的问题,本文在有限元法... 针对多并联机构支撑阵面时的布局最优化求解问题,本文基于有限元方法研究多并联机构布局优化方法。以阵面的平面度值为最优化模型的目标函数,并以此描述阵面的变形情况。针对有限元方法求解最优支撑位置时间过长的问题,本文在有限元法基础上,研究多元非线性回归结合遗传算法寻优的多并联机构布局优化方法,通过与有限元法对比,证明了本文所提方法在优化结果接近的情况下具有更高的求解效率。 展开更多
关键词 多并联机构 布局优化 有限元方法 最优化理论 遗传算法 多元线性回归 平面度 平面变形
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燃料油中有机硫化物在不同色谱柱上的定量结构保留关系(QSRR)的研究 被引量:4
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作者 张晓彤 石丽华 +2 位作者 宋丽娟 孙兆林 孙挺 《石油炼制与化工》 CAS CSCD 北大核心 2017年第8期94-99,共6页
硫组分的含量是表征燃料油品质的重要指标。采用遗传算法-多元线性回归法(GA-MLR)、BP神经网络法、列文伯格-马夸尔特人工神经网络算法(L-M ANN)对52种有机硫化物在4种不同极性固定相上的气相色谱保留指数分别进行了定量结构-气相色谱... 硫组分的含量是表征燃料油品质的重要指标。采用遗传算法-多元线性回归法(GA-MLR)、BP神经网络法、列文伯格-马夸尔特人工神经网络算法(L-M ANN)对52种有机硫化物在4种不同极性固定相上的气相色谱保留指数分别进行了定量结构-气相色谱保留关系研究。采用GA-MLR方法选取模型的输入参数,并将筛选得到的描述符:一阶分子连接性指数(~1χ)、二阶分子连接性指数(~2χ)、电子能(EE)、Y轴偶极(D_y)用于BP神经网络、L-M ANN人工神经网络定量结构保留(QSRR)模型的构建。结果表明:3种方法所建立的定量模型均具有较强的稳定性和良好的预测能力,其相关系数均在0.98以上,但L-M ANN模型的预测结果稍好于其它2种方法;L-M ANN算法首次被应用于燃料油中有机硫化物定量结构-气相色谱保留关系的研究中,效果十分理想,表明L-M ANN算法可以作为一种替代性的建模方法用于物质的定量结构保留关系的研究中。 展开更多
关键词 燃料油 有机硫化物 色谱保留行为 遗传算法-多元线性回归 BP神经网络 列文伯格-马夸尔特人工神经网络算法 气相色谱硫化学发光检测法
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多氯联苯(PCB_S)结构表征及定量构效关系研究 被引量:7
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作者 刘海红 肖湘 +1 位作者 覃军 刘毅敏 《重庆工学院学报》 2005年第5期67-70,共4页
以基团替代非氢原子为基准,提出了一种表征环境有毒物多氯联苯分子结构的结构参数.借助多元线性回归方法,分别建立了多氯联苯辛醇水分配系数(lgKow)、水溶解度(-lgSw)与其结构表征参数间的定量结构-性质关系(QSPR)模型.对于辛醇水分配系... 以基团替代非氢原子为基准,提出了一种表征环境有毒物多氯联苯分子结构的结构参数.借助多元线性回归方法,分别建立了多氯联苯辛醇水分配系数(lgKow)、水溶解度(-lgSw)与其结构表征参数间的定量结构-性质关系(QSPR)模型.对于辛醇水分配系数lgKow,模型的线性相关系数在0.99以上;对于水溶解度(-lgSw),模型的线性相关系数在0.95以上.为检验模型的稳定性和预测能力,进行了留一法交互校验(crossvalidationwithleave-oneoutofprocedure)以及对外部样本的预测能力,结果表明所建的QSPR模型有较好的稳定性和较强的预测能力. 展开更多
关键词 多氯联苯 关系研究 结构表征 定量结构-性质关系 多元线性回归方法 线性相关系数 水分配系数 构效 预测能力 QSPR模型 水溶解度 结构参数 分子结构 表征参数 检验模型 with 稳定性 氢原子 有毒物 互校验 留一法 one out
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芳香族硝基化合物爆速的定量构效关系预测 被引量:3
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作者 何培 潘勇 +1 位作者 蒋军成 周炜 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第7期32-37,共6页
为提高芳香族硝基化合物爆速的预测精度,提出基于定量结构-性质相关性(QSPR)的芳香族硝基化合物爆速的理论预测方法。应用Dragon软件计算21种芳香族硝基化合物的分子描述符,利用遗传-多元线性回归方法(GA-MLR)从大量描述符中筛选出... 为提高芳香族硝基化合物爆速的预测精度,提出基于定量结构-性质相关性(QSPR)的芳香族硝基化合物爆速的理论预测方法。应用Dragon软件计算21种芳香族硝基化合物的分子描述符,利用遗传-多元线性回归方法(GA-MLR)从大量描述符中筛选出4个与爆速关系最为密切的分子描述符,建立相应的4参数线性理论预测模型,并采用内部和外部验证方式,验证模型的拟合能力、稳健性和预测能力。结果表明:训练集和测试集的平均绝对误差(AAE)分别为0.048和0.208km/s,均方根误差(RMSE)分别为0.058和0.302 km/s,所建模型具有较好的稳健性和预测性能。 展开更多
关键词 芳香族硝基化合物 爆速 定量结构-性质相关性(QSPR) 遗传-多元线性回归方法(ga-mlr) 预测
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