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运用模糊隶属度进行土壤属性制图的研究--以黑龙江鹤山农场研究区为例 被引量：35
1
作者 杨琳 朱阿兴 +3 位作者 秦承志 李宝林 裴韬 刘宝元 《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期9-15,共7页
通过传统土壤类型图所得的土壤属性图已不能满足精准农业和生态环境模型所需土壤属性的精度,而目前应用较多的统计方法和地统计方法均存在一定的局限性。鉴于此,本文探索了一种采用模糊聚类获取模糊隶属度进行土壤属性制图的方法。首先... 通过传统土壤类型图所得的土壤属性图已不能满足精准农业和生态环境模型所需土壤属性的精度,而目前应用较多的统计方法和地统计方法均存在一定的局限性。鉴于此,本文探索了一种采用模糊聚类获取模糊隶属度进行土壤属性制图的方法。首先,采用模糊c均值聚类(Fuzzyc-means clustering,FCM)方法对环境因子进行聚类,通过野外采样(称为建模点)建立土壤-环境关系知识;然后,计算区域内各像元点对土壤类型的模糊隶属度;最后,对模糊隶属度采用加权平均的方法获取土壤属性值。将该方法应用于黑龙江鹤山农场老莱河流域的研究小区,以土体厚度和表层有机质为例进行土壤属性制图。为了评价该方法的有效性,将其与采用环境因子所建立的多元线性回归模型进行比较,通过野外验证点集评价两种模型所得的土壤属性,评价指标为观测值和预测值的相关系数、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和准确度(AC)。结果表明,尽管通过建模点建立的多元线性回归方程R2较大,但该方程并不适用于研究区内的其他样本点,这表明多元线性回归方法在该区具有一定的局限性。与之相比,模糊隶属度加权平均的方法则可以通过较少的建模点得到更好的预测效果。 展开更多
关键词 模糊C均值聚类 模糊隶属度 土壤属性制图 加权平均 多元线性回归
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基于模糊多元线性回归模型的岩石可爆性评价 被引量：5
2
作者 邵良杉 赵琳琳 +1 位作者 温廷新 孔祥博 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第7期68-73,共6页
为准确评价岩石可爆性(RMB),解决用精确数度量可爆性指数(BI)造成部分信息损失的问题,建立基于修正BI公式的RMB评价模型。利用基于结构元的模糊多元线性回归(FMLR)模型,以爆破漏斗体积、爆破块度分布中的大块率等6个指标为自变量,BI为... 为准确评价岩石可爆性(RMB),解决用精确数度量可爆性指数(BI)造成部分信息损失的问题,建立基于修正BI公式的RMB评价模型。利用基于结构元的模糊多元线性回归(FMLR)模型,以爆破漏斗体积、爆破块度分布中的大块率等6个指标为自变量,BI为因变量,对指标重要性进行排序和约简,修正原BI公式,并根据该修正公式对6组工程实例进行测试。结果表明:影响RMB等级的6个指标中,爆破漏斗体积较重要,岩体纵波声速较不重要;修正BI公式含5个变量,比原公式少1个;模型评价结果与实际较吻合。 展开更多
关键词 岩石可爆性(RMB) 可爆性指数(BI) 模糊多元线性回归(fmlr) 结构元 评价
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锂离子电池参数辨识与SOC估算研究 被引量：10
3
作者 朱浩 刘云峰 赵策 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期37-42,共6页
电池SOC的估算精度是影响电动汽车性能的重要因素之一.针对传统的卡尔曼滤波方法在滤波时,需要已知系统噪声统计特性这一问题,本文在采用RC等效电路模型,运用多元线性回归方法辨识得到电池模型参数后,提出了采用模糊自适应卡尔曼滤波算... 电池SOC的估算精度是影响电动汽车性能的重要因素之一.针对传统的卡尔曼滤波方法在滤波时,需要已知系统噪声统计特性这一问题,本文在采用RC等效电路模型,运用多元线性回归方法辨识得到电池模型参数后,提出了采用模糊自适应卡尔曼滤波算法来估算电池SOC.城市道路循环工况仿真对比结果表明,该算法相比传统卡尔曼滤波方法具有更高精度,且能够将误差保持在2%以内,较好地提高了SOC估算精度. 展开更多
关键词 模糊逻辑 卡尔曼滤波 多元线性回归 参数辨识 锂离子电池 荷电状态
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基于多元模糊线性回归的烧结终点预测方法 被引量：6
4
作者 向齐良 吴敏 +1 位作者 向婕 冯国辉 《控制工程》 CSCD 2007年第6期603-605,617,共4页
由于铁矿石烧结过程是具有不确定性、多变量耦合、时变时滞的复杂对象,烧结终点受多种因素的影响,采用传统控制方法难以将烧结终点控制在要求的范围内。基于多元模糊线性回归预测的建模方法,建立了铁矿石烧结过程的烧结终点预测模型。... 由于铁矿石烧结过程是具有不确定性、多变量耦合、时变时滞的复杂对象,烧结终点受多种因素的影响,采用传统控制方法难以将烧结终点控制在要求的范围内。基于多元模糊线性回归预测的建模方法,建立了铁矿石烧结过程的烧结终点预测模型。在对烧结终点影响因素分析的基础上,结合某钢铁企业烧结机的相关历史数据,确定各主要影响因素之间的函数关系,建立了烧结终点多元模糊回归预测模型,并利用该模型对烧结终点进行了预测。实际运行结果表明,该预测方法有较好的适用性及理想的预测效果。 展开更多
关键词 烧结过程 烧结终点 多元模糊线性回归 预测方法
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具有模糊控制变量的多元线性回归 被引量：1
5
作者 吴正龙 王儒敬 宋国超 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期42-43,54,共3页
多元线性回归被广泛用于预测。回归式反映了响应变量和预测变量间的线性关系。将模糊集理论引入多元线性回归中,通过模糊控制变量,可以得出更符合实际,也更容易为人所理解的回归模型。针对真实数据的实验表明,具有模糊控制变量的线性回... 多元线性回归被广泛用于预测。回归式反映了响应变量和预测变量间的线性关系。将模糊集理论引入多元线性回归中,通过模糊控制变量,可以得出更符合实际,也更容易为人所理解的回归模型。针对真实数据的实验表明,具有模糊控制变量的线性回归可以解决一类复杂的回归问题。 展开更多
关键词 多元线性回归 模糊控制变量 模糊集
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城市需水的智能预测方法研究 被引量：3
6
作者 吴丽 石玉和 赵雁红 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2015年第6期37-41,53,共6页
选取对城市用水影响较大的因素作为预测指标,通过HP滤波分析其指标及用水量的趋势成分及波动成分。应用多元线性回归法对趋势性成分进行模拟,应用模糊神经网络对波动性成分进行网络训练,以获得城市需水的总预测值。以大连市1980~2000年... 选取对城市用水影响较大的因素作为预测指标,通过HP滤波分析其指标及用水量的趋势成分及波动成分。应用多元线性回归法对趋势性成分进行模拟,应用模糊神经网络对波动性成分进行网络训练,以获得城市需水的总预测值。以大连市1980~2000年用水及其相关因子为例建模,以2001~2007年指标对模型进行检验,预测了大连市2010、2020年的需水值,为城市水资源规划提供一定的理论支持。 展开更多
关键词 城市需水预测 HP滤波 多元线性回归 模糊神经网络
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数控机床的热误差建模与补偿研究 被引量：6
7
作者 刘旦 于博 +2 位作者 吴波 金绍江 李海波 《机床与液压》 北大核心 2019年第5期48-52,19,共6页
数控机床的热变形误差是影响其加工精度的主要因素。针对当前机床热误差难以解决的问题,提出一种融合模糊聚类理论、灰色关联理论和多元线性回归理论的热误差建模及补偿原理,通过应用于实验室自主研制的AGPM,经机床温度场的测点优化分... 数控机床的热变形误差是影响其加工精度的主要因素。针对当前机床热误差难以解决的问题,提出一种融合模糊聚类理论、灰色关联理论和多元线性回归理论的热误差建模及补偿原理,通过应用于实验室自主研制的AGPM,经机床温度场的测点优化分析、多元线性回归求解,建立了精确的热误差补偿模型。经补偿验证,该原理理论正确、简单易行、稳定可靠,可以大幅减小机床的热变形误差。 展开更多
关键词 数控机床 热误差补偿 模糊聚类 灰色关联 多元线性回归
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海洋平台作业人因可靠性与失误研究 被引量：2
8
作者 王彦富 闫培娜 +1 位作者 李玉莲 张彪 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第11期87-91,共5页
为提高定量预测的准确性,基于认知可靠性与失误分析法(CREAM),建立海洋平台作业人因可靠性定量分析方法。针对海洋平台作业的情景环境,系统地划分CREAM中的诸共同绩效条件(CPC)的类别。用模糊推理的方法,实现对CPC的模糊化评价。用多元... 为提高定量预测的准确性,基于认知可靠性与失误分析法(CREAM),建立海洋平台作业人因可靠性定量分析方法。针对海洋平台作业的情景环境,系统地划分CREAM中的诸共同绩效条件(CPC)的类别。用模糊推理的方法,实现对CPC的模糊化评价。用多元线性回归拟合方法,建立控制模式与CPC的对应关系模型,以增强CREAM的通用性,基于模糊量化规则,获得控制模式的隶属度。通过去模糊化实现人因失误概率(HEP)的定量计算。用所建方法,分析墨西哥湾深水地平线井喷事故案例。结果表明,该事故HEP为3.54×10-2,对应的控制模式为战术型/机会型,验证了该方法的可行性。 展开更多
关键词 人因可靠性 认知可靠性与失误分析方法(CREAM) 海洋工程 模糊理论 多元线性回归
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多元线性回归的一种神经计算实现及其优点 被引量：1
9
作者 成卫青 《南京邮电学院学报（自然科学版）》 2002年第4期33-38,共6页
给出了用模糊感知器学习算法和(ε,δ)准则估计多元线性回归模型回归系数的详细算法,讨论了学习速率、ε和δ的设定;并与经典的回归系数估计方法最小二乘法作比较,发现总体拟合最好的特性对于含异常数据(noisydata)的情况反而会使预测... 给出了用模糊感知器学习算法和(ε,δ)准则估计多元线性回归模型回归系数的详细算法,讨论了学习速率、ε和δ的设定;并与经典的回归系数估计方法最小二乘法作比较,发现总体拟合最好的特性对于含异常数据(noisydata)的情况反而会使预测值背离事实更远,而基于模糊感知器的学习算法实现线性回归具有编程简单、对数据无特殊要求而且对数据的容错性较高的优点,可用来实现数据挖掘所需要的预测和异常检测功能。 展开更多
关键词 多元线性回归 模糊感知器 (ε δ)准则 学习速率 异常数据 神经计算法 数据库 数据挖掘
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Shapley-模糊神经网络方法在华南台风卫星云图的长时效滚动预测中的应用 被引量：6
10
作者 黄小燕 何立 +2 位作者 赵华生 黄颖 吴玉霜 《气象学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期309-327,共19页
为了更好地利用大量的卫星云图观测资料来提高台风暴雨的预报能力,解决并提高对台风强降水云系变化的预报精度,延长对未来云系变化的预报时效,构建基于合作对策Shapley-模糊神经网络的华南区域台风卫星云图非线性智能计算滚动集合预测模... 为了更好地利用大量的卫星云图观测资料来提高台风暴雨的预报能力,解决并提高对台风强降水云系变化的预报精度,延长对未来云系变化的预报时效,构建基于合作对策Shapley-模糊神经网络的华南区域台风卫星云图非线性智能计算滚动集合预测模型,对增强卫星云图资料在台风暴雨天气预报中的实用性和及时性具有重要意义。依据2013—2016年华南区域台风影响过程的卫星云图,采用类似于数值预报模式的集合预报方法,通过对间隔6 h的卫星云图云顶亮温样本序列做经验正交函数分解,将提取出的时间系数作为云图预报建模的预报分量。考虑台风云系的发展变化主要受云团环境物理量场的影响,利用数值预报模式的物理量预报产品作为各预报分量的预报因子,并采用k-近邻互信息估计的分步式变量选择算法,通过两步过程实现相关变量的选择与弱相关变量的剔除,分别建立相应时间系数的Shapley-模糊神经网络集合预报模型,进一步将预报得到的各时间系数与空间向量合成,重构得到未来时刻的卫星云图预报图,实现了云图6—72 h的长时效客观滚动预测。试验结果表明,新方案所预测的云图与实况云图相关较高,重构云图的基本轮廓、纹理特征分布、清晰度以及云系强弱方面都比较接近原始云图。另外,研究进一步基于相同的云图预报因子,针对同样的建模和预报样本采用多元线性回归方案进行和新方案一致的云图预测。对比结果表明,这种非线性预报模型比线性方案能更好地预报未来较长时效台风云团的发展、移动的主要特征和变化趋势,其预测的云图与实际云图的主要特征更相似。云图预报时效达到了72 h,具有业务实用价值。 展开更多
关键词 卫星云图 华南区域台风 Shapley-模糊神经网络 k-近邻互信息估计 多元线性回归
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