期刊文献+
共找到992篇文章
< 1 2 50 >
每页显示 20 50 100
Real-time lane departure warning system based on principal component analysis of grayscale distribution and risk evaluation model 被引量:4
1
作者 张伟伟 宋晓琳 张桂香 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2014年第4期1633-1642,共10页
A technology for unintended lane departure warning was proposed. As crucial information, lane boundaries were detected based on principal component analysis of grayscale distribution in search bars of given number and... A technology for unintended lane departure warning was proposed. As crucial information, lane boundaries were detected based on principal component analysis of grayscale distribution in search bars of given number and then each search bar was tracked using Kalman filter between frames. The lane detection performance was evaluated and demonstrated in ways of receiver operating characteristic, dice similarity coefficient and real-time performance. For lane departure detection, a lane departure risk evaluation model based on lasting time and frequency was effectively executed on the ARM-based platform. Experimental results indicate that the algorithm generates satisfactory lane detection results under different traffic and lighting conditions, and the proposed warning mechanism sends effective warning signals, avoiding most false warning. 展开更多
关键词 lane departure warning system lane detection lane tracking principal component analysis risk evaluation model ARM-based real-time system
在线阅读 下载PDF
基于Informer模型的航班延误预测
2
作者 杨新湦 游超 朱承元 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第19期8282-8288,共7页
为能更加精准预测不同时段的航班延误态势,选用美国亚特兰大机场2023年全年的运行数据与相关气象数据进行实验,提出基于相关系分析(correlation analysis,CA),主成分分析(principal components analysis,PCA)和Informer模型的CA-PCA-Inf... 为能更加精准预测不同时段的航班延误态势,选用美国亚特兰大机场2023年全年的运行数据与相关气象数据进行实验,提出基于相关系分析(correlation analysis,CA),主成分分析(principal components analysis,PCA)和Informer模型的CA-PCA-Informer航班延误预测模型,采用MAE(mean absolute error)和RMSE(root mean square error)作为模型的评价指标进行预测误差分析。结果表明,CA-PCA-Informer模型比简单的组合模型预测效果更好,与CA-PCA-LSTM和CA-PCA-GRU模型相比模型误差最低,MAE和RMSE分别降低了20.2%~20.7%和12.7%~14.1%;CA-PCA-Informer模型对预测步长为1 h时预测更为精准,该模型可以为决策者提供更加准确的航班延误态势以保证航班的高效运行。 展开更多
关键词 民航交通运输 航班延误预测 Informer模型 主成分分析 神经网络
在线阅读 下载PDF
三峡水库消落带出露期土壤分离能力年内时空变化及其影响因素研究
3
作者 肖海 朱鸿宇 +5 位作者 张伦 刘德玉 向瑞 洪焕 杨悦舒 夏振尧 《三峡大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期16-22,共7页
为探索三峡水库消落带出露期土壤分离能力的年内时空变化特征,本文在三峡水库消落带2019年出露期内的不同时间采集不同出露高程土壤样品,测定土壤理化性质、植物生物量信息及土壤分离能力(Dc),利用Pearson相关分析、主成分回归分析(PCR)... 为探索三峡水库消落带出露期土壤分离能力的年内时空变化特征,本文在三峡水库消落带2019年出露期内的不同时间采集不同出露高程土壤样品,测定土壤理化性质、植物生物量信息及土壤分离能力(Dc),利用Pearson相关分析、主成分回归分析(PCR)、SEM结构方程模型以及PLS-PM偏最小二乘路径分析,明确土壤理化性质和植物生物量对土壤分离能力的影响及其影响路径.结果表明:Dc随时间的增加总体呈现下降趋势,随高程的增大呈现出先降后升的趋势,在高程为165~170m时达到最小;Dc与水稳性团聚体平均质量直径(MWD)、有机质含量、地上生物量和地下生物量呈现显著的负相关关系,与黏粒含量呈现显著正相关关系,PCR分析表明对Dc负向贡献度依次为MWD>有机质含量>地上生物量>地下生物量;地上生物量和地下生物量作为外生变量,通过调节次级因子(黏粒含量和有机质含量),对关键因子MWD施加间接影响,进一步作用于Dc,MWD在路径中起到核心的中介作用,是Dc的核心影响因子.本文可为三峡水库消落带的水土保持和生态修复提供理论依据,对三峡水库的防灾减灾具有一定的指导意义. 展开更多
关键词 土壤分离能力 三峡水库消落带 时空变化 结构方程模型 偏最小二乘路径分析 主成分回归分析
在线阅读 下载PDF
酒店建筑火灾应急能力综合评价模型及实证
4
作者 张立宁 国蛟倩 +1 位作者 安晶 庄鑫 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第6期2270-2278,共9页
为准确评价酒店建筑火灾应急能力,构建基于主成分分析与遗传神经网络的酒店建筑火灾应急能力评价模型。首先结合文献建立酒店建筑火灾应急能力评价的指标体系,进而构建基于BP神经网络的酒店建筑火灾应急能力评价模型;为避免BP神经网络... 为准确评价酒店建筑火灾应急能力,构建基于主成分分析与遗传神经网络的酒店建筑火灾应急能力评价模型。首先结合文献建立酒店建筑火灾应急能力评价的指标体系,进而构建基于BP神经网络的酒店建筑火灾应急能力评价模型;为避免BP神经网络的维数灾难问题,利用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)先对指标体系进行降维处理,同时为解决BP神经网络评价时已陷入局部最优的不足,引入遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对BP神经网络的权值与阙值进行优化。在此基础上,以70栋酒店建筑调查数据为例,进行实例分析。结果表明,与传统BP神经网络模型、GA-BP神经网络模型、PCA-BP神经网络模型相比,PCA-遗传神经网络评价模型评价精度明显更高,评价相对误差仅为2.33%,且平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)和均方误差(Mean Square Error,MSE)均显著降低;通过十折交叉试验,验证了PCA-遗传神经网络评价模型具有良好的泛化能力和鲁棒性,可用于实际酒店建筑火灾应急能力评价。 展开更多
关键词 安全工程 酒店建筑火灾 应急能力评价 主成分分析法 遗传神经网络模型
在线阅读 下载PDF
基于改进Crossformer伪量测构建的主动配电网预测辅助状态估计方法
5
作者 王玥 于越 +1 位作者 郭嘉辉 金朝阳 《高电压技术》 北大核心 2025年第6期2999-3009,I0031-I0033,共14页
为了解决高比例分布式电源(distributed generation,DG)大规模并网后实时量测数目缺失、传统预测辅助状态估计方法(forecasting-aided state estimation,FASE)估计精度有限等问题,提出了基于改进Crossformer伪量测构建的主动配电网FASE... 为了解决高比例分布式电源(distributed generation,DG)大规模并网后实时量测数目缺失、传统预测辅助状态估计方法(forecasting-aided state estimation,FASE)估计精度有限等问题,提出了基于改进Crossformer伪量测构建的主动配电网FASE方法。首先,基于最大信息系数法(maximal information coefficient,MIC)筛选出高相关性的输入特征,提高预测模型的精度;然后,通过全变差正则化技术(total variation regularized,TV)优化鲁棒主成分分析法(robust principal component analysis,RPCA),构建TRPCA层,并将其嵌入到Crossformer中,以填补Crossformer无法有效处理非高斯噪声的空白;最后,利用改进的预测模型进行超短期负荷预测,经潮流计算得到节点伪量测,在量测不足情况下补全缺失数据,并结合扩展卡尔曼滤波器(extended Kalman filter,EKF)进行状态估计。在IEEE 33节点和IEEE 118节点标准配电网上进行仿真测试,结果表明所提方法在估计精度和鲁棒性等方面具有一定优势,可为主动配电网FASE提供参考。 展开更多
关键词 主动配电网 预测辅助状态估计 伪量测构建 Crossformer 鲁棒主成分分析 扩展卡尔曼滤波器
在线阅读 下载PDF
基于APCS 模型输入优化的水质污染因子识别分析
6
作者 陈向阳 黄国情 +1 位作者 雷少华 肖巍峰 《水利水运工程学报》 北大核心 2025年第2期153-164,共12页
河流在城市生态系统中扮演着重要角色,但随着城市化加剧,大量未经处理的生活污水和工业废水排放严重恶化了水质。为准确识别和量化长江南通段水质污染因子,采用绝对主成分分析(APCS)优化输入的多模型回归分析方法,包括多元线性回归(MLR... 河流在城市生态系统中扮演着重要角色,但随着城市化加剧,大量未经处理的生活污水和工业废水排放严重恶化了水质。为准确识别和量化长江南通段水质污染因子,采用绝对主成分分析(APCS)优化输入的多模型回归分析方法,包括多元线性回归(MLR)、岭回归(RR)和套索回归(LR)。结果表明:APCS-RR模型在处理高度相关的水质数据方面表现优异,有利于精准识别和量化不同季节的污染因子贡献;长江南通段水质在枯水期与丰水期呈现显著差异,枯水期以无机盐类和矿物质污染为主,丰水期则以有机物和营养盐污染为主导;加强工业排放管控、优化农业种植模式、实施分季节的水质管理政策和措施等,可有效应对水质季节性差异带来的挑战。研究结果可为当地水质与水环境管理策略奠定数据基础,也可为其他地区精确识别水质污染因子提供借鉴。 展开更多
关键词 水质污染 污染因子识别 多模型回归 绝对主成分 长江南通段
在线阅读 下载PDF
顾及先验误差的加权时空滤波对GNSS坐标时序噪声特性及站速度估计的影响
7
作者 鲁铁定 杨厚明 +1 位作者 孙喜文 金振吴 《地球物理学报》 北大核心 2025年第6期2066-2078,共13页
空间滤波是从区域连续GNSS站位置时间序列中提取共模误差的有效手段,针对传统时空滤波方法(Principal Component Analysis,PCA)并未考虑站点坐标分量中先验误差影响的问题,本文构建了一种利用先验误差构造权重因子的加权PCA(Weighted Pr... 空间滤波是从区域连续GNSS站位置时间序列中提取共模误差的有效手段,针对传统时空滤波方法(Principal Component Analysis,PCA)并未考虑站点坐标分量中先验误差影响的问题,本文构建了一种利用先验误差构造权重因子的加权PCA(Weighted Principal Component Analysis,WPCA)方法.为验证该方法的有效性,选取北美地区10个测站2008—2022年共15年的坐标时间序列数据进行空间滤波,并分析了共模误差(Common Mode Error,CME)对GNSS站坐标时间序列参数估计和噪声特性的影响,实验结果表明:时空滤波能够有效提取坐标残差时间序列中的共模误差,经过WPCA滤波后,N、E、U分量上残差时间序列的拟合误差相比滤波前分别降低了23.84%、26.88%和23.90%;与传统PCA方法相比,WPCA在N、E、U分量上分别降低了3.68%、4.89%和3.54%;北美地区GNSS站坐标残差时间序列最优噪声模型以白噪声+闪烁噪声和白噪声+幂律噪声为主,个别站点N方向存在随机游走噪声;考虑先验误差的加权时空滤波能够更加有效地降低时间序列中的噪声量级和站速度不确定度,从而提高时间序列的建模精度和可靠性. 展开更多
关键词 GNSS时间序列 主成分分析 先验误差 共模误差 噪声模型
在线阅读 下载PDF
基于组合赋权可拓物元评价模型的玉林市水资源承载力评价
8
作者 莫崇勋 农颂 +3 位作者 唐玲玲 黄奕 黎禹功 朱翰林 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期230-241,共12页
玉林市GDP位于广西前列但人均水资源量却处于末位,由于区域性缺水以及不合理的水资源开发利用等问题,有的城区出现断水或用水高峰期限制供水等现象,已经使玉林市经济社会的可持续发展面临严峻挑战。为了对玉林市的水资源进行科学合理的... 玉林市GDP位于广西前列但人均水资源量却处于末位,由于区域性缺水以及不合理的水资源开发利用等问题,有的城区出现断水或用水高峰期限制供水等现象,已经使玉林市经济社会的可持续发展面临严峻挑战。为了对玉林市的水资源进行科学合理的利用,基于可拓物元评价模型,利用主成分分析法筛选出18项评价指标,引入博弈论组合赋权思想计算出主客观权重的综合权重,对玉林市2010—2020年进行水资源承载力评价。结果表明:玉林市2010—2020年水资源承载力整体呈波动上升趋势,但变化幅度不大;水资源承载力只在2011年处于较弱承载水平,其他年份均属于中等承载水平;2010、2014和2018年呈现由中等承载向较弱承载等级转化的趋势;玉林市水资源承载力的主要影响因素为水资源开发利用率、生态用水率、万元GDP用水量和人口密度,结合玉林市降水量较为丰富但时空分布不均的实际情况,建议将提升玉林市水资源配置能力作为重点工作内容,落实最严格的水资源管理制度,全方位提升玉林市水资源承载力,实现社会经济的可持续发展。 展开更多
关键词 水资源承载力 评价指标体系 可拓物元模型 博弈论 组合赋权 主成分分析法 玉林市
在线阅读 下载PDF
基于新型元启发式反向传播神经网络的500 kV输电线路覆冰厚度预测 被引量:1
9
作者 苏仁斌 熊卫红 +3 位作者 刘先珊 李智 邹建明 曾垂辉 《兰州大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期17-25,34,共10页
实际输电线路的覆冰监测数据为高维非线性时间序列,以某500 kV典型覆冰线路为研究对象,结合监测序列的统计特征,提出基于新型元启发算法瞪羚优化方法(GOA)的反向传播神经网络(BPNN)模型进行覆冰厚度预测.基于10个标准测试函数的最优解求... 实际输电线路的覆冰监测数据为高维非线性时间序列,以某500 kV典型覆冰线路为研究对象,结合监测序列的统计特征,提出基于新型元启发算法瞪羚优化方法(GOA)的反向传播神经网络(BPNN)模型进行覆冰厚度预测.基于10个标准测试函数的最优解求解,验证优化算法对复杂问题全局最优求解的适用性,引入该算法建立GOA-BPNN模型,仿真不同训练样本数的正弦函数,说明该方法能更快地收敛于最优解.根据线路的5 a覆冰监测数据,基于相关系数矩阵及主成分分析法,将6个主控因子降维为4个,作为GOA-BPNN模型的输入层,构建符合线路特征的覆冰厚度GOABPNN预测模型.该模型针对短时间覆冰序列的预测结果比经典BPNN模型的预测值更准确,验证了其对高阶非线性覆冰时间序列的泛化学习能力.以线路的多年覆冰长时间序列为训练集,预测得到5个时刻的覆冰厚度,GOA-BPNN模型相对其他4个模型的预测值最接近实际监测值,模型对“微地形、微气象”环境中的覆冰厚度预测具有较高的可靠性. 展开更多
关键词 瞪羚优化算法 GOA-BPNN模型 主成分分析 覆冰厚度 预测模型
在线阅读 下载PDF
Joint multivariate statistical model and its applications to synthetic earthquake predic-tion 被引量:14
10
作者 韩天锡 蒋淳 +2 位作者 魏雪丽 韩梅 冯德益 《地震学报》 CSCD 北大核心 2004年第5期523-528,625,共6页
针对目前地震综合预报中的一些问题,利用近30年来迅速发展的多元统计分析中主成分分析、判别分析组成多元统计组合模型,在众多的地震预报指标(预报因子)中采用信息最大化方法,选择对中期预测信息累积贡献率大于90%地震预报指标,分... 针对目前地震综合预报中的一些问题,利用近30年来迅速发展的多元统计分析中主成分分析、判别分析组成多元统计组合模型,在众多的地震预报指标(预报因子)中采用信息最大化方法,选择对中期预测信息累积贡献率大于90%地震预报指标,分别进行相关分析、预测、检验,最终应用马氏距离判别作外推综合预报;并以华北地区(30°~42°N,108°125°E)为例进行模型的应用检验,初步研究已取得了较好的效果. 展开更多
关键词 多元统计组合模型 主成分分析 判别分析 地震综合预报
在线阅读 下载PDF
基于主成分分析的盐焗鸡综合品质评价模型构建
11
作者 陈超 韩佳晶 +4 位作者 李明宇 姚晶 王振宇 张德权 张春江 《肉类研究》 北大核心 2025年第7期20-25,共6页
以广东产的6种经典盐焗鸡产品为研究对象,通过品质指标构建评价模型,旨在建立一套能够直观且客观评价盐焗鸡感官品质的综合性模型。采用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用技术,结合气味活度值法,筛选出11种关键风味物质,结合蛋白质、水... 以广东产的6种经典盐焗鸡产品为研究对象,通过品质指标构建评价模型,旨在建立一套能够直观且客观评价盐焗鸡感官品质的综合性模型。采用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用技术,结合气味活度值法,筛选出11种关键风味物质,结合蛋白质、水分、脂肪含量等12种理化指标,利用主成分分析法构建盐焗鸡综合品质评价模型。结果显示:筛选出的前4个主成分的累计贡献率为80.38%,表明这4个主成分可以很好地代表盐焗鸡品质指标构成的原始信息,以此为基础构建的综合品质评价模型的评价结果与感官评价结果具有强相关性,此模型计算评分得到的综合评价分级结果与感官评价分级结果基本一致,该模型能够提供一个更为直观和客观的分级依据,使盐焗鸡的品质评价更加客观、准确。 展开更多
关键词 盐焗鸡 主成分分析 综合品质评价模型
在线阅读 下载PDF
基于WOA-BP组合模型的芦笋价格预测研究
12
作者 杨洁 王俊美 张超 《山东农业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期93-100,共8页
芦笋作为一种高价值蔬菜,价格走势预测对于市场分析和决策制定具有重要意义。芦笋价格受到多类因素的影响,因此提高价格预测精度的关键在于深入分析这些影响因素。本文提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)与反向传播神经网络(BP)相结合的... 芦笋作为一种高价值蔬菜,价格走势预测对于市场分析和决策制定具有重要意义。芦笋价格受到多类因素的影响,因此提高价格预测精度的关键在于深入分析这些影响因素。本文提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)与反向传播神经网络(BP)相结合的组合模型。研究中,本文首先采用主成分分析(PCA)对影响因素进行特征降维,随后将主成分分析后的多维特征集和经过数据融合的一维特征集分别输入优化前后的BP神经网络进行预测分析。通过对比分析不同输入下模型的预测性能,实验结果表明:经过WOA算法优化后的模型在预测效果上显著提升。具体而言,WOA-BP组合模型相较于传统的BP模型,在均方根误差(RMSE)上提高了2.431,平均绝对误差(MAE)提高了2.553,平均绝对百分比误差(MAPE)提高了5.606,决定系数(R^(2))提升了0.131。此外,WOA-BP-fusion模型与BP-fusion模型相比,RMSE提高了1.926,MAE提高了1.638,MAPE提高了5.539,R^(2)提高了0.101。结果表明,WOA-BP组合模型在进行数据融合后,能够更有效地捕捉输入特征与芦笋价格序列之间的关系,显著提高了预测精度,增强了模型的泛化能力和鲁棒性。WOA优化算法不仅提升了BP模型的预测精度,而且在数据融合过程中显著增强了模型对价格变动的反应能力。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法 组合模型 主成分分析 多源数据融合
在线阅读 下载PDF
基于嵌套主成分回归模型的长江源区径流重建
13
作者 姜晓萱 王文卓 +2 位作者 袁喆 霍军军 周涛 《长江科学院院报》 北大核心 2025年第3期202-210,共9页
基于嵌套主成分回归模型,重建了长江源区公元1433—2002年的天然年径流序列,探讨了其历史变化特征与干湿事件演变及周期性波动。利用树轮数据及径流观测数据,结合模型评估指标(CRSQ、VRSQ、RE、CE),证明了该模型的重建精确性。研究结果... 基于嵌套主成分回归模型,重建了长江源区公元1433—2002年的天然年径流序列,探讨了其历史变化特征与干湿事件演变及周期性波动。利用树轮数据及径流观测数据,结合模型评估指标(CRSQ、VRSQ、RE、CE),证明了该模型的重建精确性。研究结果表明,在过去570 a中,长江源区年径流量整体呈显著波动,识别出6个湿润期与9个干旱期,其中1451—1510年和1596—1645年是最长的湿润期,1848—1903年是持续时间最长的干旱期。重建时期的干旱与长江流域青藏高原等地区的干旱时期较为吻合,表明长江源区重建径流变化能够反映大尺度的气候波动。此外,长江源区重建径流序列存在4~8、16~32、50~100、100~200 a的显著周期性波动,可能受ENSO(厄尔尼诺-南方涛动)、东亚夏季风(EASM)变化、太平洋年代际振荡(PDO)及大西洋多年代际振荡(AMO)共同驱动,也反映了全球气候长期变化及青藏高原冰川与积雪消融趋势的影响。 展开更多
关键词 径流量 重建 树木年轮 嵌套主成分回归模型 长江源区
在线阅读 下载PDF
基于IDBO-HKELM-Adaboost的煤与瓦斯突出危险性预测方法
14
作者 李曼 徐耀松 +1 位作者 王雨虹 王丹丹 《传感技术学报》 北大核心 2025年第3期477-486,共10页
为实现更加高效准确地完成煤与瓦斯突出危险性预测,提出了一种采用Adaboost算法增强的改进蜣螂算法(IDBO)优化混合核极限学习机(HKELM)的预测模型。首先,在数据降维时采用核主成分分析(KPCA)对影响因素进行处理并提取有效的特征量,得到... 为实现更加高效准确地完成煤与瓦斯突出危险性预测,提出了一种采用Adaboost算法增强的改进蜣螂算法(IDBO)优化混合核极限学习机(HKELM)的预测模型。首先,在数据降维时采用核主成分分析(KPCA)对影响因素进行处理并提取有效的特征量,得到预处理样本数据。将PWLCM混沌映射、非线性递减策略以及邻域学习机制融入到蜣螂算法中,之后,利用IDBO对HKELM的关键参数进行寻优,构建IDBO-HKELM煤与瓦斯突出危险性分类预测模型。最后,使用Adaboost算法对IDBO-HKELM模型进行增强。结合工程实际数据进行验证,验证结果表明:相较于其他模型,基于IDBO-HKELM-Adaboost的预测方法具有更高的预测精度,在提高运算效率的同时满足煤与瓦斯突出预测的精度和可靠性要求,准确率达到97.44%。 展开更多
关键词 煤与瓦斯突出 突出预测 改进蜣螂算法 混合核极限学习机 核主成分分析 预测模型
在线阅读 下载PDF
基于多源数据的云南省水源涵养能力评估及影响因素研究
15
作者 张忠伟 郭晋廷 +1 位作者 张军 尉飞鸿 《西北林学院学报》 北大核心 2025年第1期165-177,共13页
定量评估云南省水源涵养功能的时空演变特征与驱动力,为云南省生态环境修复提供理论依据和决策参考。基于1990—2020年7期土地利用、气象、土壤与地形等数据,运用InVEST模型对云南省各州市的水源涵养格局进行研究,并结合地理探测器与主... 定量评估云南省水源涵养功能的时空演变特征与驱动力,为云南省生态环境修复提供理论依据和决策参考。基于1990—2020年7期土地利用、气象、土壤与地形等数据,运用InVEST模型对云南省各州市的水源涵养格局进行研究,并结合地理探测器与主成分系统聚类法对18个环境因子进行影响因素探究。结果表明,1990—2020年云南省生态系统以森林、灌丛和草地生态系统为主,森林与灌丛生态系统是云南省水源涵养功能的主体;1990—2020年云南省水源涵养总量与平均水源涵养能力均呈波动上升趋势;云南省各州市的水源涵养格局具有显著的地域差异性,水源涵养量:普洱市>红河州>文山州>大理州>楚雄州>曲靖市>临沧市>西双版纳州>保山市>昭通市>昆明市>丽江市>迪庆州>玉溪市>怒江州>德宏州;水源涵养能力:西双版纳州>普洱市>德宏州>临沧市>保山市>文山州>红河州>玉溪市>大理州>楚雄市>昆明市>怒江州>曲靖市>昭通市>丽江市>迪庆州;1990—2020年云南省水源涵养格局具有显著的空间异质性,水源涵养重心呈东北—东南—西南—西南—东北—东南向的倾斜“弓”字型迁移,水源涵养重点区经历了收缩、再收缩、大扩张、扩张、大收缩、微扩张的变化;云南省水源涵养异质性是多因子共同作用的结果,气象因子是导致异质性形成的关键因子,人类活动对下垫面的改造是异质性形成的最直接因素。 展开更多
关键词 云南省 InVEST模型 水源涵养 地理探测器 主成分系统聚类法
在线阅读 下载PDF
子午岭天然次生林优势植物生态策略及叶片功能性状
16
作者 张自炫 赵影 王力 《生态学报》 北大核心 2025年第11期5436-5451,共16页
为适应不同胁迫环境及与共存植物竞争资源,植物通过调整叶片功能性状,形成了应对不同生态环境的CSR生态策略(C:竞争策略;S:耐胁迫策略;R:杂草策略)。子午岭是目前黄土高原仅存的天然次生林区,但对其优势植物CSR生态策略研究较为有限。... 为适应不同胁迫环境及与共存植物竞争资源,植物通过调整叶片功能性状,形成了应对不同生态环境的CSR生态策略(C:竞争策略;S:耐胁迫策略;R:杂草策略)。子午岭是目前黄土高原仅存的天然次生林区,但对其优势植物CSR生态策略研究较为有限。研究基于10种叶片功能性状,系统探讨了子午岭天然次生林10种优势木本植物的生态策略。结果显示,10种植物可分为S、S/CS和S/CSR三种生态策略,其中S/CS型占40.0%,S/CSR型占38.3%,二者为该地区的主要植被类型。具体而言:S型植物表现出低氮含量(1.6—2.0) mg/L、磷含量(0.13—0.17) mg/L、比叶面积(1.0—1.9) m^(2)/kg、叶片δ^(15)N(-1.36—-1.12)‰和高叶片厚度(0.08—0.13) mm的性状组合,相比之下,S/CSR型植物则表现出高叶氮含量(2.6—3.0) mg/L、磷含量(0.18—0.22) mg/L、比叶面积(2.5—3.7) m^(2)/kg、δ^(15)N (-1.14—-1.03)‰和低叶厚度(0.05—0.11) mm的性状组合,而S/CS型植物性状指标则处于居中水平。主成分分析表明,比叶面积、叶氮含量、叶磷含量和叶片δ^(15)N是区分不同生态策略的主要因素。结构方程模型进一步揭示,生理、水分和养分因子在生态策略的形成中起着不同作用,S策略植物主要受养分和生理因子的影响,而C策略和R策略植物则依赖于生理和养分因子的间接作用。研究表明,子午岭天然次生林优势植物通过改变叶片形态、水分利用和养分吸收,调整其资源获取能力及分配模式,从而形成适应不同环境的生态策略。 展开更多
关键词 竞争策略 耐胁迫策略 杂草策略 主成分分析 结构方程模型
在线阅读 下载PDF
基于改进BP神经网络的船舶油耗预测方法研究
17
作者 吴泽颖 赵强 +1 位作者 胡智辉 王敬钰 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第11期149-154,共6页
为精确预估船舶油耗,推动航运业向绿色低碳转型,提出一种基于改进BP神经网络的船舶油耗预测方法。通过对原始航行数据进行预处理,去除噪声、偏差和异常值;利用核主成分分析法将数据中的10个原始变量降维为5个主成分,减少数据维度;采用... 为精确预估船舶油耗,推动航运业向绿色低碳转型,提出一种基于改进BP神经网络的船舶油耗预测方法。通过对原始航行数据进行预处理,去除噪声、偏差和异常值;利用核主成分分析法将数据中的10个原始变量降维为5个主成分,减少数据维度;采用遗传算法优化BP神经网络,建立高精度的船舶油耗模型。以1艘液化石油天然气运输船为研究对象,实验结果表明,优化后的BP神经网络油耗模型在预测性能方面获得较大提升,训练集和验证集的均方根误差分别降低了0.1122和0.1068,决定系数提高1.58%。该研究成果能够为船舶节能减排提供可靠的决策支持。 展开更多
关键词 BP神经网络 核主成分分析 遗传算法 船舶油耗 预测模型
在线阅读 下载PDF
基于PKFF-Transformer的风力发电机故障预测 被引量:1
18
作者 杨伟新 赵洪山 +2 位作者 张扬帆 张一波 林诗雨 《机床与液压》 北大核心 2025年第4期221-229,共9页
为了准确预测风电机组故障,提出一种基于PKFF-Transformer风力发电机故障预测模型。针对风电数据高维复杂特性,提出基于皮尔逊核特征融合(PKFF)的特征工程法;通过皮尔逊相关系数(PCC)筛选与机组状态强相关的特征,再采用核主成分分析(KP... 为了准确预测风电机组故障,提出一种基于PKFF-Transformer风力发电机故障预测模型。针对风电数据高维复杂特性,提出基于皮尔逊核特征融合(PKFF)的特征工程法;通过皮尔逊相关系数(PCC)筛选与机组状态强相关的特征,再采用核主成分分析(KPCA)对筛选数据进行非线性特征融合;将健康状态下的融合特征输入到Transformer模型中构建风电机组温度预测模型;采用滑动窗口法统计预测残差动态特性并确定故障预警阈值;最后,将风电机组实时运行数据输入训练好的PKFF-Transformer模型进行故障预测。采用我国北方某风电场风力发电机数据进行验证。结果表明:PKFF-Transformer模型能够提前5.6 h预测到故障,且在机组健康状态下没有误报现象;此外PKFF-Transformer温度预测模型的均方误差也比Transformer模型提高了97.39%。 展开更多
关键词 风力发电机 Transformer模型 核主成分分析(KPCA) 故障预测 皮尔逊相关系数
在线阅读 下载PDF
基于PCA-LM-NARX的禽舍室温预测模型
19
作者 钟宁帆 高鲁宁 +1 位作者 贺凯迅 李娟 《农业工程学报》 北大核心 2025年第2期261-270,共10页
采用隧道式通风系统的禽舍室内温度容易受自然环境变化以及家禽日龄影响,难以在线准确预测。为了准确预测禽舍室内温度,该研究结合主成分分析法(principal component analysis,PCA)、莱温伯格-马夸特算法(LevenbergMarquardt method,LM... 采用隧道式通风系统的禽舍室内温度容易受自然环境变化以及家禽日龄影响,难以在线准确预测。为了准确预测禽舍室内温度,该研究结合主成分分析法(principal component analysis,PCA)、莱温伯格-马夸特算法(LevenbergMarquardt method,LM)和带外部输入的非线性自回归模型(nonlinear auto-regressive model with exogenous inputs,NARX),提出了一种PCA-LM-NARX的方法用于在线构建禽舍室内温度预测模型。该方法利用主成分分析提取影响禽舍室内温度的关键环境变量,构建基于关键环境变量的NARX神经网络室温预测模型,并利用LM算法对神经网络参数进行优化计算。考虑到禽舍室温变化的滞后特性,PCA-LM-NARX方法利用贝叶斯信息准则设计NARX神经网络的最优延迟阶数。建模过程中PCA-LM-NARX方法采用移动窗法在线更新室温预测模型参数,以适应不同日龄的家禽和自然环境的变化。试验结果显示,基于PCA-LM-NARX方法构建的室温预测模型预测未来5、15、30 min温度值的均方误差大小分别为0.022 0、0.047 2、0.077 9℃^(2);在i5-12500H型CPU上运行建模程序,平均建模用时为0.332 1 s。研究结果表明,PCA-LM-NARX方法可以构建高精度禽舍室温预测模型,并实现模型参数的快速在线更新。 展开更多
关键词 温度 预测模型 禽舍 隧道式通风系统 NARX神经网络 主成分分析法
在线阅读 下载PDF
东北地区查干湖流域潜水水化学演化规律及氮磷浓度变化特征
20
作者 苏小四 吴成熔 +4 位作者 王永琦 宋雅智 李宁飞 杨敬爽 马锋敏 《地球科学与环境学报》 北大核心 2025年第2期143-157,共15页
深入了解区域地下水水化学演化及其影响因素,揭示入湖地下水中的氮磷来源和成因,对于解析通过地下水排泄入湖的氮磷贡献和湖泊富营养化治理具有重要意义。以东北地区查干湖流域为研究区,选择与湖水具有密切水力联系的第四系孔隙潜水为... 深入了解区域地下水水化学演化及其影响因素,揭示入湖地下水中的氮磷来源和成因,对于解析通过地下水排泄入湖的氮磷贡献和湖泊富营养化治理具有重要意义。以东北地区查干湖流域为研究区,选择与湖水具有密切水力联系的第四系孔隙潜水为研究对象,结合区域潜水典型水流路径,应用水文地球化学图解法、模糊C均值聚类算法、主成分分析和绝对因子得分-多元线性回归(APCS-MLR)模型,探究了区域潜水水化学空间演化规律和主要影响因素;综合土地利用类型变化和影响因素,讨论了研究区潜水中氮磷组分主要来源和浓度变化原因。结果表明:查干湖流域潜水主要化学类型为HCO_(3)-Ca型,潜水典型径流路径上溶解性总固体(TDS)和主要离子浓度升高,Cl^(-)/Na^(+)质量浓度比值变大,水化学演化主要受控于蒸发浓缩作用、农业活动、溶滤作用和阳离子交换作用;研究区北部大安灌区正将盐碱地改造成水田,施加大量肥料,潜水氮磷组分浓度升高,高值区范围扩大,中西部盐碱地和旱地开发成水田后,潜水环境偏还原,NH_(4)^(+)质量浓度升高;旱地和盐碱地改造为水田后,潜水NO_(3)^(-)、NH_(4)^(+)和PO_(4)^(3-)质量浓度明显增高。基于APCS-MLR模型定量解析结果显示,农业活动对NH_(4)^(+)、PO_(4)^(3-)和NO_(3)^(-)的贡献率分别高达87%、55%和25%。 展开更多
关键词 水化学 潜水 模糊C均值聚类算法 主成分分析 绝对因子得分-多元线性回归模型 东北地区
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 50 下一页 到第
使用帮助 返回顶部