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基于主成分分析和Softmax回归模型的人脸识别方法 被引量：29
1
作者 汪海波 陈雁翔 李艳秋 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期759-763,共5页
文章介绍一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)和Softmax回归模型相结合的人脸识别方法,该方法通过PCA对整幅图像提取特征,然后将提取的特征经过非线性变换输入到Softmax回归模型中。将主成分提取特征看成是单层神经网... 文章介绍一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)和Softmax回归模型相结合的人脸识别方法,该方法通过PCA对整幅图像提取特征,然后将提取的特征经过非线性变换输入到Softmax回归模型中。将主成分提取特征看成是单层神经网络,将它与Softmax回归模型构成的级联结构看作是2层神经网络,在神经网络的训练过程中,主成分的特征向量可以微调。在不同人脸数据库上的实验表明,相比于传统的只用PCA降维的方法,本文方法可达到较高的识别率。 展开更多
关键词 人脸识别 主成分分析 softmax回归模型 神经网络
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基于Softmax回归模型的骨龄X射线图像手骨分割 被引量：5
2
作者 刘蕊 贾媛媛 +3 位作者 贺向前 李哲 蔡金华 李昊 《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第9期73-83,共11页
针对儿童青少年的骨骼发育情况,临床上常采用手腕骨X射线图像进行骨龄评估。其中手骨区域的分割是预处理中的关键一步,手骨分割的准确率极大地影响最后的评估结果。传统的阈值分割方法在自动化分割过程中鲁棒性较差,利用深度神经网络的... 针对儿童青少年的骨骼发育情况,临床上常采用手腕骨X射线图像进行骨龄评估。其中手骨区域的分割是预处理中的关键一步,手骨分割的准确率极大地影响最后的评估结果。传统的阈值分割方法在自动化分割过程中鲁棒性较差,利用深度神经网络的自动分割准确率比传统方法高但较为复杂。研究在阈值分割的基础上,提出先通过训练Softmax回归模型预测最佳阈值得到二值图像,再利用区域生长法提取完整手形,最后对手骨图像进行归一化处理的分割方法。在100张临床数据测试集上,将提出的方法与传统的阈值分割方法--Otsu、最大熵阈值和直方图均值分割方法进行对比,采用相似系数DSC(dice similarity coefficient)、欠分割率和过分割率3个客观评价指标对分割结果进行定量分析。实验证明该方法的分割效果最理想,平均DSC值为0.97,欠分割率和过分割率接近于0,对于复杂的手骨图像也表现出良好的分割性能,相比传统的阈值分割方法具有更好的鲁棒性,能够准确的对骨龄X射线图像进行自动化手骨分割处理。 展开更多
关键词 骨龄评估 手骨分割 softmax回归模型 最佳阈值 区域生长 鲁棒性
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基于Softmax回归模型的地震灾害损失预测评估研究 被引量：6
3
作者 李云飞 许才顺 +1 位作者 池招招 张飞 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第12期1676-1681,共6页
文章在对地震灾害损失进行等级划分基础上,提出一种利用Softmax回归模型对地震灾害损失进行评估预测的方法。该方法以我国2005—2017年的全国地震数据作为样本集,将震级、震源深度、震中烈度、抗震设防烈度、设计基本地震加速度、灾区人... 文章在对地震灾害损失进行等级划分基础上,提出一种利用Softmax回归模型对地震灾害损失进行评估预测的方法。该方法以我国2005—2017年的全国地震数据作为样本集,将震级、震源深度、震中烈度、抗震设防烈度、设计基本地震加速度、灾区人均GDP、灾区人口、受灾面积等数据作为特征参数,在Softmax回归损失函数中加入权重衰减项后运用梯度下降算法进行求解,采用最小损失函数值对应的模型参数来构建Softmax回归模型,对地震灾害损失等级进行评估和预测。研究结果表明,与支持向量机(support vector machine,SVM)和传统逆向传播(back propagation,BP)神经网络相比,该方法具有更高的地震灾害损失预测精度和能力,其测试精度达到78.571%。 展开更多
关键词 softmax回归模型 BP神经网络 支持向量机(SVM) 地震灾害 损失预测
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基于改进的softmax回归模型的话题跟踪算法 被引量：2
4
作者 朴乘锴 袁方 +1 位作者 刘宇 王煜 《燕山大学学报》 CAS 北大核心 2016年第5期438-445,共8页
话题跟踪的目的是将新的新闻数据分配到已知话题中,对把握新闻发展趋势和进行舆情分析具有重要作用。本文深入分析了几种基于向量空间模型的特征项权重算法,发现传统算法没有充分体现特征项中类别信息的作用,在此基础上引入了类别区分... 话题跟踪的目的是将新的新闻数据分配到已知话题中,对把握新闻发展趋势和进行舆情分析具有重要作用。本文深入分析了几种基于向量空间模型的特征项权重算法,发现传统算法没有充分体现特征项中类别信息的作用,在此基础上引入了类别区分度因子对卡方统计量进行改进,给出了加入类别信息的卡方统计量算法,该算法能够更准确地提取出对新闻区分度较大的特征项。同时,在特征项权重的框架内对常用的softmax线性模型进行了基于余弦假设的改进。基于标准数据集TDT4的实验表明,本文给出的权重算法和分类算法均能够提高话题跟踪的查全率和查准率。 展开更多
关键词 类别信息 特征权重 softmax回归 话题跟踪
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基于多元回归的离子型稀土矿浸出率预测模型研究
5
作者 陈强 李明周 +2 位作者 黄学雨 黄德晟 谢芳芳 《有色金属科学与工程》 北大核心 2025年第4期645-654,共10页
离子型稀土原地浸出过程属于典型的复杂非线性体系,其影响因素多且交互耦合,难以通过机理型模型对浸出条件与浸出率的关系进行定量描述。本文针对离子型稀土原地浸矿工艺过程,基于多元非线性回归原理和柱浸模拟实验结果,以原矿品位、浸... 离子型稀土原地浸出过程属于典型的复杂非线性体系,其影响因素多且交互耦合,难以通过机理型模型对浸出条件与浸出率的关系进行定量描述。本文针对离子型稀土原地浸矿工艺过程,基于多元非线性回归原理和柱浸模拟实验结果,以原矿品位、浸矿剂浓度、浸矿流速、母液平均浓度等为自变量,以稀土浸出率为因变量,构建了稀土浸出率预测模型和计算系统,建立了工艺条件与浸出率的量化关系,模型检验分析结果表明:所构建的模型可靠性和预测准确率较高,稀土浸出率预测计算准确率可达97.785%。 展开更多
关键词 离子型稀土 多元非线性回归 稀土浸出率 预测模型 计算系统
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筒形件强力旋压多回归模型与参数分步优化
6
作者 张伟 王颖 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第10期211-215,共5页
为了提高筒形件多道次强力旋压成形质量,建立了强力旋压参数与筒形件性能参数之间的多回归模型,并基于该模型实现了工艺参数多目标优化。以减小筒形件壁厚偏差和圆柱度偏差为目标,以参数取值范围为约束,建立了强力旋压多目标优化模型。... 为了提高筒形件多道次强力旋压成形质量,建立了强力旋压参数与筒形件性能参数之间的多回归模型,并基于该模型实现了工艺参数多目标优化。以减小筒形件壁厚偏差和圆柱度偏差为目标,以参数取值范围为约束,建立了强力旋压多目标优化模型。基于正交实验数据,拟合了强力旋压工艺参数与筒形件质量参数之间的回归模型。首先使用精度较高的二阶模型,基于极值原理得到各工艺参数取值范围;而后基于线性模型系数的敏感方向与程度分析,在前一步优化范围内确定最优值。综合圆柱度偏差和壁厚偏差多回归模型的优化结果,得到最优工艺参数。经强力旋压机的试生产验证,产品的壁厚偏差均值由0.10mm减小为0.07mm,圆柱度偏差均值由0.26mm减小为0.14mm。实验结果证明了这里方法的可行性和优越性。 展开更多
关键词 筒形件 多回归模型 极值原理 多目标优化 强力旋压
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RC建筑重量代表值的统计回归预测模型
7
作者 陈隽 徐静 +2 位作者 李阳 项梦洁 冯德成 《东南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期1337-1345,共9页
建筑重量代表值是建筑物抗震分析中非常重要的特征参数,然而目前对既有建筑通常采用单位面积重量的经验系数进行估计,尚无基于高度、层数等易得参数的预测模型。本研究通过海量文献检索,收集了我国524栋钢筋混凝土建筑的重量代表值和相... 建筑重量代表值是建筑物抗震分析中非常重要的特征参数,然而目前对既有建筑通常采用单位面积重量的经验系数进行估计,尚无基于高度、层数等易得参数的预测模型。本研究通过海量文献检索,收集了我国524栋钢筋混凝土建筑的重量代表值和相关设计参数,包括框架-核心筒、框架-剪力墙、剪力墙和框架4种结构类型。统计分析了重量代表值随建筑面积、平面尺寸、结构高度、结构类型的分布规律。基于参数相关性分析,提出了不同结构类型的建筑重量代表值随单一结构几何参数与多参数组合的回归公式,适用于不同使用场景。最后将预测公式应用于5个工程实例,并与现有经验公式结果进行比较。结果表明,所提重量代表值预测公式的精度良好,可供工程初步设计、既有建筑状态评估以及城市建筑群防灾分析中的参数化建模使用。 展开更多
关键词 钢筋混凝土结构 建筑物重量 相关性分析 回归预测模型 单参数 多参数
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城市固废焚烧过程二[口恶]英全生命周期预测模型的构建:耦合数值仿真和模糊森林回归的方法
8
作者 汤健 崔旺旺 +2 位作者 陈佳昆 王天峥 乔俊飞 《化工进展》 北大核心 2025年第8期4628-4647,共20页
城市固废焚烧(MSWI)是实现废弃物管理和能源回收的关键技术之一,该过程不可避免地产生持久性有机污染物二[口恶]英(DXN)。该污染物产生机理至今模糊不清且难以直接检测。为洞悉DXN生成、分解、再生成、吸附和排放的全生命周期机理,本文... 城市固废焚烧(MSWI)是实现废弃物管理和能源回收的关键技术之一,该过程不可避免地产生持久性有机污染物二[口恶]英(DXN)。该污染物产生机理至今模糊不清且难以直接检测。为洞悉DXN生成、分解、再生成、吸附和排放的全生命周期机理,本文提出了基于耦合数值仿真和模糊森林回归的DXN全生命周期模型构建方法。首先,采用FLIC、Aspen Plus和Aspen Adsorption开发DXN全生命周期数值仿真模型。随后,进行双正交实验设计与实施以获得多工况下虚拟机理数据。最后,利用T-S模糊森林回归算法(TSFFR)建立DXN全生命周期模型。结果表明,该模型能够获取MSWI过程DXN全生命周期不同位置的浓度,为后续实现污染减排与优化控制提供了有效支撑。 展开更多
关键词 城市固废焚烧 二[口恶]英 全生命周期建模 耦合数值仿真 模糊森林回归 机理模型
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基于有序逻辑回归模型的电动汽车充电行为分析
9
作者 李颖 侯学睿 刘晨辉 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第8期3473-3479,共7页
充电基础设施是影响电动汽车发展的重要因素,而分析明确电动汽车充电行为特征是优化充电设施布局的前提。基于北京科创基地充电站2017年充电数据,利用描述性分析与统计分析研究了电动汽车充电行为特征。基于充电功率,将充电桩划分为高功... 充电基础设施是影响电动汽车发展的重要因素,而分析明确电动汽车充电行为特征是优化充电设施布局的前提。基于北京科创基地充电站2017年充电数据,利用描述性分析与统计分析研究了电动汽车充电行为特征。基于充电功率,将充电桩划分为高功率(100 kW)、中等功率(40 kW)、低功率(10 kW和15 kW)三类。首先,从充电时长、用户特征、电池特征等方面全面客观分析电动汽车的充电行为特征。发现随着充电桩功率减小,充电时长明显增加,但一般不超过180 min;从用户类型来看,以网约车/出租车等集团用户为主,占比高达86.5%;从电池特征看,大部分用户在电池荷电状态(state of charge,SOC)较高时就开始充电。其次,通过构建有序逻辑回归模型识别影响充电桩选择的关键因素。建模结果发现集团用户、白天、工作日、充电高峰时段、充电起始电池SOC很低时,电动汽车用户更倾向于选择高功率充电桩。研究成果可帮助优化充电站布局。 展开更多
关键词 电动汽车 充电行为 有序逻辑回归模型 实际充电数据 充电桩功率
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精确线性约束条件下众数回归模型的参数估计
10
作者 王照良 张天乙 张航 《河南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期90-96,I0014,共8页
研究了众数线性回归模型中回归系数具有精确线性约束条件下的估计问题.提出了拉格朗日乘子的众数估计量,证明了所得估计量的相合性及渐近正态性,并给出了一个求解最大化目标函数的迭代算法.最后通过数值模拟研究了所提方法的良好有限样... 研究了众数线性回归模型中回归系数具有精确线性约束条件下的估计问题.提出了拉格朗日乘子的众数估计量,证明了所得估计量的相合性及渐近正态性,并给出了一个求解最大化目标函数的迭代算法.最后通过数值模拟研究了所提方法的良好有限样本性质. 展开更多
关键词 回归模型 最小二乘估计 众数 精确线性约束 拉格朗日乘子
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基于自回归积分滑动平均模型的无线传感网络通信传输信号延迟消除方法
11
作者 崔蕾 王同 《传感技术学报》 北大核心 2025年第3期543-549,共7页
为了解决受环境影响无线传感网络通信传输信号的延迟问题,提出了一种传输信号延迟消除的方法。将自回归积分滑动平均模型(ARIMA)和小波神经网络(WNN)相结合,进行通信传输信号延迟的组合预测。根据延迟预测结果设计传输信号延迟消除流程... 为了解决受环境影响无线传感网络通信传输信号的延迟问题,提出了一种传输信号延迟消除的方法。将自回归积分滑动平均模型(ARIMA)和小波神经网络(WNN)相结合,进行通信传输信号延迟的组合预测。根据延迟预测结果设计传输信号延迟消除流程的步骤和约束条件,并以此构建无线传感网络通信传输的优化目标函数,引入免疫克隆蛙跳算法对目标函数进行求解,获取最优的传输方案。仿真分析表明,所提方法的延迟预测误差和端到端延迟误差低于0.01 s,能量消耗最大值为6.4 W,平均丢包率最大值为0.286%。上述结果证明了所提方法可以有效准确预测和消除无线传感网络通信传输信号延迟。 展开更多
关键词 无线传感网络 传输信号 延迟消除 自回归积分滑动平均模型 小波神经网络
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基于Softmax回归在复杂地形条件下的降水相态预报模型——以山西省晋中市为例
12
作者 余丽萍 郭彩萍 +3 位作者 周雅清 胡桃花 杨青 马丽 《中南农业科技》 2024年第2期111-116,共6页
利用2000—2018年山西省晋中市常规地面观测资料对当地降水相态时空分布特征进行统计分析,用ERA5再分析资料在显著性检验基础上筛选出与降水相态相关性较强的物理量参数,以筛选出的物理量作为特征数据,采用k-聚类法对晋中市进行区域划分... 利用2000—2018年山西省晋中市常规地面观测资料对当地降水相态时空分布特征进行统计分析,用ERA5再分析资料在显著性检验基础上筛选出与降水相态相关性较强的物理量参数,以筛选出的物理量作为特征数据,采用k-聚类法对晋中市进行区域划分,基于Softmax回归方法分别建立不同区域的降水相态分类预报模型。结果表明,晋中市发生雨雪转换日最多的是3月,其次为11月,4月、11月更容易发生液态降水向固态降水的转换;筛选出与降水相态相关性较强的3个物理量参数分别是T_(850hPa)、T_(0)和H_(700~850hPa),相变日数有明显的地域差异;第二区域和第三区域的模型预测精度均高于不进行区域划分的模型精度,说明进行区域划分再建模可在一定程度上提高模型的预报准确率。 展开更多
关键词 降水相态预报 softmax回归模型 k-聚类 区域划分 山西省晋中市
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基于LASSO回归的塔城地区人群冠状动脉狭窄程度预测模型构建及验证 被引量：1
13
作者 徐以康 刘蕾 +4 位作者 刘丽敏 马晶茹 王嘉钰 马军 甄紫伊 《中国医科大学学报》 北大核心 2025年第2期139-143,149,共6页
目的 分析新疆塔城地区人群冠状动脉中重度狭窄的危险因素,构建并验证冠状动脉狭窄程度列线图风险预测模型。方法 回顾性收集2021年1月至2023年6月于塔城市人民医院心内科住院治疗的629例患者的临床资料。用R语言软件将所有患者的临床... 目的 分析新疆塔城地区人群冠状动脉中重度狭窄的危险因素,构建并验证冠状动脉狭窄程度列线图风险预测模型。方法 回顾性收集2021年1月至2023年6月于塔城市人民医院心内科住院治疗的629例患者的临床资料。用R语言软件将所有患者的临床资料纳入LASSO回归进行危险因素初筛。按7∶3的比例将629例患者随机分为训练组(440例)和验证组(189例)。训练组数据用于模型构建,以冠状动脉狭窄程度为因变量,将LASSO回归筛选出的变量作为自变量纳入logistic回归建模。验证组用于模型验证。基于logistic分析结果,用R语言软件构建冠状动脉狭窄程度预测的可视化列线图。应用曲线下面积(AUC)、临床决策曲线分析(DCA)及校准曲线评价模型的区分度、临床效用和校准度。结果 年龄、非汉族、高血压、高脂血症、脑血管病史是发生冠状动脉中重度狭窄的危险因素,纳入风险预测模型。训练组和验证组AUC分别为0.905 (95%CI:0.790~0.863)和0.864(95%CI:0.744~0.861),校准曲线预测值与实际值一致度较高(训练组和验证组Brier得分分别为0.03和0.14),模型的预测性能好,DCA结果提示本模型具有临床净获益。结论 本研究所构建塔城地区人群冠状动脉狭窄程度风险预测模型具有良好的预测性能,可为筛查冠状动脉中重度狭窄患者提供简便易行、经济、易推广的评估工具。 展开更多
关键词 冠状动脉狭窄程度 列线图 预测模型 LASSO回归
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基于嵌套主成分回归模型的长江源区径流重建 被引量：1
14
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
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基于贝叶斯优化支持向量回归的煤自燃温度预测模型 被引量：1
15
作者 杨海燕 胡新成 +1 位作者 蔡佳文 余照阳 《工矿自动化》 北大核心 2025年第7期36-43,51,共9页
针对传统煤自燃温度预测模型未考虑指标气体与温度数据之间存在多重共线性、模型预测精度不足问题,提出了一种基于贝叶斯优化(BO)算法改进支持向量回归(SVR)超参数(BO-SVR)的煤自燃温度预测模型。利用煤自燃程序升温实验,对生成的指标... 针对传统煤自燃温度预测模型未考虑指标气体与温度数据之间存在多重共线性、模型预测精度不足问题,提出了一种基于贝叶斯优化(BO)算法改进支持向量回归(SVR)超参数(BO-SVR)的煤自燃温度预测模型。利用煤自燃程序升温实验,对生成的指标气体数据进行收集与处理。利用Spearman相关性分析选择与煤温相关性较强的指标气体并分析指标气体生成量间的共线性;对选择的指标气体进行主成分分析,解决多重共线性问题的同时降低维数;采用5折交叉验证方法划分训练集和测试集,通过平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和判定系数(R^(2))指标,对BO-SVR模型的性能与SVR、粒子群优化SVR(PSO-SVR)和遗传算法优化SVR(GA-SVR)模型进行定量评价。结果表明,BO-SVR模型的MAE较其他3种模型分别降低了74.2%,36.7%和10.2%,RMSE分别降低了71.9%,33.3%和11.4%,R^(2)达0.9885,高于其他模型。选取山西煤炭进出口集团河曲旧县露天煤业有限公司的烟煤煤样开展平行试验,BO-SVR模型在新数据集上的MAE为4.9279℃,RMSE为6.4899℃,R^(2)达0.9853,与原数据集预测结果保持高度一致性。表明BO-SVR模型具有较好的泛化性、预测精度和鲁棒性,有助于提高预测煤自燃温度的准确性。 展开更多
关键词 煤自燃 贝叶斯优化 支持向量回归 指标气体 预测模型
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基于优化支持向量回归机的气浮单元水质预测模型 被引量：1
16
作者 陈霖 晏欣 +4 位作者 唐智和 冉照宽 李斌莲 栾辉 陈春茂 《工业水处理》 北大核心 2025年第5期157-165,共9页
为解决炼化污水处理系统气浮单元出水水质获取时滞严重的问题,构建了基于支持向量回归机(SVR)的气浮单元水质预测模型,利用皮尔逊相关系数(PCC)、斯皮尔曼相关系数(SCC)以及平均影响值算法(MIV)对模型输入参数进行降维,在此基础上利用... 为解决炼化污水处理系统气浮单元出水水质获取时滞严重的问题,构建了基于支持向量回归机(SVR)的气浮单元水质预测模型,利用皮尔逊相关系数(PCC)、斯皮尔曼相关系数(SCC)以及平均影响值算法(MIV)对模型输入参数进行降维,在此基础上利用交叉验证算法(K-CV)和网格搜索算法(GSA)对模型进行参数优化。结果表明,气浮单元出水COD和进水NH_(3)-N相关性最强,去除冗余变量,将NH_(3)-N作为模型输入可以有效提升模型预测精度。当惩罚因子c趋近于1,核函数参数g趋近于2000时,模型预测均方误差(MSE)最小(MSE=0.00067),预测精度最高;优化后SVR模型决定系数(R^(2))和相关性系数(r)分别为0.69和0.85,平均绝对百分比误差(MAPE)为0.05,预测精度远高于传统SVR和经典BP-ANN模型。现场验证结果表明该模型能实现对气浮单元出水水质的有效预测,平均百分比误差<5%,预测时间<1 min,极大程度提高了水质数据的时效性。 展开更多
关键词 炼化企业 污水处理系统 气浮单元 支持向量回归机 水质预测模型
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基于逐步回归模型的池塘养殖环境环丙沙星暴露水平预测模型的构建
17
作者 高玉晓 陈曦 +4 位作者 马志远 方龙香 裘丽萍 孟顺龙 宋超 《农业环境科学学报》 北大核心 2025年第3期750-758,共9页
为实现对池塘养殖水体中环丙沙星残留量的短期预测,采用高效液相色谱串联质谱联用技术,对太湖流域养殖池塘的水体和沉积物样本进行恩诺沙星(ENR)与环丙沙星(CIP)残留量分析。通过详细的数据分析,揭示了池塘水体中恩诺沙星含量、环丙沙... 为实现对池塘养殖水体中环丙沙星残留量的短期预测,采用高效液相色谱串联质谱联用技术,对太湖流域养殖池塘的水体和沉积物样本进行恩诺沙星(ENR)与环丙沙星(CIP)残留量分析。通过详细的数据分析,揭示了池塘水体中恩诺沙星含量、环丙沙星含量以及沉积物中恩诺沙星含量、环丙沙星含量之间的线性相关性数据,并进一步重点考察了关键理化指标(温度、溶氧、pH,以及样品的悬浮物含量、总氮、总磷和高锰酸盐指数)与以下4个过程的相互作用关系:(1)沉积物恩诺沙星含量与环丙沙星含量;(2)水体恩诺沙星含量与环丙沙星含量;(3)水体恩诺沙星含量与沉积物恩诺沙星含量;(4)沉积物环丙沙星含量与水体环丙沙星含量。通过细致的变量筛选与计算,最终构建了沉积物中环丙沙星含量的预测模型:C_(CIP)^((sed))=0.647+0.191C_(ENR)^((sed))-1.358CTP,该模型的决定系数(R)为0.805,具有一定的预测价值;同时,还建立了沉积物中环丙沙星含量预测水体中环丙沙星含量的预测模型:C_(CIP)^((wat))=-0.413-0.017C_(CIP)^((sed))-0.063A+0.174B,其R达到了0.646,显示出良好的预测准确性。模型的构建为水产池塘养殖水体中环丙沙星残留量的有效监控提供了技术支撑,可通过沉积物中环丙沙星的含量预估水体中环丙沙星的含量。 展开更多
关键词 环丙沙星 恩诺沙星 回归模型 预测模型
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基于灰色-回归组合模型的淄博市卫生资源预测 被引量：1
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作者 王玉芹 吕超 +1 位作者 胡俊俊 曹高芳 《中国卫生统计》 北大核心 2025年第4期602-605,共4页
目的调查2005—2022年淄博市卫生人力资源及床位配置情况,对淄博市2023—2027年每千人口卫生技术人员数、医师数及床位配置情况进行预测,为淄博市卫生人力资源配置情况提供决策参考。方法查阅统计年鉴,提取医疗卫生公共预算支出、常住... 目的调查2005—2022年淄博市卫生人力资源及床位配置情况,对淄博市2023—2027年每千人口卫生技术人员数、医师数及床位配置情况进行预测,为淄博市卫生人力资源配置情况提供决策参考。方法查阅统计年鉴,提取医疗卫生公共预算支出、常住人口、城镇化率、人均可支配收入、卫生技术人员的数量、医师数及床位数等数据,使用GM(1,1)模型、多元回归模型和组合预测模型进行预测,并比较预测精度。结果2023—2027年淄博市每千人口卫生技术人员数分别为10.38、10.72、11.08、11.46、11.85;每千人口医师数分别为4.30、4.46、4.63、4.80、4.98;每千人口床位数分别为7.57、7.71、7.86、8.01、8.17。结论淄博市每千人卫生资源配置高于全国平均水平且呈现上升趋势,但人口老龄化、少子化大环境下,需采取有效措施提高资源配置质效。 展开更多
关键词 GM(1 1)灰色模型 多元回归预测 组合预测 卫生资源
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利用回归模型对gPhone重力仪漂移改正研究
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作者 马娟娟 王乐行 +3 位作者 江颖 刘子维 刘海波 张晓彤 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2025年第9期937-943,949,共8页
以弹簧重力仪为主的观测系统监测重力长期变化信号,必须消除弹簧重力仪线性或非性线漂移的影响,简单的线性拟合通常难以模拟仪器长时间真实漂移情况,而过高阶次的拟合则会同时去除信号的趋势性变化。本研究通过引入线性、非线性漂移改... 以弹簧重力仪为主的观测系统监测重力长期变化信号,必须消除弹簧重力仪线性或非性线漂移的影响,简单的线性拟合通常难以模拟仪器长时间真实漂移情况,而过高阶次的拟合则会同时去除信号的趋势性变化。本研究通过引入线性、非线性漂移改正模型更合理地去除漂移。利用秭归站2017年的gPhone重力仪观测数据和乌什站2023年gPhone重力仪观测数据进行分析验证,首先对秭归站各通道与原始重力通道进行相关性分析,计算三峡蓄水对秭归台站的理论重力效应大小(达到100μGal以上);然后用多种回归分析方法得到模型系数;最后扣除各项改正值和漂移项后对残差结果进行研究。结果表明,仪器内压与内温的变化是造成重力数据漂移的主要原因;本文采用的回归模型中,非线性回归模型(纯二次回归)去漂移结果能更好地反映出因蓄水导致的重力变化,通过平滑处理后得到的残差结果比常规去漂移的多项式拟合方法更贴近理论值,通过乌什站数据进行验证也得到相似结论。 展开更多
关键词 gPhone重力仪 漂移改正 回归模型
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基于多尺度地理加权回归模型的辽宁省森林碳储量估算
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作者 李婉丽 李凤日 +1 位作者 甄贞 赵颖慧 《中南林业科技大学学报》 北大核心 2025年第9期130-140,共11页
【目的】基于多尺度地理加权回归模型,结合遥感数据,估算辽宁省森林地上碳储量,并通过不同特征变量的筛选,评估空间异质性对碳储量估算的影响。【方法】以2015年辽宁省1068块森林资源清查样地数据、数字高程模型数据和Landsat 8 OLI影... 【目的】基于多尺度地理加权回归模型,结合遥感数据,估算辽宁省森林地上碳储量,并通过不同特征变量的筛选,评估空间异质性对碳储量估算的影响。【方法】以2015年辽宁省1068块森林资源清查样地数据、数字高程模型数据和Landsat 8 OLI影像为数据源,提取63个特征变量(地形特征2个、波段特征6个、植被指数7个、纹理特征48个),分别采用逐步回归和随机森林(RF)算法筛选特征变量,构建普通最小二乘回归模型、地理加权回归模型、MGWR模型和随机森林回归模型估算森林地上碳储量(AGC),比较不同模型的预测精度,实现对研究区AGC的精准反演。【结果】1)采用逐步回归法筛选特征变量下的各个模型预测精度均高于采用RF法筛选的特征变量,MGWR模型的精度最高(R2为0.74,RMSE为11.66 t/hm^(2)),GWR模型次之(R2为0.72,RMSE为12.30 t/hm^(2)),RFR模型随后(R2为0.37,RMSE为16.32 t/hm^(2)),OLS模型最低(R2为0.26,RMSE为16.41 t/hm^(2))。2)采用逐步回归法筛选特征变量时,MGWR模型与OLS、GWR和RFR模型相比,R2分别提升了0.48、0.02和0.37,RMSE分别降低了4.75、0.64和4.66 t/hm^(2);采用RF法筛选特征变量时,MGWR模型的R2分别比OLS、GWR和RFR模型提升了0.46、0.05和0.33,RMSE则降低了6.95、1.23和5.36 t/hm^(2)。3)研究区森林地上碳储量预测范围为37.25~190.22 t/hm^(2),总量为135.165 Tg;从空间上看,森林地上碳储量高值主要分布在西部和东部小范围地区,东部大部分区域有所降低,而中部平原区域最低。【结论】采用逐步回归法筛选特征变量构建MGWR模型,通过灵活的尺度(带宽)设置有效解决了空间异质性问题,揭示了辽宁省AGC的多尺度空间分布特征,适用于大尺度AGC的精确估算,为区域碳管理和生态系统服务的提升提供了科学依据。 展开更多
关键词 森林地上碳储量 Landsat 8 OLI影像 地理加权回归模型 多尺度地理加权回归模型
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