武平县负氧离子浓度预报模型的建立及检验分析

选取2017年12月-2018年11月武平县城区站及梁野山站的实况资料,对负氧离子浓度与相对湿度、气温、雨量等气象要素的相关性进行分析;采用SPSS软件选取与负氧离子浓度相关性好的气象要素作为逐步回归方程的预报因子,建立最优预报模型;最后用2018年12月实况资料作检验分析,得出武平县负氧离子浓度模型预报效果好。武平县负氧离子浓度预报模型的建立实现了定量化预报,为"中国天然氧吧"生态文明建设提供数据支撑。     

基于全球天气预报系统对河套周边地区低云量精细化预报

基于2008-2013年全球天气预报系统(GFS)预报场资料,构造了30个云预报因子,分析了其与低云量的相关关系,采用多元逐步回归预报方法建立了黄河河套周边地区低云量0～168 h逐小时精细化区域预报,评估了预报模型的预报效果.结果表明,低云量与水汽类因子整层湿度和整层相对湿度具有较强的正相关性;与大气可降水量、低层温度露点差和总温度具有较强的负相关性;与GFS云类预报因子有较强的正相关性.在预报方程中水汽类预报因子和GFS云量因子具有较高的引用频数.多元逐步回归方法低云量预报值与实况的差值明显低于直接使用GFS低云量的预报结果,在夏季逐步回归方法对低云量有较大改进,上半年对低云量的订正效果强于下半年.逐步回归方法对西北部低云量的订正能力高于东南部地区,部分地区的订正能力在20%以上.     

广东低温阴雨年景预测

在广东省低温阴雨天气的特征和类型研究的基础上,采用气候场主分量逐步回归预报模型,通过相关分析和逐步回归,求得低温阴雨场主分量与高度场、海温场、环流指数以及副高面积指数等因子场主分量之间的联系,建立了广东低温阴雨场前15个主分量预报方程,对广东10个代表站的1990年低温阴雨总日数作预测,其结果平均绝对误差约为4d。     

最小二乘支持向量机在害虫预测中的应用

针对害虫发生量数据的小样本、非线性特点,提出一种最小二乘支持向量机的害虫预测方法.首先采用多元线性回归分析法选择害虫发生量的影响因子,然后通过遗传算法对最小二乘支持向量机参数进行优化,最后建立害虫发生量与影响因子之间复杂的非线性关系模型.采用二代玉米螟百株幼虫虫量对模型性能进行检验,结果表明,相对于多元线性回归、BP神经网络模型,最小二乘支持向量机提高了二代玉米螟发虫量的预测精度,是一种有效的害虫变化预测方法.     

永安市环境空气质量预报方法研究及应用

将永安市环境监测站2005、2006年空气质量自动监测资料与同期气象观测资料进行对比相关分析,运用统计学方法,对各相关气象因子进行筛选,针对不同污染物,分别建立了适合本区域使用的时间系列分析模型和逐步回归预报模型,通过试报取得较好的预报结果.     

精细化气象因子对短期电力负荷预测的影响研究

为分析电力负荷变化特征与气象要素的关系,定量解析气象因子对电力负荷预测的主要贡献,该文以华中电网某地区为研究对象,预报因子选用电力负荷和精细化气象数据,依据逐步回归和BP神经网络模型建立滚动预报模型.通过研究发现：当日负荷除与历史负荷有较好的相关关系外,当日温度与前一日温度对负荷也有较大的影响.气象因子在逐步回归和神经网络预测方法中对负荷预测准确率的提升均有正的贡献,贡献率分别为0.28%～17.87%和0.97%～17.78%.尤其是转折天气条件下,精细化气象因子对短期负荷预测的准确率的提升尤为重要.     

海温和气象因子对洪家渡水电站月径流量的影响

利用逐步回归的方法,考虑海温和气象因子的作用,设计了3种预报方案,建立了洪家渡水电站月径流量的预报模型,并进行了对比分析研究.结果表明:考虑海温因子与气象因子组合的逐步回归方案预报效果最佳,具有实用价值.最重要的3项影响因子是72.5°N,157.5°W~160°W海区的海温、东亚槽位置以及编号台风数.     

多因子逐步回归周期分析在中长期水文预报中的应用

利用多因子逐步回归周期分析法建立长江宜昌站年平均流量的中长期水文预报模型.结果表明:所选优势因子主要是一组反映冷暖空气活动的指数,冷暖空气的活动和强度对宜昌的年平均流量影响很大;各优势因子的优势隐含周期4～9个不等,且普遍都具有25a和22a的变化周期;多因子逐步回归周期分析法对长江宜昌站年平均流量的拟合和试预报合格率都达到了100%,具有较高的可信度.     

南海热带气旋风力的逐步回归分析及预报

选取具有天气学意义和物理意义的９个预报因子，采用逐步回归分析，建立了８４个统计预报方程，用于东南沿海１４个台站预报热带气旋影响的风速．根据统计样本外的１９８８年的资料作预报检验，结果表明所建立的一套统计预报方程是可以用于实际预报的．     

环渤海地区云量的精细化预报方法

利用2010-2016年的云观测资料和T639数值预报产品,分析了云量与影响云生成的主要气象因子间的相关性,通过逐步回归方法建立了环渤海地区云量的时间精细化定量预报模型.结果表明,与总云量和低云量相关性显著的气象因子主要是水汽、大气不稳定度和上升运动.其中水汽类因子包括整层相对湿度、整层湿度和大气可降水量;大气不稳定度类因子为K指数和位势不稳定指标;上升运动为850～400 hPa 5层平均垂直速度.通过逐步回归方法建立了环渤海地区总云量和低云量的时间精细化预报模型,总云量和低云量预报方程的复相关系数大部分在0.5以上.回代预报检验结果表明,总云量和低云量绝对误差分别为22%和18%;试预报检验结果表明,总云量预报的绝对误差为23%;个例分析结果表明,新民站和沂源站的预报效果比较理想,大部分时段总云量的预报值及变化趋势与实际观测结果接近,模型预报性能较好,具有一定的实际应用价值.     

桔小实蝇在云南的危害与分布

桔小实蝇在云南可以危害 10余种类水果 ,主要寄主种类有芒果、桃、梨和柑桔等 .其种群数量和分布与寄主植物的种植面积和分布区域有关 ,并受寄主植物种类、品种类型 ,以及成熟程度所影响 .桔小实蝇在云南可以周年发生 ,在冬季主要分布在西双版纳 ,以及思茅、红河、玉溪、德宏、文山等地州的部分地区 .随春季气温回升 ,其分布区域逐渐由南向北扩张 .至夏末秋初 ,桔小实蝇分布区域最广 ,大体在姚安以南的云南大部地区     

基于AR模型和SVM的果蝇振翅声分类

分别对3个不同品系果蝇的振翅声建立了AR模型,提取AR系数和白噪声序列的方差作为特征,然后用支持向量机(support vector machine,SVM)分类同种内的3个不同品系果蝇的振翅声。使用AIC准则确定AR模型的阶数,用Burg方法估计AR模型的参数,用重尾径向基函数作为支持向量机的核函数,实现对不同品系果蝇振翅声的特征提取和分类。实验结果表明3个品系的果蝇振翅声的分类正确率均达到了88%以上。     

基于果蝇优化算法的支持向量机参数优化在船舶操纵预报中的应用

应用果蝇优化算法对船舶操纵运动预报的ε-支持向量机(ε-SVM)的参数进行优化,建立船舶操纵运动预报黑箱模型,并用所建立的模型对Z形试验进行预报.通过预报结果与仿真试验结果对比,验证了该优化算法的有效性.研究结果表明,所设计的参数寻优方法具有算法设置简单、调整参数少以及不易陷入局部极小值等优点.     

基于果蝇算法的转子不平衡参数辨识研究

为识别转子的不平衡参数,建立了转子-轴承有限元模型,在逆问题的识别理论基础上通过理论故障力与等效估计的不平衡力构建目标函数,运用果蝇优化算法进行目标函数优化,从而识别出不平衡参数,并将果蝇算法识别的结果与模拟退火算法、遗传算法的结果进行对比。仿真和实验结果均表明,相比其他两种算法,果蝇算法有更高的识别精度和效率。     

容器大小对不同基因型果蝇发生量影响的遗传分析

果蝇发生量是数量性状,选用野生型、檀黑体、残翅和白眼四种不同基因型的果蝇,设计25种不同的杂交组合,并将其培养在不同大小的容器内,统计各种组合的子代果蝇发生量。经方差分析,结果表明:环境(不同容器大小)对果蝇的发生量影响最大。不同基因型以及基因型与环境的互作对果蝇发生量的影响在不同的杂交组合中也达到极显著差异或显著差异。说明果蝇的发生量是由基因型和环境交互作用的结果。     

基于主成分分析的果蝇算法优化支持向量机回归的红枣产量预测

随着大数据技术和人工智能的快速发展,针对当前红枣产量预测模型精度低、模型优化时间过长等问题,本文以山西省1993-2020年的红枣产量及17个维度的因素作为基础数据,提出一种基于主成分分析的果蝇算法优化支持向量机回归(principal component analysis-fruit fly optimization algorithm-support vector regression,PCA-FOA-SVR)的红枣产量预测模型。首先利用主成分分析(principal component analysis,PCA)对数据进行降维处理,以5维的指标作为输入变量,产量作为输出变量;其次以支持向量机回归(support vector regression,SVR)为基础模型,利用果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)对SVR参数(c,g)进行寻优,构建PCA-FOA-SVR模型;对试验结果进行验证,发现PCA-FOA-SVR的均方根误差(root mean square error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、决定系数(coefficient of determination,R2)分别为3.11、3.01、0.96,SVR的各指标分别为5.33、4.07、0.9,分别提高了41.7%、26%、6.7%,最后通过GM(1,1)对各维度的数据进行预测,利用PCA-FOA-SVR模型对未来10年山西省红枣产量进行预测,结果显示在2025年红枣产量会达到一个峰值,对本文的后续研究提供了一定的帮助。     

两阶段混合算法的立体车库车位分配建模与仿真

针对自动化立体车库车位分配时顾客排队队长过长以及堆垛机能耗过高等问题,以减少顾客平均排队队长、堆垛机运行能耗等为目标,在保证车库运行效率前提下,通过介绍神经网络算法和果蝇算法原理与方法,提出基于2阶段混合算法的立体车库车位分配决策模型：第1阶段利用神经网络算法预测顾客停留时间;第2阶段利用果蝇算法实现车位最优分配。以车辆到达间隔时间服从泊松分布情况下建立立体车库数学模型,并以顾客平均等待时间、平均等待队长、平均服务时间、顾客的平均能耗作为立体车库效率指标评价立体车库的性能,采用MATLAB编制仿真程序。通过比较车辆就近分配原则和基于果蝇算法车位分配模型下的效率指标,证明了果蝇算法进行车位分配在保证车库运行效率和降低车库运行能耗上的有效性。     

光化学法测定柠檬酸含量的研究

采用光化学法定量测定柠檬酸的含量,即在pH=2.0、0.25 g/L的硝酸铁酸性体系中,在30 W紫外灯下相距10 cm进行光照时间15 min,使柠檬酸根与Fe3+-发生光化学反应,生成一种红紫色的配合物,通过测定样品在410 nm下的吸光度,再根据标准工作曲线的回归方程来计算柠檬酸的含量.该方法不仅方便快捷,而且对杂酸的抗干扰性好、准确度高.     

预测取代芳烃生物降解性的投影寻踪回归模型

计算了42种取代芳烃的WHIM描述子,分别采用多元逐步线性回归分析法和投影寻踪回归技术,对所研究化合物的生物降解性参数BOD值进行定量构效关系研究.逐步线性回归分析结果表明,三维分子描述子WHIM可以从分子的大小、形状、对称性和原子分布等方面全面描述整个分子的结构,取代芳烃的生物降解性主要与分子的形状、密度分布和对称性有关,并且受原子量、原子范德华体积及电子拓扑指数的影响.在逐步线性回归基础上构建了取代芳烃生物降解性的投影寻踪回归模型.由于采用了"审视数据-模拟-预测"这样一条探索性数据分析新途径,模型的稳定性和预测能力大大提高,决定系数R2为0.642,测试组平均相对百分误差为8.29%.     

广东省中小企业发展状况的统计分析

文章对 5 86份广东省中小企业发展状况调查问卷进行因子分析和回归分析。经对所调查的 2 6项指标因子分析认为 ,可通过企业发展素质、人力资源状况、财务状况、销售状况和资本运营状况五方面考查所调查中小企业发展状况。通过逐项剔除法对调查中小企业所做的回归分析表明 ,“企业经营者对本行业的未来预期”对企业目前发展状况影响最大