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1.
中长期电力负荷预测是电力部门制定电力系统发展规划和稳定运行的重要前提.针对影响中长期电力负荷预测精度的多个因素,本文利用逐步回归方法,从众多影响负荷预测精度的关联因子中,对关键的影响因子进行辨识,并提出基于Box-Cox变换分位数回归和核密度估计相结合的概率密度预测方法,得出不同分位点下未来连续几年的概率密度预测结果,实现了对未来年用电量准确波动区间的预测.以安徽省的历史用电量和社会经济数据为例,进行仿真实验.结果表明:该方法不仅实现了中长期电力负荷概率密度预测,而且利用强关联因素提高了中长期电力负荷概率密度预测的精度,有效解决了考虑多因子的中长期电力负荷概率密度预测问题. 相似文献
2.
针对出行生成预测方法需要耗费较多的人力物力调查、数据精细化程度较低的现状,综合考虑土地利用类型、土地利用混合度、可达性等指标,使用海量卡口数据获取机动车出行生成量并建立逐步回归分析模型;通过与灰色预测模型耦合的方法对回归模型中人口、就业岗位等灰色变量进行预测,将预测值代入所得线性回归方程得到相应土地类型目标年机动车出行生成的预测量.以武汉市为案例研究对象,分析了典型土地利用类型上的机动车出行发生和吸引的主要影响因素,并对预测值予以验证.研究结果表明:不同土地利用类型的机动车出行产生和吸引的关键影响因素不尽相同,本模型平均预测精度在0.932,可为交通规划用地布局等提供参考. 相似文献
3.
4.
基于GF-2的乔木生物量估测模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以福建省将乐林场为研究区,使用野外实测样地数据,结合福建省二类调查数据,获取了共192个样地的生物量数据,其中杉木纯林112个,马尾松纯林80个.对覆盖研究区的2景GF-2影像进行预处理,提取光谱信息、植被指数、纹理特征及地形因子,筛选与样地生物量相关性较高的因子作为建模的自变量,采用支持向量机、随机森林及多元逐步回归3种方法分别建立了杉木和马尾松生物量模型.结果表明:支持向量机、随机森林模型拟合效果均比多元逐步回归模型好,其中随机森林模型决定系数R2最高,2种样地的R2分别为0.65和0.72,估计精度也最高,分别为65.28%和76.82%;杉木样地3种模型的均方根误差分别为64.27、48.16和77.03,马尾松样地3种模型的均方根误差分别为54.79、48.18和65.63,其中随机森林模型的最低.在3种模型中,随机森林模型为乔木生物量的最优模型. 相似文献
5.
选取自1994—2012年来广西共87个暴雨致洪灾害过程,以暴雨时间长度、暴雨过程降水极值、暴雨过程降水均值三个指标作为致灾源因子,以暴雨洪涝造成的直接经济损失作为主要灾情因子,通过对数变换获得更加光滑的灾情因子序列.利用统计学理论建立支持向量回归模型,采用网格搜索法进行SVM的参数寻优,利用选取的致灾源因子对灾情序列进行回归预测.结果表明,基于支持向量机的回归预测模型,其拟合优度、拟合效果均优于传统的逐步回归.该研究为探讨暴雨致灾源因子与灾情因子的非线性关系提供了一条新的途径. 相似文献
6.
优化洗衣产品的配方的主要目的是要在降低成本、减少对环境的污染等条件下,生产出洗涤效果更好的产品.本文利用洗衣产品溶于水后溶液的一些物理化学属性及洗涤功效的数据,研究溶液属性和产品功效之间的关系,建立它们之间的模型,找出对洗涤功效起到显著作用的因素,使得可以根据建立的模型找到最优的洗衣产品配方.面对洗衣产品中多种可能起作... 相似文献
7.
1986-2007年中国耕地面积时空变化分析 总被引:2,自引:0,他引:2
根据统计数据,运用逐步回归方法分析了我国1986-2007年耕地面积的时空变化规律及影响因素.结果表明:中国耕地面积和人均耕地面积一直在减少,1999年以后减速加快.以1996年为界线,中国耕地面积从1980-1990年东部部分省份锐减、中西部大部分省份增加的格局转变为1996-2007年的西部锐减、中部次之,东部减速缓慢的格局.1986-1996年耕地面积减少的主要因素是城市人口和人口自然增长率,1996-2007年主要因素是第二产业产值、全国总户数,1986-2007年主要是城市人口、第二产业总产值、乡镇企业增加值及耕地总量平衡政策的发展. 相似文献
8.
以桂林市尧山森林生物量为研究目标,以IRS-P6的LISS-III/IV数据和Landsat-7 ETM+数据为信息源,通过逐步引入-剔除法,建立起5种变量剔除情况下的遥感估算针叶林材积的多元线性回归方程.以此作为基础,对尧山针叶林材积开展了定量遥感计算和分析.研究结果表明尧山东南部森林生物量要大于西北部.相关研究结论为尧山以及桂林地区生态环境综合治理提供了林学方面的新依据. 相似文献
9.
本文以浙江省1978-2010年的人口统计数据为依据,论证BP网络预测模型的可行性,同时改进模型建立了基于BP神经网络预测模型和时间序列分析的逐步回归模型,并对浙江省2011-2015的人口数量进行预测。 相似文献
10.
多元散射校正和逐步回归法建立黑土有机碳近红外光谱定量模型 总被引:2,自引:0,他引:2
采用全谱建立近红外校正模型,计算工作量大且冗余信息多。通过特定方法筛选特征波长有可能得到更好的定量校正模型。逐步回归法在波长选取方面起到了重要的作用。多元散射校正技术(Multiple scatter correction,MSC)可以有效剔除由样品颗粒大小、装填密度、湿度等不同引起的散射影响,有效提高光谱的信噪比。以我国东北黑土为研究对象,采集了136个土壤样品3699cm^-1-12000cm^-1范围的近红外光谱,利用多元散射校正技术对近红外原始光谱数据进行预处理,评价MSC的去噪效果,并利用多元线性回归法建立了土壤有机碳含量与校正光谱优选波长点处吸光度之间的关系模型,评价多元逐步回归法优选波长的有效性。结果表明,多元散射校正技术有效降低了散射的影响,提高了相关光谱的信噪比,模型决定系数从0.598提高至0.681。基于手动挑选波长建立的模型决定系数高达0.956,预测样品集模型预测值与实测值之间的相关系数为0.823。手动挑选波长建立的SOC模型预测能力优于基于逐步回归方法建立的定量模型,利用逐步回归分析法优选波长还需要进一步研究。图7,参26。 相似文献