基于人工神经网络的涡度相关仪观测蒸散量的数据插补方法

立足于绿洲农田生态系统,采用人工神经网络方法对潜热通量数据进行模拟和插补.根据作物生长季分阶段模拟,对比整体模拟结果,发现分阶段模拟效果(R2=0.91～0.95,RMSE=28.9～41.3 W/m2,MAE=21.3～28.8 W/m2)优于整体模拟效果(R2=0.87～0.92,RMSE=39.6～50.7 W/m2,MAE=27.6～34.9 W/m2).通过模型网络连接权值对各阶段环境因子的相对贡献率作了定量分析,并从数学统计的角度对研究区蒸散发环境因子影响机理进行了分析.结果表明为了提高潜热通量的插补精度,合理地根据作物生长季分阶段建模插补是有必要的.     

随机试验设计中缺失值插补方法研究

随机化区组设计中经常会碰到缺失数据,处理此类缺失数据目前有4种方法：删除缺失数据法、均值插补法、公式插补法和Yate’s插补法。4种方法的优劣是值得研究的一个问题,拟用模拟研究的方法对此4种方法进行比较。首先随机产生一个4x5的随机区组设计,令缺失值的个数m=l,…,6;其次对每个n遍历所有缺失值位置可能的组合,在每一个缺失值位置的组合下,分别研究4种方法线性回归的标准误差、可决系数和复可决系数。最后模拟研究的结果证实Yate’s插补方法是这4种方法中表现最好的一个,实例研究的结果也证实了模拟研究的结论。     

基于缺失森林的医疗大数据缺失值插补

为解决医疗数据集中数据缺失对分类器的性能以及下游任务产生的不利影响,提出使用缺失森林插补法对医疗数据集中缺失值进行插补。该方法首先采用数据集中完整数据的观测值训练一个随机森林模型;利用训练好的随机森林模型预测缺失数据;不断重复迭代上述过程,从而完成数据缺失值补全。在两个医学数据集上进行测试,结果表明,根据NRMSE(Normalized Root Mean Squared Error)和PFC(the Proportion of Falsely Classified)评估指标,缺失森林插补法误差较低,插补效果优于K最近邻插补法、多重插补法和GAIN(Generative Adversarial Imputation Nets)插补法。同时,使用糖尿病数据集通过分析谷丙转氨酶(ALT:ALanine aminoTransferase)与糖尿病剂量反应关系证明了缺失森林插补法的稳定性。     

缺失数据情形下的回归插补及其方差分析

利用无回答所提供的信息采用最小二乘估计给出了缺失数据情形下的目标变量的一种回归插补及其方差估计.在仅目标变量缺失数据情形,得A2中单元关于y对应的回归插补公式(y)i=(b)0+(b)1x12i+…+(b)pxp2i,i=1,…,r3.及其回归插补的协方差阵Cov((Y))=σ2X1(XTX)-1XT1.在辅助变量部分缺失且目标变量缺失的情形,得A2中单元关于y对应的回归插补公式(y)i=(b)0+(b)1x12i+…+(b)p1xp12i,i=1,…,r3.及其回归插补的协方差阵Cov((Y))=σ2X1(X*TX*)-1XT1.     

基于类别特征编码的参考作物蒸散量预报模型

为提高基于天气预报的参考作物蒸散量(ETo)预报模型精度,通过引入序数(ORD),独热(O-H),目标(TAR)和CatBoost(CAT)4种编码方法对天气类型和风力等级进行数值化处理,结合Light Gradient Boosting Decision Machine(LGB)算法构建了基于天气预报类别特征的ETo预报模型.结果表明,同时引入编码处理的天气类型和风力等级数据可以有效提升LGB3模型精度(R²较LGB1提升-0.97%～9.36%),提升排名为O-H>CAT>TAR>ORD.单独引入天气类型数据的LGB4能够获得与LGB3模型相近的精度,而单独引入风力等级对LGB5模型精度贡献不显著,甚至可能会引入噪声而降低精度.因此采用O-H编码处理天气类型和风力等级数据扩展输入维度,可以提高模型精度,适用于缺少气象站或数据种类不全地区的ETo精准预测.     

基于SEBS-METRIC方法的黑河流域中游地区农田蒸散

使用涡度相关蒸散数据验证表明SEBS-METRIC方法可以用来估算黑河流域中游地区作物农田蒸散.结果显示:黑河流域中游地区作物生长季内ET总量空间差异大(398~709 mm,平均567 mm).在作物不同生长阶段,ET在时间和空间上变化剧烈.在区域平均水平上,生长初期、生长中期1、生长中期2和生长后期的ET占全生长季ET总量的比例分别为10.24%,29.44%,47.11%,13.21%,各生长阶段区域平均日ET依次为1.45,3.28,3.52,2.08 mm/d.ET月份变化明显,3月最小,4,5月迅速增大,6月达到生长季的蒸散高峰,7,8月有所降低,维持在一定水平,9月作物进入生长末期,迅速降低.     

两个辅助变量下目标变量缺失数据的回归插补

对于抽样调查中经常出现的无回答数据,在均匀回答机制下,给出了两个辅助变量下目标变量缺失数据的回归插补模型。对于多个辅助变量的情形,可按上述方法进行目标变量的回归插补。     

一种快速高精度的圆弧插补方法

在最小偏差法原理的基础上，通过构造独特的偏差判别函数，提出了一种快速高精度的圆弧插补方法。     

传统逐点比较法直线插补方法的改进

逐点比较法直线插补方法在开环数控系统中被广泛采用,但其存在插补误差大、直线光滑性差等缺点.针对以上问题,提出了改进的逐点比较法直线插补算法,避免了无穷大导数计算、多分支判断编程复杂等缺陷,提高了逐点比较法的直线插补精度.     

复合插补实现的椭圆插补法

以圆弧插补算法作为基础插补算法,直线插补算法作为复合插补算法,可以获得椭圆插补的一种新算法．与当前使用的椭圆插补算法相比,该算法的插补计算量小、输入参数规范．     

基于机器学习模型的多层土壤湿度反演

为了获取深层土壤湿度缺测值,采用支持向量机、BP神经网络和随机森林3种机器学习算法,在表层至深层土壤中利用主成分分析法选择与土壤湿度相关性显著的气象因子作为输入数据,建立多层土壤湿度反演模型反演了不同深度的土壤湿度。结果表明:随机森林模型模拟结果更加稳定,反演效果更佳;受气象因子驱动的影响,3种机器学习模型对地表0~10.cm深度内土壤湿度的反演效果更佳,对深层土壤湿度的反演效果随着深度增加而变差;增加表层土壤湿度及不同深度土壤温度作为驱动因子可以有效提高机器学习模型对深层土壤湿度的反演能力。     

基于机器学习的论文作者名消歧方法研究

本文提出了一种基于规则匹配和机器学习的论文作者名自动化消歧方法:首先基于人工构建的人名匹配规则确定候选作者,对于存在多个候选人的情况,基于论文的属性信息(例如合作者、标题、摘要、关键词和出版物名称等)提取特征,然后选取合适的机器学习算法进行消歧.实验效果表明K近邻和Softmax分类器较适合于论文作者名消歧任务;此外,将作者信息与论文的其他信息分开提取特征能够有效提高作者名消歧的准确性.     

Preliminary study on land surface characteristics over Huaihe River Basin

The analysis of the flux observation dada from the Huaihe River Basin Experiment (HUBEX) shows that, in semi-humid monsoon regions, latent heat flux is as important as sensible heat flux in most situations. Moreover, it can even dominate the sensible heat flux in cropland and paddy field. This is distinct from that for arid and semi-arid regions where the sensible heat flux is dominant. Under clear sky conditions, the soil temperatures in different vertical layers all exhibit certain diurnal variations, and the magnitude decreases with depth to less than 1°C at a depth of 60 cm. This depth is considered as the transition layer for the soil moisture variation. On the other hand, the vertical profile of soil water content varies with the soil texture and even weather conditions, and the layer with maximum soil water content can also be found in Jiangji station during June 1998.     

基于Stacking集成机器学习的波浪预报

采用多层感知器模型、随机森林模型为第一层子模型,极端树模型为第二层元模型,建立基于Stacking集成机器学习的波浪预报算法,并引入邻域平均法抑制在拐点处产生的数值震荡。以长江口外海2016年1—9月的风速和中国近海波高数据为数据源,利用机器学习风速与有效波高之间的关系,将2016年10—11月的风速、波高数据用于预报结果的对比分析,预报前45 d R²拟合优度达到0.97以上,平均误差最大值为0.08 m,平均相对误差最大值为0.05,预报结果与波浪谱模型结果趋势一致,准确度较高;预报结果后15 d误差增长较快,这与训练集数据中寒潮浪占比较少有关。     

基于机器学习方法的地震破坏预测

地震破坏预测研究对于建筑结构减灾规划、震前风险预测、震后应急评估有着重要意义。传统的方法因为受到震害资料数量的限制以及计算精度和能力的制约,一般基于经验只考虑少数因素对结构破坏的影响。通过使用随机森林算法,设计了一个综合考虑地震动、结构和场地等多维度信息的分类方法,用以预测建筑物的地震破坏程度。本文研究框架基于新西兰国家地震委员会所收集的27次地震详细破坏资料,处理得到14.2万条高质量建筑物损失数据,考虑了谱加速度、建筑形状、层数等16个影响因素,将4种不同的损伤状态作为模型的学习标签进行地震破坏预测训练。结果表明,随机森林算法在6种分类算法中性能最佳,经过学习曲线法调参、代价敏感学习之后,经过优化得到的随机森林模型对于测试集的整体预测精确率可以达到75.4%,对4种损伤标签的召回率分别达到了88.2%、55.0%、60.7%和70.8%,远好于其他方法。当只考虑对结果影响最重要的前12个因素,该模型的预测精度仍然能够达到73.7%。可见,基于此框架所训练的预测模型具有良好的精度与适用性,同时该框架对于中国震害资料大数据库的研究具有较高的参考价值。     

基于IRLS-ELM生物发酵在线软测量建模方法

为解决生物发酵过程中生物量浓度难以在线测量的问题,提出一种基于改进的最小二乘正则化极限学习机(IRLS-ELM)软测量建模方法并将其应用于红霉素发酵过程生物量浓度的在线预测中.根据误差反馈原理,将训练误差作为输入建立带反馈的神经网络,以提高模型预测精度.并将加权最小二乘法引入到ELM中改进其数学模型,削弱离群点或者不稳...     

基于机器学习的深基坑三维土层重建

在深基坑施工过程中,需要通过少量钻孔数据来进行土层三维模型重建,以获取土质信息分布.提出一种基于机器学习的土层重建方法,首先设计土层生成算法来进行土层训练数据集的数据增强.然后根据钻孔信息数据结构设计了预测模型特征编码方法,作为预测模型的标准输入,通过搭建卷积神经网络模型,对土层结构进行特征提取,形成土层预测模型.随后,利用预测模型对待预测地块中的离散格点进行土层属性预测,获得土层体数据.最后,对土层体数据利用Marching Cubes算法生成封闭等值面,形成土层实体块,从而实现了对三维土层的重建.本模型能够适应不同层数、不同类型的地层,具备了实际工程应用的初步条件.     

一种具有缺失数据的贝叶斯网络结构学习方法

在数据缺失的情况下,文章建立的贝叶斯网络结构学习方法BC-ISOR基于界定折叠方法进行变量集联合概率的估计,基于依赖分析的基本思想进行贝叶斯网络的结构学习。该方法的概率估计与数据的缺失率无关,并有效降低了条件独立性检验的次数和阶数,因而具有良好的学习效率并能避免陷入局部最优;针对Asia网络的实验结果表明,该方法比经典方法SEM具有更好地时效性和精确性。     

机器学习在汉字智能拼音输入中的应用

借助机器学习在用户机器上建立本地用户词库,并充分利用汉字的语音信息和语法信息,以改进汉字智能拼音输入的效率;利用机器智能提高智能拼音输入软件自身的易用性．     

基于回译和集成学习的维汉神经机器翻译方法

从高效利用现有资源的角度出发,针对维汉平行语料匮乏导致维汉神经机器翻译效果欠佳的问题,提出一个基于回译和集成学习的方法.首先,利用回译和大规模汉语单语语料构造出维汉伪平行语料,并利用伪平行语料进行训练得到中间模型;其次,使用自助采样法对原始平行语料进行N次重采样,得到N个近似同一分布但具有差异性的子数据集;基于N个子数据集分别对中间模型进行微调,得到N个具有差异性的子模型;最后,将这些子模型集成.在CWMT2015和CWMT2017的测试集上的实验证明,该方法比基线系统的BLEU值分别提升了2.37和1.63.