基于DPCA ALSSVR的燃气轮机负荷估算方法

燃机负荷的实时估计能够为燃机参与调峰创造重要的前提条件,针对燃机负荷的实时测算问题,提出了一种基于动态主元分析结合自适应支持向量机的燃机负荷回归估计方法.首先应用动态主元分析方法挖掘出与燃机负荷相关的主要参数,获得代表相关性程度的量化指标关联度.在此基础上,利用自适应支持向量机建立燃机负荷的回归估计模型,并通过交叉验证...     

基于双40英尺岸桥装卸的船舶多港主贝配载优化决策

考虑双40英尺岸桥装卸、20英尺与40英尺干货箱和冷藏箱配载、船舶舱盖等影响,以航线倒箱次数及双40英尺岸桥总装卸次数最小为目标,建立船舶多港主贝配载问题混合整数规划模型,提出舱位内20英尺和40英尺箱混装及非混装两种策略,设计基于启发式规则的超尺寸装箱算法求解两种策略下的配载方案.实例验证表明,采用该配载模型和求解算...     

偏最小二乘相关算法在系统建模中的两类典型应用

讨论了偏最小二乘回归（PLSR）的相关算法对两类典型实际系统建模的有效应用。分析了传统的偏最小二乘回归批处理算法及由此产生的一种简化算法的基本原理和技术特点，在此基础上，对原有的递推算法进行了一定程度的改进，直接采用自变量主元t的回归系数矩阵P和R来取代旧的数据信息，从而进一步简化了计算过程，针对上述两种算法的特点，分别对无人机费用模型（少样本，多变量）和切削力峰值模型（多样本，少变量）参数进行了估计计算，说明了各自算法的应用优势。     

基于主成分分析和logistic回归的中小微企业信贷决策

中小微企业由于自身经营规模、持续经营时间等因素的影响,相较于大型企业而言,其信贷风险较高,因此往往会陷入"融资难"的困境中.高信贷风险已成为银行发展中小微企业信贷业务的掣肘,如何对中小微企业的信贷风险进行预测是发展中小微企业信贷业务的关键.首先根据中小微企业进销项发票信息进行特征提取和降维处理,再利用logistic回...     

西湖凹陷黄岩区深层低渗天然气藏差异聚集规律及成因浅析

针对西湖凹陷黄岩区“区域成藏、一层多藏”的天然气规模成藏与差异成藏现象,基于钻井资料、流体预测、断裂解析及低渗天然气藏运聚方式等分析,提出区内“翼部主运、核部调节”的天然气差异聚集特征。具体表现为：当构造核部小断层不发育时,核部为天然气汇聚优势区,易形成气藏富集区;当构造核部小断层较发育时,断层面附近易形成非渗透区,靠近深大断裂的构造翼部易形成气藏富集区。这种现象是先伸展后挤压的地质背景、背斜-似花状断裂构造及低渗储层天然气“体积流”充注富集共同形成的。黄岩区的油气评价应遵循“一核两翼、近断富集”的思路。     

冀东地区旱黄瓜多主棒孢菌(Corynespora cassiicola)培养性状多样性

为明确旱黄瓜棒孢叶斑病的病菌种类及其菌株培养性状多样性,采用ITS序列测定病原菌种类的基础上,分析了河北省冀东地区旱黄瓜多主棒孢菌的生长速度、培养性状、显微特征、致病力及其营养需求的差异性。根据生长速度将28株旱黄瓜多主棒孢菌分为快、中、慢等3种类型,分离频率分别占25.00%,67.86%和7.14%。菌落颜色分别为墨绿色、灰绿色、灰褐色和灰白色。BB19112508致病力最强,在中农6,新津春4号和娇子8号上黄瓜棒孢叶斑病病情指数分别为57.78,54.07,53.70。BBCL19122506的假隔膜数量变化最大,1～14个;分生孢子的长度和基脐宽度最大,分别为139.17,4.24μm。BB19112508菌丝和分生孢子生长最适营养分别为：PDA,乳糖;硝酸钠。BBCL19122506菌丝和分生孢子生长最适营养分别为：PDA,可溶性淀粉;硝酸钠,硝酸钾。BBCL20052502产孢最适培养基为察氏培养基。旱黄瓜多主棒孢菌培养性状间存在着丰富的多样性,防治时应考虑优势菌株的比例。     

PCA-BP模型下皖北城市群PM2.5浓度分析

为探究皖北城市群大气污染物在不同地域、不同时间下的分布规律以及影响空气中PM2.5浓度的相关变量,结合2018-2021年安徽省生态环境厅统计数据及相关地域资料,采用主成分分析(PCA)法按时间段长短及季节性变化分别选取月度数据与年度数据对空气质量的影响因子做相关性分析,对比分析不同季节下空气污染物PM2.5、PM10的浓度及其它空气污染物的变化,构建基于PCA算法的反向传播神经网络 (BP),建立PCA-BP模型并采用交叉-验证法提高模型精度,对大气中的污染物PM2.5浓度做短期预测。实验结果表明:PM2.5浓度的主要影响因子为PM10、CO、NO2、SO2;皖北地区PM2.5含量整体在冬季偏高;预测模型的精度在夏季与秋季较高,冬季较低,四季的预测精度R2分别达到0.924、0.958、0.935、0.794。     

基于主元分析的频谱整体识别方法

根据频谱的整体数据进行模式识别和分类时必须考虑如何降低识别过程中的计算量问题,提出了一种基于PCA的频谱整体识别方法.该方法将N点频谱视为N维空间中的点,首先利用已知频谱样本建立数据矩阵,继而进行PCA处理并确定满足信息保留率门限值的主元方向个数,实现高维数据的降维,并计算各类频谱在低维空间投影点的中心,得到数据模板.在方法的识别应用中以距离最小为判据准则进行识别归类.数值仿真和语音识别实验结果说明所提方法性能稳定,识别准确率较高,具有一定的实际应用价值.     

基于ISSA-SVM的钻井卡钻事故预测

为预防钻井过程中卡钻事故的发生,通过提出了一种改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)优化支持向量机(support vector machines, SVM)的预测模型方法(ISSA-SVM),在发现者位置更新公式中引入一种改进的自适应非线性惯性递减权重;在警戒者位置更新公式中引入莱维飞行策略。利用主成分分析法(principal component analysis, PCA)对外国某大型油田的实测钻井数据进行降维处理,并利用惩罚参数和核参数进行卡钻事故的预测。实验结果表明：ISSA-SVM的预测准确率高达85.185 2%,且收敛速度更快,可见ISSA-SVM可有效预测钻井卡钻事故。