基于主元分析和RBF神经网络的火灾模拟实验炉温软测量

软测量也称为软仪表技术,采用主元分析和RBF神经网络相结合的融合模型构成火灾模拟实验炉温软测量。主元分析（PCA）实现输入变量的降维,RBF神经网络采用K－均值聚类算法进行隐层中心和连接权调节的学习,实现快速收敛。该融合模型使炉温估计精度比常规的最小二乘方法拟合精度提高２倍以上。     

基于核主元分析和贝叶斯推理的建设工程项目质量状态在线诊断模型及其仿真北大核心CSSCI

针对建设工程项目质量控制过程的随机变化性,运用核主元分析和贝叶斯推理的方法,建立了工程质量状态在线诊断的数学模型;借鉴现代工业控制技术与手段,通过实时连续采集质量信息、提取信息特征、识别特征异常以及估计异常模式,实现了对质量异常状态的在线监测与模式识别。利用Matlab对某工程实例进行了常态下的仿真试验。分析结果表明,该模型不仅可以快速响应突发性质量异常,而且能够提前预警累积性质量异常,还能以概率形式诊断出异常状态所属的模式类型。     

稀溶液中线形DNA分子链结构及扩散的布朗动力学模拟

通过构建全参数化的珠一弹簧分子链模型,并运用一种高效稳定的半隐式预测-校验积分算法求解描述稀溶液中DNA分子链结构演化的随机动力学方程组,系统研究了体积排斥作用、有限伸长弹性作用和涨落流体动力学作用对分子链的回旋半径、质心扩散系数以及相应标度指数的影响.模拟结果能够验证良溶剂中分子链Zimm模型的标度规律,并揭示出3种...     

基于径向基函数网络的宣城市空气质量预测

提出了一种应用人工神经网络进行空气质量预测的方法,即采用径向基函数神经网络进行短期的空气质量预测;并采用了主成分分析方法降低神经网络学习矩阵维数,浓缩预测信息,降维去噪.选取宣城市气象局2003年到2005年地面气象观测资料作为预测因子,宣城市环境保护监测中心提供的PM10、SO2浓度值作为预测对象,进行训练学习和预测验证.研究结果表明:将该方法应用于空气质量预测,效果良好,具有较强的实用性和推广能力.     

基于二代Bandelet和主成分变换的高光谱遥感图像融合

针对高光谱遥感图像具有波段多、波段间冗余大的特点,提出一种基于二代Bandelet和主成分(principal components analysis,PCA)变换的高光谱遥感图像融合的方法,利用二代Bandelet变换进行图像的多尺度几何分析,得到每个波段图像的Bandelet系数和几何流,对多个波段Bandelet...     

基于改进支持向量回归的岩溶天窗水位预测模型

利用主成分分析对影响变量进行特征提取,选择通用性较强的径向基核函数,应用遗传算法对影响支持向量回归模型的2个重要参数惩罚因子C和核函数参数γ进行优化,建立了基于遗传算法优化的支持向量回归模型,并以提取特征作为模型输入应用于后寨地下河流域平山天窗水位预测.预测结果表明,与传统偏最小二乘回归模型相比,优化后的模型具有更高的...     

山东省城市土地集约利用评价及区域差异研究

从山东省城市土地经济效益、利用程度、投入强度、可持续发展等4个方面入手,构建包括12个指标的评价指标体系,采用主成分分析方法,运用SPSS统计软件,选出影响土地集约利用的4个主成分,并以其贡献率为权重,利用主成分各因子得分,对山东省17个地级城市的土地集约利用情况进行了综合评价,从区域空间发展角度,结合ArcGS处理软...     

一起主变间隙零流保护误动的原因分析及防范措施

文章分析了地区电网由于雷击造成的线路瞬时性接地故障,从而导致变电站主变间隙零流保护因与线路保护配合不当造成跳闸,致使全站失压的事故原因,参考相关规程文献,指出其存在的问题,并提出相应的解决办法。     

交换耦合双能级量子点的全计数统计

基于粒子数分辨的量子主方程,研究了自旋交换耦合双能级量子点中的电子全计数统计,给出了平均电流、散粒噪声和偏斜度.库仑排斥和交换作用导致了平均电流中的小平台;散粒噪声和铁磁电极的极化率以及量子点与电极的不对称耦合密切相关.极化率和量子点电极不对称耦合越大,超泊松散粒噪声越容易出现.当两个自旋单态通道能级参与输运时散粒噪声会大大降低,而当两个自旋三重态通道能级同时参与输运时散粒噪声则会明显增大.     

陕西黄龙山自然保护区褐马鸡秋季觅食地选择

2006年10～11月,在陕西黄龙山自然保护区对褐马鸡觅食地选择进行研究.分析表明:褐马鸡喜欢生活在针阔混交林;海拔1 200～1 400 m;小于10°的平缓坡;中坡位;山沟;乔木盖度50%～80%,乔木高度小于10 m,乔木密度小于0.10个/m2;灌丛盖度小于30%,灌丛高度大于1.5 m,灌丛密度小于1个/m2;草本盖度小于30%,草本高度小于16 cm;隐蔽级小于10%;水源距离小于300 m;林边距离小于100 m;人为干扰距离100～300 m的环境.主成分分析表明,褐马鸡觅食地选择的主要因子有4种,依次为:地形及草本植物因子(海拔、地理性、坡位、草本盖度和高度)、隐蔽因子(灌丛盖度、密度和高度以及隐蔽级)、干扰因子(水源距离、人为干扰距离、林边距离和植被类型)、食物因子(乔木直径、高度、密度和盖度).