一种新的Pearson相关系数稳健估计法

传统Pearson相关系数计算公式具有不稳健性,离群值的存在会导致计算结果与实际不符。针对此问题,文章给出了一种稳健估计方法。在模拟样本量分别为20、50、100、200,污染率分别为1%、5%、10%情形下,比较传统相关系数值与稳健相关系数值,发现:稳健相关系数公式正确率均显著高于传统相关系数。在实例分析中进一步验证了稳健相关系数的可行性和有效性。文章研究结论可用于含离群值变量的相关系数稳健估计。The traditional Pearson correlation coefficient calculation formula is not robust, and the existence of outliers will cause the calculation results to be inconsistent with reality. To solve this problem, this paper presents a robust estimation method. When the simulated sample size is 20, 50, 100 and 200 respectively, the pollution rate is 1%, 5% and 10% respectively, it is found that the accuracy of the robust correlation coefficient formula is significantly higher than that of the traditional correlation coefficient. The feasibility and effectiveness of a robust correlation coefficient are further verified in the example analysis. The conclusions of this paper can be used for robust estimation of correlation coefficients with outlier variables.

基于暂态电压Pearson相关系数的柔性直流配电网纵联保护方法

柔性直流配电网故障特征复杂,快速可靠的故障保护方法是柔性直流配电网亟需突破的关键技术。基于此提出了一种基于直流线路限流电抗器暂态电压皮尔逊(Pearson)相关系数的直流配电网纵联保护方法。首先,分析了区内外不同故障类型下直流线路两端限流电抗器暂态电压的特征差异。其次,利用正、负极线路电压的变化率构成保护启动判据,通过直流线路两端限流电抗器暂态电压的Pearson相关系数识别区内、外故障,并利用直流线路正负极电压变化率间的正负关系设计故障选极判据。最后,在Matlab/Simulink仿真软件中搭建柔性直流配电网仿真模型验证所提保护方法的可行性。结果表明所提保护方法能满足柔性直流配电网保护速动性和选择性的要求,且耐过渡电阻能力强,受通信延迟影响小,具有一定的抗干扰能力。

基于Pearson相关系数与广义S变换的低压直流微电网的故障选线方法

针对低压直流微电网线路的故障选线方法的研究有限,提出一种基于Pearson相关系数与广义S变换的故障选线方法。首先,介绍了低压直流微电网的一般组成。在此基础上,研究了低压直流微电网的单极故障以及极间故障的故障特征,提出选线方法,对各线路正负极首末端电流差进行Pearson相关系数计算来确定故障线路。然后对所选故障线路正负线路首端的电流量进行广义S变换,计算出其能量和的比值判别故障极性或者极间故障。最后,在PSCAD/EMTDC中搭建出低压直流微电网模型以输出各线路电流数据,并利用Matlab对数据进行仿真。结果表明,所提选线方法直接有效,且耐受过渡电阻的能力较强。

基于聚类分析和Pearson相关系数法的电网负荷数据清洗与去重

针对电网负荷数据存在冗余和价值密度低等问题,本文提出一种结合K-means算法与Pearson相关系数计算的集成学习方法,对负荷数据进行清洗与去重。设置仿真实验将某地区连续730日的负荷数据进行聚类、切片、排序、比对、去重等分析处理,得到清洗后的新数据集,将新数据集与原数据集代入相同的BP神经网络模型和随机森林模型进行负荷预测,实验结果表明新旧数据集具有相似的特征特性与数据挖掘潜力。与传统的数据去重方法相比,本文提出的数据清洗策略在进行训练集的预处理时,效率和准确度方面均有更好表现,可以为训练用于负荷预测的网络模型提供支持。

利用Pearson相关系数定量分析生物亲缘关系

论文主要利用计算语言学中使用的统计学方法定量分析生物物种的亲缘关系。以包含生物体遗传信息的核酸序列为研究对象,采用计算语言学的思想和方法,将每一个生物体的核酸序列看作一篇很长的自然语言文本,抽取核酸序列的双核苷酸频率分布特征向量,用以表征其数字特征。而后采用PearsonCorrelationCoefficient(Pearson相关系数)定量分析其亲缘关系的远近程度。将119个细菌的全基因组核酸序列进行两两比对,对所得的7021个r值进行分析,得出的结论是:亲缘关系越相近的物种,其Pearson相关系数越大。取定0.985作为“属”的分界阈值时,得到召回率为75.824%,准确率为73.404%。论文对定量分析生物学核酸序列的相似性和对生物亲缘关系远近的建模有重要的实际意义。

Pearson相关系数法快慢横波波场分离

横波分裂是各向异性介质的重要特征,当横波或转换波穿过各向异性介质到达地面时,地面三分量检波器的x分量和y分量接收到的地震记录中都会同时存在快横波和慢横波。将快横波和慢横波进行分离,进而计算介质的各向异性参数是多分量数据处理中重要的一步。将数学中的Pearson相关系数引入到多分量地震勘探中,提出了Pearson相关系数法进行旋转角度识别,进而分离快、慢横波波场。相比于传统的互相关法,Pearson相关系数法从精度、抗噪性能和计算效率上都有提高。

基于Pearson相关系数的集输管道流动腐蚀主控因素分析

油气田集输管道腐蚀穿孔直接影响油田的安全、环境和生产,明确管道腐蚀的主控因素至关重要。采用多相流瞬态模拟软件OLGA建立管道的里程-高程模型,模拟管道内部流动状态,如温度、压力、持液率、壁面剪切力、气液相流速等参数,利用Pearson相关系数确定影响腐蚀的主控因素,结果表明:随着里程的增加,温度、压力和持液率呈现降低的趋势与腐蚀速率的规律一致,气液壁面剪切力和气液流速随着里程的增加呈现逐渐升高的趋势,但整体规律与腐蚀速度规律一致;影响集输管道腐蚀的主要因素是持液率(0.626),其次是气体流速(0.591),为油气集输管道“一管一策”的针对性实施提供了依据。

一种基于Pearson相关系数的电力用户负荷曲线聚类算法

提出一种基于Pearson相关系数作为聚类判据的负荷曲线聚类算法——Pearson相关聚类(Pearson Correlation Clustering,PCC)。首先对负荷数据进行数据清理以及去噪处理,再选择合适的降维算法以降低数据处理的复杂性。提出利用Pearson相关系数阈值作为聚类中心选择依据的方法解决初始聚类中心选择的随机性;利用电力负荷曲线数据与聚类中心之间的Pearson相关系数进行聚类,以DBI指标作为聚类效果的评价标准,分析了不同系数对聚类效果的影响。算例结果表明,该算法相比传统算法运行时间短,鲁棒性强,聚类效果更好。

基于Pearson相关系数的影响加速器故障率的多因素分析

目的通过Pearson相关系数统计方法分析影响加速器故障率的多种因素。方法收集2013年7月至2019年12月加速器故障数据,使用SPASS 19.0软件中的Pearson相关系数功能(|r|≥0.8,高度相关;0.5≤|r|≤0.8,中度相关;0.3≤|r|≤0.5,低度相关;|r|≤0.3,相关程度极弱,可视为不相关;P<0.05有统计学意义),分析投入使用时间、患者治疗时间(负荷量)、温湿度平均值、内水压对故障率的影响程度。结果其中以每6个月为时间单位,投入使用时间与加速器故障率的Pearson相关系数呈高度正相关(r=0.853>0.8,P<0.001);其余时间单位的治疗时间和投入使用时间与故障次数的呈中度正相关(0.3≤r≤0.8,P<0.05);平均温度、平均湿度、平均内水压与加速器故障率的不相关(r<0.3)。结论患者治疗时间(负荷量)与加速器投入使用时间对加速器故障率影响程度较大,需要特别关注;有规律且在厂家要求以内的温湿度及内水压对故障率影响较小。

基于Pearson相关系数的丙戊酸血药浓度检测方法比较研究的倒方差法meta分析

目的通过对酶扩大免疫分析法(EMIT)与高效液相色谱法(HPLC)检测丙戊酸血药浓度相关性研究的比较,介绍利用倒方差法对Pearson相关系数进行meta分析的方法。方法通过文献数据库检索有关EMIT和HPLC测定丙戊酸血药浓度比较的方法学评价文献。按照纳入和排除文献标准筛选文献,提取资料以及利用QUADAS量表进行方法学质量评价。详细介绍采用Revman 5.2软件将Pearson相关系数Fisher’Z转化后的数据进行倒方差法meta分析的方法。结果纳入4篇文献,合计434例次患者检测结果。summary Fisher’Z值为1.94,95%CI为(1.65,2.22),将summary Fisher’Z值转换得出相关系数的合并效应值summary r为0.959,95%CI为(0.929,0.977)(P<0.01),具有统计学意义,提示EMIT与HPLC测定人血中丙戊酸的浓度结果具有高度相关性;异质性检验结果 I^2=87%,提示各研究之间异质性高;亚组分析结果提示检测对象不同可能是研究间异质性高的原因。结论 EMIT和HPLC测定丙戊酸血药浓度相关性良好,两者均可作为临床常用丙戊酸血药浓度检测方法。Revman 5.2软件使用操作较简便,利用倒方差法可对Pearson相关系数类指标进行meta分析。

基于Pearson相关系数的低渗透砂岩油藏重复压裂井优选方法

胜利油田低渗透砂岩油藏油层跨度大、层间非均质性强、储层物性差。前期压裂井普遍存在低产、低效的问题,亟需开展重复压裂。为实现科学选井,建立了一种基于Pearson相关系数的重复压裂选井方法。该方法综合考虑了储层、压裂和生产动态资料,并通过计算候选井与虚拟目标井的Pearson相关系数来定量评价候选井的重复压裂增产改造潜力。针对胜利油区大王北油田某区块的一个井组,利用建立的选井方法筛选出最具重复压裂增产改造潜力的井。采用多重暂堵压裂工艺对该井实施了重复压裂改造,压裂后日产油量从2.5 t/d提高到7.3 t/d,证实了该方法的有效性,且无需大量样本支持,不涉及复杂的计算,具有一定现场推广价值。

基于Pearson相关系数的货运车辆能耗模型研究

根据若干年货运车辆的调查数据,运用Pearson相关系数进行货运车辆单车百公里能耗的多元回归分析,通过相关程度确定了货运车辆百公里油耗的关键影响因子并量化了影响关系,借助二次回归结果构建单车百公里油耗模型,实现了货运车辆复杂因素下离散型油耗的高精度拟合.同时通过对北京市货运统计能耗对比和典型政策影响的案例分析,验证了对政策影响下各要素变量的响应,明确了车队能耗量化核算的准确度,并得到污染物减排政策下的货运能耗变化特征分析.本文研究为货运行业开展精细化能耗测算提供支撑.

灰色关联度和Pearson相关系数的应用比较

本文分别采用灰色关联度与Pearson相关系数方法,分析运动员的训练项目对专项成绩的影响.首先给出两种方法的算法步骤及其数据的预处理,其次计算不同的训练项目对专项的关联度,最后对所得到关联值进行分析,对算例的分析结果表明,两种方法中联度较高的十项中有九项相同,其结果极其接近.结论为灰色关联度与Pearson相关系数方法具有较高的可靠性,依据这两种方法可以为不同专项的运动员制定科学训练方式.

基于故障暂态电流Pearson相关系数的直流配电网保护

对直流配电网保护技术的研究是保证其安全稳定运行的前提,为此提出一种基于故障暂态电流Pearson相关系数的纵联保护方案。首先分析了区内外不同故障类型下换流站电容电流与线路保护安装处测量电流之间的关系特征,之后利用Pearson相关系数表征上述两个电流的方向性和相关性,并根据线路两端Pearson相关系数的正负和大小设计保护判据,最后在Matlab/Simulink中搭建直流配电网的模型,通过对双端以及多端直流配电网故障的仿真分析,验证了该保护方案的有效性和实用性。

基于Pearson相关系数模型对股票间相关性研究

针对股票间的相关性,主要运用Pearson相关系数、社会网络的相关理论,从数据挖掘、数量统计、实证分析的角度出发,利用Excel和UCINET分别建立Pearson相关系数、股票网络、CONCOR分块等模型.运用个股回报率指标建立Pearson相关系数模型度量股票间相关性,并根据相关性矩阵构建股票网络,最后通过CONCOR分块模型得到对股票市场行业的分块.

基于Pearson相关系数准则的用电量组合预测研究

全社会用电量的预测对能源建设规划、电网规划决策等有重要参考价值。基于自回归AR、BP神经网络和灰色GM(1,1)预测模型,构建了以Pearson相关系数为评价准则的加权组合预测模型。通过江苏省用电量2009-2013年预测值与实际值比较,自回归AR模型、BP神经网络模型和灰色GM(1,1)模型预测误差绝对值和分别为4558.5亿千瓦时、3086.5亿千瓦时、和1305.7亿千瓦时,而本组合预测模型预测误差绝对值和为1235.0亿千瓦时,改进预测效果明显。最后依据该组合预测模型对未来江苏省全社会用电量进行了预测。

基于Pearson相关系数的城市雾霾成因研究

当前空气中污染物较多,导致雾霾等恶劣污染现象的产生。应用min-max标准化方法实现了监测数据的归一化处理,基于Pearson相关系数研究了雾霾的主要成分P M2.5与当前主要的空气污染物的二元相关性,找到了与PM2.5相关性最高的大气污染物,对雾霾有针对性的防治提供了理论基础。

基于人工鱼群算法和Pearson相关系数的裂缝属性识别

将人工鱼群算法和Pearson相关系数结合,引入到进行裂缝属性识别的横波分裂方法中。结果表明,本文使用的方法能快速准确地识别裂缝属性,相比于模型空间扫描、粒子群算法及遗传算法等识别方法,收敛速度增快了约3倍,稳定性上也有所提高。

Pearson相关系数评价ORC系统蒸发器特性的应用研究

以地热发电有机朗肯循环系统中蒸发器为研究对象,利用R245fa与R601组成非共沸混合工质为研究背景,建立变蒸发温度变工质配比的有机朗肯循环系统模型。采用Pearson相关系数法研究蒸发器热力学性能与其影响因素之间的相关关系,相关程度以及相关方向,并与热力学计算分析结果进行对比。研究表明:温度滑移与热效率、蒸发器损分别存在显著性正相关和高度负相关;与对数平均温差的相关性随蒸发温度的升高由微弱负相关增强至显著性负相关;利用Pearson相关系数法能解决多目标优化过程中影响因素耦合的问题,优化热力学计算结果与分析过程。

基于Pearson相关系数的快速虚拟网格匹配定位算法

针对室内环境下位置指纹匹配定位算法中离线数据库采集工作量较大的问题,提出了一种基于Pearson相关系数的快速虚拟网格匹配的定位算法。首先,将接收信号强度指示(RSSI)进行高斯滤波预处理得到接收信号强度向量;然后,利用Bounding-Box方法确定初始虚拟网格区域,将该网格区域快速迭代细分并计算网格中心点到各信标节点的距离对数向量,计算接收信号强度向量和距离对数向量之间的Pearson相关系数;最后,选取Pearson相关系数接近于-1的k个近邻坐标以相关系数加权估计确定待定位节点的最优估计位置。仿真实验结果表明,在1 m虚拟网格且RSSI噪声标准差为3 dBm的条件下,算法定位误差小于2 m的概率大于94.2%,其定位精度优于位置指纹匹配算法,且无需建立RSSI指纹数据库,大大减少了定位工作量。