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题名基于多元回归对河南省农业总产值影响因素的实证分析
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作者
王鑫
李松轩
徐佳敏
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机构
兰州大学经济学院
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出处
《现代营销(下)》
2024年第6期93-95,共3页
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文摘
本文以《河南统计年鉴》为基础,选取多个变量作为解释变量,对河南省1990—2022年农业总产值展开研究。利用stata17分析各解释变量对河南省农业总产值影响的显著性和贡献程度。分析结果表明:农业机械总动力与农村居民人均可支配收入与河南省农业总产值呈显著正相关。在此基础上,提出了提高河南省农业总产值的相关政策建议。
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关键词
农业总产值
影响因素
回归分析
河南省
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分类号
F327
[经济管理—产业经济]
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题名基于影响因子分解法的大坝监测数据异常检测算法
被引量:5
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作者
李松轩
丁勇
李登华
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机构
南京理工大学理学院
南京水利科学研究院
水利部水库大坝安全重点实验室
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出处
《人民长江》
北大核心
2023年第4期234-240,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(51979174)
国家自然科学基金联合基金项目(U2040221)
浙江省水利厅科技计划项目(RB2035)。
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文摘
如何快速检测出大坝安全监测系统内的异常数据(例如粗差和告警值)对于大坝安全运行具有极其重要的意义,但传统方法容易漏检较小数值异常而对后续建模产生不利影响。提出了一种基于影响因子分解的异常值检测方法,通过快速小波变换及离散傅里叶变换提取监测序列中的显著趋势与周期,剥离环境因子的影响,构建余项序列,并结合小概率事件思想准确判定余项序列中保留的异常值,从而精确检测出监测序列中较小数值异常。实例验证结果表明:此方法具有较好的实用性与稳定性,各类监测序列中异常检测准确率均达98%以上,查准率与查全率均值分别为93%与92%,与传统检测方法相比,检测精确程度及泛化能力明显提升。
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关键词
大坝安全监测
异常数据模拟
异常数据检测
影响因子分解法
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Keywords
dam safety monitoring
abnormal data simulation
abnormal data detection
influcing factor decomposition method
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分类号
TV698.2
[水利工程—水利水电工程]
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