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Using multivariate adaptive regression splines to develop relationship between rock quality designation and permeability 被引量:2
1
作者 Mohsin Usman Qureshi Zafar Mahmood Ali Murtaza Rasool 《Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering》 SCIE CSCD 2022年第4期1180-1187,共8页
The assessment of in situ permeability of rock mass is challenging for large-scale projects such as reservoirs created by dams,where water tightness issues are of prime importance.The in situ permeability is strongly ... The assessment of in situ permeability of rock mass is challenging for large-scale projects such as reservoirs created by dams,where water tightness issues are of prime importance.The in situ permeability is strongly related to the frequency and distribution of discontinuities in the rock mass and quantified by rock quality designation(RQD).This paper analyzes the data of hydraulic conductivity and discontinuities sampled at different depths during the borehole investigations in the limestone and sandstone formations for the construction of hydraulic structures in Oman.Cores recovered from boreholes provide RQD data,and in situ Lugeon tests elucidate the permeability.A modern technique of multivariate adaptive regression splines(MARS)assisted in correlating permeability and RQD along with the depth.In situ permeability shows a declining trend with increasing RQD,and the depth of investigation is within 50 m.This type of relationship can be developed based on detailed initial investigations at the site where the hydraulic conductivity of discontinuous rocks is required to be delineated.The relationship can approximate the permeability by only measuring the RQD in later investigations on the same site,thus saving the time and cost of the site investigations.The applicability of the relationship developed in this study to another location requires a lithological similarity of the rock mass that can be verified through preliminary investigation at the site. 展开更多
关键词 In situ permeability LIMESTONE SANDSTONE Lugeon Rock quality designation(RQD) multivariate adaptive regression splines (mars)
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Multivariate adaptive regression splines based simulation optimization using move-limit strategy
2
作者 毛虎平 吴义忠 陈立平 《Journal of Shanghai University(English Edition)》 CAS 2011年第6期542-547,共6页
This paper makes an approach to the approximate optimum in structural design,which combines the global response surface(GRS) based multivariate adaptive regression splines(MARS) with Move-Limit strategy(MLS).MAR... This paper makes an approach to the approximate optimum in structural design,which combines the global response surface(GRS) based multivariate adaptive regression splines(MARS) with Move-Limit strategy(MLS).MARS is an adaptive regression process,which fits in with the multidimensional problems.It adopts a modified recursive partitioning strategy to simplify high-dimensional problems into smaller highly accurate models.MLS for moving and resizing the search sub-regions is employed in the space of design variables.The quality of the approximation functions and the convergence history of the optimization process are reflected in MLS.The disadvantages of the conventional response surface method(RSM) have been avoided,specifically,highly nonlinear high-dimensional problems.The GRS/MARS with MLS is applied to a high-dimensional test function and an engineering problem to demonstrate its feasibility and convergence,and compared with quadratic response surface(QRS) models in terms of computational efficiency and accuracy. 展开更多
关键词 global response surface(GRS) multivariate adaptive regression splines(mars) Move-Limit strategy(MLS) quadratic response surface(QRS)
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基于MARS的岩石抗拉强度预测模型
3
作者 徐国权 王鑫瑀 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2024年第2期135-141,共7页
将无损检测技术与机器学习相结合,通过建立预测模型来快速确定岩石抗拉强度已经成为热门研究方向之一。为了建立预测模型,提出一种基于多元自适应回归样条(MARS)的数据驱动建模技术,用于岩石抗拉强度预测。共收集了80组试验数据,包括施... 将无损检测技术与机器学习相结合,通过建立预测模型来快速确定岩石抗拉强度已经成为热门研究方向之一。为了建立预测模型,提出一种基于多元自适应回归样条(MARS)的数据驱动建模技术,用于岩石抗拉强度预测。共收集了80组试验数据,包括施密特回弹数、干密度、点荷载强度指数以及巴西抗拉强度。所有数据被随机分为2个部分,其中70%的数据用于训练模型,剩余30%的数据用于测试模型性能。同时开发了人工神经网络、支持向量机和决策树3种数据驱动模型。选择了4种常用的模型性能评价指标,分别为均方根误差、平均绝对误差、相关系数和决定系数,以此来对所开发模型的预测性能进行比较。结果表明:所开发的智能模型均能够提供较高的预测精度,其中MARS模型性能优于其他3种模型,支持向量机和人工神经网络模型次之,决策树模型相对较差。值得一提的是,MARS模型能够通过方差分析来评估每个变量的相对重要性。研究成果有助于快速确定岩石抗拉强度。 展开更多
关键词 岩石力学 抗拉强度 多元自适应回归样条(mars) 机器学习 预测模型
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基于MARS和概率规划的离群值检测算法
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作者 王瑞豪 童英华 冯忠岭 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第9期2694-2699,共6页
为提高物联网数据质量,提出一种基于MARS模型和概率规划的多变量离群值检测方法。该方法能够将多个变量结合起来,通过一个模型检测离群值。创建一个多元自适应回归样条模型产生研究化的残差,将残差作为输入,采用概率规划方法,建立基于... 为提高物联网数据质量,提出一种基于MARS模型和概率规划的多变量离群值检测方法。该方法能够将多个变量结合起来,通过一个模型检测离群值。创建一个多元自适应回归样条模型产生研究化的残差,将残差作为输入,采用概率规划方法,建立基于全贝叶斯推理的一般单变量离群点检测模型。实验结果表明,概率规划模型能检测出更准确的离群点,该模型提供了具有可信区间的概率分布。 展开更多
关键词 物联网 数据质量 多元自适应回归模型 离群值 概率规划 多元离群点检测 贝叶斯
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基于MARS的银行信用风险压力测试实证研究——以招商银行为例
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作者 宋国胜 《中国商论》 2023年第6期115-118,共4页
压力测试是商业银行信用风险管理的一种常用手段,在进行压力测试时,对测试方法的选择是一个不容忽视的问题,就测试方法的选择来说,目前银行所使用的方法有其各自的优缺点。本文对压力测试方法进行分析,并将多元自适应回归样条(MARS)方... 压力测试是商业银行信用风险管理的一种常用手段,在进行压力测试时,对测试方法的选择是一个不容忽视的问题,就测试方法的选择来说,目前银行所使用的方法有其各自的优缺点。本文对压力测试方法进行分析,并将多元自适应回归样条(MARS)方法引入该研究中,在通过实证分析后,最终发现在使用MARS方法进行商业银行信用风险压力测试时,该方法表现优越,尤其是其样条函数模型对于现象的解释能力强于一般的线性回归模型。 展开更多
关键词 信用风险 压力测试 多元自适应回归样条 商业银行
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基于LZW算法和贝叶斯MARS的入侵检测研究 被引量:2
6
作者 李智慧 王晴 +1 位作者 邵春艳 张束 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第6期86-89,109,共5页
提出了一种基于LZW算法的入侵检测算法。使用系统调用序列作为特征数据,采用LZW算法对系统调用序列数据进行变长短序列划分,同时对短序列进行压缩,并在应用的过程中对LZW算法进行适当调整以适应序列的划分。通过贝叶斯多元自适应回归样... 提出了一种基于LZW算法的入侵检测算法。使用系统调用序列作为特征数据,采用LZW算法对系统调用序列数据进行变长短序列划分,同时对短序列进行压缩,并在应用的过程中对LZW算法进行适当调整以适应序列的划分。通过贝叶斯多元自适应回归样条(贝叶斯MARS)模型,对正常和异常序列进行分类并标识入侵。实验结果表明,基于LZW变长序列划分方法符合系统调用序列的内在规律,在较高压缩比的情况下,获得了很好的检测性能。LZW算法与贝叶斯MARS相结合的入侵检测算法,对各种数据表现稳定,具有一定可行性和实用性。 展开更多
关键词 入侵检测 系统调用 LZW算法 变长序列划分 贝叶斯多元自适应回归样条(贝叶斯mars)
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基于MARS的语音清晰度客观评价 被引量:3
7
作者 沈刘平 杨吉斌 +2 位作者 曹铁勇 张雄伟 孙新建 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2008年第1期100-103,共4页
提出了基于多元自适应回归样条法(Multivariate adaptive regression spline,MARS)的语音清晰度客观评价方法。该方法提取语音信号的Mel倒谱系数作为评估语音清晰度的候选特征参数。在Mel倒谱系数的失真距离基础上,利用MARS方法选出对... 提出了基于多元自适应回归样条法(Multivariate adaptive regression spline,MARS)的语音清晰度客观评价方法。该方法提取语音信号的Mel倒谱系数作为评估语音清晰度的候选特征参数。在Mel倒谱系数的失真距离基础上,利用MARS方法选出对语音清晰度影响较大的特征参数,并结合主观DRT分建立最佳客观预测模型,实现特征参数失真距离到客观DR∧T分的映射。仿真结果表明,分别采用训练集合样本和测试集合样本进行测试时,使用该方法评价的客观DR∧T分与主观DRT分的相关度,分别达到0.958和0.9102。 展开更多
关键词 语音清晰度 客观评价 多元自适应回归样条法(mars) MEL倒谱系数
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基于K/N系统和MARS算法的长区段路基边坡稳定可靠性评价 被引量:4
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作者 罗强 陈伟航 +2 位作者 王腾飞 张文生 李政韬 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期841-850,共10页
针对路基边坡土体空间变异导致有限宽度失稳的特征,将路基长边坡划分为彼此相邻的独立单元;运用适应高维非线性的MARS算法,基于少量代表性边坡样本,建立单元边坡几何、材料参数与可靠指标β的显性表达式;采用可接受部分单元边坡失稳的K/... 针对路基边坡土体空间变异导致有限宽度失稳的特征,将路基长边坡划分为彼此相邻的独立单元;运用适应高维非线性的MARS算法,基于少量代表性边坡样本,建立单元边坡几何、材料参数与可靠指标β的显性表达式;采用可接受部分单元边坡失稳的K/N(F)系统模型,开展长区段路基边坡系统安全性的概率评价.结果表明:长区段路基边坡沿线路纵向的潜在失稳长度主要受土性水平相关距离影响,路基边坡系统宜按50 m进行单元划分;基于MARS算法的预测方程可实现众多单元边坡β的高效计算,验证误差不超过±10%;路基边坡系统失效的发生概率随单元失稳个数增加而快速降低,研究区段内路基单元长度取50 m时,边坡累积失稳个数占比大于0.149%(即4个)的发生概率不大于3%,为偶然事件. 展开更多
关键词 长区段路基 边坡稳定 系统可靠性 K/N(F)系统 mars算法
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基于模糊MARS的入侵检测系统
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作者 程翔 江伴东 李毅成 《信息工程大学学报》 2008年第3期364-366,共3页
多元自适应样条回归是一种有效的针对高维数据回归建模方法,将该算法应用于入侵检测系统,根据入侵检测中存在的噪声数据和异常数据问题,提出了基于模糊算法的多元自适应样条回归方法。通过基于KDD1999数据集的训练和测试,与SVM在数据集... 多元自适应样条回归是一种有效的针对高维数据回归建模方法,将该算法应用于入侵检测系统,根据入侵检测中存在的噪声数据和异常数据问题,提出了基于模糊算法的多元自适应样条回归方法。通过基于KDD1999数据集的训练和测试,与SVM在数据集上的测试结果进行对比,得出结论:该算法在入侵检测应用方面优于SVM算法。 展开更多
关键词 入侵检测系统 多元自适应样条回归 支持向量机 模糊多元自适应样条回归
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二维CAD图纸快速转换成MARS模型的程序实现
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作者 朱青淳 曾文源 《船舶》 2019年第2期13-20,共8页
通过VBA语言对CAD进行二次开发,将二维的CAD典型横剖面图纸信息导入MARS中实现快速建模。此程序可以从CAD图形中自动读取外板、甲板和纵骨的坐标信息,将其输出至xml文件中,而后只需稍作修改便可完成MARS建模工作。其中外板的处理是难点... 通过VBA语言对CAD进行二次开发,将二维的CAD典型横剖面图纸信息导入MARS中实现快速建模。此程序可以从CAD图形中自动读取外板、甲板和纵骨的坐标信息,将其输出至xml文件中,而后只需稍作修改便可完成MARS建模工作。其中外板的处理是难点,需要在表示外板的样条曲线(或圆弧)中插入细密的节点,将其转化为直线多段线,从而准确模拟原曲线的形状,然后在满足精度的条件下过滤多余节点,只提取有效节点的坐标信息。该程序可辅助计算剖面模数,有效提高工作效率。 展开更多
关键词 剖面模数计算 CAD二次开发 样条曲线
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Physics-based and data-driven modeling for stability evaluation of buried structures in natural clays 被引量:1
11
作者 Fengwen Lai Jim Shiau +3 位作者 Suraparb Keawsawasvong Fuquan Chen Rungkhun Banyong Sorawit Seehavong 《Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering》 SCIE CSCD 2023年第5期1248-1262,共15页
This study presents a hybrid framework to predict stability solutions of buried structures under active trapdoor conditions in natural clays with anisotropy and heterogeneity by combining physics-based and data-driven... This study presents a hybrid framework to predict stability solutions of buried structures under active trapdoor conditions in natural clays with anisotropy and heterogeneity by combining physics-based and data-driven modeling.Finite-element limit analysis(FELA)with a newly developed anisotropic undrained shear(AUS)failure criterion is used to identify the underlying active failure mechanisms as well as to develop a numerical(physics-based)database of stability numbers for both planar and circular trapdoors.Practical considerations are given for natural clays to three linearly increasing shear strengths in compression,extension,and direct simple shear in the AUS material model.The obtained numerical solutions are compared and validated with published solutions in the literature.A multivariate adaptive regression splines(MARS)algorithm is further utilized to learn the numerical solutions to act as fast FELA data-driven surrogates for stability evaluation.The current MARS-based modeling provides both relative importance index and accurate design equations that can be used with confidence by practitioners. 展开更多
关键词 Buried structures Natural clays Active trapdoor Undrained stability multivariate adaptive regression splines (mars) Finite element limit analysis(FELA)
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基于多元自适应回归样条的青藏高原温泉区域的冻土分布制图 被引量:14
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作者 张秀敏 南卓铜 +3 位作者 吴吉春 杜二计 王通 游艳辉 《冰川冻土》 CSCD 北大核心 2011年第5期1088-1097,共10页
以探地雷达、电磁测深、钻探等技术方法获得野外数据及数字高程(DEM)遥感数据为基础,通过聚类分析和相关性分析对高程、坡度、坡向等因素对多年冻土分布的影响进行了定量化研究.利用非线性的多元自适应回归样条(MARS)方法建立了基于高... 以探地雷达、电磁测深、钻探等技术方法获得野外数据及数字高程(DEM)遥感数据为基础,通过聚类分析和相关性分析对高程、坡度、坡向等因素对多年冻土分布的影响进行了定量化研究.利用非线性的多元自适应回归样条(MARS)方法建立了基于高程、太阳辐射的多年冻土分布模型,通过自身的交叉验证及对比年平均地温模型和逻辑回归模型的总体分类精度,说明MARS模型具有较好的分类精度.运用MARS模型模拟了整个温泉区域冻土的空间分布特征.结果表明:MARS模型分类精度较高,验证了此模型模拟温泉区域冻土分布的可行性;此模型除了考虑高程对对多年冻土分布的控制作用外,还体现了太阳辐射这一局地综合因素对多年冻土分布的调整作用,较好地模拟了高程相对较低的低山区多年冻土的存在. 展开更多
关键词 冻土分布模拟 多元自适应回归样条 青藏高原 多年冻土
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基于集成学习的交互式图像分割 被引量:3
13
作者 刘金平 陈青 +1 位作者 张进 唐朝晖 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第7期1649-1655,共7页
针对交互式图像分割人工标记示例匮乏、不同目标区域难以均衡标记,单一分类器难以获得有效分割结果的问题,提出一种多分类器集成学习的交互式图像分割方法.采用多元自适应回归样条(MARS)方法构造第一个分类器;同时引入光滑薄板样条回归... 针对交互式图像分割人工标记示例匮乏、不同目标区域难以均衡标记,单一分类器难以获得有效分割结果的问题,提出一种多分类器集成学习的交互式图像分割方法.采用多元自适应回归样条(MARS)方法构造第一个分类器;同时引入光滑薄板样条回归函数(TPSR)构造与之互补的第二个分类器,综合组成bagging集成学习器,以降低单一分类器对噪声的敏感度并进一步提高人工标记样本特征空间的利用率.随后,基于半监督学习中的聚类假设,结合bagging多学习器并联特点,提出一种REG-Boosting半监督学习算法,实现半监督图像分割.在不同数据集上的验证性和对比性实验表明所提方法的有效性和优越性. 展开更多
关键词 交互式图像分割 多元自适应回归样条 集成学习 薄板样条回归 半监督学习
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Interactive image segmentation with a regression based ensemble learning paradigm 被引量:2
14
作者 Jin ZHANG Zhao-hui TANG +2 位作者 Wei-hua GUI Qing CHEN Jin-ping LIU 《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》 SCIE EI CSCD 2017年第7期1002-1020,共19页
对于复杂场景下的自然图像,全自动图像分割方法难以获得与真实情况吻合的结果,人们常常采用交互式分割手段实现精确分割。然而,当前及背景中存在颜色相似的区域时,传统半监督图像分割方法只能通过大量增加手工标记获得精确分割结果。为... 对于复杂场景下的自然图像,全自动图像分割方法难以获得与真实情况吻合的结果,人们常常采用交互式分割手段实现精确分割。然而,当前及背景中存在颜色相似的区域时,传统半监督图像分割方法只能通过大量增加手工标记获得精确分割结果。为此,本文提出一种结合半监督学习的基于回归预测的集成学习交互式图像分割方法。通过集成两个互补的样条回归函数,将图像分割视为一个非线性预测问题。首先,基于已标记样本训练出两个在属性上互补的多元自适应回归样条学习器(multivariate adaptive regression splines,MARS)和薄板样条回归学习器(thin plate spline regression,TPSR);接着,提出一种基于聚类假设和半监督学习的回归器增强算法,该算法从未标记样本中抽选部分样本辅助训练MARS和TPSR;然后,引入支持向量回归方法(support vector regression,SVR)集成MARS和TPSR的预测结果;最后,对SVR集成结果进行Graph Cut图像分割。在标准数据库BSDS500和Pascal VOC上进行大量实验,验证了所提算法的有效性。大量对比实验证实,所提算法在交互式自然图像分割上的表现与当前最先进算法相当。 展开更多
关键词 交互式图像分割 多元自适应回归样条 集成学习 薄板样条回归 半监督学习 支持向量回归
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基于自适应随机优化的连续阵风关键载荷预测 被引量:2
15
作者 肖宇 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期104-114,共11页
连续阵风载荷是构成民用飞机设计工况的主要载荷之一,在设计阶段,任意一轮的模型更新都涉及到上万种载荷工况的计算,然而其中仅个别工况构成载荷包线,需进行强度校核。为此发展了一套阵风关键载荷的快速识别方法。首先,采用二水平全因子... 连续阵风载荷是构成民用飞机设计工况的主要载荷之一,在设计阶段,任意一轮的模型更新都涉及到上万种载荷工况的计算,然而其中仅个别工况构成载荷包线,需进行强度校核。为此发展了一套阵风关键载荷的快速识别方法。首先,采用二水平全因子(2LFF)采样获取得到初始计算工况,基于已计算得到的载荷值,结合多元自适应回归样条(MARS)建立一个可靠的代理模型;然后,在此基础上,开创性地应用自适应随机优化技术,实现对阵风关键工况及载荷的主动搜索;最后,以适航条款规定的侧向连续阵风载荷进行方法验证及参数影响研究。计算结果表明,本文建立的方法可以高效且准确地实现连续阵风关键载荷的预测,针对本文算例,关键载荷的预测值与基准值相比误差小于1%。 展开更多
关键词 代理模型 多元自适应回归样条(mars) 自适应随机优化 连续阵风 关键载荷
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不透水覆盖百分比信息精化的回归克里金方法
16
作者 刘迪 张景雄 +2 位作者 贺超 杨蕊宁 王宇 《测绘地理信息》 CSCD 2021年第S01期59-64,共6页
提出了基于回归克里金的不透水覆盖百分比(percentage impervious cover,%IC)遥感信息的精化方法,对%IC的趋势和残差分别进行空间估计和内插,以实现精化目的。湖北省武汉市新洲区的%IC精化实验表明,3种回归克里金方法均对%IC产品的质量... 提出了基于回归克里金的不透水覆盖百分比(percentage impervious cover,%IC)遥感信息的精化方法,对%IC的趋势和残差分别进行空间估计和内插,以实现精化目的。湖北省武汉市新洲区的%IC精化实验表明,3种回归克里金方法均对%IC产品的质量有所改善,证明了这些方法的可行性和有效性。其中,支持向量回归-克里金的效果最好,平均绝对误差降到了6.95%,均方根误差降到了14.10%,该方法特别适用于小样本问题。 展开更多
关键词 不透水覆盖百分比精化 多元自适应回归样条 随机森林回归 支持向量回归 简单克里金
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