基于改进麻雀算法的PCC-DBN-LSTM气温预测模型

气温预测是气象学中的一个重要研究领域。随着气象精准化发展,迫切需要提升气温预测的精准度。为解决传统气温预测算法效果不佳,并且对于多个站点气象数据时空特征提取能力不足,提出一种基于改进麻雀算法优化的皮尔逊积矩相关系数(PCC)-深度置信网络(DBN)-长短时记忆网络(LSTM)的气温预测模型。首先利用Pearson相关系数对众多的气象参数进行选择,DBN网络对输入的多站点气象数据特征进行提取和降维,LSTM对提取的特征进行建模和预测。由于模型初始化参数众多,提出改进麻雀算法优化DBN-LSTM网络参数,提高模型的预测精度和稳定性。实验表明:所提模型的RMSE为0.527,精度高于单一模型和同类模型。

DSQ水管倾斜仪信号随机噪声压制研究

基于自适应噪声完备集合经验模态分解CEEMDAN和小波去噪,提出一种DSQ水管倾斜仪信号随机噪声压制方法。首先将信号进行CEEMDAN分解,得到若干个本征模态函数IMF,分解数量随不同信号噪声动态变化;然后计算每条IMF和原信号的相关性系数,对处于系数阈值范围内的IMF作小波变换处理;最后执行线性重构,得到去噪后的信号。仿真和实际去噪实验结果表明,随机噪声压制效果明显,信号有效成分保留比率较高,优于其他同类方法。

基于Logistic的信用卡套现侦测评分模型

信用卡套现是信用卡产业面临的一种主要风险。单笔的套现交易与正常交易间无显著差异,难以进行基于特征的过滤筛选。为自动、高效地识别套现账户,根据统计学特征先遴选出各相关变量,并结合业务分析,利用Logistic回归模型的非线性曲线特征缺陷,克服其自变量多维相关敏感性缺陷,计算出各变量的影响权重系数,构建了信用卡套现侦测评分模型。实践表明识别准确率达到82.72%。

多元正向参数覆盖面积评价模型的建立及其在油气藏流体相识别中的应用

西湖凹陷平湖斜坡带油气藏流体类型比较复杂,结合PVT相态分析结果,储层流体以凝析气、挥发性油为主,在录测井资料响应特征上无明显差异,为井场随钻快速识别油气藏流体相带来困难。而油气藏流体相是产能评价、储量规模落实及开发方案制定的关键物性参数,传统的流体相识别方法主要是通过井下PVT取样分析获得,成本较高且存在作业风险。通过调研前人研究成果,将平湖斜坡带积累的4口井18层的PVT分析数据和算法相结合,首先利用皮尔逊积矩相关系数(PPMCC)对9种正向参数进行线性相关性分析,优选5种强相关性参数作为雷达图射线参数,建立了平湖斜坡带雷达图流体相图板,然后以油气藏流体气油比、密度为因变量,以雷达图5项正向参数覆盖面积为自变量,运用多元线性回归建立多参数气油比、密度预测模型,明确雷达图正向参数覆盖面积与油气藏气油比、密度之间的定量关系。基于PPMCC数据分析,优选C_(2)/C_(3)、(C_(1)+C_(2))/(C_(3)+C_(4)+C_(5))、C_(2)/(C_(3)+C_(4))、C_(1)/C_(3)、(C_(1)+C_(2)+C_(3))/(C_(4)+C_(5))共5项参数构成雷达图,从几何模型出发建立多参数气油比、密度预测模型。通过在5口井14层的验证应用,气油比的平均预测误差为11.55%,密度的平均预测误差为4.71%,表明所建立的模型可实现对油气藏类型快速、精确划分,应用效果明显。

一组汉语普通话单音节表在听力损失人群中的复测信度研究

目的评价一组经过等价性验证的汉语普通话单音节表在听力损失患者中的复测信度。方法使用一组等价的单音节表对18名有听力损失的受试者进行识别率测试,测试强度在纯音平均听阈上30dB,每位受试者以不同表号起始顺序测完所有表,并在间隔1到16天后以相同表序再次进行测试,对两轮结果进行统计学分析。结果两轮测试得分的相关系数为0.931,对两轮测试的识别率得分进行"合理化"反正弦变换后,计算两轮得分差值的标准差,获得该组表在95%置信度下的临界差值为16.3%。结论这组普通话单音节表在评价治疗或助听前后的效果时,只有识别率差值超过16.3%,才能得出"处置有效"的结论。

电气信息类工科专业基础课程相关性分析--以云南民族大学电气信息工程学院为例

课程体系构建是实现工程教育专业培养目标最重要的支撑性工作,课程相关性分析对课程体系构建有重要意义.以云南民族大学电气信息工程学院工科专业2019届毕业生基础课程成绩为基础,采用Pearson积矩相关系数算法,计算出了36门课程两两之间的相关系数的值,并对其进行整理和分析,得出了核心课程对后续专业课程的支撑性强、理论课与对应实验课的关系,反常现象原因分析和其他结论,这些结论对于优化课程体系构建、完善课程内容和教学方法改革具有指导意义.

基于改进相关性分析法的配电网络单相接地故障选线

在含有缆线混合线路的中性点经消弧线圈接地的配电系统发生单相接地故障时,各线路零序电流的互相关性用相关性分析不易测度。根据零模电流暂态行波波头对应的奇异信号变化明显的特点,提出一种基于改进相关性分析法的配电网单相接地故障选线方法。该方法从三个方面对相关性分析进行改进。首先,采用零模电流初始行波作为故障特征信号;其次,基于多分辨奇异值分解原理确定相关性分析的数据窗;然后,为抑制信号中的零漂现象,运用pearson积距相关系数法计算相关系数。仿真算例验证了该方法的正确性和有效性。

高考成绩与大学成绩相关性分析

课程课堂教学是大学教育的主要载体,评价老师课堂教学效果和学生学习效果的主要方式是考试成绩.研究高中阶段学习与大学阶段成绩之间的相关性,对于了解高中教育和大学教育连续性现状,发现不足,促进改革,特别是在大学低年级阶段有针对性地对学生进行学业指导,有着重要的价值和意义.以云南民族大学电气信息工程学院工科专业2019届学生高考成绩和同知识领域的大学课程成绩为基础数据,在校验成绩分布符合正态分布的基础上,采用Pearson积矩相关系数算法,计算出高考成绩与同知识领域的大学课程成绩两两之间相关系数的值,并对其进行整理和分析.结果表明,高考课程成绩与同知识领域大学课程成绩相关性普遍不高,且相关性高低与生源地、性别等因素有关.并对这一现象的成因进行了分析,提出了改进对策与建议.

相关系数研究综述

相关系数是表征两个随机变量之间统计关系强弱的统计量,在几乎所有科学与技术领域都获得了广泛应用.本文以二元高斯分布为基本模型,对文献中常见的5种相关系数的统计特性作相对全面的回顾与总结,并探讨了其适用的场合.具体结论如下:(1)当样本满足二元高斯分布时,皮尔逊积距相关系数是最佳选择;(2)当样本中存在轻微的单调非线性畸变时,序统计量相关系数比较适用;(3)当样本中存在严重的单调非线性畸变时,斯皮尔曼秩次相关系数或肯德尔秩次相关系数是合适的选择;(4)当只有一路信号中存在单调非线性畸变时,基尼相关是最佳选择;(5)当样本中存在脉冲干扰时,斯皮尔曼秩次相关系数或肯德尔秩次相关系数是合适的选择.

相关性分析在高考质量评价研究中的应用

本文阐述了运用相关性分析方法对高考成绩进行数理统计分析,计算出总分与学科分数之间的相关系数,从中找出高考总分与学科分数间存在的相关性,对县区或高中学校的高考总分与学科分数是否存在这种相关关系进行验证,为高考质量评价研究提供研究方法。

相关系数在脉冲噪声环境下的稳健性综述

作为相关分析的重要工具,相关系数在众多科学与技术领域中都得到了广泛的研究和应用.基于文献中两种常用的二元混合高斯模型,本文回顾和对比了5种相关系数分别在单通道以及双通道中存在脉冲噪声时的稳健性.定量的研究结果表明,在脉冲噪声环境下,文献中最为常见的皮尔逊积矩相关系数性能急剧恶化.而另外4种相关系数则在两种噪声模型下均表现出良好的抗干扰能力.

相关性分析技术在软件度量中的应用

数据分析是软件度量活动中的关键环节,不合理的数据分析会造成资源的浪费,更严重的是根据度量结果得到的决策信息会给软件组织带来误导,从而失去了软件度量的意义。相关性分析是数据分析中的一种重要方法,它能帮助确定软件不同属性之间是否存在关系。本文探讨了三种相关性分析技术在软件度量中的应用,归纳了相关性分析技术的使用步骤,并给出应用实例。

基于遥感绿色指数的矿区生态环境质量评价研究——以义马矿区为例

矿区的开采活动对区域的生态环境质量具有很大影响。为了更加客观准确地评价矿区生态环境质量,构建了一种适用于研究矿区生态环境质量的遥感绿色指数(RSGI)模型,并初次将模型应用于义马矿区的生态环境质量评价。基于1991年、2011年、2021年的Landsat遥感影像,利用ENVI5.3软件对遥感影像进行监督分类、计算遥感绿色指数,从时间和空间上对义马矿区近30年生态环境质量进行评价;并运用皮尔逊相关系数分析了矿区生态环境质量与矿区各生态要素之间的相关性。结果表明:①1991—2021年总体的生态环境质量以优为主,绿色空间面积均达到80%以上;②1991年、2011年和2021年义马矿区RSGI数值分别为0.90、0.91和0.89,其生态环境质量呈现先增长后缓慢下降,总体上处于下降趋势;③1991—2021年间,生态环境质量变化明显的是城镇以及矿区,大部分城镇和矿区生态环境质量呈现下降趋势,说明义马矿区生态环境质量的变化与矿业开发活动密切相关;④遥感绿色指数高的地方,其耕地、林地、草地所占面积比重比较大,建筑物和不透水表面面积占比较小,遥感绿色指数与各指标之间有显著的相关性。研究结果为义马矿区生态环境修复与绿色矿山建设提供重要的科学依据。

汕头海湾隧道复合地层超大直径泥水盾构掘进参数预测研究

为研究复合地层超大直径泥水盾构掘进参数之间的复杂关系,以汕头海湾隧道工程为背景,选取700环掘进数据,通过优选函数类别和网络结构,建立基于BP神经网络的复合地层超大直径泥水盾构掘进参数预测模型,定量预测刀盘转矩、刀盘能耗和平均泥水压力。研究表明:1)复合地层盾构贯入度和掘进速度、贯入度和刀盘转速、刀盘电流和刀盘转速的皮氏积矩相关系数绝对值均在0.75以上,具有良好的线性相关性,其他掘进参数之间相关性较不明确;2)复合地层盾构刀盘转矩和刀盘能耗预测值与实际值的算术平均误差在5%左右,平均泥水压力预测值与实际值的算术平均误差为1.31%,预测精度较高,满足盾构施工要求;3)基于BP神经网络预测模型,软土地层各掘进参数预测效果得到进一步提升;4)根据BP神经网络预测模型输入参数定量预测其他掘进参数,操作简单,预测效果良好,能够为盾构主司机提供参考,同时提高施工效率,为实现智能掘进打下基础。

闽北天然针阔混交林优势乔木树种间协变研究

采用Pearson积矩系数、Spearman秩相关系数和方差分析，对闽北天然针阔混交林15个优势乔木树种间的协变进行了研究．结果表明，除甜槠与木荷、苦槠与冬青、润楠与米槠间表现出显著的正协变，马尾松与栲树、木荷和若槠、锥粟间表现出显著负协变外，多数种群间的协变不显著，趋于各自独立．这反映出闽北天然针阔混交林群落的不稳定性．研究结果对混交林树种配置和抚育管理都具有理论指导作用．

基于大数据分析的台区线损综合治理排查模型研究及应用

本文采用大数据分析技术,针对违约窃电行为、表计电量采集数据频繁缺失等原因导致的四类线损进行分析挖掘,构建了台区线损综合治理排查模型。应用层次聚类分析法对四类线损问题关键变量进行识别,应用皮尔逊积距相关系数法和神经网络算法对疑似用户和疑似问题进行判断。将该模型部署于移动作业应用平台,实现对线损疑似问题的现场核查,完成线损治理工作的闭环管理。

基于改进皮尔逊积矩相关系数的一次调频关键参数校核辨识方法

在特高压新能源环境下电网格局与发电结构发生重大变化,电网运行过程中一次调频关键参数准确性、可靠性对电力系统安全稳定运行具有重要作用。利用调差系数定义计算理论功率,从理论功率和实测功率关系出发,提出了一种基于改进皮尔逊积矩相关系数(PPMCC)的一次调频关键参数校核辨识方法,该方法通过改进PPMCC方法,准确、高效地在线评估发电机组一次调频动作过程中理论功率与实际功率之间的相关性,从而校核辨识一次调频关键参数。以某机组运行过程中一次调频事件为例,验证该方法的有效性、稳定性,实验结果表明该方法能准确、快速、可靠地辨识出一次调频关键参数,同时该方法为电网调度人员实时掌握涉网发电机组一次调频动态性能提供了数据支持,为电力系统安全稳定运行提供了有力的支撑。

尼日利亚奥约州作物耕作技术的应用研究

为了促进农业生产，研究人员开发了一些农业技术，这些技术在农民的使用中又表现出不同结果。本文设法对尼日利亚奥约州农民的作物耕作技术的理解和运用进行研究。通过多阶段随机抽样方法（问卷调查），本文选取了120农户对其卡方和皮尔逊积差进行研究，表明没有好处或没有副作用的技术农民也欣然采纳了。化肥使用了68．3％，农场碱残留的处理技术67＋5％，contour bonds使用10％，谷物／豆类套种技术88．3％。 论文运用皮尔逊积差相关系数（PPMC）对非意愿采纳和一些独立变量的关系进行了检验，结果表明获益、采纳、社会参与和与推广机构联系显著，而年龄、农户规模不显著。非意愿采纳和各变量的多元回归结果也表明他们间有显著的关系，最重要的因素是采纳、参加会议频率和禾薯的生产率。

番茄的质量因子分析及货架寿命预测

对番茄贮藏在296K、286K和276K条件下进行理化和感官评定,并利用STATISTICA软件进行因子分析,找出反映多种指标的主成分因子(品质因子)。在将理化因子与感官因子进行皮尔逊积矩相关分析的基础上验证了理化指标与感官指标设置的合理性与对应性,实验结果也表明两者之间存在一定的相关性。还依据感官因子进行了货架寿命预测,获得286￣296K温度段的货架寿命预测方程:Qs(T)=8.89×1.97(296-T)/10,并通过感官因子切分点计算代入相应回归方程,获得理化因子的限值。

国外不同经济发展水平交通碳排放分析

为了解发达国家达峰年时经济发展水平以及交通碳排放情况,选取了美国、德国、英国、法国和日本五个较为典型的发达国家,采用协方差法及皮尔逊积矩相关系数法验证人均GDP、城镇化率和产业结构三个指标与交通碳排放的关系,得出经济增长与交通碳排放存在极强相关性,从而依据人均GDP对各国历年经济发展进行阶段划分,并针对各国不同经济发展阶段的交通碳排放现状进行研究分析。研究发现,(1)发达国家达峰的前提是经济发展到发达国家水平;(2)进入发达国家水平前,经济发展直接影响交通领域碳排放;(3)保障经济发展的同时,也可通过政策制约或鼓励等方式降碳减排。