基于气候适宜度指数不同权重系数确定方法的茎瘤芥产量预报准确率比较

利用绝对值法、归一化法、相关系数法确定各旬气象条件对茎瘤芥产量影响的权重系数,从而得到不同权重系数确定方法的气候适宜度指数,基于气候适宜度指数与气象影响指数,建立茎瘤芥产量动态预报模型。结果表明,绝对值法与归一化法作为茎瘤芥气候适宜度指数权重系数确定方法,在实际应用中存在一定局限,相关系数法权重系数计算得到的气候适宜度指数能够更好地反映茎瘤芥产量受气象条件影响的变化情况。相关系数法作为气候适宜度指数权重系数确定方法的产量预报模型,在各起报时间模型均通过方程有效性检验,回代检验结果显示,不同起报时间的产量预报准确率平均值为92.0%,归一化均方根误差平均值为0.195,丰歉趋势准确率平均值为70.3%。外推检验显示,相关系数法作为气候适宜度指数权重系数确定方法的产量预报模型,除个别起报日期,其产量预报准确率均表现为90.0%以上的较高水平。丰歉趋势准确率总体较好。说明在利用气候适宜度指数进行产量预报时,相关系数法是一种适用性和准确性较高的权重系数确定方法。

钻井能效评价方法优选与应用

为了提升钻井生产过程能源利用效率,利用对标管理理念与方法,探求一种适用于钻井作业生产特点的能效评价方法。选择一种适宜的能效水平评价方法,科学合理地筛选出能效标杆钻井队,以指导下一步能效对标实践活动的有效开展。对几种常用多指标综合评价方法进行优缺点对比,并结合钻井生产特点逐一进行适应性分析,最终优选出了适用于钻井作业的能效评价方法。通过某钻井公司的能效对标实践案例,验证了该方法的可操作性,为钻井企业科学开展能效对标工作奠定了良好的理论基础。

天文光谱仪非完整光斑导星定位算法

该文提出一种用于Tip/tilt导星跟踪校正系统的非完整光斑导星定位算法,解决常规导星定位算法无法满足天文光谱仪IMSP系统需求的问题。该算法结合图像预处理和目标星斑识别算法提取出包含目标光斑的感兴趣区域,基于峰值定位法选取非完整光斑中的一部分子图作为模板图,并利用归一化互相关法从完整光斑中找出与模板图匹配度最高的子图,根据匹配度最高的子图与模板图的相对位置以及完整光斑导星定位坐标实现非完整导星定位坐标的获取。实验结果表明:该算法的X轴方向绝对误差为0.29 px,Y轴方向绝对误差为0.02 px,平均处理时间为21.4 ms,满足IMSP系统的时效、精度和稳定性要求。

改进的归一互相关法的灰度图像模板匹配方法

在灰度图像的模板匹配方法中,归一化互相关(NC)法具有很高的准确性和适应性,以及抗干扰能力强,受噪声的影响小和不存在伪匹配等特点,同时对图像灰度值的线性变换具有"免疫性"。但NC方法计算时间长、计算数据量相对较大,所以实时性较差。提出通过改进搜索方法以提高归一化互相关(NC)法的运算速度。实验仿真结果证明了改进的归一化互相关(NC)法比传统的NC方法具有精度高、速度快的特点,有一定的适用价值。

基于NCC的快速匹配算法

景象匹配在地形辅助导航中具有十分重要的地位,归一化互相关(NCC)技术是一种相对抗噪声能力强、匹配准确的匹配算法,因此,在导航制导中广泛应用。但由于其运算量比较大,对于要求实时匹配的地形辅助导航系统来说,其运算速度需要进一步提高。在NCC方法的基础上,把卷积用于景象匹配,大大简化并提高了NCC的匹配速度。仿真实验证明了此方法的快速性和有效性。

农业气象产量预报方法中权重系数的确定

基于气候适宜度指数的作物产量预报中,各旬气候适宜度加权集成构成了气候适宜度指数,权重系数的确定对预报的准确性至关重要.本文以山东省冬小麦为例,分别采用绝对值法、归一化法和相关系数法确定各旬产量预报的权重系数,分析不同权重系数确定方法得到的气候适宜度指数之间的相关性及气候适宜度指数与农业气象产量的相关性,并利用相对较优的方法进行冬小麦产量动态预报.结果表明:与绝对值法和归一化法相比,采用相关系数法确定的权重系数计算的气候适宜度指数与气象产量的相关系数多数均通过了P<0.01水平的显著性检验,可较全面的反映冬小麦生长发育随气候条件的变化关系.建立的冬小麦产量动态预报模型历史回代检验的准确率基本均为94.5%以上,标准化均方根误差n-RMSE均小于7.0%,表明建立的模型模拟性能较好.对2010—2011年山东省冬小麦产量的外推预报表明,预报平均准确率为93.0%以上,多数预报准确率为96.0%以上,可满足冬小麦产量预报的业务需求.

含相关非正态变量边坡可靠度分析的认知聚类分区方法

提出了分析相关非正态变量可靠度问题一种新的全局优化方法——认知聚类分区方法。首先采用等概率变换原则将非正态变量等效为标准正态变量。然后采用Nataf变换方法成功地解决了输入变量相关时认知聚类分区方法的抽样问题。针对二分认知聚类分区方法和等步长认知聚类分区方法的缺点,提出了变步长认知聚类分区方法,并给出了该方法的计算流程图,编写了基于C语言的计算程序KCPREL。最后,以锦屏一级水电站左岸边坡稳定可靠度问题为例证明了所提方法的有效性。结果表明:提出的认知聚类分区方法能够有效地分析含有相关非正态变量的边坡可靠度问题。认知聚类分区方法能够获得全局最优解,其计算精度和蒙特卡洛模拟方法相当,计算效率远远高于传统的蒙特卡洛模拟方法。变步长认知聚类分区方法能够在计算精度和计算效率之间达到一种最佳平衡状态。研究成果极大地拓展了认知聚类分区方法在边坡可靠度分析中的应用。

计及风速-负荷相关性的配电网可靠性评估Monte Carlo模拟法

为了准确分析风速与系统负荷之间的相关性,提出一种计及风速-负荷相关性含风电机组(Wind Turbine Generator,WTG)的配电网可靠性评估方法。利用多元统计方法建立风速与负荷的正态分布模型,计算二者的相关系数,得到风速-负荷联合二元正态分布函数。采用该方法对改进RBTS系统进行计算,根据联合分布函数用Monte Carlo法对风速-负荷序列进行抽样,结合WTG出力模型,得到其对孤岛的供电能力范围,分别计算每种抽样结果的可靠性指标,最后得到系统可靠性指标,并分析多种因素对可靠性指标的影响。该方法能准确反映时序风速和负荷的相关性,从而提高可靠性计算的精确性。

利用变动系数求林分平方平均直径的株数累积百分数

对于直径遵从正态分布的同龄纯林 ,通常只从经验上判定其平方平均直径在株数累积分布曲线上的位置介于 5 5 %～ 6 4%之间 .该文从林分算术平均直径 ( d) ,林分平方平均直径 (Dg)和直径变动系数 (c)三者之间的数学关系 ,导出f(c) =1+c2 - 1 c是正态分布的分布函数的自变量 ,并从数学上证明了其Dg 的株数累积百分数的范围在 5 4%～ 5 6 8%之间 ,同时介绍了用Excel中Normsdist函数求解Dg 株数累积百分数的方法 ,并用一组数据进行验证 ,计算结果与实际情况吻合 ,可靠性 95 %以上 .

基于响应面法的边坡稳定二阶可靠度分析

提出了基于响应面法的边坡稳定二阶可靠度分析的实用算法。选择U空间中的随机变量,通过空间变换和相关矩阵分解,计算试验点的功能函数;通过迭代算法构造响应面、以确保通过最小的计算量获得最优精度,并在此基础上进行FORM/SORM计算。以一岩石边坡的平面滑动问题为例,通过与蒙特卡洛模拟、FORM及随机响应面法的比较,证明了该方法的准确性和高效性。分析了参数的相关性及试验点取值范围对计算结果的影响,讨论了可靠度分析结果中参数敏感性和物理属性问题。该方法可为实际边坡问题的可靠度分析提供参考,并可以用来进行基于可靠度分析的加固设计。

气相色谱甲烷关联法分析焦炉煤气成分研究

利用2台气相色谱4根色谱柱对净焦炉煤气成分进行全组分分析,确立了合适的分析方法。建立了6种硫化物3次标准曲线,对硫化物外的其他组分以CH4作为基准物质,利用甲烷关联法校正气体组分峰面积,由校正面积归一化法求得各组分含量,并验证了方法精密度。该分析方法可为催化剂筛选、动力学研究、生产工艺控制等提供数据支持。

基于网格的统计优化特征匹配算法

基于图像特征点的匹配算法广泛应用于图像检索,目标检测、识别等图像处理领域。针对特征匹配算法召回率较低的问题,提出了一种基于归一化互相关函数网格的统计优化特征匹配算法,将匹配主方向差和匹配尺度比引入特征匹配过程中,综合利用SIFT(scale invariant feature transform)特征点的主方向、尺度和位置等约束在网格框架下加速匹配位置的求解,优化特征匹配结果,提高匹配召回率和综合匹配性能。首先在目标图中寻找原图每个特征点的最近邻匹配特征点,得到初匹配结果;其次利用匹配主方向差剔除初匹配中的大部分误匹配,然后基于匹配尺度比信息对匹配图像划分网格,统计匹配特征点的位置信息在网格间的分布情况,最后计算原图中每个网格的归一化互相关函数以判断该网格内的匹配是否正确,得到优化后的特征匹配结果。实验结果表明,新算法的匹配准确率在与经典特征匹配算法相当的基础上将匹配召回率平均提高了10%以上,获得了更好的综合匹配性能。

北方农牧交错带植被对气象因子变化的响应规律研究

研究了2001—2013年我国北方农牧交错带内表征植被生态特征的归一化差值植被指数(NDVI)、总初级生产力(GPP)时空变化规律,分析了研究区该时间段内的温度、降水量变化特征,利用Pearson相关系数法分析了不同植被类型对气象因子的响应规律。结果显示:研究区内生长季的植被生态状况与温度呈负相关、与降水量呈正相关;非生长季的植被生态状况则相反,其生态状况与温度呈正相关、与降水量呈负相关。这是因为生长季温度高于最适温度会抑制增长,而干旱地带的降水会促进植被生长;而非生长季气温较低,温度的增加会对植被有明显的促进作用,而降水量并不是影响植被生态状况的主要因素,植被对其响应也并不明显。

影像信息驱动的三角网格模型优化方法

提出一种基于影像信息驱动的三角网格优化方法,以解决现有利用三角网格实现三维重建出现的问题。根据影像信息,将影像利用物方三角面片重投影至其他可视影像上,利用梯度下降法,通过影像归一化互相关系数对物方顶点坐标进行求导,得到其梯度变化值。根据该变化值在法向量方向上调整物方三角网的顶点,使得区域的匹配代价最小,实现三角网格模型的优化,进而达到改善三维重建的目的。试验结果表明,本文方法可有效地提高物方三角网的结果精度,从而有效地改善重建三维模型的效果。

灰色理论与区间数多属性决策在采矿方案优选中的应用

采矿方法选择直接影响到企业的投资和经济效益,通过建立采矿方案综合评价指标体系,在属性权重未知的情况下,运用区间数多属性决策和灰色关联分析进行采矿方法优选.在评选过程中,通过引入相关系数,确定指标权重的区间数表示.然后引入区间数距离,提出了基于正、负理想方案的相对贴近度,这样使得决策更合理、更全面.综合指标权重向量和相对贴近度,可得采矿方案隶属于最优的程度.最后,运用一种新的基于正态分布的区间数排序方法对采矿方案进行排序.将此优选方法应用于某矿山,在实际生产中取得了良好的技术经济效益,通过理论和实践,验证了该方法的可行性和有效性.

基于主成分分析的快速图像匹配研究

针对传统图像灰度匹配算法计算量较大的问题,根据特征匹配算法抗干扰性好、速度快的特点,提出一种改进的融合匹配算法。通过实验计算,匹配时间减少到单一使用归一化互相关灰度匹配的60%,甚至更短,满足了快速、准确的图像匹配要求。

模糊聚类的多雷达航迹关联算法

为了解决传统滤波跟踪算法对多雷达航迹预测定位误差较大的实际问题,通过对基于关联矩阵的聚类算法进行分析,提出了基于模糊聚类多雷达、多目标航迹定位跟踪仿真模型提出改进的矩阵聚类算法,并且与传统滤波跟踪算法做对比分析。实验结果表明,所提算法的性能在时间和空间上有所提高。较之传统算法精度较高,运算效率亦有所提升。

正态概率纸检验的改进及推广

利用蒙特卡洛方法在正态概率纸检验中引入相关系数等指标,将定性判断与定量判断相结合,使得检验结果更加客观。最后,将正态概率纸检验及其改进推广到对数正态分布、指数分布、威布尔分布。概率纸检验的正确率与数据总体有关,数据总体与检验分布有差异且差异越小正确率越低。

正态性检验的直线相关分析法在医学统计中的应用

目的研究对原始数据进行正态性检验的新方法．方法将组中值作为x变量，概率单位作为Y变量，利用直线相关分析法对数据进行正态性检验．结果直线相关分析法对原始数据进行正态性检验结果可靠．结论方法简便、快捷，结论可靠．

异形柱双偏压正截面承载力的统一算法

首先根据异形截面双向偏心柱正截面承载力相关曲线的特点 ,采用曲线拟合方法 ,构造出一个可以表达各种异形截面柱“真实相关曲线”的相关方程———近似相关方程 .然后 ,利用该方程作为承载能力约束方程 ,建立了异形截面钢筋砼双向偏压柱正截面承载能力的统一计算方法———相关方程法 .该方法计算简便 ,公式统一且具有很高的计算精度 ,便于工程应用 .