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Semi-parametric Adjustment Model Methods for Positioning of Seafloor Control Point 被引量:2
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作者 Wenzhou SUN Xiaodong YIN +1 位作者 Jingyang BAO Anmin ZENG 《Journal of Geodesy and Geoinformation Science》 2020年第1期85-92,共8页
This paper focus on solving the problem of seafloor control point absolute positioning with low vertical accuracy based on the survey ship sailing circle. The method of dealing with the systematic error based on a sem... This paper focus on solving the problem of seafloor control point absolute positioning with low vertical accuracy based on the survey ship sailing circle. The method of dealing with the systematic error based on a semi-parametric adjustment model was proposed. Firstly, the influence of sound velocity change on ranging error is analyzed. Secondly, a semi-parametric adjustment model for determining three-dimensional coordinates of seafloor control points was established. And respectively proposed solutions under two different conditions, the observation duration is an integral multiple or non-integer multiple of the long-period term of the ranging error. The simulation experiment shows that this method can obviously improve the accuracy of vertical solution of seafloor control point compared with the difference technique and the least-squares method when internal waves exist and observation duration is less than an integer multiple of the long-period term of the ranging error. 展开更多
关键词 semi-parametric adjustment model SAILING circle POSITIONING of SEAFLOOR control point intersection POSITIONING model systematic RANGING error
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Predictive Vegetation Mapping Approach Based on Spectral Data, DEM and Generalized Additive Models 被引量:5
2
作者 SONG Chuangye HUANG Chong LIU Huiming 《Chinese Geographical Science》 SCIE CSCD 2013年第3期331-343,共13页
This study aims to provide a predictive vegetation mapping approach based on the spectral data, DEM and Generalized Additive Models (GAMs). GAMs were used as a prediction tool to describe the relationship between vege... This study aims to provide a predictive vegetation mapping approach based on the spectral data, DEM and Generalized Additive Models (GAMs). GAMs were used as a prediction tool to describe the relationship between vegetation and environmental variables, as well as spectral variables. Based on the fitted GAMs model, probability map of species occurrence was generated and then vegetation type of each grid was defined according to the probability of species occurrence. Deviance analysis was employed to test the goodness of curve fitting and drop contribution calculation was used to evaluate the contribution of each predictor in the fitted GAMs models. Area under curve (AUC) of Receiver Operating Characteristic (ROC) curve was employed to assess the results maps of probability. The results showed that: 1) AUC values of the fitted GAMs models are very high which proves that integrating spectral data and environmental variables based on the GAMs is a feasible way to map the vegetation. 2) Prediction accuracy varies with plant community, and community with dense cover is better predicted than sparse plant community. 3) Both spectral variables and environmental variables play an important role in mapping the vegetation. However, the contribution of the same predictor in the GAMs models for different plant communities is different. 4) Insufficient resolution of spectral data, environmental data and confounding effects of land use and other variables which are not closely related to the environmental conditions are the major causes of imprecision. 展开更多
关键词 vegetation mapping Generalized Additive models gams) SPOT Receiver Operating Characteristic (ROC) GeneralizedRegression Analysis and Spatial Predictions (GRASP) Huanghe River Delta
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基于GAM模型西北印度洋鸢乌贼CPUE标准化 被引量:3
3
作者 张弼强 陆化杰 +2 位作者 赵懋林 孙天姿 郭瑞玉 《海洋与湖沼》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期259-265,共7页
单位捕捞努力量渔获量(Catch Per Unit Effort,CPUE)是资源评估的前提和基础,为了更好地评估西北印度洋鸢乌贼资源,采用广义加性模型(generalized additive model,GAM)对2016~2020年西北印度洋鸢乌贼的CPUE进行了标准化。结果显示,月份... 单位捕捞努力量渔获量(Catch Per Unit Effort,CPUE)是资源评估的前提和基础,为了更好地评估西北印度洋鸢乌贼资源,采用广义加性模型(generalized additive model,GAM)对2016~2020年西北印度洋鸢乌贼的CPUE进行了标准化。结果显示,月份、海表温度(sea surface temperature,SST)、海面高度(sea surface height,SSH)、经度和纬度对CPUE呈显著性影响,通过对不同GAM模型的AIC (Akaike information criterion)值比较,由月份、SST、SSH、经度和纬度5个因子构成的GAM模型为最优CPUE标准化模型,对CPUE偏差的解释率为40.3%。研究表明,西北印度洋鸢乌贼高CPUE主要出现在9月至翌年3月,海域范围为16°~19°N、60°~65°E,SST为25~28°C、SSH为0.2~0.4 m的海域内。整体而言,标准化CPUE低于名义CPUE,但二者的变化趋势基本一致。 展开更多
关键词 西北印度洋 鸢乌贼 CPUE标准化 gam模型
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气溶胶粒径吸湿增长多因素影响的GAM模型 被引量:2
4
作者 米家媛 佟景哲 +3 位作者 倪长健 蒋梦姣 杨寅山 冯淼 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期128-135,共8页
该文利用成都市2017年10-12月浊度计、黑碳仪和GRIMM180环境颗粒物分析仪的逐时观测数据,以及该时段同时次大气能见度(V)、相对湿度(RH)和二氧化氮(NO2)监测资料,通过免疫进化算法反演气溶胶粒径吸湿增长因子(Gf),分析了以RH为单变量Gf(... 该文利用成都市2017年10-12月浊度计、黑碳仪和GRIMM180环境颗粒物分析仪的逐时观测数据,以及该时段同时次大气能见度(V)、相对湿度(RH)和二氧化氮(NO2)监测资料,通过免疫进化算法反演气溶胶粒径吸湿增长因子(Gf),分析了以RH为单变量Gf(RH)参数化方案的模拟偏差,并基于广义可加模型系统探讨了Gf对多因素变化的响应关系。结果表明:(1)Gf(RH)参数化方案在低相对湿度条件下(RH<85%)均能很好地模拟Gf随相对湿度的变化特征,但在高相对湿度条件下(RH>85%)的拟合值则会出现较大的偏差。(2)利用多元递归法和方差膨胀因子(VIF)相结合构建了RH、C_(BC)、C_(BC)/C_(PM1)、C_(PM1)/C_(PM2.5)和C_(PM2.5)/C_(PM1)0的解释变量集(C_(BC)、C_(PM1)、C_(PM2.5)、C_(PM1)0分别为BC、PM1、PM2.5、PM10的质量浓度),其中RH和C_(BC)对Gf影响较大,对应单变量GAM模型中的调整判定系数(R2)分别为0.78和0.17;C_(BC)/C_(PM1)、C_(PM1)/C_(PM2.5)和C_(PM2.5)/C_(PM1)0对Gf影响相对较小,对应单变量GAM模型中的调整判定系数(R2)分别为0.08、0.12和0.03。(3)以RH、C_(BC)、C_(BC)/C_(PM1)、C_(PM1)/C_(PM2.5)和C_(PM2.5)/C_(PM1)0为自变量构建了Gf多因素影响的GAM模型,对应的调整判定系数(R2)和压轴回归决定系数(R2)分别为0.868和0.872,降低了在高相对湿度条件下(RH>85%)的拟合偏差,显著提升了霾天气条件下气溶胶粒径吸湿增长因子的模拟效果。 展开更多
关键词 气溶胶 粒径吸湿增长因子 多因素 gam模型 成都
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基于GAM和BRT模型的不同渔汛期水温垂直结构对西北太平洋柔鱼CPUE的影响
5
作者 刘月 陈新军 汪金涛 《大连海洋大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期1063-1071,共9页
为探究水温对西北太平洋柔鱼(Ommastrephes bartramii)单位捕捞努力量渔获量(CPUE)的影响,利用2015—2019年间5—11月西北太平洋柔鱼的生产统计数据,结合同时期海洋环境数据,对不同渔汛阶段分别采用广义加性模型(generalized addictive ... 为探究水温对西北太平洋柔鱼(Ommastrephes bartramii)单位捕捞努力量渔获量(CPUE)的影响,利用2015—2019年间5—11月西北太平洋柔鱼的生产统计数据,结合同时期海洋环境数据,对不同渔汛阶段分别采用广义加性模型(generalized addictive models,GAM)及提升回归树(boosting regression tree,BRT)模型,分析不同水层(0-300 m)温度及垂直温度梯度对CPUE的影响,并采用多次十折交叉验证评估了两种模型的稳定性和准确性。结果表明:渔汛初期(5—7月),GAM模型筛选的关键因子依据偏差解释率大小依次为纬度(Lat)和150 m水层温度(T_(150))、50-100 m水温梯度(G_(50-100))、经度(Lon)和100-150 m水温梯度(G_(100-150)),BRT模型筛选出的关键因子按贡献率大小依次为表层温度(T_(0))、0-50 m水温梯度(G_(0-50))、50 m水层温度(T50)、Lat和G_(50-100);渔汛旺期(8—11月),GAM模型筛选出的关键因子依据偏差解释率大小依次为Lat、Lon、T_(0)、G_(0-50)和G_(50-100),BRT模型筛选出的关键因子按贡献大小率依次为G_(0-50)、Lon、T_(0)、Lat和T50;两种模型比较显示,BRT模型在拟合优度方面优于GAM模型。研究表明,不同渔汛阶段西北太平洋柔鱼CPUE的关键影响因素有所不同,渔汛初期中上层水温对CPUE影响较大,而渔汛旺期浅水层水温对CPUE贡献较大。 展开更多
关键词 柔鱼 深层水温 CPUE 广义加性模型 提升回归树模型
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基于GAM的喀斯特植被覆盖与驱动因素非线性关系分析 被引量:5
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作者 黄琪 彭立 +2 位作者 李赛男 黄紫燕 邓伟 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期2489-2496,共8页
利用Theil-Sen斜率估计和Mann-Kendall显著性检验对2000~2018年西南五省的归一化植被指数(NDVI)进行研究,探究植被覆盖的时空变化特征.用MK(Mann-Kendall)突变检验寻找NDVI与夜间灯光数据的突变时间点.借助广义可加模型(GAM)对社会经济... 利用Theil-Sen斜率估计和Mann-Kendall显著性检验对2000~2018年西南五省的归一化植被指数(NDVI)进行研究,探究植被覆盖的时空变化特征.用MK(Mann-Kendall)突变检验寻找NDVI与夜间灯光数据的突变时间点.借助广义可加模型(GAM)对社会经济驱动因素,自然驱动因素分别拟合植被覆盖的响应曲线,探究喀斯特地区与非喀斯特地区的非线性响应关系的差异.结果表明:研究区中部、东部的植被恢复效果整体比西部地区好;利用夜间灯光数据作为表征城镇化的替代变量,城镇化与植被覆盖都在2009~2010年之间发生了突变,城镇化的突变时间早于植被覆盖的突变;喀斯特地区有88.54%的植被覆盖增加,其中有48.15%显著增加;非喀斯特地区有80.08%的植被覆盖增加,其中显著增加的占32.34%.喀斯特地区的植被恢复整体要比非喀斯特地区好.植被指数与国内生产总值(GDP)、路网密度、建成区面积等人类影响因素呈现不同的非线性响应关系.整体而言,非喀斯特地区受到的气温影响要比喀斯特地区的大,降雨、土层厚度对喀斯特地区植被恢复的影响更大一些.对比评价喀斯特与非喀斯特地区的植被恢复效果,分区探索植被覆盖变化背后驱动机制的非线性关系,对生态恢复规划等具有启示意义. 展开更多
关键词 喀斯特 植被指数 驱动因子 突变检验 非线性 广义可加模型(gam)
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Marginal Distribution Plots for Proportional Hazards Models with Time-Dependent Covariates or Time-Varying Regression Coefficients
7
作者 Qiqing Yu Junyi Dong George Wong 《Open Journal of Statistics》 2017年第1期92-111,共20页
Given a sample of regression data from (Y, Z), a new diagnostic plotting method is proposed for checking the hypothesis H0: the data are from a given Cox model with the time-dependent covariates Z. It compares two est... Given a sample of regression data from (Y, Z), a new diagnostic plotting method is proposed for checking the hypothesis H0: the data are from a given Cox model with the time-dependent covariates Z. It compares two estimates of the marginal distribution FY of Y. One is an estimate of the modified expression of FY under H0, based on a consistent estimate of the parameter under H0, and based on the baseline distribution of the data. The other is the Kaplan-Meier-estimator of FY, together with its confidence band. The new plot, called the marginal distribution plot, can be viewed as a test for testing H0. The main advantage of the test over the existing residual tests is in the case that the data do not satisfy any Cox model or the Cox model is mis-specified. Then the new test is still valid, but not the residual tests and the residual tests often make type II error with a very large probability. 展开更多
关键词 Cox’s model TIME-DEPENDENT COVARIATE semi-parametric SET-UP Diagnostic PLOT
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Modelling and predicting low count child asthma hospital readmissions using General Additive Models
8
作者 Don Vicendese Andriy Olenko +3 位作者 Shyamali Dharmage Mimi Tang Michael Abramson Bircan Erbas 《Open Journal of Epidemiology》 2013年第3期125-134,共10页
Background: Daily paediatric asthma readmissions within 28 days are a good example of a low count time series and not easily amenable to common time series methods used in studies of asthma seasonality and time trends... Background: Daily paediatric asthma readmissions within 28 days are a good example of a low count time series and not easily amenable to common time series methods used in studies of asthma seasonality and time trends. We sought to model and predict daily trends of childhood asthma readmissions over time inVictoria,Australia. Methods: We used a database of 75,000 childhood asthma admissions from the Department ofHealth,Victoria,Australiain 1997-2009. Daily admissions over time were modeled using a semi parametric Generalized Additive Model (GAM) and by sex and age group. Predictions were also estimated by using these models. Results: N = 2401 asthma readmissions within 28 days occurred during study period. Of these, n = 1358 (57%) were boys. Overall, seasonal peaks occurred in winter (30.5%) followed by autumn (28.6%) and then spring (24.6%) (p 展开更多
关键词 ASTHMA READMISSION semi-parametric models SEASONALITY TIME Trend Low COUNT TIME Series
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基于GAM模型的眉山市大气能见度影响因素分析
9
作者 张开越 吕洋 《高原山地气象研究》 2023年第S01期125-131,共7页
利用眉山市2006—2020年气象数据和2016—2020年空气污染物数据,在分析眉山市大气能见度变化特征的基础上,基于GAM模式,重点研究了大气能见度的气象和污染物影响因素。结果表明:大气能见度与气温、风速、气压、相对湿度、PM_(2.5)、PM_(... 利用眉山市2006—2020年气象数据和2016—2020年空气污染物数据,在分析眉山市大气能见度变化特征的基础上,基于GAM模式,重点研究了大气能见度的气象和污染物影响因素。结果表明:大气能见度与气温、风速、气压、相对湿度、PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)、O_(3)等9个影响因素的相关均通过显著性检验,其中对大气能见度影响比较大的是相对湿度、臭氧浓度以及PM_(2.5);以相对湿度和PM_(2.5)作为因子的参数化方案,可提升眉山地区大气能见度预报水平。 展开更多
关键词 大气能见度 影响因素 gam模型 参数化
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中西太平洋海山特征对延绳钓渔业和围网渔业黄鳍金枪鱼CPUE的影响 被引量:2
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作者 费姣姣 李成 +3 位作者 张健 滕钰秀 吴蕴韬 石建高 《南方水产科学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期1-10,共10页
海山是海底重要的生物栖息地类型之一,是研究海洋生物多样性的热点区域。黄鳍金枪鱼(Thunnus albacares)广泛分布于中西太平洋,具有极高的生态和经济价值,然而,鲜有关于海山及其相关特征对黄鳍金枪鱼资源丰度和分布影响的研究。基于2010... 海山是海底重要的生物栖息地类型之一,是研究海洋生物多样性的热点区域。黄鳍金枪鱼(Thunnus albacares)广泛分布于中西太平洋,具有极高的生态和经济价值,然而,鲜有关于海山及其相关特征对黄鳍金枪鱼资源丰度和分布影响的研究。基于2010—2021年中西太平洋渔业委员会(Western and Central Pacific Fisheries Commission,WCPFC)汇总的延绳钓和围网渔业数据结合海山特征数据,采用广义加性模型(Generalized additive model,GAM)分析两种不同捕捞方式的黄鳍金枪鱼单位捕捞努力量渔获量(Catch per unit effort,CPUE)与海山相关特征之间的关系。结果表明,中西太平洋两种渔业方式的黄鳍金枪鱼渔获量主要来源于海山区域,海山特征对两种渔业黄鳍金枪鱼的CPUE均产生了极显著性影响(P<0.001)。在延绳钓渔业中,较高的CPUE出现在山顶深度、粗糙度、底面积和海山密度较小、坡度较缓的区域;而在围网渔业中,较高的CPUE则出现在粗糙度较小、山顶深度较大、底面积较大、较陡峭且密集的海山区域。研究探讨了中西太平洋海山特征对黄鳍金枪鱼不同群体的影响机制,为今后进一步探索黄鳍金枪鱼种群分布和资源丰度变化与海洋环境的关系提供了参考与新思路。 展开更多
关键词 黄鳍金枪鱼 海山 延绳钓 围网 CPUE gam模型
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黑河上游天然草地蝗虫物种丰富度与地形关系的GAM分析 被引量:18
11
作者 李丽丽 赵成章 +2 位作者 殷翠琴 王大为 张军霞 《昆虫学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第11期1312-1318,共7页
地形差异性导致的环境异质性为小尺度范围内生物空间格局的形成与维持提供了一种重要机制,是形成物种丰富度差异性的前提条件。借助GIS和S-PLUS软件,利用广义可加模型(GAM)于7-8月对影响蝗虫分布的地形因子进行了研究,在定量分析黑河上... 地形差异性导致的环境异质性为小尺度范围内生物空间格局的形成与维持提供了一种重要机制,是形成物种丰富度差异性的前提条件。借助GIS和S-PLUS软件,利用广义可加模型(GAM)于7-8月对影响蝗虫分布的地形因子进行了研究,在定量分析黑河上游祁连山区北坡地形的海拔分异特征的基础上研究了该区域蝗虫的丰富度与地形复杂度的关系。结果表明:在36个样方中共采集蝗虫3149头,隶属于3科10属13种;蝗虫丰富度受地形因子影响的顺序为海拔>坡向>坡度>剖面曲率>平面曲率>坡位;蝗虫的分布在平面曲率和剖面曲率各个梯度上的分布比较均衡,在海拔、坡向以及坡位的每个梯度上呈二次抛物线分布,坡度上呈递减趋势;从分布的区域上来看,蝗虫在整个区域都有较高的丰富度,但主要分布在海拔2600~2700m区域,坡向上则主要集中在西北坡和西坡,与实际观测情况相一致。蝗虫丰富度与地形因子之间的相互关系以及分布状态,反映了地形因子对水热条件的重分配使蝗虫分布格局出现多元化以及破碎化。 展开更多
关键词 草地 蝗虫 物种多样性 空间分布 地形因子 广义可加模型(gam) 祁连山
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基于GAM模型研究金枪鱼围网沉降性能影响因素 被引量:15
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作者 唐浩 许柳雄 +2 位作者 周成 朱国平 王学昉 《水产学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第6期944-950,共7页
金枪鱼围网渔业是现代金枪鱼渔业中捕捞效率最高的方法,研究围网沉降性能与影响因子之间的关系有利于提高围网捕捞效率。利用2011年9—12月金枪鱼围网渔船"金汇7号"在中西太平洋作业时所收集的数据,实验分析了围网沉降深度(H... 金枪鱼围网渔业是现代金枪鱼渔业中捕捞效率最高的方法,研究围网沉降性能与影响因子之间的关系有利于提高围网捕捞效率。利用2011年9—12月金枪鱼围网渔船"金汇7号"在中西太平洋作业时所收集的数据,实验分析了围网沉降深度(H)与放网时间(T),放网速度(V0),括纲(L)及跑纲(L1)的投放长度,10、60和120 m 3个水层流速(V10,V60及V120)等因子之间的关系,并利用广义加性模型(GAM)评价了各因子对沉降深度的影响。结果表明:(1)网具中部沉降深度与时间的关系为H=-0.000 2 t2+0.408 6 t+1.809 9(R2=0.999 3);(2)沉降速度随着深度的增加而减小,网具中部沉降速度与时间的关系为V=2.5×107 t2-6×104 t+0.4412(R2=0.985 2);(3)GAM模型中的逐步回归分析表明,T、V60、V120和L 4个因子对H影响显著,且影响大小依次为V120、L、T和V60;(4)GAM模型分析表明,沉降深度随放网时间的增加而增大,放网时间集中在500~550 s;流速的大小与沉降深度呈负相关;括纲投放长度主要集中在1 800 m左右。 展开更多
关键词 金枪鱼围网 下纲 沉降性能 影响因素 广义加性模型
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基于GAM模型分析印度洋大眼金枪鱼和黄鳍金枪鱼渔场分布与不同环境因子关系 被引量:17
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作者 徐国强 朱文斌 +2 位作者 张洪亮 周永东 陈峰 《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第12期68-80,共13页
印度洋金枪鱼延绳钓渔业作为我国重要的远洋渔业之一,探究其渔场时空变动及与环境因子之间的关系十分必要。本文根据2016年1—6月收集的印度洋金枪鱼渔业生产数据,并结合卫星遥感获取的环境因子数据,运用ArcGIS和GAM模型分析了印度洋大... 印度洋金枪鱼延绳钓渔业作为我国重要的远洋渔业之一,探究其渔场时空变动及与环境因子之间的关系十分必要。本文根据2016年1—6月收集的印度洋金枪鱼渔业生产数据,并结合卫星遥感获取的环境因子数据,运用ArcGIS和GAM模型分析了印度洋大眼金枪鱼和黄鳍金枪鱼渔场时空变动及与环境因子之间的关系。研究结果表明:大眼金枪鱼和黄鳍金枪鱼1—6月CPUE均呈现先减小后增加的趋势,4月均达最高值,分别为2.45尾/千钩和3.56尾/千钩,各月CPUE均存在显著性差异(P<0.001);大眼金枪鱼和黄鳍金枪鱼渔场时空变动基本趋于一致,均为先向东北移动,后向西北移动,最后再向东北移动的趋势;GAM模型分析显示,大眼金枪鱼CPUE与模型因子的解释率为32.1%,纬度和250 m水深温度影响最显著,黄鳍金枪鱼CPUE与模型因子的解释率为37.2%,200 m水深温度影响最显著;协同分析表明,1—6月,印度洋金枪鱼延绳钓中心渔场分布于1°S~9.5°N,47°~64°E,且海表温度在29.3~30.8℃的海域。 展开更多
关键词 印度洋 金枪鱼延绳钓 时空变动 gam模型 中心渔场
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崇明北湖叶绿素a浓度与环境因子的GAM回归分析 被引量:13
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作者 刘佳 黄清辉 李建华 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第12期1291-1295,共5页
以崇明北湖为例,采用广义加性模型(GAM)对该湖的叶绿素a浓度与相关环境因子进行分析.结果表明,叶绿素a浓度与总氮、总磷和水温之间存在较好的非线性关系(P<0.05),叶绿素a浓度与总磷之间的关系先为单调递增,当总磷浓度达到0.12mg/L时... 以崇明北湖为例,采用广义加性模型(GAM)对该湖的叶绿素a浓度与相关环境因子进行分析.结果表明,叶绿素a浓度与总氮、总磷和水温之间存在较好的非线性关系(P<0.05),叶绿素a浓度与总磷之间的关系先为单调递增,当总磷浓度达到0.12mg/L时,变为单调递减;不同总氮浓度区间上,总氮对叶绿素a浓度的影响不同,氮浓度为0.6~1.8mg/L时,对叶绿素a浓度的影响不大;水温在24~26℃时,叶绿素a浓度最高.叶绿素a浓度与氮磷比之间也存在较好的非线性关系(P<0.1),氮限制时,叶绿素浓度与氮磷比呈反比;磷限制时,叶绿素a浓度随着氮磷比单调递减. 展开更多
关键词 回归模型 广义加性模型(gam) 叶绿素A 环境因子 崇明北湖
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GLM和GAM模型研究东黄海鲐资源渔场与环境因子的关系 被引量:56
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作者 郑波 陈新军 李纲 《水产学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第3期379-386,共8页
鲐是我国近海重要中上层鱼类,研究其资源变动、渔场分布与时空、海洋环境因子之间的关系有利于该资源的合理开发和利用。根据1998-2004年我国东黄海大型鲐围网渔业的生产统计和时间、空间、表温、表层盐度、表温梯度、表温的月差异等环... 鲐是我国近海重要中上层鱼类,研究其资源变动、渔场分布与时空、海洋环境因子之间的关系有利于该资源的合理开发和利用。根据1998-2004年我国东黄海大型鲐围网渔业的生产统计和时间、空间、表温、表层盐度、表温梯度、表温的月差异等环境数据,利用广义可加模型(GAM)和广义线性模型(GLM)对鲐资源丰度和环境因子的关系进行研究。结果表明,在南部海域,作业渔场集中在122.5°E^124°E、26.5°N^28°N,适宜表温26.5~30℃,适宜表层盐度33.3~34.3,并明显集中在锋区周边海域;在北部海域,作业渔场集中在122.5°E^125.5°E、33°N^37.5°N,适宜表温15~20℃,适宜表层盐度31.3~32.3,集中在冷水区边缘海域。相对资源密度指数大于0.5的海域为122°30′E^124°30′E、26°30′N^28°N,122°30′E^125°30′E、33°N^34°30′N和124°E^125°E、34°30′N^37°N。研究认为,南北不同海域鲐分布的适宜表温和表层盐度差异明显。影响鲐资源丰度的环境因子重要性依次为时间、空间和海洋环境。 展开更多
关键词 广义线性模型 广义可加模型 资源与渔场 海洋环境因子 东黄海
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基于改进YOLOv5的焊缝识别算法研究
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作者 周翌晨 虞旦 +2 位作者 李佳成 蔡春波 张华军 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第7期19-25,共7页
针对机器人自适应打磨焊缝的问题,文章提出一种基于YOLOv5改进的焊缝检测算法,实现焊缝的识别和初定位。使用焊接机器人制作各类不同参数和形貌的焊缝,自制一个包含3 996张焊缝图像的数据集用来深度学习。选用YOLOv5s模型进行训练,在Bac... 针对机器人自适应打磨焊缝的问题,文章提出一种基于YOLOv5改进的焊缝检测算法,实现焊缝的识别和初定位。使用焊接机器人制作各类不同参数和形貌的焊缝,自制一个包含3 996张焊缝图像的数据集用来深度学习。选用YOLOv5s模型进行训练,在Backbone中添加了GAM注意力机制模块;同时引入GhostNet,用GhostConv模块和C3Ghost模块替换原模型的Conv模块和C3模块。改进后的YOLOv5s-GhostNet-GAM模型的mAP@0.5达到了90.21%,相比原YOLOv5s模型提高了4.05%,同时参数量减少了5.64%,FLOPs降低了27.44%,检测速率为23.47 FPS,达到了机器人自适应打磨焊缝对识别精度与后期软件部署的要求。 展开更多
关键词 机器人焊缝打磨 焊缝识别 深度学习 YOLOv5模型 gam注意力机制
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基于GAM模型的天津海域鱼类资源和环境因子关系的初步研究 被引量:8
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作者 谷德贤 刘国山 +4 位作者 王晓宇 王婷 尤宏争 钱红 徐海龙 《天津农学院学报》 CAS 2017年第1期38-43,共6页
根据2013、2014年5、8、10月6个航次的渔业资源及环境因子调查结果,分析了天津海域鱼类资源的种类组成及生物量,同时利用GAM模型,对天津海域鱼类资源生物量与环境因子之间的关系进行了分析研究。天津海域共采集到鱼类7目17科26种,其中... 根据2013、2014年5、8、10月6个航次的渔业资源及环境因子调查结果,分析了天津海域鱼类资源的种类组成及生物量,同时利用GAM模型,对天津海域鱼类资源生物量与环境因子之间的关系进行了分析研究。天津海域共采集到鱼类7目17科26种,其中鲈形目种类最多;鱼类资源平均生物量为3.37 kg/h,与1983年天津市海岸带和海涂资源综合调查结果相比,资源量降低了90.39%。8月航次的鱼类资源生物量最大,其次为10月航次,5月航次最小。本研究选取了月份、水温、盐度等11个环境因子,GAM分析结果表明,对鱼类生物量影响较大的4个因子为温度、仔稚鱼密度、盐度和经度,水温、仔稚鱼密度和盐度对鱼类资源生物量影响均显著,经度在p<0.1的水平上显著,模型的累计偏差解释率为44.2%。根据AIC准则,包含上述4个变量的广义加性模型为最佳模型。各预测变量的相对重要性依次为盐度>温度>仔稚鱼密度>经度。 展开更多
关键词 天津海域 鱼类资源 广义加性模型(gam) 环境因子
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基于二值型数据的荣成天鹅湖菲律宾蛤仔空间分布与环境因子关系研究
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作者 董建宇 胡成业 +2 位作者 王学锋 杨晓龙 张秀梅 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期51-59,共9页
为了利用简化的二值型渔业数据研究物种空间分布与环境因子之间的关系。基于2017年四个季度山东半岛荣成天鹅湖的菲律宾蛤仔(Ruditapes philippinarum)实地调查数据,比较了广义加性模型(GAM)和广义线性模型(GLM)在处理二值型菲律宾蛤仔... 为了利用简化的二值型渔业数据研究物种空间分布与环境因子之间的关系。基于2017年四个季度山东半岛荣成天鹅湖的菲律宾蛤仔(Ruditapes philippinarum)实地调查数据,比较了广义加性模型(GAM)和广义线性模型(GLM)在处理二值型菲律宾蛤仔渔业数据的表现,并利用GAM模型研究了天鹅湖的菲律宾蛤仔空间分布与环境因子之间的关系。研究显示:GAM模型在偏差解释率、模型评估效果和预测性能方面均优于GLM模型;水深、总有机质含量和叶绿素a浓度显著影响菲律宾蛤仔的空间分布(P<0.05)。菲律宾蛤仔的出现概率随叶绿素a浓度增加逐渐上升,随总有机质含量和水深的增加逐渐下降。研究结果表明,二值型简化数据能够有效地揭示菲律宾蛤仔空间分布与环境因子的关系。 展开更多
关键词 菲律宾蛤仔 广义加性模型(gam) 广义线性模型(GLM) 环境因子 空间分布
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滇中云南松胸径和树高生长的GAM模型 被引量:3
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作者 蒋艳 李玻 李任波 《林业调查规划》 2009年第6期13-16,共4页
阐述利用GAM模型对林木的胸径和树高进行模拟的原因,并结合云南松胸径和树高的实测数据,分别用传统的GM(1,1)模型和GAM(1)模型进行模拟.模型精度检验结果,GAM(1)模型具有更高的模拟精度;实际检验分析表明,GAM(1)模型具有重要的应用价值.
关键词 GM(1 1)模型 gam模型 云南松 胸径 树高
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含区间数据Gamma分布变量的因子分析 被引量:1
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作者 蔡全才 徐勤丰 +4 位作者 姜庆五 程翔 郭强 孙庆文 赵根明 《复旦学报(医学版)》 CAS CSCD 北大核心 2005年第3期275-279,共5页
目的 建立含区间数据Gamma分布变量的因子分析方法,并应用于SARS潜伏期的影响因素分析。方法 采用EM算法求解基于含区间数据Gamma分布的广义线性模型(GLM)参数的极大似然估计(MLE)。采用所建立的GLM方法对含区间数据SARS潜伏期进行单... 目的 建立含区间数据Gamma分布变量的因子分析方法,并应用于SARS潜伏期的影响因素分析。方法 采用EM算法求解基于含区间数据Gamma分布的广义线性模型(GLM)参数的极大似然估计(MLE)。采用所建立的GLM方法对含区间数据SARS潜伏期进行单因子、多因子分析。结果 采用EM算法,得到了含区间数据Gamma分布GLM中各个参数的MLE、近似的标准误、以及参数和模型的显著性检验结果。用于SARS潜伏期影响因素分析,发现不同接触方式、不同疫区对SARS潜伏期有明显影响;随着年龄增长,SARS潜伏期均值呈上升趋势;医务人员的潜伏期明显短于非医务人员。结论 基于EM算法的MLE方法对于含区间数据Gamma分布GLM参数的估计是强健的,GLM方法可以用于含区间数据SARS潜伏期的影响因素分析。 展开更多
关键词 广义线性模型 EM算法 Gnmma分布 因子分析 传染性非典型肺炎
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