基于T-RFLP和因子分析的香蒲根际细菌群落研究

以北京市永定河王平湿地为研究对象,应用末端限制性片段长度多态性(T-RFLP)对王平湿地再生水补水口及其远离补水口的香蒲根际细菌和氨氧化细菌(AOB)的群落结构及多样性变化进行分析,在此基础上结合MiCA3比对、典范对应分析(CCA)和多元统计中因子分析(FA),解析湿地不同空间细菌群落功能特性的变化.结果显示再生水补水口细菌群落各多样性指数均明显低于远离补水口细菌群落,而氨氧化细菌群落则呈现相反趋势.基于传统的T-RFLP片段MiCA3比对、CCA和FA相结合的分析表明:对细菌群落,占再生水补水口细菌群落总丰度55.6%的菌群与150bp代表的鞘氨醇单胞菌(Sphingomonas sp.)具相似净化功能,并与总有机碳生物化学循环过程具密切关系,其次占再生水补水口上游细菌群落总丰度75.5%的菌群与81bp为代表的假单胞菌属(Pseudomonas sp.)和Geitlerinema sp.具相似净化功能,并与氮的生物化学循环过程具密切关系.占再生水补水口下游细菌群落总丰度68.7%的菌群与138bp代表的小单孢菌属(Micromonospora sp.)具相似净化功能,同时与重金属Cu、V、和Ti生物化学循环具密切关系.对氨氧化细菌,266bp受铵态氮影响较大,占再生水补水口氨氧化细菌群落总丰度65.5%的菌群与266bp代表的Nitrosomonas sp.具相似的生境特征,适合在高氨环境中生长;与58bp所代表的Nitrosospira sp.具相似功能特性菌群丰度在远离补水口样点中较前者呈现显著增加趋势,表征该类菌群适合在相对低氨环境中生长.

基于FA-ISSA-PPR模型的旋风分离器分离效率预测

旋风分离器是气田开发中常用的气固分离设备,准确预测旋风分离器的分离效率对于指导其结构设计和方法优化具有重要意义。在对数据集进行相关性分析的基础上,采用因子分析(factor analysis, FA)简化变量,降低预测模型的复杂程度,利用改进的樽海鞘群算法(improved salp swarm algorithm, ISSA)对投影寻踪(projection pursuit regression, PPR)的模型参数进行优化,形成FA-ISSA-PPR组合模型。结果表明,利用FA模型,原数据集的10个变量可以简化合并为4个公因子,分别代表尺寸参数、颗粒沉降特性、粒子运行轨迹和等效分割粒径对分离效率的影响;与半经验模型和其余机器学习模型相比,组合模型在预测精度和训练时间上具有一定的优越性,在测试样本上的平均绝对误差(MAE)为0.005 91,R^(2)可达0.995,证明了其在小样本、非线性数据分析上的准确性、鲁棒性和泛化性。

解决一类特殊多目标优化问题的因子分析方法

根据国际最新提出的采用统计方法解决多目标优化的思想,提出了采用因子分析方法来解决多目标优化问题(FA-SMOEA),在个体聚类过程中充分考虑了目标函数对pareto解的影响,用灵敏度向量和相似程度作为过渡量,将目标函数和个体聚类结合起来.在交叉和变异过程中再次考虑了公因子对个体进化的影响,利用公因子对个体进行了局部修正.最后用数值实验验证了其有效性.

基于FA&CA的高校管理科学与工程类专业人才培养质量研究

从管理科学与工程类专业人才的社会需求现实出发,运用因子分析(FA)和聚类分析方法 (CA),分别对该专业人才的社会需求以及人才培养质量进行统计分析,以期为现阶段高校和用人企业对学生综合能力测评提供有益借鉴。

基于FA-BAS-ELM的海洋油气管道外腐蚀速率预测

为提高海洋油气管道外腐蚀速率预测的精度和效率,建立基于因子分析(FA)和天牛须搜索算法(BAS)的极限学习机(ELM)腐蚀速率预测模型。利用FA对影响因素数据集进行降维处理,确定预测模型的输入变量;建立ELM预测模型,并采用BAS对ELM模型的参数进行优化,避免参数取值随机性对模型预测性能的影响;以实海挂片试验为例,通过建模仿真评价模型的预测性能,并与其他模型进行对比分析。结果表明:FA-BAS-ELM预测模型的平均绝对误差(MAPE)仅为1.92%,决定系数R^(2)高达0.9949,相比于其他模型,该模型具有更优的预测性能。

基于EM算法的因子分析中隐变量的条件概率密度函数

因子分析是一种重要的多元统计分析技术,可以采用EM算法迭代得到模型的未知参数,其中一个关键的问题就是在已知观测数据和前一次迭代得到的参数估计值的条件下,如何得到隐变量的条件概率密度函数.国内外的有关文献都不加说明地直接给出了这个函数,本文给出了详细的推导过程.

西南少数民族地区农村人力资源开发影响因素研究——基于西南四省少数民族农村地区963份调查数据

在文献研究和专家访谈的基础上,设计出若干影响因素变量指标,先对广西壮族聚集地区农村发放350份调查问卷,回收有效问卷311份,对西南少数民族地区农村人力资源开发影响因素进行探索性因子分析,在此基础上对西南少数民族地区农村人力资源开发的影响因素维度结构提出假设;再采用"配额"加"随机"的抽样方法,对广西、云南、贵州、四川4省的壮族、彝族、苗族、藏族、瑶族、布依族、侗族、哈尼族和傣族等9个少数民族农村地区发放独立问卷1000份,回收有效问卷652份;对原假设进行验证性分析,结果表明,西南少数民族地区农村人力资源开发影响因素由6个维度构成,分别是教育与医疗、经济、民族文化、自然地理、人口、法律法规,基本验证了研究假设。

农村电商创业胜任力模型的构建与实证研究

基于胜任素质理论,在文献研究和访谈的基础上设计农村电商创业胜任力量表,先对广西地区的农村电商创业者发放50份预试调查问卷,通过信度、效度和探索性因子分析后修改量表。再对浙江、江苏、广东、广西、贵州、山东、福建、四川等地发放350份调查问卷,回收有效问卷254份。通过探索性因子分析和验证性因子分析构建农村电商创业胜任力模型,包括个人品行、知识资本、思维能力、心理特质和执行能力五个维度。以期对农村电商创业人才的培养以及农村电商创业者的自我提高提供借鉴和指导。

西北旱区盐湖盆地地下水化学组分源解析

为实现对吉兰泰盐湖盆地地下水污染源的识别与管理,系统采集区域内71个地下水样品,测定16项地下水质关键指标;以GB T 14848—2017《地下水质量标准》中的Ⅲ类标准为依据确定特征污染物,利用因子分析(FA)确定地下水水质指标的因子分类,以地质统计学插值绘图揭示不同污染源的空间分布特征,运用APCS-MLR(绝对主成分得分多元线性回归)量化不同污染源的贡献率.结果表明:研究区内ρ(Cr 6+)、ρ(As)、ρ(NH 4+)、ρ(F-)、ρ(Cl-)、ρ(NO 2-)、ρ(COD Mn)、ρ(TDS)、pH等9项地下水水质指标均存在超标现象,其中ρ(NH 4+)、ρ(Cl-)、ρ(F-)超标较为严重.通过因子分析法筛选出影响研究区地下水水质的6个公因子,即溶滤-富集作用因子(F 1,贡献率为24.61%)、农业活动因子(F 2,贡献率为20.38%)、原生地质-农业生产、生活污染因子(F 3,贡献率为11.72%)、工业生产污染因子(F 4,贡献率为10.38%)、地质环境背景因子(F 5,贡献率为10.78%)、原生地质因子(F 6,贡献率为10.61%),其中F 1、F 5、F 6为环境影响因子,F 2、F 3、F 4为人类活动影响因子.采用因子得分函数计算得到因子得分,巴音乌拉山一带整体污染因子得分较高,乌兰布和沙漠存在点状高值区,图格力高勒沟谷上游也存在一定程度的污染,而盐湖盆地东南大部分区域水质相对较好,其分布与变化受到天然因素和人类活动的双重影响.利用APCS-MLR得到各水质指标预测值与实测值的R 2(线性拟合优度)均大于0.7,APCS-MLR可较好地评估各因子对水质的贡献率.研究显示,因子分析与APCS-MLR相结合可以有效地对地下水化学组分进行定性识别与定量解析.

砂土地震液化预测的GA＿SVM＿Adaboost模型

为快速准确地对砂土液化情况作出预测,选取地震烈度、地下水位、覆盖厚度、标贯击数、平均粒径、地貌单元、土质及不均匀系数为主要影响因素,运用相关性分析和因子分析模型对其进行分析和属性约减,采用遗传算法(GA)对支持向量机(SVM)的参数寻优,结合Adaboost迭代算法,建立预测砂土地震液化的GA_SVM_Adaboost模型。选用唐山地震砂土液化现场勘察资料中的329组数据对模型进行训练,利用该模型对剩余68组砂土液化数据进行预测。最后,将预测结果与GA_SVM和SVM模型预测结果进行比较。结果表明,3个模型的平均预测准确率分别为100%、98.04%、89.71%,基于因子分析的GA_SVM_Adaboost模型的预测准确性优于GA_SVM模型和SVM模型,是一种解决砂土地震液化预测问题的有效方法,具有一定的应用参考价值。

环境空气中PM10主要来源解析

PM10是主要环境空气污染物之一,本文采用因子分析法(FA)确定PM10的主要来源。实验证明,因子分析法结合实际监测的分析结论,与A市实际情况拟合度非常高,可作为环境空气中PM10来源解析的方法。

基于预处理的AFOA-ELM冲击地压危险预测模型

为提高冲击地压危险性预测准确率,提出一种基于预处理的改进的果蝇优化算法(AFOA)优化极限学习机(ELM)的预测模型。以重庆砚石台煤矿为例,选取其10个冲击地压危险性影响因素作为模型特征;以部分实测数据作为样本数据集并进行预处理,采用合成少数类过采样技术(SMOTE)构建平衡数据集,使用灰色关联分析法(GRA)及因子分析法(FA)降低特征维度;针对果蝇优化算法(FOA),引入跳脱变量和分类准确率方差变量构造AFOA,利用AFOA优化选取ELM的输入层权值及隐含层阈值,构建冲击地压危险预测模型,训练预处理样本数据、预测并对比其他模型预测结果。结果表明:数据集预处理可以显著提高AFOA-ELM模型预测效果;基于预处理的AFOA-ELM冲击地压危险预测模型,预测准确率为93.75%,均方误差为6.25%,预测精度显著优于其他对比模型。

农户品质对农户信用影响实证分析——基于“农分期”16101个农户贷款数据

为了探究农户品质对农户信用的影响,在分析农户品质对农户信用影响机理基础上采用因子分析+Logistic回归方法,使用目前我国最大的农业服务公司——农分期公司农户数据库中2017年1-10月的16 101名农户贷款数据进行了实证研究。研究结果表明:1)农户品质能够显著影响农户违约行为,并且进一步影响农户信用;2)品质变量中,农户性格、人际关系自我评价和邻里评价越好,违约概率就会减少,信用状况也会更佳。

10种市售搅打奶油稳定性的多元分析

为了探明如何利用流变学特性指标对搅打奶油稳定性进行准确、快速的判断分析,本文通过相关性分析选取了8个与稳定性显著相关(p<0.05)的流变学特性指标针对10种稳定性存在显著差异的市售搅打奶油进行了因子分析(FA)和聚类分析(CA)。因子分析表明:存在三个主因子"主要稳定因子"、"触变环因子"和"平衡形变因子";由载荷分析可知时间扫描G’、触变环面积S和平衡形变r是影响搅打奶油稳定性的关键流变学指标;总因子得分表达式为TFS=f1×0.38476+f2×0.25671+f3×0.22858,总因子得分排名可以反映出不同搅打奶油稳定性之间的差异。聚类分析表明:10种搅打奶油可以分成3类,第一类聚集了7个搅打奶油样品,即5号、6号、1号、10号、8号、9号和2号;第二类聚集了2个搅打奶油样品,即3号和4号搅打奶油样品;7号搅打奶油自成一类。