大坝安全监测的遗传—偏回归(GA-PLSR)模型研究及应用

基于在大坝监测中常用的偏回归模型的基础上引入了遗传算法,充分利用其强大的自适应全局优化概率型搜索功能,采用改进的遗传算法对偏回归系数进行寻优重估,建立大坝安全监测的遗传-偏回归模型。从而达到对偏回归模型优化的目的,以同时解决和改善常规大坝安全监测回归模型中存在的因子多重相关性干扰和模型欠拟合问题,进一步提高大坝监控模型的拟合和预测精度。

基于介电特性的海沃德猕猴桃品质检测

为研究猕猴桃的介电特性与其主要品质之间的关系,本试验通过测定不同贮藏时期海沃德猕猴桃的介电特性、营养成分、色差及质构指标,用连续投影算法(SPA)和遗传算法-偏最小二乘法(GA-PLS)筛选出各品质指标(Vc、可溶性固形物、ΔE、硬度、粘聚性和弹性)的特征频率点,建立猕猴桃品质指标的预测模型并进行验证。结果表明,建立Vc和ΔE值的最优模型为连续投影算法结合神经网络模型,可溶性固形物、硬度、粘聚性和弹性的最优模型为遗传算法-偏最小二乘法结合神经网络模型,模型对各指标预测的决定系数分别为0.971、0.934、0.922、0.984、0.908和0.954,各品质指标预测值与实测值无显著差异(P>0.05)。综上所述,介电检测技术结合SPA和GA-PLS可用于预测猕猴桃的特征品质。本研究结果为猕猴桃品质的无损检测奠定了基础。