基于PCA-FSEM方法的风力发电机可靠性研究

针对西北某风电场相关运行数据,对风力发电机进行可靠性研究.考虑运行数据之间相关性和冗余度,采用主成分分析(PCA)法进行降维,选取部分关键可靠性指标且根据关键指标运行数据,结合模糊理论建立可靠性评价模型,并选取部分风力发电机运行数据进行模型验证.结果表明,PCA法提取主成分累积方差贡献率为87.585%,可综合表述风力发电机的可靠性信息.单一可靠性指标评价时,虽然B02单机可利用率高达98%,但总发电量最低,虽然A04单机可利用率最低,但发电量较高,说明单一可靠性指标评价时存在误差.A05、B03单机各项指标均高,实际运行状态良好,发电量高,说明综合可靠性更高,与研究结果一致.因此,基于PCA模糊理论建立的风力发电机可靠性模糊理论评价模型(FSEM)符合实际运行状态,对定量评估机组可靠性具有指导意义.

基于PCA-SVM结合共聚焦拉曼光谱的特级初榨橄榄油掺伪压榨菜籽油定量分析

为了促进国内橄榄油市场的健康发展,对掺伪同样存在天然类胡萝卜素的低温压榨菜籽油的特级初榨橄榄油进行了定量鉴别研究。采用共聚焦拉曼光谱技术对不同掺伪浓度油样进行测试,基于密度泛函理论对油样的拉曼光谱峰的归属进行了理论分析,并对拉曼光谱数据进行主成分分析(PCA),然后利用支持向量机(SVM)构建PCA-SVM模型。另外,对PCA-SVM模型的检出限进行了研究。结果表明:特级初榨橄榄油与低温压榨菜籽油的拉曼光谱存在一定差异,最明显的光谱差异主要集中在谱峰1008、1161、1528 cm^(-1)和谱段2800~3000 cm^(-1)内,与密度泛函理论对不同油样拉曼光谱峰的分析一致;不考虑类胡萝卜素特征信号建立的PCA-SVM模型决定系数大于0.989,均方根误差小于2.990%,检出限为2%(低温压榨菜籽油体积分数);在特级初榨橄榄油掺伪定量分析中,考虑类胡萝卜素的特征信号有助于提高模型预测精度,但仅限于掺伪低价植物油中无类胡萝卜素存在的情况;PCA-SVM模型在不考虑类胡萝卜素特征信号的情况下依然具有良好的定量预测效果。综上,所建立的PCA-SVM模型可以用于掺伪2%以上低温压榨菜籽油的特级初榨橄榄油的定量鉴别。

水体透射光谱结合主成分分析(PCA)改进化学需氧量(COD)含量估算研究

为了解决传统的化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)测量方法耗时较长,不利于快速、实时地获取水体中COD的信息等问题。通过采集100组COD水体光谱信息,分别使用3种不同的高光谱数据预处理方法对光谱数据进行预处理,并基于不同的预处理方法分别建立高斯过程回归模型(Gaussian Process Regression,GPR)和BP神经网络模型,分析不同预处理方法对模型精度的影响,建立了基于透射光谱测量结合主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)改进水体COD含量估算模型。对各模型结合PCA数据降维方法进行模型的改进,通过比较模型的精度选择最优模型进行水体COD含量的检测。结果显示:相比于原始光谱数据建立的GPR模型和BP神经网络模型,数据预处理后的模型精度明显提升;且结合PCA对预处理后的数据进一步降维处理后,模型精度得到了进一步的提升。其中,基于标准正态变量变换特征结合PCA改进BP神经网络模型R 2高达0.9940,均方根误差RMSE为0.022540。证明了基于PCA数据降维方法对预处理后的光谱数据进行降维处理,有利于去除光谱中的冗余信息,提取特征信息,可以实现COD含量估算模型的优化,从而为传统COD测量方法存在的问题提出了一种新的解决思路。

基于PCA-BP神经网络的巷道通风摩擦阻力系数预测模型

根据实测巷道通风摩擦阻力系数数据的特点,建立了主成分分析PCA-BP神经网络预测模型。采用PCA法对影响巷道通风摩擦阻力系数的支护类型、断面形状、巷道宽、巷道高、支护部分周边长、巷道断面积和巷道长度7个因素进行降维。将降维后因素的贡献率进行排序筛选,得到3个主成分指标(F_(1)、F_(2)和F_(3)),作为BP神经网络输入层的神经元。利用实测数据对PCA-BP神经网络模型进行训练和测试,并将测试结果与支持向量机回归(SVM)模型和BP神经网络模型的测试结果进行对比,结果显示:全因素的BP神经网络预测模型和SVM预测模型的平均精度分别为92.9420%、93.0235%,而PCA-BP预测模型的平均精度达到了96.4325%。PCA-BP神经网络模型不但简化了网络结构,更提高了网络的泛化能力,使预测误差更小、精度更高,为更准确地获得巷道通风摩擦阻力系数提供了一种有效的方法。

基于PCA-XGBoost算法的哑铃状SIR差分滤波器设计

随着多业务无线通信技术的发展,具有共模抑制能力的差分带通滤波器越来越受到人们的关注,但是设计差分微带滤波器的传统方法过程复杂且耗时较长。针对这些问题,结合非线性赋权的极限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)算法,通过训练和学习滤波器结构参数和相应频率响应S参数的关系辅助进行滤波器的设计,设计了一款基于改进阶跃阻抗谐振器(Stepped Impedance Resonator,SIR)的哑铃状差分带通滤波器。该滤波器的中心频率为2.6 GHz,相对带宽为7.3%,通带内插入损耗优于0.95 dB,回波损耗优于20 dB,通带内共模抑制优于42 dB,并且具有较宽的阻带。实物测试结果与算法预测结果的一致性,验证了PCA-XGBoost算法(Principal Component Analysis,PCA)用于滤波器辅助设计的可行性。

基于PCA-APCS-MLR模型的滇池流域地下水质量影响因素定量识别

近年来,随着人类活动的加剧,滇池流域地下水质量不断恶化.本研究在评价流域地下水质量及主要影响指标的基础上,利用主成分分析法(PCA)归纳主要影响水质的驱动因子,并结合绝对主成分得分-多元线性回归受体模型(APCS-MLR模型)进一步量化了人为和天然因素对流域内地下水质量的影响程度.结果表明:①滇池流域约78%的地下水超过GB/T 14848-2017《地下水质量标准》Ⅲ类水标准,其中主要超标指标为铝(Al)、锰(Mn)和总铁(TFe).②通过主成分分析(PCA)提取了5类影响水质的主成分因子,分别为水岩相互作用因子(24.27%)、生活污水漏排因子(17.09%)、农业活动污染因子(12.24%)、地质环境背景因子(10.26%)和工业活动污染因子(9.14%),方差累积贡献率为73.00%.③利用APCS-MLR模型进一步量化了各类人为和天然因素对流域内地下水质量影响的贡献,5项因子对特征指标的平均贡献率分别为45.15%、70.76%、45.54%、54.1%和44.59%.研究显示,人类活动对地下水的过度开采及工农业活动是导致区域地下水质量下降的主要因素.

基于改进PCA-BP神经网络模型的海宁市需水预测

需水预测是地区水资源规划中的重要部分,对于实现水资源合理有序开发,保障社会经济的可持续发展有重要的指导意义。采用改进PCA-BP神经网络模型对影响需水量的9个影响因子进行降维处理,并分别以海宁市2001~2014、2015~2020年数据作为训练样本和检验样本完成模型训练,其中,综合灰色预测模型GM(1,1)对降维后的影响因子独立预测,从而预测海宁市规划年需水量,并与传统定额法的需水预测结果进行对比分析。结果表明,人口、GDP、居民生活用水量、城镇公共用水量为影响海宁市需水量的主要因子;通过构建改进PCA-BP神经网络模型得到的2025、2030、2035年需水结果,比传统定额法更为真实、合理,进一步证实了预测模型的合理性,可为海宁市未来水资源规划提供指导。

基于PCA算法的人脸匹配技术研究

基于PCA算法的人脸匹配是一种常见的计算机视觉技术,主要应用于人脸图像的分类和匹配任务。利用PCA技术对人脸图像进行特征提取和降维处理,将人脸分为测试集和训练集,然后用欧式距离计算测试集中选择的图像和训练集中所有图像的距离,选择距离最短的图像作为人脸匹配结果。实验采集了200张不同拍摄角度和不同表情的人脸图像,对待匹配的人脸图像加入不同程度噪声进行人脸匹配,实验结果显示基于PCA算法的人脸匹配技术,完成匹配的平均时间为1.2494s,人脸图像匹配准确率为97.25%。

基于WPT-PCA-GMHMM的输气管道泄漏源特征识别研究

为了克服压力波动下输气管道泄漏信号变化幅度大导致孔径识别准确率低的问题,提出了一种基于WPT-PCAGMHMM的泄漏源特征识别模型。开展了压力波动下管道泄漏的声发射检测实验,通过小波包变换(WPT)提取了不同工况下声发射信号的小波包能量谱,随后通过主成分分析(PCA)对频带能量进行去相关性与降维。最后将数据及标签分为训练集与测试集,采用高斯混合-隐马尔可夫模型(GMHMM)实现了对管道压力与泄漏孔径的分类识别。结果表明,所提出的模型整体准确率最高达到95.20%,泄漏孔径准确率达到99.95%,显著泄漏识别准确率达到100%,在充足样本及小样本的环境下相比BPNN、SVM均有优秀的表现。

基于PCA方法的移动医疗高维数据降维处理

移动医疗领域产生大数据集,数据量庞大、数据维度复杂,数据挖掘过程存在诸多冗余数据等问题,本文在此基础上使用主成分分析PCA方法进行降维处理,筛选出有效数据维度,避免数据过度拟合,将高维数据降维成低维数据,对其隐含的结构具有很大帮助,经常用于数据压缩、数据探索以及数据可视化。对移动医疗大数据进行降维处理,不仅能减少数据计算量,也能避免数据过度拟合,有利于医疗数据价值分析,为移动医疗数据集领域的数据挖掘提供新的思路和方法。

基于PCA-SSA-XGBoost算法的拱坝应力预测模型研究

由于大坝应力受水位、温度等众多因素共同作用,各影响因子间的相互关联会引起多重共线性问题,容易导致以此为输入的预测模型出现伪回归现象。此外,现有基于机器学习算法的应力预测模型由于训练特征过多、过度训练易产生过拟合现象,其预测精度还有待提高。针对上述问题,提出了基于主成分分析法(PCA)和麻雀搜索算法(SSA)改进的极限梯度提升算法(PCA-SSA-XGBoost)构建拱坝应力预测模型。该模型首先采用主成分分析法对参数进行降维,降低影响因子的多重共线性影响;进而通过SSA算法优化XGBoost的超参数,以避免传统算法过拟合,进一步提高模型预测性能。将该模型应用于我国西南某混凝土拱坝工程,对应力及应力相关监测数据进行处理、分析和预测,并与多元线性回归模型(MVLR)、神经网络模型(RBFNN)、极限梯度提升回归预测模型(XGBR)的预测结果进行对比分析。结果表明,基于PCA-SSA-XGBoost算法的应力预测模型可克服输入变量的多重共线性和过拟合问题,在预测精度方面具有优越性。

基于PCA-超效率DEA的目标热红外伪装效果评价研究

为解决目标热红外伪装效果评价过程中主观性过强、量化分析不全面等问题,通过分析目标热红外暴露征候,综合提取了温度、纹理、形状及统计等4类一级指标,并细分多个二级指标,建立了热红外伪装效果评价指标体系,引入超效率数据包络分析(DEA)模型对目标热红外伪装效果进行充分评价。针对评价指标集关联性大的情况,运用主成分分析(PCA)法对指标数据降维处理得到相互独立的主成分因子,通过超效率DEA模型进行计算并排序,解决了因指标信息重叠而使得部分评估结果存在偏差的问题。利用PCA-超效率DEA模型,对目标在不同时间及背景下的热红外伪装效果案例进行评价,结果表明,该算法对热红外伪装效果评价更为客观、准确。

基于PCA-LDA-SVM算法的茶小绿叶蝉识别

为提高茶小绿叶蝉病虫害的识别效率和精度,提出一种基于PCA-LDA-SVM的茶小绿叶蝉病虫害识别方法。首先,对采集的茶叶图像进行预处理,得到缩放后的图像;然后,利用主成分分析(PCA)对预处理后的图像提取全局特征,降低特征数据的维度,从而减少后续的计算时间;再利用线性判别分析(LDA)寻找特征数据的最优投影空间,使类内散布距离最小,类间散布距离最大,进一步提高识别的准确率和精确度;最后,利用支持向量机(SVM)分类器进行分类识别。试验结果表明,PCA-LDA-SVM模型识别准确率达96%,精确度达100%,召回率达92%,整体识别性能优于SVM,BP,KNN,PCA-SVM模型,具备一定的理论价值和参考意义。

基于PCA-BP神经网络的既有建筑改造成本预测

既有建筑由于建造过程信息的缺失、损毁,缺乏造价定额资料等成本估算标准数据,导致决策阶段很难快速准确地计算出改造工程造价。针对该问题,提出了基于主成分分析(PCA)和BP神经网络的既有建筑改造成本预测的方法。通过案例与文献分析,识别并提炼出影响既有建筑改造成本的10个影响因子。利用主成分分析方法,对提取的10个因子进行降维,归纳出3个新的综合变量。采用BP神经网络对280个既有建筑改造成本进行分组训练、验证与测试。结果显示,PCA-BP神经网络模型基于降维且消除指标之间相关性数据为基础,提高了预测效率,方根误差、相关度均取得了较好的结果,实测数据与预测数据之间的综合误差为2.66%,为既有建筑改造工程造价快速测算提供了一种新方法。

基于PCA的汉中市中心城区空气质量影响因素研究

根据2022年汉中市中心城区环境空气质量监测数据和气象数据,运用主成分分析法(PCA)研究了影响空气质量的主要因素和重要因素,并对比分析了气象指标和各污染物浓度之间的关系。结果表明:主成分分析法提取的3个主成分方差贡献率为79.388%,达到了预期效果。主成分1的方差贡献率为51.745%,其中PM_(2.5)、CO、NO_(2)、PM_(10)权重较高,说明PM_(2.5)、CO、NO_(2)、PM_(10)是影响空气质量的主要因素,且它们高度正相关,相关系数最高为0.905(PM_(2.5)-CO),最低为0.751(PM_(10)-CO),分析表明加强对工业源、移动源CO、NOx以及颗粒物排放管控是改善空气质量的有效途径。主成分2、主成分3的方差贡献率合计为27.643%,主要包含了风向、O_(3)、风级、气温等信息,是影响空气质量的重要因素。气温对各污染物浓度影响最明显,与O_(3)显著正相关,与其他污染物负相关,影响程度大小依次为CO>O_(3)>NO_(2)>PM_(2.5)>PM_(10)>SO_(2),在7℃时,PM_(2.5)、PM_(10)、NO_(2)、CO、SO_(2)浓度相对较高;在偏东北风时PM_(2.5)、PM_(10)、CO平均浓度较高,O_(3)平均浓度较低,偏西南风时具有相反特征;风级增大污染物浓度降低,但O_(3)浓度在1级~2级风时较高。

基于PCA-BP神经网络的跨境农产品供应链数字化转型风险预测

数字经济正在成为重组全球农业要素资源、重塑全球农业经济结构、改变全球农业竞争格局的关键力量。对于跨境农产品供应链(Cross-border Agri-food Supply Chains,CASCs),由于农产品自身具有易损易耗、季节性和周期性等特点,使得跨境农产品的链式结构相比其他供应链存在更大的脆弱性。推动跨境农产品供应链数字化转型,关键是有效识别和预测数字化转型过程中的风险因素。基于TOE框架归纳了企业数字化转型风险中的3个表现层面,在对跨境农产品供应链核心企业及其成员企业调研基础上,运用主成分分析(PCA)减少原始数据的维度,在此基础上构建反向传播神经网络(BPNN)用于预测CASCs数字化转型中的风险。结果表明,所选择的4个主成分是合理的,评价指标体系是有价值的。研究结果为跨境农产品供应链发展提供了新的思路。

基于SparkML+PCA-GBDT的行业数据挖掘模型构建

针对传统数据挖掘方法对工业用电量预测精度低,导致电力交易挖掘效果不佳的问题,提出以某市供电公司为研究对象,对其工业用电的组成结构和影响因素进行定性分析;基于SparkML机器学习工具和数据挖掘算法,构建一个基于PCA-GBDT组合模型的工业供电量预测模型;优化PCA-GBDT算法参数,提升GBDT算法的训练效率和预测准确率。实验结果表明,改进后的PCA-GBDT算法的MAE、MSE、RMSE和MAPE误差分别取值为16.18%、255.17%、14.13%和2.96%,相较于传统的机器学习算法中的线性回归算法和随机森林回归算法来说,本算法的工业用电量预测误差明显更低。

基于PCA-RBF的沥青混合料阻燃性能研究

该研究旨在探讨基于主成分分析(PCA)和径向基函数(RBF)神经网络的方法,以评估沥青混合料的阻燃性能。研究的主要目标是建立一个可靠的预测模型,以准确评估不同沥青混合料的阻燃性能,从而为沥青路面工程设计和交通安全提供支持。该文收集多种不同配方和成分的沥青混合料样本,并对其阻燃性能进行实验测试。然后,运用PCA降维技术提取关键特征,以减少特征空间的维度,从而优化数据分析。接着,采用RBF神经网络模型,利用经过降维处理的数据,进行阻燃性能的建模和预测。研究结果表明,PCA-RBF方法能够有效地分析沥青混合料的阻燃性能,并具有较高的预测准确性。通过使用PCA降维,成功地提取影响阻燃性能的主要特征,从而更好地理解不同混合料之间的差异。同时,RBF神经网络模型在预测方面表现出色,为不同沥青混合料的阻燃性能提供可靠的评估方法。该文讨论模型的优点和局限性,并提出进一步改进和研究的建议。

基于改进PCA模型的工作站故障诊断方法研究

工作站广泛应用于工业生产。现有的PCA故障诊断模型在检测工作站故障时存在模型过度拟合、指标冲突、参数敏感度低等问题,误检漏检较多。针对上述问题,提出一种基于改进PCA模型的工作站故障诊断方法,即MA-PCA(Multi-index Principal Component Analysis)。在传统PCA主成分分析故障诊断模型基础上,在主元空间和残差空间计算T2和SPE统计量,引入控制限融合深度系数的统计量指标,调整控制限,根据主成分中的参数贡献量反馈调整诊断模型,构建自适应更新的故障诊断模型。最后通过实例分析,验证了所提出的改进PCA模型故障诊断方法的可行性,并与传统PCA模型和三项故障诊断方法的诊断结果进行比对,该方法在故障诊断准确率上可提高2.7%~8.2%。

基于PCA-SBM的轨道交通站点接驳评价体系——以厦门市轨道交通站点为例

以慢行交通规划为指导,搭建基于PCA-SBM(主成分分析-基于松弛值测算)的效率评价模型,从管理者视角对厦门市轨道交通单车接驳现状作出评价。研究发现:厦门市站点接驳效率整体偏低,多呈现高投入、中回报的数据表现,需加强高峰日的引导轮次;电子围栏使用率低,应加强政企联动,做好及时的高峰时期车辆调度与用户前端引导,提升用户对电子围栏的感知,推动落实智能化管理。