基于多峰优化Kriging模型与距离相关系数的高速列车动力学参数多输出灵敏度分析

高速列车动力学参数较多,有多个动力学性能的评价指标。综合考虑这些动力学指标进行参数灵敏度分析,对高速列车动力学参数的恰当匹配具有重要意义。现有的单输出灵敏度分析技术难以准确度量参数对车辆动力学综合性能的影响。为避免这一缺陷,本文引入了一种新的基于距离相关系数的多输出灵敏度分析技术。该方法通过求解单个输入与多个输出变量之间的距离相关系数,实现多输出全局灵敏度分析的目的。为提高灵敏度分析的效率,建立了多个动力学指标与输入参数的Kriging模型;为提高近似模型的精度,引入了一种新颖的多峰优化算法对Kriging模型的超参数进行全局寻优。与传统单目标智能优化算法不同,该优化算法通过引入种群差异指标,将单目标优化问题转化为双目标优化问题,从而增加了子代种群的多样性,避免了传统优化算法易于陷入局部最优解的问题。基于所提方法,以和谐号动车组动车为例,研究了多个动力学指标的多输出全局灵敏度。结果表明:由于增强了种群多样性,所提的超参数优化方法对Kriging模型精度和稳定性提升效果明显;基于距离相关系数的灵敏度分析方法能够更加合理地识别出对车辆动力学综合性能影响较大的参数,排除几乎没有影响的参数。

基于聚类分析和Pearson相关系数法的电网负荷数据清洗与去重

针对电网负荷数据存在冗余和价值密度低等问题,本文提出一种结合K-means算法与Pearson相关系数计算的集成学习方法,对负荷数据进行清洗与去重。设置仿真实验将某地区连续730日的负荷数据进行聚类、切片、排序、比对、去重等分析处理,得到清洗后的新数据集,将新数据集与原数据集代入相同的BP神经网络模型和随机森林模型进行负荷预测,实验结果表明新旧数据集具有相似的特征特性与数据挖掘潜力。与传统的数据去重方法相比,本文提出的数据清洗策略在进行训练集的预处理时,效率和准确度方面均有更好表现,可以为训练用于负荷预测的网络模型提供支持。

基于Pearson相关系数与广义S变换的低压直流微电网的故障选线方法

针对低压直流微电网线路的故障选线方法的研究有限,提出一种基于Pearson相关系数与广义S变换的故障选线方法。首先,介绍了低压直流微电网的一般组成。在此基础上,研究了低压直流微电网的单极故障以及极间故障的故障特征,提出选线方法,对各线路正负极首末端电流差进行Pearson相关系数计算来确定故障线路。然后对所选故障线路正负线路首端的电流量进行广义S变换,计算出其能量和的比值判别故障极性或者极间故障。最后,在PSCAD/EMTDC中搭建出低压直流微电网模型以输出各线路电流数据,并利用Matlab对数据进行仿真。结果表明,所提选线方法直接有效,且耐受过渡电阻的能力较强。

基于皮尔逊相关系数的短道速滑竞赛数据分析

短道速滑比赛不仅是速度的竞争,更是技术、战略和排名的竞争。《短道速滑技术规则》规定,每一轮比赛的名次直接决定运动员能否晋级下一轮,每一轮的成绩排名直接影响到下一轮出发的起跑位置(道次)。通过梳理2015~2020年国内短道速滑联赛、锦标赛及冠军赛产生的72 725条成绩数据,分析各轮比赛分组、道次和比赛成绩的关系,并剖析运动员出发道次对比赛成绩的影响,为优化运动员技术训练和策略选择提供理论支持。研究得出:随着短道速滑项目距离的变长,最终名次与运动员出发站位之间呈负相关性,建议教练员针对运动员的特点,在500 m比赛中强调全力以赴,速度至上;1 000 m比赛中兼顾出发站位与体能分配;1 500 m比赛中运用跟滑,择机超越。并在尽量降低运动员失误及犯规的同时,确保每一轮比赛都能晋级,从而实现最终的夺冠目的。

利用Pearson相关系数定量分析生物亲缘关系

论文主要利用计算语言学中使用的统计学方法定量分析生物物种的亲缘关系。以包含生物体遗传信息的核酸序列为研究对象,采用计算语言学的思想和方法,将每一个生物体的核酸序列看作一篇很长的自然语言文本,抽取核酸序列的双核苷酸频率分布特征向量,用以表征其数字特征。而后采用PearsonCorrelationCoefficient(Pearson相关系数)定量分析其亲缘关系的远近程度。将119个细菌的全基因组核酸序列进行两两比对,对所得的7021个r值进行分析,得出的结论是:亲缘关系越相近的物种,其Pearson相关系数越大。取定0.985作为“属”的分界阈值时,得到召回率为75.824%,准确率为73.404%。论文对定量分析生物学核酸序列的相似性和对生物亲缘关系远近的建模有重要的实际意义。

基于Pearson相关系数的集输管道流动腐蚀主控因素分析

油气田集输管道腐蚀穿孔直接影响油田的安全、环境和生产,明确管道腐蚀的主控因素至关重要。采用多相流瞬态模拟软件OLGA建立管道的里程-高程模型,模拟管道内部流动状态,如温度、压力、持液率、壁面剪切力、气液相流速等参数,利用Pearson相关系数确定影响腐蚀的主控因素,结果表明:随着里程的增加,温度、压力和持液率呈现降低的趋势与腐蚀速率的规律一致,气液壁面剪切力和气液流速随着里程的增加呈现逐渐升高的趋势,但整体规律与腐蚀速度规律一致;影响集输管道腐蚀的主要因素是持液率(0.626),其次是气体流速(0.591),为油气集输管道“一管一策”的针对性实施提供了依据。

基于Pearson相关系数的影响加速器故障率的多因素分析

目的通过Pearson相关系数统计方法分析影响加速器故障率的多种因素。方法收集2013年7月至2019年12月加速器故障数据,使用SPASS 19.0软件中的Pearson相关系数功能(|r|≥0.8,高度相关;0.5≤|r|≤0.8,中度相关;0.3≤|r|≤0.5,低度相关;|r|≤0.3,相关程度极弱,可视为不相关;P<0.05有统计学意义),分析投入使用时间、患者治疗时间(负荷量)、温湿度平均值、内水压对故障率的影响程度。结果其中以每6个月为时间单位,投入使用时间与加速器故障率的Pearson相关系数呈高度正相关(r=0.853>0.8,P<0.001);其余时间单位的治疗时间和投入使用时间与故障次数的呈中度正相关(0.3≤r≤0.8,P<0.05);平均温度、平均湿度、平均内水压与加速器故障率的不相关(r<0.3)。结论患者治疗时间(负荷量)与加速器投入使用时间对加速器故障率影响程度较大,需要特别关注;有规律且在厂家要求以内的温湿度及内水压对故障率影响较小。

基于Pearson相关系数的丙戊酸血药浓度检测方法比较研究的倒方差法meta分析

目的通过对酶扩大免疫分析法(EMIT)与高效液相色谱法(HPLC)检测丙戊酸血药浓度相关性研究的比较,介绍利用倒方差法对Pearson相关系数进行meta分析的方法。方法通过文献数据库检索有关EMIT和HPLC测定丙戊酸血药浓度比较的方法学评价文献。按照纳入和排除文献标准筛选文献,提取资料以及利用QUADAS量表进行方法学质量评价。详细介绍采用Revman 5.2软件将Pearson相关系数Fisher’Z转化后的数据进行倒方差法meta分析的方法。结果纳入4篇文献,合计434例次患者检测结果。summary Fisher’Z值为1.94,95%CI为(1.65,2.22),将summary Fisher’Z值转换得出相关系数的合并效应值summary r为0.959,95%CI为(0.929,0.977)(P<0.01),具有统计学意义,提示EMIT与HPLC测定人血中丙戊酸的浓度结果具有高度相关性;异质性检验结果 I^2=87%,提示各研究之间异质性高;亚组分析结果提示检测对象不同可能是研究间异质性高的原因。结论 EMIT和HPLC测定丙戊酸血药浓度相关性良好,两者均可作为临床常用丙戊酸血药浓度检测方法。Revman 5.2软件使用操作较简便,利用倒方差法可对Pearson相关系数类指标进行meta分析。

基于改进相关系数的犹豫模糊集聚类分析

针对犹豫模糊集相关系数计算公式中可能存在分母为0的特殊情况,对相关系数公式重新定义,并对犹豫模糊集之间的隶属度差异和犹豫度差异2个部分进行综合考虑,进一步将其推广至区间值犹豫模糊集上,同时弥补了需要对数据进行主观填充这一不足之处,最后证明其良好性质,并应用于数值算例中说明合理有效性。

基于Pearson相关系数Meta分析在SAS程序中的实现

目的介绍Pearson相关系数的Meta分析方法及其在SAS软件中的实现。方法以实例数据为例,编写SAS程序,运行出结果;将SAS运行结果和实例中应用软件结果进行比较。结果 SAS软件运行结果和实例中应用软件结果无差异。结论本研究编写的SAS程序可以实现相关系数的Meta分析。

基于暂态电流相关系数的环状直流配电网保护方法

基于模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)的环状直流配电网因其供电可靠性优势而备受瞩目,MMC环状直流配电网的稳定运行与快速而又可靠的线路保护方法息息相关。为了保证环状直流配电网系统的安全运行,提出了基于故障暂态电流的Pearson相关系数保护方法。首先,提取环状直流配电网中线路首末两端电流的线模分量,利用其线模电流的差异完成区内、外故障的识别;根据单极接地和双极短路故障时的特征,利用线路正负极暂态电流相关系数数值差异进行单双极故障判定,并完成故障选极;最后,在PSCAD/EMTDC(power systems computer aided design/electromagnetic transients including DC)中搭建环状直流配电网模型进行验证,结果表明:所提方法在2 ms内可以快速可靠动作,可以保护线路全长,耐过渡电阻能力强,在40 dB噪声情况下,依旧可以识别故障,有一定的抗干扰能力,并且不严格要求同步通信。

基于Pearson相关系数的血清YKL-40水平与哮喘指标相关性研究的Meta分析

目的利用Meta分析的方法,基于Pearson相关系数评估血清YKL-40水平与支气管哮喘相关实验室指标、哮喘患者基线特征的相关性。方法通过搜索Pubmed、OVID、Cochrane数据库,检索时间为建库至2020年10月,最终根据纳入标准筛选文献。评估纳入文献质量及提取必要数据后,采用Revman 5.3软件进行Meta分析。结果最终纳入14篇文献,参与项目的受试者共4125例。文献质量较高。Meta分析结果提示血清YKL-40水平与哮喘患者年龄、BMI、吸烟史、肺功能指标存在相关性,与血嗜酸性粒细胞绝对值、IgE、FeNO、血中性粒细胞绝对值无关。结论血清YKL-40可能一定程度上反映哮喘患者肺损伤程度,却与IL-13以外的Th2免疫反应机制无关。

Pearson相关系数法快慢横波波场分离

横波分裂是各向异性介质的重要特征,当横波或转换波穿过各向异性介质到达地面时,地面三分量检波器的x分量和y分量接收到的地震记录中都会同时存在快横波和慢横波。将快横波和慢横波进行分离,进而计算介质的各向异性参数是多分量数据处理中重要的一步。将数学中的Pearson相关系数引入到多分量地震勘探中,提出了Pearson相关系数法进行旋转角度识别,进而分离快、慢横波波场。相比于传统的互相关法,Pearson相关系数法从精度、抗噪性能和计算效率上都有提高。

一种基于Pearson相关系数的电力用户负荷曲线聚类算法

提出一种基于Pearson相关系数作为聚类判据的负荷曲线聚类算法——Pearson相关聚类(Pearson Correlation Clustering,PCC)。首先对负荷数据进行数据清理以及去噪处理,再选择合适的降维算法以降低数据处理的复杂性。提出利用Pearson相关系数阈值作为聚类中心选择依据的方法解决初始聚类中心选择的随机性;利用电力负荷曲线数据与聚类中心之间的Pearson相关系数进行聚类,以DBI指标作为聚类效果的评价标准,分析了不同系数对聚类效果的影响。算例结果表明,该算法相比传统算法运行时间短,鲁棒性强,聚类效果更好。

基于相关系数的工程材料评价指标定量分析

为了建立科学的评价指标体系,降低评价过程的复杂性,合理分配指标的权重,提出了一种基于相关系数的工程材料评价指标定量分析法,即在构造指标相关系数矩阵基础上,通过计算特征值和特征向量,得到各主成分的贡献率和累积贡献率,并对主成分载荷进行分析,确定了指标定量筛选依据;以上述依据对五种低温存储罐材料(铝合金)的8个评价指标进行定量分析,根据筛选前后的两个指标体系,采用TOPSIS法进行综合评价。结果表明:两组指标体系得出的评价结果完全一致,且后者由于删除了冗余指标,使得权重的分配更加合理和准确,更好地体现了不同候选材料的优劣差异;说明基于相关系数定量分析工程材料的评价指标合理、可行。

大重叠度影像的相关系数匹配精度分析

随着低空遥感技术的发展,大重叠度航空影像的获取变得越来越容易,海量的影像数据对于匹配工作要求越来越高。针对灰度相关系数匹配法,分析了搜索区和阈值对于大重叠度影像匹配精度的影响。实验表明,选取合适的搜索区和阈值能够改善影像匹配结果,并且对于影像同名点识别、三维建模精度的提高也有较好的通用性。

灰色关联度和Pearson相关系数的应用比较

本文分别采用灰色关联度与Pearson相关系数方法,分析运动员的训练项目对专项成绩的影响.首先给出两种方法的算法步骤及其数据的预处理,其次计算不同的训练项目对专项的关联度,最后对所得到关联值进行分析,对算例的分析结果表明,两种方法中联度较高的十项中有九项相同,其结果极其接近.结论为灰色关联度与Pearson相关系数方法具有较高的可靠性,依据这两种方法可以为不同专项的运动员制定科学训练方式.

基于Pearson相关系数的货运车辆能耗模型研究

根据若干年货运车辆的调查数据,运用Pearson相关系数进行货运车辆单车百公里能耗的多元回归分析,通过相关程度确定了货运车辆百公里油耗的关键影响因子并量化了影响关系,借助二次回归结果构建单车百公里油耗模型,实现了货运车辆复杂因素下离散型油耗的高精度拟合.同时通过对北京市货运统计能耗对比和典型政策影响的案例分析,验证了对政策影响下各要素变量的响应,明确了车队能耗量化核算的准确度,并得到污染物减排政策下的货运能耗变化特征分析.本文研究为货运行业开展精细化能耗测算提供支撑.

基于故障暂态电流Pearson相关系数的直流配电网保护

对直流配电网保护技术的研究是保证其安全稳定运行的前提,为此提出一种基于故障暂态电流Pearson相关系数的纵联保护方案。首先分析了区内外不同故障类型下换流站电容电流与线路保护安装处测量电流之间的关系特征,之后利用Pearson相关系数表征上述两个电流的方向性和相关性,并根据线路两端Pearson相关系数的正负和大小设计保护判据,最后在Matlab/Simulink中搭建直流配电网的模型,通过对双端以及多端直流配电网故障的仿真分析,验证了该保护方案的有效性和实用性。

在SPSS中基于相关系数矩阵变量的聚类分析

在体育文献中,由于刊登原始数据需占用大量的篇幅,因此,很难在体育文献中见到多变量的原始数据资料,所以,能在文献资料中查阅到的描述变量之间线性关联程度的主要资料即相关系数矩阵。在SPSS中,变量聚类分析是建立在原始数据的基础上的,没有专门的分析模块来对只有相关系数矩阵的资料进行统计分析,因此,有必要对此展开研究。研究表明,在只有相关系数矩阵,而没有原始数据信息时,可按SPSS中提供的建立相关系数矩阵的固定格式在SPSS中建立相关系数矩阵的数据文件,在聚类分析之前需对相关系数矩阵进行转换,使之变成等价的距离矩阵,则在调用CLUSTER过程时,可以得到正确的树形聚类输出图,从而实现变量的聚类分析。