Optimal Batching Plan of Deoxidation Alloying based on Principal Component Analysis and Linear Programming

As the market competition of steel mills is severe,deoxidization alloying is an important link in the metallurgical process.To solve this problem,principal component regression analysis is adopted to reduce the dimension of influencing factors,and a reasonable and reliable prediction model of element yield is established.Based on the constraint conditions such as target cost function constraint,yield constraint and non-negative constraint,linear programming is adopted to design the lowest cost batting scheme that meets the national standards and production requirements.The research results provide a reliable optimization model for the deoxidization and alloying process of steel mills,which is of positive significance for improving the market competitiveness of steel mills,reducing waste discharge and protecting the environment.

华中地区人口变化趋势及影响因素统计分析

研究华中地区2001—2020年人口变化的趋势和影响因素,分别构建河南、湖北、湖南三个省份的人口回归模型,并运用线性回归和主成分分析方法进行分析.结果显示,近年来华中地区人口总量呈现负增长趋势,人均地区生产总值、人口出生率、人口死亡率、城镇化率和产业结构升级指数均对总人口数量有显著影响,其中,人均地区生产总值和出生率与华中地区人口的总数量同方向变化.研究认为,政府应出台积极的生育政策,传播正确的生育理念,从而提高华中地区人口的出生率,加快华中地区经济发展来提高人均地区生产总值,以期能够缓解人口负增长的问题.

武都地区初榨橄榄油酚类和脂肪酸组成对油脂氧化稳定性研究

对武都地区的白橄榄(U)、恩帕特雷(E)、奇迹(K)、阿斯(As)、中山24(Z)、云台14(Y)、皮瓜尔(P)、豆果(Arbe)、小苹果(M)、鄂植8(Ez)、阿尔伯萨拉(Arbo)、科拉蒂(C)、莱星(L)、佛奥(F)这14个品种初榨橄榄油的脂肪酸、酚类成分及油脂氧化稳定性进行检测和分析,单因素方差分析表明:品种间多酚和脂肪酸含量及油脂氧化稳定性存在显著性差异(p<0.05)。所有分析样品的脂肪酸组成均符合欧盟特级初榨橄榄油标准,初榨橄榄油中油酸质量分数在(56.12±0.24)%(豆果)和(71.45±0.42)%(科拉蒂)之间,亚油酸质量分数在(5.73±0.06)%(皮瓜尔)和(15.80±0.05)%(阿斯)之间,棕榈酸质量分数在(12.67±0.12)%(科拉蒂)和(18.76±0.04)%(豆果)之间。裂环烯醚萜类是主要的酚类成分,总酚质量分数最高为奇迹,为(471.35±29.34)mg/kg,最低为豆果,仅(165.65±8.08)mg/kg。主成分分析表明:富含橄榄苦苷苷元、女贞子苷元、橄榄裂环烯醚萜、油酸、芹菜素的品种氧化稳定性越高,而富含棕榈酸、亚油酸、酪醇、羟基酪醇、刺激醛的品种氧化稳定性越低。基于芹菜素、橄榄裂环烯醚萜、木犀草素和亚油酸建立的多元线性逐步回归模型可以预测90.70%的油脂氧化稳定性变化(p<0.001)。

6月龄鲁中肉羊生长性状多元统计分析

为探究鲁中肉羊体尺、体重性状间的关系,测定并收集1 094只(公羊325只,母羊769只)6月龄鲁中肉羊体尺和体重指标数据,对其进行相关性分析、主成分分析和多元线性回归分析。结果表明,公羊和母羊的各体尺指标均与体重呈极显著正相关,各体尺指标之间也均存在极显著的正相关关系。按照累计贡献率在85%以上的标准,公羊选取前3个主成分,分别反映6月龄鲁中肉羊公羊的整体体型结构状况、胸部发育状况和四肢发育状况;母羊选取前2个主成分,分别反映6月龄鲁中肉羊母羊的整体体型结构和四肢发育情况。6月龄鲁中肉羊公羊体重的最佳回归方程为:Y=0.268X_(2)+2.448X_(4)+1.319X_(5)-60.459(R^(2)=0.776,P<0.01),标准化后的最佳回归方程为:Y=0.328X_(2)+0.552X_(4)+0.156X_(5);母羊体重的最佳回归方程为:Y=0.070X_(1)+0.166X_(2)+0.819X_(3)+1.599X_(4)-2.547X_(5)-17.237(R^(2)=0.919,P<0.01),标准化后的最佳回归方程为:Y=0.176X_(1)+0.274X_(2)+0.237X_(3)+0.450X_(4)-0.235X_(5)。本研究结果可为提高鲁中肉羊早期选种选育效率提供理论依据。

基于灰色回归模型广州市果蔬类生鲜农产品冷链物流需求预测

目的通过对不同预测方法的误差进行对比研究,选取预测精度较高的方法,促进部门科学化决策。方法从农产品供给、社会经济水平、冷链物流保障、居民规模与消费能力四大维度选取15个指标来构建影响因素指标体系,对影响因素与冷链物流需求进行灰色关联度分析。采用GM(1,1)、GM(1,6)与主成分-多元回归线性模型对果蔬类生鲜农产品冷链物流需求进行预测。结果GM(1,1)预测模型、GM(1,6)预测模型、主成分-多元回归线性预测模型的预测误差分别为2.97%、1.70%、2.53%。结论GM(1,6)预测模型预测精度最高,该模型适用于中短期的冷链物流需求预测,具有较高的应用价值。

京杭运河上游河段磷污染时空分布特征及污染源解析

为揭示京杭运河上游桐乡段总磷浓度不能稳定达到GB 3838—2002《地表水环境质量标准》Ⅲ类标准的原因,在桐乡段干流布设24个采样点,入河支流布设18个采样点,开展水质加密监测,研究磷污染发生的时空变化规律;基于水质常规指标的主成分分析,以及各主成分因子中强载荷指标与三维荧光组分的相关性分析,对重点河段磷的主要污染源进行解析;并基于绝对主成分—多元线性回归模型,定量评价主要磷污染源的贡献率。结果表明:1)京杭运河上游桐乡段干流入境水总磷浓度为0.14~0.20 mg/L,沿程监测点5~7、9和21~24有明显变差趋势,最高浓度达0.40 mg/L;部分入河支流水质较差,总磷浓度达到0.44 mg/L。2)主成分分析得到3个主因子,因子1以氨氮、溶解态磷为主要载荷,与类蛋白质组分显著相关,代表生产生活污染;因子2以高锰酸盐指数、溶解态磷、颗粒态氮为主要载荷,与类腐殖质组分显著相关,代表农业源;因子3以颗粒态磷、颗粒态氮为主要载荷,与浊度显著相关,代表码头污染与底泥源。3)运河上游河段的磷污染主要发生在干流监测点5~7和9,主要为码头污染与底泥源,其在丰水期和平水期的贡献率分别为65.9%和31.8%;监测点21~24主要为农业源,其在丰水期和平水期的贡献率分别为34.0%和32.1%;此外,生产生活污染在丰水期也有较大影响,其对监测点5~7和9、21~24的贡献率分别为42.6%、31.8%。

河南荥阳市耕地土壤重金属分布特征及来源解析

耕地质量关系着人民生活,而重金属是影响耕地质量的重要因素之一。根据全国土壤污染状况调查显示,中国耕地环境状况不容乐观,对耕地的重金属调查分析迫在眉睫。但仅简单地对重金属含量水平及来源类型进行判断已不足以为区域土壤重金属污染治理提供支持,而通过对各类污染源贡献率的定量计算,不仅可以明确农田土壤重金属分布特征,同时可判别污染源类别及来源,从而识别优先控制的污染元素,为重金属污染精准管控提供关键信息。本文采集河南荥阳市耕地表层土壤样品(0~20cm),应用电感耦合等离子体质谱和发射光谱法(ICP-MS/OES)、原子荧光光谱法(AFS)及离子选择电极法(IES)对As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn等8种重金属进行测试和p H分析;利用多元统计、绝对因子分析-多元线性回归(APCS-MLR)受体模型探讨研究区8种重金属污染含量空间分布特征及来源,利用富集因子和地累积指数开展土壤污染评价。结果表明:(1)耕地土壤中重金属含量整体偏高。除Cr外,其他元素为郑州市土壤背景值的1.04~1.40倍,其中Cd的累积效应较明显。(2)研究区重金属高值区主要分布于荥阳市城区周边。(3)基于富集因子法、相关性分析、主成分分析及APCS-MLR源解析结果显示,研究区重金属主要有三个来源:自然源对Ni、As、Cu、Cr的贡献率分别为98%、94%、80%及63%;工业源对Cd的贡献率为78%;其他源则主要是农业化肥源、燃煤源的混合源,对Cr、Pb、Hg的贡献率分别为37%、35%及33%。(4)地累积指数表明,研究区各重金属以无污染为主,而Cd超标率最高,其中度、中-重度污染、重度污染样点数分别为19个、5个及3个,并存在1个极重度污染样点。综上,Cd在研究区耕地中富集较明显,为潜在的主要污染元素;工业源、自然源、农业化肥源及燃煤源是重金属的主要来源,表明人类活动已对研究区耕地产生影响,需采取措施避免该影响进一步加剧。

基于高密度采样的县域尺度土壤重金属污染特征及源解析——以山东省昌乐县为例

为研究区域大尺度土壤重金属污染特征及来源,以山东省昌乐县为研究区域,通过网格化采样和分析测试,获得了5818件表层土壤样品的Cu、Pb、Zn、Ni、Cr、V、Mn、As、Co、Cd、Hg等11种重金属元素含量。进行了潜在生态风险评价,采用差异性分析、主成分分析、绝对主成分-多元线性回归分析、地统计分析等方法,定性、定量解析了来源。结果表明,研究区属土壤重金属高背景区,但总体污染风险低。潜在生态风险污染程度以中度为主,Hg、Cd对综合潜在生态危害的贡献最高,贡献率分别为47.94%和28.28%。解析结果显示,Co、Ni、Cr、V、Mn、Cu主要来自基性岩体控制的成土母岩风化的自然源;Pb、Zn主要来自交通和矿致异常的综合源;As、Cd主要来自碳酸盐岩和砂页岩成土母岩影响的自然源;Hg主要来自人类活动影响的人为源;Pb、V、Cd有30%以上的贡献来自未知源。以上污染源和未知源的平均贡献率分别为45.18%、16.19%、13.78%、5.95%、18.90%。自然源是研究区土壤重金属的主要来源,综合源和人为源对Pb、Zn、Hg的贡献最大,可能造成叠加污染。通过本文的分析研究可进一步筛选污染风险较大区域,在小尺度范围内开展重金属来源识别,尤其是未知源识别,为土壤重金属污染防控提供依据。

基于数据挖掘的课程教学成效分析与教学改进研究

随着现代信息技术的发展,教学数据采集已经覆盖线上线下教学的全流程,对教学数据能否进行深入挖掘分析将决定能否有效建立基于数据驱动的现代教学决策方式。该文从机械工程基础课程线上线下教与学的采集数据出发,运用相关系数分析、主成分分析及多元线性回归等多重数据处理和分析方法,对测试成绩的合理性、影响测试成绩的主成分要素的相关性及权重、学业成绩预测方程等进行深入研究,将信息化教学与大数据分析技术进行融合。该文初步建立基于教学数据挖掘的学习成效分析和学业诊断方法,为教学持续改进提供依据和思路,也为进一步建立数据驱动的教学反馈机制和形成个性化教学模式奠定基础。

基于多元统计分析泉州不同品种姜黄的品质

基于多元统计分析泉州不同品种姜黄的品质,分析不同品种姜黄的感官品质和营养物质,结合主成分分析和多元线性回归分析得出综合排名,再利用UPLC-MS/MS对姜黄有效成分进行含量测定以验证多元统计方法的准确性,最后通过聚类分析探索不同品种姜黄之间的相似性和差异性。主成分分析结果表明,前3个主成分的累积贡献率为85.039%,构建评价模型得到分数前4的品种:广西防城港的A2,越南的A3,泉州本地种a的A6和四川内江的A4。以感官评价总分和营养物质含量为对象进行多元线性回归分析,得到回归方程为:Y=67.256+3.483X1+0.662X2,此方法得到排名前4的品种与主成分分析高度一致。UPLC-MS/MS结果表明11个品种中测出姜黄素类有效成分含量前三顺序为A2>A3>A6,该结果与多元统计中所得的优质品种相符合,证实多元统计法在筛选优质姜黄品种方面的应用价值。聚类分析结果表明,A2、A3、A6聚为一类,具有色泽鲜黄等相同特点。这为今后姜黄品种的选育和质量控制提供了新的思路和方法。

特殊教育普惠发展的统计建模

特殊教育现代化是教育现代化不可或缺的一部分,强化特殊教育普惠发展是特殊教育现代化的努力方向。从强化特殊教育发展的“普”与“惠”两方面入手,运用TF-IDF算法、主成分分析法以及多元线性回归方法,并与国外构建测量特殊教育普惠发展的统计模型,依据该模型分析我国20多年来的特殊教育普惠发展水平,并与国外进行对比发现,我国特殊教育普惠发展态势向上向好,但仍存在地区发展水平不平衡不充分、特殊教育经费投入占地区教育经费投入较低等问题。针对以上问题,建议保障特殊教育办学经费投入,改善特殊教育资源布局,加强专业化特殊教育教师队伍建设。

Function-on-Partially Linear Functional Additive Models

We consider a functional partially linear additive model that predicts a functional response by a scalar predictor and functional predictors. The B-spline and eigenbasis least squares estimator for both the parametric and the nonparametric components proposed. In the final of this paper, as a result, we got the variance decomposition of the model and establish the asymptotic convergence rate for estimator.

滦河上游流域水质特征及污染源解析

滦河位于京津冀水源涵养功能区的核心区域,精准分析其水质演变特征及污染来源,对于流域水污染防治具有重要意义。通过对滦河上游流域19个监测断面、8个水质指标进行监测,采用对数型幂函数普适指数公式进行富营养化评价,运用主成分分析法结合多元线性回归源解析模型确定污染来源。结果表明:滦河上游流域属于弱碱性水体,大部分水体处于过饱和状态,高锰酸盐指数(CODMn)的数值丰水期变幅相对较大,年际超标率为7%,总氮(TN)浓度整体远大于氨氮(NH+4-N)浓度,且TN年际超标率高达94%,枯水期全样本超标,说明水体氮素污染较为严重。总磷(TP)全年均值为0.09 mg/L,年际超标11%,整体浓度相对较低。滦河上流流域全监测区域处于富营养、中营养以及重富营养等不同程度富营养化,且处于富营养状态区域占比高达78.94%。其中丰水期富营养化程度较为严重,重富营养化均出现于丰水期。根据污染源贡献率解析可知,对水体TN、NH+4-N贡献最大的是农业非点源污染,支流还受到畜禽养殖及生活污水影响,干流TN有一部分潜在污染来源,TP和CODMn主要来自城市面源污染,五日生化需氧量(BOD5)支流主要来自畜禽养殖、生活污水,干流区域来源相对较为复杂只受潜在污染源影响。

基于主成分分析和多元线性回归的黑龙江省用水效率研究

通过专家咨询和实际情况分析,选取影响黑龙江省万元GDP用水量的12个影响因子,构建以万元GDP用水量为因变量的黑龙江省用水效率指标体系。收集黑龙江省2007-2020年12个影响因素数据,基于主成分分析的逐步回归方法,通过spss对原始数据进行线性回归,得到黑龙江省万元GDP用水量和其各影响因素之间的数学模型。结果表明,影响黑龙江省万元GDP用水量最重要的2个指标分别为人均灌溉面积、城镇化率。

地籍测量在线学习满意度研究

研究以地籍测量课程为例,采用主成分分析、地理探测器以及多元线性回归模型对其在线学习满意度量表进行分析。结果表明:在线学习满意度量表Alpha系数达到0.992,KMO值为0.863且通过显著性检验。同时根据主成分分析结果可将满意度影响因素概括为教育教学质量与自我效能、学习动机、任务价值以及网络学习4个维度,其中任务价值在地理探测器和多元线性回归模型中表现出最高解释力和预测力,教育教学质量与自我效能次之,学习动力和网络学习2个维度在解释力和预测中存在显著差异,且学习动力在预测中可由其余3个主成分代替。在此基础上,对量表项目进行重新归类化简,并提出对在线学习的几点建议,以期为开展在线学习教学活动提供理论支持。

婴幼儿配方奶粉冲调性关键影响因素研究

冲调性是影响奶粉感官品质的重要指标,越来越多的消费者将奶粉的冲调性作为奶粉品质的一项评价标准。本文选择13款市售婴幼儿配方奶粉,对其分散度、润湿时间、溶解度、表面成分组成、水分、粒径分布进行检测,并对数据进行主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和线性回归拟合,以解析婴幼儿配方奶粉冲调性的关键影响因素。最后选择分散度在80%以上和80%以下的粉体,通过扫描电子显微镜观察粉体颗粒大小及聚集情况。结果表明,冲调性主要受分散度影响,后者的关键影响因素为粉体粒径分布,其中144~272μm的粗颗粒体积占比与分散度呈现为最强的正相关,130μm以下的细颗粒体积占比与分散度呈现为负相关。此研究结果对改善婴幼儿奶粉的冲调性提供理论依据。

基于主成分分析和函数机制的差分隐私线性回归算法

随着人工智能应用的不断落地以及隐私保护法律法规的持续出台,机器学习中的隐私保护问题已成为目前信息安全领域的一个研究热点。文中针对现有的差分隐私线性回归算法全局敏感度大、模型可用性较差的问题,基于高斯机制代替传统的Laplace机制,并通过在算法的两个主要阶段分别添加噪声的方法,提出了一种基于主成分分析和函数机制的差分隐私线性回归算法(PCAFM-DPLR)。首先,为了在降维的同时兼顾数据的隐私性,向原始数据集的协方差矩阵中注入高斯噪声,基于主成分分析得到具有差分隐私保护效果的低维数据集;其次,为防止模型训练过程中可能存在的隐私泄露,再向目标函数的展开多项式系数添加高斯噪声,并以扰动后的目标函数最小化为目标,求得最优模型参数。理论分析和实验结果表明,PCAFM-DPLR算法训练出的线性回归模型能够在有效保证隐私性的同时,具有良好的可用性。

大豆杂交后代理想株型的综合评价

为探索大豆产量和品质的理想株型,为大豆高产优质育种提供理论依据和种质资源,选用大豆杂交组合晋旱125×昔野501及其杂交后代共76个材料,对12个农艺性状、3个品质性状进行测定,运用SPSS软件,通过变异分析、相关分析、主成分分析、多元线性回归分析、聚类分析等方法归纳出适合山西生态区的高产优质理想株型。结果表明,杂交后代遗传基础丰富;单株产量与农艺性状及品质性状的相关系数绝对值从大到小依次为:单株质量、单株荚数、单株粒数、虫蚀数、主茎荚数、有效分枝数、主茎节数、分枝数、百粒质量、脂肪含量、底荚高度、蛋白质含量、株高、水分含量;得到有效分枝数(X1)、主茎荚数(X2)、虫蚀数(X3)与单株产量(Y)的回归方程为Y=-73.747+8.654X1+1.391X2+1.102X3;前5个主成分特征值的累计贡献率为78.17%。聚类结果可分为4类:第1类有30个品系,包括品系1、5、7、16、17等;第2类有34个品系,包括品系2、3、6、8、9等;第3类有10个品系,包括品系4、34、22、42、49、37、40、54、55、11;第4类有2个品系,包括品系38、39。适合山西黄土高原生态区高产优质的理想株型特征表现为:株高适中(85~124 cm),底荚高度适中(3.7~10.5 cm),分枝数较多(5~11个),有效分枝数适中(5~11个),主茎节数较多(20~28个),主茎荚数较多(49~96个)。试验筛选出10个高产优质品系,分别为4、34、22、42、49、37、40、54、55、11。

基于数字孪生控制的精密机床热误差模型

已有的研究结果表明,机床的热误差约占其总加工误差的40%~70%,且机床越精密,其热误差所占比例就越大,因此,通过控制热误差以提升机床的加工精度很有必要。针对机床热误差模型的预测精度不高和泛化能力不强的问题,提出了一种引入主轴转速,并可嵌入数字孪生控制系统的机床热误差建模方法。首先,对模糊聚类分析(FCA)、灰色关联分析(GCA)及主成分回归(PCR)方法进行了理论分析;然后,以某立式加工中心为对象,通过热特性实验,获得了转速图谱下的温度数据和热误差数据,并采用模糊聚类分析结合灰色关联分析的方法选取了其温度敏感点;最后,以主轴转速和温度敏感点的温升值为输入变量,采用PCR方法建立了机床热误差模型,并将其与多元线性回归(MLR)模型进行了效果对比。研究结果表明:相比于MLR模型,所建立的PCR模型的预测精度提升9.5%,证明该模型拥有更高的预测精度和更强的泛化能力;可将模型嵌入到数字孪生控制系统中,对机床进行实时热误差预测和热误差控制。

典型高原城市绿地土壤重金属特征评价及分析

绿地重金属污染因严重危害生态环境和人体健康而备受关注。文章为了解典型高原城市(拉萨)绿地土壤环境状况,对绿地105个表层土壤重金属(Cu、Cr、Ni、Zn、Pb、Cd、As及Hg)的分布特征及污染状况进行分析评价,应用绝对主成分得分-多元线性回归模型对重金属来源进行解析。结果表明,研究区绿地中Cu、Cr、Ni、Zn、Pb、Cd、As及Hg含量分别为31.00、43.00、18.00、70.00、33.70、0.15、18.00和0.079 mg/kg,是城市背景值的1.41、1.02、0.86、1.08、1.09、1.25、0.90和0.87倍,但远低于《绿化种植土壤》(CJ/T 340-2016)限值。元素Cu、Zn、Pb和Cd在道路绿地含量最高,元素Cr、Ni与As在各个类型绿地中含量无显著差异,元素Hg在公园绿地含量最高且变异系数大。研究区内梅罗综合污染指数值为1.96,为轻度污染;8种重金属地积累指数均值均小于0,未受到污染;综合潜在生态风险指数为140.13,生态风险低,绿地环境质量良好。交通源对Cu、Zn、Pb和Cd元素的贡献率分别为36.78%、73.55%、82.24%、95.21%;自然源对Cu、Cr、Ni、As的贡献率达到了59.64%、90.47%、97.00%、78.71%;大气沉降和农牧业混合源对Hg的贡献率最大,为74.24%。需关注绿地的主要风险因子Hg与Cd,防止其在土壤中进一步累积。