Polarimetric Meteorological Satellite Data Processing Software Classification Based on Principal Component Analysis and Improved K-Means Algorithm

With the increasing variety of application software of meteorological satellite ground system, how to provide reasonable hardware resources and improve the efficiency of software is paid more and more attention. In this paper, a set of software classification method based on software operating characteristics is proposed. The method uses software run-time resource consumption to describe the software running characteristics. Firstly, principal component analysis (PCA) is used to reduce the dimension of software running feature data and to interpret software characteristic information. Then the modified K-means algorithm was used to classify the meteorological data processing software. Finally, it combined with the results of principal component analysis to explain the significance of various types of integrated software operating characteristics. And it is used as the basis for optimizing the allocation of software hardware resources and improving the efficiency of software operation.

基于改进时间卷积网络与藤Copula的短期风速预测

考虑风电场相邻风机风速间以及风速与气象因素间复杂的非线性关系,提出了一种基于改进时间卷积网络与藤Copula相结合的风速预测方法。首先,利用深度残差收缩网络中存在的注意力机制及软阈值化的思想改进时间卷积网络中的残差模块,并进行初步风速预测;然后,考虑到众多气象因素对风速的影响,使用核主成分分析对气象数据进行降维,在保证数据特征的同时,降低数据的复杂度;最后,利用藤Copula在描述非线性相关结构方面的优势构建修正模型,使用降维的气象数据修正初步风速预测值,得到最终的风速预测结果。实验证明,所提方法提高了短期风速预测的精度。

抽油机系统效率动态控制图研制与应用

基于使抽油机井系统效率管理更加精细、节能措施安排更为精准的目的,采用示功图面积计算方法,将系统效率指标细分为地面系统效率和井下系统效率两部分,结合分析主要影响因素试验,以建立多元回归预测模型的方法,绘制出抽油机系统效率动态控制图。而后采用对应的系统效率提升对策,共治理低效井515口,共计实施措施3 385井次,平均系统效率提升7.91个百分点,年共累计节电204.61×10^(4)kWh。结果表明,应用抽油机系统效率动态控制图,能够准确判断出节能潜力,能够提出针对性的提效措施。

基于改进主成分分析的高校专业课程学习效率评估方法

由于学习效率受到多种因素的影响,学习效率的评估变得复杂和困难,导致评估差较大。因此,文章提出基于改进主成分分析的高校专业课程学习效率评估方法。该方法首先爬取高校专业课程学习指标数据,利用改进主成分分析方法确定学习评估信息熵;其次,构建高校专业课程学习效率评估函数,得到高校专业课程学习效率综合评价得分;最后,应用模糊K-means聚类算法实现学习效率梯度评估。设计对比实验,实验结果证明了该方法能够准确反映学生的学习效率,在实际工作中有很高的应用价值。

无人机高光谱影像水面耀光去除及信息重构方法研究

抑制遥感影像水面耀光污染并重构影像信息,是改善无人机遥感信息质量、扩大水环境监测区域的有效途径.针对传统经典的耀光信息重构算法难以适用于无人机高光谱影像这一问题,提出了一种耀光自动检测去除与信息重构算法,即采用归一化水体指数提取水体,以全波段总和灰度图像的最低值为阈值对耀光进行分割,利用拉普拉斯算子提取水面耀光纹理,通过多轮形态学膨胀与阈值更新迭代计算出两者面积差值,以投票机制获得最小差值的出现频率,并逆向获取最佳阈值自动去除耀光.而后,基于主成分分析确定匹配波段,通过改进Criminisi算法对去除区域进行重构.去除算法应用于四个真实耀光场景,去除率均在99%以上.重构算法结果在主观和客观上均优于其他算法,耀光重构水体与正常水体各波段变异系数差值在1%以内,具有良好的光谱应用能力.

基于改进K-means聚类和皮尔逊相关系数户变关系异常诊断

用电信息采集系统易出现台区户变关系错误问题,传统诊断技术主要针对少用户台区出现异常用户情况,但对于多达数百用户台区,存在多相邻台区异常用户特征提取难题。文中首先通过主成分分析对GIS系统获取台区总表和用户电表电压数据实现降维,建立改进K-means聚类提取电压数据特征,提出改进皮尔逊相关系数算法分析待检测用户,据此建立基于改进K-means聚类和改进皮尔逊相关系数的户变关系异常诊断方法,实现多异常用户所属正确台区诊断。实际算例分析结果表明,文中提出算法在识别同一台区一个及多个异常用户、不同台区多个异常用户情况下均能有效实现异常用户的准确检测与分析,相比传统检测方法,实现简单且准确性更高。

“五位一体”总体布局下陕西省城市宜居性评价及关键驱动力研究

以陕西省为例,基于“五位一体”总体布局,使用熵权TOPSIS法对10个地级市的城市宜居性进行评价与分析,并运用主成分析法对区域内城市宜居性提升的关键驱动力进行研究。结果表明,陕西省西安市的城市宜居性较高,且与其他城市存在较大的差异,但总体上各城市宜居性仍有较大的提升空间;商洛、安康和铜川的城市宜居性一直处于较低水平。陕西省城市宜居性提升的驱动力在不同时段存在一定的差异。2011—2015年的关键驱动力为政治、经济和社会因素,关键驱动因子为公共服务水平、经济发展水平、基层政治服务水平、资源供给水平和产业结构优化水平。2016—2020年的关键驱动力转变为经济、文化、社会和生态文明因素,关键驱动因子为通信文化交流环境、公共服务水平、水土流失治理水平、共同富裕水平、污水治理效率和对外开放水平。公共服务水平驱动因子在两个不同的时期对城市宜居性的提升均发挥着重要的促进作用。

基于主成分和响应面分析三种改良剂对发酵玉米面条品质的影响

该研究以玉米为原料制作传统发酵玉米面条,通过主成分分析以面条的蒸煮品质和质构特性构建发酵玉米面条品质评价模型,研究品质改良剂对发酵玉米面条品质的影响,应用响应面分析不同品质改良剂及其交互作用对发酵玉米面条品质的影响,并优化品质改良剂的配比。结果表明:前2个主成分F1和F2的贡献率分别为:58.31%和25.41%,累计贡献率为83.72%;根据主成分分析结果构建发酵玉米面条品质评价模型;品质改良剂对发酵玉米面条品质影响的显著性依次为瓜尔豆胶食盐谷朊粉,其中食盐和瓜尔豆胶、瓜尔豆胶和谷朊粉交互作用对发酵玉米面条品质有显著影响(P<0.05),品质改良剂的最佳配比为:食盐质量分数0.87%、瓜尔豆胶质量分数0.53%、谷朊粉质量分数6.18%。

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。

基于主成分分析综合评价6个杂交授粉组合的马家柚果实品质

【目的】探究不同杂交授粉组合马家柚果实营养成分特征性状,综合评价杂交果实品质,为选择适宜的马家柚授粉父本提供数据支撑。【方法】通过品质指标变异系数分析、相关性分析和主成分分析对2020年广丰地区6个杂交组合马家柚果实样品共18项品质性状指标进行综合评价。【结果】单果质量、果皮厚度、蔗糖含量、柠檬酸含量等在内的共18项品质性状指标间差异显著,变异系数为6.35%~114.45%。通过主成分分析提取到5个主成分,累积贡献率可达85.001%,分别反映了果实糖酸、色泽、营养、外观、香气及苦味品质指标。其中,果实可溶性糖和有机酸各组分含量以及甜度值为评价杂交授粉马家柚果实品质的重要因子。【结论】主成分因子得分及排序表明鸡尾葡萄柚为马家柚的最佳授粉父本。

四种环境材料单施对煤矿区土壤结构和性状的影响研究

为解决煤矿区土地复垦中表层土壤结构差、持水能力低和养分贫瘠等问题,通过土壤培养模拟试验,研究了单施聚丙烯酸钾、黑矾、生化腐植酸和煤基腐植酸等4种材料对土壤改良的效果,并确定了适宜的施用量。结果表明:与对照(CK)相比,4种材料中聚丙烯酸钾能显著降低土壤容重,提高孔隙度和田间持水量,其添加量5 g·kg^(-1)施用7 d时,容重较CK降低了14.02%,孔隙度、田间持水量分别提高了28.31%、54.32%;黑矾能降低土壤pH和速效养分,当添加量5 g·kg^(-1)施用25 d时,pH、有效磷、碱解氮和速效钾较CK分别降低了0.21、30.24%、56.81%、9.77%;两种腐植酸对土壤容重、田间持水量、pH、速效养分均有影响,添加8 g·kg^(-1)生化腐植酸作用25 d时,有效磷和碱解氮较CK提高了15.18%、55.83%,pH降低了0.38,而添加5 g·kg^(-1)煤基腐植酸时,有效磷、碱解氮和速效钾较CK分别提高了12.38%、28.72%、11.47%。研究表明,4种材料能不同程度改善土壤结构、提升水分保持能力、增加速效养分含量。

基于IVMD-KPCA-LSTM的超短期风电功率预测

为提高电力系统的可靠性和稳定性,以应对风电波动性带来的挑战,充分考虑制约风力发电的五种气候因素(风速、风向、气压、温度、湿度),首先,利用IVMD方法对气候因子序列进行分解,获得不同时间尺度下数据信号的变化,降低气候因子序列的非平稳性;其次,利用KPCA提取特征序列的关键影响因素,消除原始序列的相关性和允余性,降低模型输入的维数;最后,利用LSTM网络对多变量特征序列进行动态建模,实现风电功率预测。采用龙源电力集团真实风力发电数据预测数据集2号风机数据进行验证,实验结果表明,基于IVMD-KPCA-LSTM的超短期风电功率预测模型相较于单一的LSTM模型在预测精度上有了显著的提升,RMSE下降了48.6%,MAE下降了34.4%,MAPE下降了81.6%。

基于改进遥感生态指数的宁夏生态环境质量时空变化

在遥感生态指数(Remote Sensing Ecological Index,RSEI)的基础上引入PM10作为大气环境质量指标,提出了改进的遥感生态指数(Improved remote sensing ecological index,IRSEI),并基于IRSEI分析了宁夏2000-2020年的生态环境质量时空分布格局与演变,以及宁夏生态环境质量的变化趋势,此外还深入讨论了不同的指标归一化方式对IRSEI结果的影响。结果表明,1)2000-2020年,宁夏生态环境质量呈现“先上升,后下降,又上升”的趋势,21年间IRSEI从0.329上升至0.426,总体上升了约29.48%;空间分布上,生态环境质量等级为“优”和“良”的地区主要分布在宁夏北部、南部以及黄河流域沿岸,生态环境质量等级为“差”和“较差”的区域主要分布在宁夏中部。2)宁夏生态环境质量改善面积远大于退化面积,21年间改善面积占比达到54.42%,且极强改善区域集中在宁夏南部,中部以较强改善为主,退化面积占比为14.98%,主要分布在北部城市区域。3)趋势分析结果表明,宁夏生态环境质量呈改善趋势的区域面积占比达到64.02%,显著改善趋势的面积占比为29.18%,但仍有28.81%的区域呈现显著退化和轻微退化趋势,生态环境质量修复与保护应重点关注呈现退化趋势的区域。4)不同的指标归一化方式对IRSEI影响显著,基于各期数据分别进行指标归一化容易高估生态环境质量较差年份的IRSEI,低估生态环境质量较好年份的IRSEI,基于全局极值的指标归一化方式,能更真实客观地反映不同时期的变化和差异。

肠胃散高效液相色谱指纹图谱及化学模式识别研究

目的为肠胃散的质量评价提供参考。方法建立高效液相色谱(HPLC)指纹图谱,色谱柱为Agilent Eclipse XDB-C18柱(250 mm×4.6 mm,5µm),流动相为乙腈-0.2%磷酸溶液(梯度洗脱),流速为1.0 mL/min,检测波长为226 nm,柱温为25℃,进样量为10µL。采用中药色谱指纹图谱相似度评价系统(2012版)建立10批样品的HPLC叠加指纹图谱,并进行相似度评价。考察整体相似度和改良程度相似度方法的适用性,结合聚类分析法和主成分分析法综合评价其质量。结果HPLC指纹图谱共识别出18个共有峰,确定峰1、峰7、峰9、峰11、峰14、峰16分别为橙皮苷、肉桂酸、桂皮醛、丁香酚、吴茱萸碱和吴茱萸次碱。指纹图谱评价系统相似度、整体相似度和改良程度相似度分别为0.996~1.000,0.886~0.955,0.878~0.951;按整体相似度和改良程度相似度分类,编号为S3-S4,S6-S7,S9的样品聚为一类,其余编号的样品聚为另一类。聚类分析法将10批样品聚为3类,编号为S3-S4,S6-S7,S9的样品,编号为S8,S10的样品,编号为S1-S2,S5的样品分别聚为一类。经主成分分析,4个主成分累积方差贡献率为90.662%,主成分综合得分排序按样品编号从大至小为S8>S9>S6>S3>S7>S10>S4>S5>S1>S2。结论所建立的方法简单快速、可行性高,可用于全面评价肠胃散的质量。

基于相似日选取和PCA-LSTM的光伏出力组合预测模型研究

构建一套融合主成分分析方法(PCA)、改进的K-均值聚类方法、动态时间规整算法(DTW)和长短期记忆神经网络(LSTM)的光伏出力组合预测模型。在运用PCA法提取气象要素的主成分因子的基础上,创新性地联合使用改进的K-均值聚类方法和DTW算法生成内部关联程度高且与待预测日的天气特征相近的历史日样本集;然后,结合LSTM神经网络,构建基于相似日选取的光伏发电功率预测模型,最终实现了云南某光伏电站发电功率的精准预测。与其他预测模型的对比结果显示,该文构建的组合预测模型具备更好的预测性能和广阔的应用前景。

张家口柴宣盆地浅层地下水水化学特征及水质评价

地下水作为张家口地区的主要供水水源,近年来受人类活动影响水质有恶化的趋势,影响了当地的用水安全,确定地下水化学特征与水质状况对水资源合理利用具有重要意义。基于2020年水质数据,选取Ca^(2+)、Mg^(2+)、K^(+)、Na^(+)、HCO^(-)_(3)、TH、pH、TDS、SO_(4)^(2-)、Cl^(-)、Al^(3+)、NO^(-)_(3)、F^(-)、Cr^(6+)等水质因子,通过数理统计法、Piper三线图、Gibbs图和岩石风化端元图对张家口柴宣盆地地区浅层地下水水化学特征进行分析,并采用模糊综合评价和改进内梅罗指数法对水质进行评价。结果表明:研究区地下水是Ca^(2+)和HCO^(-)_(3)为主的弱碱性淡水,微硬水、硬水和极硬水分别占39.51%、34.57%和25.93%;沿地下水流向,地下水化学类型由HCO_(3)-Ca·Mg、HCO_(3)-Na、SO_(4)·Cl-Na型转变为HCO_(3)-Ca·Mg、HCO_(3)-Na、SO_(4)·Cl-Ca·Mg型,水化学组分的空间分布特征主要受到硅酸盐、碳酸盐的风化溶解和人类活动影响;地下水水质整体满足III类标准,但部分地区水质较差;沿着地下水流向,水质逐渐变差,主要受原生地质环境和工业、农业污染的影响。

基于改进主成分分析法的水环境中重金属污染流域水质生态评价方法研究

为了准确掌握水环境中的重金属污染情况,提高水质生态防治效果,提出了基于改进主成分分析法的水环境中重金属污染流域水质生态评价方法研究。选取研究污染流域水质区域,收集4个区域地表水,测定金属元素含量,通过四类分析与评价法,实现对水环境中重金属污染状况及潜在危害的生态评价,得出评价的B区域和C区域水质综合重金属污染较高,铁元素在四个区域均在第一主成分,是污染程度最高的,整体生态评价为及格。评价结果表明所提方法可以对水环境中重金属污染状况进行精确的评价,辅助保护人民身体健康与生态环境。

基于KPCA融合AdaBoost-IBOA-ELM模型的TE过程故障诊断

为了保障化工系统的安全运行和高质量生产,准确判别化工过程的故障就显得尤为重要。针对田纳西-伊斯曼(Tennessee Eastman,TE)过程故障难以区分以及神经网络等方法在故障诊断中分类准确率较低、分类不稳定等问题,提出一种优化改进极限学习机(extreme learning machine,ELM)的TE过程故障诊断模型。首先利用核主成分分析(kernel principal components analysis,KPCA)方法对TE过程数据进行降维和特征提取,然后采用改进蝴蝶算法(improved butterfly optimization algorithm,IBOA)优化ELM的权值和阈值,最后利用自适应提升(adaptive boosting,AdaBoost)算法对分类器进行集成,完成故障分类。仿真结果表明,IBOA比其他优化算法具有更好的寻优能力,改进效果显著,AdaBoost-IBOA-ELM模型能够对测试集中的不同故障进行准确分类,最后的分类准确率高达98.5%,通过和其他网络对比,进一步验证了模型的合理性和优越性。

矿用卡车驾驶员操作水平的评价方法研究

为提高驾驶员操作水平,提出了一套完整的驾驶员操作水平评价方法。运用物联网数据采集技术,实现了对卡车运输数据的动态采集;提出了安全、能耗和效率3个驾驶员操作评价一级指标,并建立了相应的二级评价指标;采用改进的主成分分析法和K-means聚类算法对实验样本进行模型构建。构建的评价模型能够有效地评价驾驶员的操作水平,得到的驾驶员操作标准参考值可为提高驾驶管理水平和操作技术提供可靠的参考。

多层微穿孔板吸声性能的理论分析与参数优化

论文基于微穿孔板理论对单层、双层、三层微穿孔板在声波频率为0~1500 Hz下的吸声性能进行分析,运用声电类比法和传递矩阵法分别计算双层微穿孔板、三层微穿孔板的吸声系数。首先使用控制单一变量法对影响微穿孔板吸声性能的各个参数做定性分析,确定各个参数与吸声性能是正相关还是负相关,其次使用有限元软件COMSOL Multiphysics对微穿孔板的吸声系数进行仿真计算,将有限元仿真的结果与数值仿真的结果进行对比,从而验证数值仿真的可靠性,再使用主成分分析法对微穿孔板的各个参数对吸声性能的影响进行定量分析,确定微穿孔板各个参数对第一吸声峰值对应频率的影响程度,给实际工艺中减小第一吸声峰值的频率提供理论的指导,最后通过改进遗传算法优化多层微穿孔板结构,给微穿孔板各个参数取一个合理的值使多层微穿孔板在0~1500 Hz下具有良好的吸声性能,优化后的结果表明随着微穿孔板层数的增加其对低频声波的吸收能力会有所增强。