基于ikPCA-FABAS-KELM的短期风电功率预测

为了增强在短期风电功率预测领域中传统数据驱动机器学习模型的精度,提出基于ikPCA-FABAS-KELM的短期风电功率预测模型.首先,对主成分分析进行改进,提出可逆核主成分分析(ikPCA),在保证数据特征的同时,降低输入数据的复杂度,以提升模型运行速度;其次,引入萤火虫个体吸引策略对天牛须算法(BAS)进行改进,提出FABAS算法;最后,利用FABAS算法对核极限学习机(KELM)的正则化参数C和核参数γ进行寻优,降低人为因素对模型盲目训练的影响,提高模型预测精度.仿真结果显示,提出的预测模型有效提高了传统模型的预测精度.

GRNN在肌电预测踝关节运动中的应用

下肢运动预测对于步行康复机器人患者主动训练控制系统的设计具有重要意义。提出一种基于广义回归神经网络(GRNN)的利用肌电信号预测踝关节角轨迹算法:分别用肌电图仪和三维运动捕捉仪同步采集踝关节做屈伸运动时周围五块肌肉的肌电信号和踝关节角度,并对肌电信号进行特征提取。基于主分量分析的数值算法对肌电数据进行降维,得到肌电主分量信号。基于肌电主分量信号利用GRNN算法预测踝关节角轨迹,用黄金分割搜索算法确定GRNN中的最佳平滑参数σ。采用小波消噪算法对踝关节角预测轨迹进行滤波以提高预测精度。用上述算法对9名志愿者进行实验的结果表明:该方法预测精度较高,与BP神经网络预测算法相比运算时间短且预测误差较小,因而更适用于下肢关节角轨迹的在线预测。

基于PCA和KPCA特征抽取的SVM网络入侵检测方法

提出一种新颖的基于特征抽取的异常检测方法,应用主分量分析(PCA)和核主分量分析(KPCA)抽取入侵特征,再应用支持向量机(SVM)检测入侵。其中PCA对输入特征做线性变换,而KPCA通过核函数进行非线性变换。利用KDD 99数据集,将PCA-SVM、KPCA-SVM与SVM、PCR、KPCR进行比较,结果显示:在不降低分类器性能的情况下,特征抽取方法能对输入数据有效降维。在各种方法中,KPCA与SVM的结合能得到最优入侵检测性能。

商业银行经营风险预警模型及其实证研究

通过R型聚类分析筛选指标,建立了商业银行经营风险预警指标体系.综合运用主成分分析和模糊综合评判方法,建立了基于加权平均模糊综合评判的商业银行经营风险预警模型.以曾在1999年7月发生严重危机的汕头市商业银行为例对风险预警模型进行了实例分析和验证.文章的特色与创新一是运用R型聚类分析剔除了相关性强的指标;二是采用主成分分析法的最大方差旋转来确定指标权重,三是采用梯形隶属度函数反映不同程度风险发生的可能性;四是指标体系的建立综合地考虑了资产风险、流动性风险、资本风险和盈利风险.

基于支持向量机回归的飞行载荷参数识别研究

飞行载荷参数识别是单机寿命监控中的重要技术,主要通过建立飞行参数与飞行载荷之间的转换关系,实现间接获取关键部位的载荷谱。针对飞行参数与飞行载荷之间非线性识别问题,结合飞机典型的机动动作,提出了一种改进的支持向量机回归(SVM-R)飞行载荷识别模型。该模型首先采用主成分分析缩减SVM-R模型输入,再利用交叉验证和遗传算法优化SVM-R模型设置参数,最后根据优化参数训练得到飞行载荷的SVM-R识别模型。通过在半滚机动动作下,飞行参数识别某一部位弯矩的实例分析,验证了优化改进的SVM-R模型对飞行载荷识别的最大残差可控制在实测载荷的20%以内,平均残差控制在实测载荷的3%以内,且优于未经优化的SVM-R模型。

酿酒葡萄直立独龙蔓不同结果部位果实品质的差异

【目的】探究酿酒葡萄直立独龙蔓不同结果部位果实品质的差异,进而对直立独龙蔓在我国宁夏产区表现的优劣做出评判。【方法】将直立独龙蔓整形方式下的‘美乐’‘赤霞珠’‘霞多丽’的结果区分3个高度,用单因素方差分析(ANOVA)探究它们在果穗质量,单粒质量,可溶性固形物含量,还原糖含量,总酸含量,非花色苷酚类物质及单体花色苷方面的差异。另外我们将果穗质量,单粒质量命名为产量因子;可溶性固形物,还原糖,总酸和非花色苷酚类物质命名为质量因子;总单体花色苷命名为颜色因子,用主成分分析(Principal component analysis,PCA)的方法对这7项品质指标进行分析,以此来检验酿酒葡萄不同结果区浆果品质的分化程度。【结果】针对下层浆果的品质出现严重恶化的情况,在直立独龙蔓整形系统下,不同高度结果区的酿酒葡萄浆果品质出现了严重的分化,对‘美乐’和‘霞多丽’来说,上层结果区的浆果品质优于中层,而下层结果区的浆果品质出现了严重的问题。对‘霞多丽’来说,中层结果区的品质优于上层,同样地,下层结果区浆果的品质也严重恶化。【结论】针对下层浆果的品质出现严重恶化的情况,建议改变宁夏产区酿酒葡萄整形方式,使其结果区高度保持一致,为生产优质葡萄酒奠定基础。

环境因素影响草地柠条生长的主成分及典型相关分析

为探讨柠条灌木林与各影响因素在生态恢复过程中的相互作用,并为柠条灌木林资源的合理开发利用提供理论依据,利用1985-2007年观测资料,选取18个指标,分别代表生长因子、气候因子、地形因子和土壤水分因子,基于主成分分析和典型相关分析,对宁夏固原河川上黄东山草地柠条林的生长过程进行了研究。结果表明:影响草地柠条生长的诸因子经主成分分析后可得5个主成分;其中气候因子、地形因子影响生长因子和土壤水分因子,同时生长因子又受土壤水分因子的制约。不同因子指标集团的典型相关分析表明,气候因子的积温、蒸发量影响地径和生物量,SW1、SW2、SW3、SW4、SW5和SW6受坡位、海拔、积温和蒸发量的共同影响,而生物量、株高和冠幅主要受SW2、SW3、SW4、SW6的影响。

麻疯树遗传多样性的相关序列扩增多态性(SRAP)分析

采用相关序列扩增多态性(SRAP)分子标记对中国6省(区)及印度尼西亚共8个麻疯树Jatropha curcas种源样本进行研究,旨在阐明麻疯树种源间的遗传关系和遗传多样性。结果表明:麻疯树相关序列扩增多态性-聚合酶链式反应(SRAP-PCR)最佳反应体系为:10×PCR buffer2μL,DNA模板20ng,Taq酶16.67nkat,Mg2+2.50mmol·L-1,三磷酸脱氧核苷酸(dNTP)120.00μmol·L-1,引物0.15μmol·L-1,总体积为20μL;并从274对引物中选出具有多态性的45对引物,共检测出500条清晰的条带,其中多态性条带141条,占总条带数的28.20%。非加权成对算术平均法(UPGMA)聚类分析及主成分分析表明,各个种源间的亲缘关系均很近,其相似系数为0.791～0.940,8个种源被聚为3类,其中印度尼西亚种源单独聚为1类,来自不同地域的7个中国种源被混聚为另外2类。

基于主成分分析的白灵菇预煮液酶解研究

以游离氨基酸、可溶性糖、亮度L*、绿红值a*、蓝黄值b*为评价指标,研究食用菌水解酶A01、食用菌水解酶A02、纤维素酶、中性蛋白酶、木瓜蛋白酶、风味蛋白酶6种酶对白灵菇预煮液的酶解效果。结果表明:6种酶解液中游离氨基酸含量有极显著变化(P<0.05),其中中性蛋白酶的效果最好,游离氨基酸含量提高了55.0%;酶解液中可溶性糖含量有极显著变化(P<0.05),其中纤维素酶使白灵菇预煮液可溶性糖含量提高了41.28%;纤维素酶、风味蛋白酶可以明显提高预煮液的L*值;风味蛋白酶降低预煮液的a*值幅度最大;中性蛋白酶使预煮液的b*值加大,其余的酶均降低了预煮液的b*值;以主成分分析法综合比较酶解效果,得出风味蛋白酶的酶解效果最好。

水质站网规划研究中几个问题的探讨

在进行中国水质站网规划布设合理性研究中，按河流水系将全国国土划分为若干水质站网规划单元分区，然后运用主成分聚类方法进行单元分区类型的划分，作为水质站网规划的基础。在同一类型单元分区内，运用模糊集合聚类方法，将分区内的水质进行分类，以确定水质站的布设密度，并对每一水质参数的采样频次进行分析研究，以指导确定其采样频次。

FTIR结合DWT鉴别研究六种不同植物来源的淀粉

利用傅里叶变换红外光谱（FTIR）结合离散小波变换（DWT）、主成分分析（PCA）和聚类分析（HCA）方法对甘薯、马铃薯、薯蓣、莲藕、豌豆、玉米淀粉进行鉴别研究,测试淀粉样品的红外光谱。结果表明,6种淀粉样品红外光谱相似,但在1 700～800 cm-1范围内,红外光谱的峰位、峰形及吸收强度差异明显。对此范围内的原始红外光谱进行离散小波变换,提取离散小波变换的第五尺度细节系数数据,进行主成分分析和聚类分析。离散小波的前3个主成分的累计贡献率为94.43%,主成分分析和聚类分析正确率为100%。研究表明,傅里叶变换红外光谱技术结合离散小波变换的方法可以鉴别不同植物来源的淀粉。

基于图像融合和DCT域增强的人脸识别

提出了一种基于图像融合和DCT域增强的人脸识别方法.首先对人脸图像分别进行直方图均衡化和对指数变换,将二者变换结果融合,减少光照对人脸识别的影响;然后进行DCT变换,在滤除高频分量的同时进行图像增强,抑制块效应,在此基础上进行IDCT图像重建,利用二维主成分分析提取人脸特征,降低空间维数;最后通过最邻近分类法实现人脸识别.Yale人脸库仿真实验表明,该方法在光照变化较大和人脸样本较少的情况下具有较高的识别率.

环境规制、绿色创新对经济高质量发展影响研究

本文基于2000—2019年中国31个省(区市)面板数据,以五大新发展理念为基础,运用DEA-Malmquist指数、主成分分析法计算出主要变量,实证分析环境规制和绿色创新对经济高质量发展的影响。结果表明:从长期效应看,环境规制和绿色创新对经济高质量发展具有明显的促进效应,三者之间存在一种稳定的协整关系;从短期效应看,环境规制具有成本效应,对经济高质量发展的影响并不显著,但后期效果会逐渐加强,平均而言,环境规制每变化一个单位,经济高质量发展将变化0.156个单位,而绿色创新每变化一个单位,经济高质量发展将变化0.133个单位;从不同区域看,东中西部三大经济地理区域中,环境规制对经济高质量发展的影响具有区域异质性,中西部符合“正U形”非线性关系,而东部则符合“倒U形”非线性关系。据此,提出相应的政策建议。

基于偏最小二乘的森林生物量遥感估测

利用密云县2006年TM遥感影像和国家森林资源清查资料,以乔木林为研究对象,通过探讨森林生物量与影响森林生物量因子之间的关系,建立森林生物量估测模型。通过相关性分析,发现所选自变量间存在多重相关性,影响模型稳定性与估测精度。针对自变量间多重共线性问题,采用偏最小二乘法建立密云县森林生物量遥感估测模型,并与主成分回归方法建立的模型进行对比,用预留的样本对模型进行检验。结果表明:预测值与实测值相关系数为0.718,精度高达90.1%。运用模型反演,密云县森林乔木生物量估测值为893.388万t。

国产烤烟烟叶的NIRS模式识别

以近红外光谱的主成分描述烟叶特征，采用马氏距离判别准则对不同产地的国产烤烟烟叶进行了产地、部位、等级的模式识别结果表明：①预测准确率随样本的复杂程度和数量而变，波动范围为74％～97％.错分率高于80％的样本主要集中在自然生态环境多样性和复杂性程度较高的云南、贵州、四川及重庆地区的交界地域，说明按照行政区划分烟叶产区不尽合理；②部位、等级识别的准确率低于产地的识别，这与样本数不够大、烟叶分级受人为因素影响较大有关，

考虑风电不确定性和相关性的多区域电网分布鲁棒经济调度

目前基于矩的分布鲁棒优化方法没有很好地考虑风电不确定参数间的相关性导致方法比较保守。考虑风电的不确定性和相关性,使用主元分析方法构建基于矩的分布鲁棒多区域电网经济调度模型的降维模糊集。将原始模型转化为半定规划模型,并采用延迟约束生成算法进行求解。算例仿真结果表明所提方法可以提高计算效率以及降低电网成本。

河网区水污染控制影响因素诊断分析

对我国河网区进行分类,提出河网区水污染控制影响因素识别方法和定量诊断分析方法,并以太湖流域河网区为例,分析水污染控制关键影响因素,提出相应的水污染控制措施。

基于Box-Cox变换的多元分层课堂教学评估模型

对课堂教学评估问卷的数据进行Box-Cox非线性变换;对变换后的数据进行指标聚类,建立多层指标体系;在每一指标类内实施主成分分析,建立了一种基于Box-Cox变换的多元分层课堂教学评估模型.将分析结果与未作Box-Cox变换的结果进行比较.结果表明:Box-Cox变换后的主成分分析给出的指标分类意义更明显,并且能够将原始数据中无法分开的高分数据更好地加以区分.

汽车侧围外板成形工艺参数优化

针对某侧围外板成形过程中易发生开裂和面畸变等问题,对零件成形质量影响最大的拉深工序进行研究,基于AutoForm软件设计侧围外板拉深工艺模面,并建立拉深成形仿真有限元模型。通过工艺分析,确定了凸模圆角半径R_(p)、凹模圆角半径R_(d)、拔模角θ、拉深筋半径R_(b)、拉深筋弯曲圆角半径R_(w)为影响侧围外板成形质量的关键工艺参数,在此基础上设计5因素5水平的正交试验方案,以减小最大减薄率和增大最小主应变作为优化目标对试验结果进行综合评分和极差分析,获得最优工艺参数组合:凸模圆角半径R_(p)为R16 mm,拉深筋半径R_(b)为R8 mm,拉深筋弯曲圆角半径R_(w)为R4 mm,凹模圆角半径R_(b)为R20 mm,拔模角θ为35°。利用最优工艺参数组合对侧围外板进行成形仿真以及试模验证,获得了无开裂、无面畸变、成形质量良好的零件。

物联网底层差异设备兼容性测试模型仿真分析

为了有效了解物联网底层设备特征和环境的差异性,需要对网络差异设备的兼容性能进行深入测试。针对当前设备兼容性测试模型生成的测试用例冗余度较高,导致兼容性测试效率低、成本高等问题,提出基于核主元分析的物联网底层差异设备兼容性测试模型。引入碰撞域这一概念,在短时域内将设备测试用例覆盖率收敛到设定的预期值附近。同时通过调整碰撞域半径,保证覆盖率逐级上升。结合遗传算法对覆盖率较高的优秀测试用例进行种群交叉变异操作,快速找到优秀的兼容性测试用例数据集,采用核主元分析降低测试用例覆盖集特征值维度,实现最优覆盖集故障样本的提取,通过粒子群优化支持向量机完成对各种测试用例覆盖集故障模式的分类,根据分类结果来判断设备是否兼容。实验结果表明,所提模型相比现行测试模型生成的测试用例覆盖率较高,能有效提高测试效率,降低测试成本。