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GM(1,1)灰色预测模型的改进与应用 被引量:52
1
作者 杨国华 颜艳 杨慧中 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期575-582,共8页
针对传统GM(1,1)模型预测精度低的问题,采用变权构造背景值,并将模拟拟合的残差构建多项式作为修正值引入模型中,建立改进的GM(1,1)模型。利用该模型对2个实例进行了模拟和预测。结果表明,针对非指数函数特征的数据序列,通过该文改进的G... 针对传统GM(1,1)模型预测精度低的问题,采用变权构造背景值,并将模拟拟合的残差构建多项式作为修正值引入模型中,建立改进的GM(1,1)模型。利用该模型对2个实例进行了模拟和预测。结果表明,针对非指数函数特征的数据序列,通过该文改进的GM(1,1)模型预测,在保持模型精度相对稳定的情况下,拟合平均相对误差、残差均方差和预测平均相对误差值都更小。 展开更多
关键词 灰色预测模型 残差 多项式 非指数函数特征 数据序列 平均相对误差 残差均方差 预测平均相对误差
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基于Bootstrap方法的随机性准备金进展法及R实现 被引量:11
2
作者 张连增 段白鸽 《山西财经大学学报》 CSSCI 北大核心 2011年第4期18-24,共7页
在传统准备金进展法的基础上,结合模型假设提出了一种新的思路,将传统的确定性准备金进展法合理转化为随机性方法,并将Bootstrap方法应用于准备金进展法中,得到了未决赔款准备金的预测分布,进而由该分布得到了各个分位数以及相关的分布... 在传统准备金进展法的基础上,结合模型假设提出了一种新的思路,将传统的确定性准备金进展法合理转化为随机性方法,并将Bootstrap方法应用于准备金进展法中,得到了未决赔款准备金的预测分布,进而由该分布得到了各个分位数以及相关的分布度量(如均值、方差等),最后通过精算实务中的数值实例加以实证分析。 展开更多
关键词 确定性准备金进展法 过度分散泊松模型 预测均方误差 BOOTSTRAP方法
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基于GLM的未决赔款准备金评估的随机性链梯法 被引量:11
3
作者 张连增 段白鸽 《财经理论与实践》 CSSCI 北大核心 2012年第1期22-28,共7页
为度量未决赔款准备金评估结果的波动性,需要研究随机性评估方法。基于GLM的随机性方法,得到准备金估计及预测均方误差。特别地,在过度分散泊松模型中,分别应用参数Bootstrap方法和非参数Bootstrap方法,得到两种方法下未决赔款准备金的... 为度量未决赔款准备金评估结果的波动性,需要研究随机性评估方法。基于GLM的随机性方法,得到准备金估计及预测均方误差。特别地,在过度分散泊松模型中,分别应用参数Bootstrap方法和非参数Bootstrap方法,得到两种方法下未决赔款准备金的预测分布,进而由该分布得到各个分位数以及其它分布度量,并通过精算实务中的数值实例应用R软件加以实证分析。实证结果表明,两种Bootstrap方法得到的参数误差、过程标准差、预测均方误差都与解析表示估计的结果很接近。 展开更多
关键词 广义线性模型 过度分散泊松分布 预测均方误差 预测分布 BOOTSTRAP方法
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准备金评估的随机性Munich链梯法及其改进——基于Bootstrap方法的实证分析 被引量:10
4
作者 张连增 段白鸽 《数量经济技术经济研究》 CSSCI 北大核心 2011年第11期98-111,共14页
传统链梯法是未决赔款准备金评估最常用的确定性方法,Munich链梯法基于Mack模型的假设,利用已决赔款和已报案赔款的相关性调整进展因子,有效减少了链梯法分别基于已决赔款和已报案赔款得到的未决赔款准备金之间的差异。本文在系统介绍Mu... 传统链梯法是未决赔款准备金评估最常用的确定性方法,Munich链梯法基于Mack模型的假设,利用已决赔款和已报案赔款的相关性调整进展因子,有效减少了链梯法分别基于已决赔款和已报案赔款得到的未决赔款准备金之间的差异。本文在系统介绍Munich链梯法的基础上,结合模型假设,提出了两种基于Bootstrap方法的随机性Munich链梯法,并通过精算实务中的数值实例应用R软件加以实证分析。本文的研究对保险公司准备金负债评估的准确性和充足性具有重要参考价值。 展开更多
关键词 随机性Munich链梯法 Mack模型 BOOTSTRAP方法 预测均方误差 预测分布
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未决赔款准备金评估的随机性Munich链梯法 被引量:10
5
作者 张连增 段白鸽 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2012年第5期880-897,共18页
精算实务界通常采用链梯法等确定性方法评估未决赔款准备金,这些评估方法存在一定缺陷,一方面不能有效考虑保险公司历史数据中所包含的已决赔款和已报案赔款数据信息,另一方面只能得到未决赔款准备金的均值估计,不能度量不确定性。为了... 精算实务界通常采用链梯法等确定性方法评估未决赔款准备金,这些评估方法存在一定缺陷,一方面不能有效考虑保险公司历史数据中所包含的已决赔款和已报案赔款数据信息,另一方面只能得到未决赔款准备金的均值估计,不能度量不确定性。为了克服这些缺陷,本文结合Mack模型假设和非参数Bootstrap重抽样方法,提出了未决赔款准备金评估的随机性Munich链梯法,并应用R软件对精算实务中的实例给出了数值分析。 展开更多
关键词 随机性Munich链梯法 Mack模型 BOOTSTRAP方法 预测均方误差 预测分布
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地表沉陷预计参数精度分析 被引量:9
6
作者 刘伟韬 刘欢 +1 位作者 陈志兴 李媚 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2016年第8期33-37,共5页
针对开采沉陷预计参数的误差造成预计结果偏差的问题,该文提出一种研究开采沉陷预计参数精度的方法。在真值基础上,将预计参数按照0.5%的步距增大和减小后分别预计地表下沉值,分析得出预计参数的误差会对预计结果造成的偏差;通过反分析... 针对开采沉陷预计参数的误差造成预计结果偏差的问题,该文提出一种研究开采沉陷预计参数精度的方法。在真值基础上,将预计参数按照0.5%的步距增大和减小后分别预计地表下沉值,分析得出预计参数的误差会对预计结果造成的偏差;通过反分析得出测量误差对预计参数产生的影响。实验结果表明:预计参数每变化0.5%,下沉值中误差占最大下沉值的0.8%,且倾向方向的下沉值中误差是走向方向下沉值中误差的两倍;下沉值测量中误差与预计参数误差之间成线性关系。研究结果为测量时的精度控制提供了依据,从而为预测计算提供可靠的预计参数。 展开更多
关键词 开采沉陷 移动变形 中误差 预计参数 精度
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基于灰色-BP神经网络组合模型的水位预测案例 被引量:9
7
作者 马辉 孙颍桃 +1 位作者 肖艳 张鹏程 《人民黄河》 CAS 北大核心 2016年第12期89-92,共4页
为了提高水位预测的精确度,提出一种将灰色模型和神经网络模型相结合的灰色-BP神经网络预测方法。该方法通过分别计算灰色模型和神经网络模型预测结果的均方误差,按照误差计算权重并重新组合,得到最终的预测结果。研究证明,该方法比灰... 为了提高水位预测的精确度,提出一种将灰色模型和神经网络模型相结合的灰色-BP神经网络预测方法。该方法通过分别计算灰色模型和神经网络模型预测结果的均方误差,按照误差计算权重并重新组合,得到最终的预测结果。研究证明,该方法比灰色模型和神经网络模型预测精度高,预报结果更加接近实测值。 展开更多
关键词 灰色模型 BP神经网络模型 均方误差 水位预测
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递进自回归预测方法 被引量:7
8
作者 傅惠民 《机械强度》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期34-39,共6页
提出递进自回归预测方法,其中包括递进自回归模型、递进自回归滑动平均模型、递进时变自回归模型、递进时变自回归滑动平均模型、递进回归—自回归模型。建立时间序列的递进预测公式,给出其最佳无偏预测,并推导出递进均方误差计算公式... 提出递进自回归预测方法,其中包括递进自回归模型、递进自回归滑动平均模型、递进时变自回归模型、递进时变自回归滑动平均模型、递进回归—自回归模型。建立时间序列的递进预测公式,给出其最佳无偏预测,并推导出递进均方误差计算公式和高置信水平的递进预测区间估计。该方法是以逐步线性形式表示的一种非线性预测,既具有线性预测的简单性,又具有非线性预测精度高的特点。它不但可用于平稳时间序列预测,而且还可用于非平稳时间序列预测、确定性时间序列预测和小样本预测。此外,文中还给出时间序列线性组合及乘积的预测方法。并通过加权累加、倒数变换等方法,对观测值进行映射变换,使其呈现出更强的规律性,以进一步提高预测精度。 展开更多
关键词 时间序列 非线性预测 递进自回归预测 递进回归-自回归预测 递进预测公式 递进均方误差 递进预测区间 加权累加 倒数变换
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基于遗传算法优化的BP神经网络在粗糙度预测上的应用 被引量:7
9
作者 莫蓉 田国良 孙惠斌 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2015年第5期729-732,共4页
针对BP神经网络预测工件表面粗糙度精度不高的问题,提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络预测方法。首先用遗传算法对BP神经网络的初始权值、阈值进行全局寻优,然后对优化的BP神经网络进行训练、预测。通过MATLAB进行了粗糙度预测仿... 针对BP神经网络预测工件表面粗糙度精度不高的问题,提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络预测方法。首先用遗传算法对BP神经网络的初始权值、阈值进行全局寻优,然后对优化的BP神经网络进行训练、预测。通过MATLAB进行了粗糙度预测仿真验证。结果表明:优化的BP神经网络比未优化的BP神经网络具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 遗传算法 BP神经网络 表面粗糙度 预测方法
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基于均方误差修正的渗碳12CrNi3钢疲劳强度预测模型 被引量:1
10
作者 李永平 康贺铭 +2 位作者 李明凯 于欢 邓海龙 《材料科学与工艺》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期60-68,共9页
为对渗碳12CrNi_(3)合金钢提供一种安全可靠的高周疲劳强度预测方法,本文利用高频疲劳测试机,在10^(4)~10^(8)循环周次内对渗碳12CrNi_(3)合金钢疲劳试样开展应力比为-1的高周疲劳实验。采用灰色估计法对渗碳12CrNi_(3)钢疲劳数据的威布... 为对渗碳12CrNi_(3)合金钢提供一种安全可靠的高周疲劳强度预测方法,本文利用高频疲劳测试机,在10^(4)~10^(8)循环周次内对渗碳12CrNi_(3)合金钢疲劳试样开展应力比为-1的高周疲劳实验。采用灰色估计法对渗碳12CrNi_(3)钢疲劳数据的威布尔W(α,β,γ)参数进行评估,并通过估算的威布尔参数,进一步确定渗碳12CrNi_(3)合金钢强度预测模型的参数。考虑应力-寿命关系,结合疲劳数据的威布尔分布规律,建立了失效概率为1%时的渗碳12CrNi_(3)合金钢高周疲劳强度预测模型。从预测疲劳强度安全可靠性出发,通过均方误差(MSE)方法对模型进行修正,并将修正后模型99%MSE下界线与渗碳12CrNi_(3)合金钢疲劳寿命P-S-N曲线(不同存活率P的S-N曲线)进行对比,研究发现12CrNi_(3)合金钢疲劳寿命数据点均位于模型99%MSE下界线内,预测结果很好。研究表明,在以渗碳12CrNi_(3)合金钢为材料,加载方式为拉压条件下的实际工程中,修正后模型99%MSE下界线可以更安全地作为构件可靠性设计的下界。 展开更多
关键词 12CrNi3合金钢 威布尔分布 P-S-N曲线 均方误差(MSE) 疲劳强度预测
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非寿险索赔准备金评估随机性模型与方法:文献述评 被引量:5
11
作者 段白鸽 《保险研究》 CSSCI 北大核心 2013年第8期66-77,共12页
索赔准备金通常是非寿险公司资产负债表中份额最大的负债之一。在确定非寿险公司的经营业绩和偿付能力方面,都依赖于索赔准备金负债的准确评估。基于索赔准备金评估的两类数据结构,系统梳理了聚合数据结构和个体数据结构下的各种索赔准... 索赔准备金通常是非寿险公司资产负债表中份额最大的负债之一。在确定非寿险公司的经营业绩和偿付能力方面,都依赖于索赔准备金负债的准确评估。基于索赔准备金评估的两类数据结构,系统梳理了聚合数据结构和个体数据结构下的各种索赔准备金评估模型与方法。在此基础上,结合最新研究成果,提出了一些有待深入探索和进一步扩展的新思路。这些研究不但对提升我国非寿险精算学科的统计分析体系、促进我国非寿险精算学科的发展具有重要的科学研究意义,而且也可以为国内财险公司的随机性索赔准备金评估提供理论支持和实务参考。 展开更多
关键词 索赔准备金 预测均方误差 预测分布 分层模型 贝叶斯方法
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未决赔款准备金评估的对数正态模型及其预测分布的Bootstrap实现 被引量:5
12
作者 张连增 段白鸽 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2011年第24期33-43,共11页
目前在我国精算实务中对未决赔款准备金评估的不确定性风险逐渐重视,对不确定性加以度量显得很有必要.在以往关于未决赔款准备金的不确定性研究中,大多集中于预测均方误差.从数值角度看,如果应用随机模拟的方法,能得到未决赔款准备金完... 目前在我国精算实务中对未决赔款准备金评估的不确定性风险逐渐重视,对不确定性加以度量显得很有必要.在以往关于未决赔款准备金的不确定性研究中,大多集中于预测均方误差.从数值角度看,如果应用随机模拟的方法,能得到未决赔款准备金完整的预测分布,那么就可以由该分布得到各个分位数以及相关的分布度量,对准备金负债评估的准确性和充足性具有重要的参考价值.研究的对数正态模型是未决赔款准备金评估中的分布模型之一,它假设累计赔款单个进展因子服从对数正态分布,进而将参数Bootstrap方法和非参数Bootstrap方法应用于对数正态模型中,得到了未决赔款准备金的预测分布,并通过精算实务中的数值实例加以实证分析.数值实例由当前国际上日益流行的统计软件R加以实现. 展开更多
关键词 对数正态模型 预测均方误差 预测分布 分位数 BOOTSTRAP方法
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基于长短时记忆神经网络的动态血糖预测研究
13
作者 司家瑞 杨逸飞 +1 位作者 迪力亚尔·阿不都克热木 李晶 《数字医学与健康》 2023年第1期22-27,共6页
目的研究比较长短时记忆(LSTM)神经网络的单维输入、多维输入模型以及反向传播(BP)神经网络在动态血糖领域的预测效果。方法研究获取2021年6月至2022年1月天津医科大学朱宪彝纪念医院18例2型糖尿病患者血糖值及其中1例患者的运动步数、... 目的研究比较长短时记忆(LSTM)神经网络的单维输入、多维输入模型以及反向传播(BP)神经网络在动态血糖领域的预测效果。方法研究获取2021年6月至2022年1月天津医科大学朱宪彝纪念医院18例2型糖尿病患者血糖值及其中1例患者的运动步数、饮食摄入热量数据,建立以血糖为数据的单维输入模型和以血糖、步数、摄入热量为数据的多维输入模型两种基于深度学习中LSTM神经网络的预测模型,设置预测未来血糖的时间梯度分别为6、12、24 h,再计算预测值与实际值的均方根误差(RMSE)来评估模型间的差异,并同时基于BP神经网络建立单维预测模型,并与LSTM神经网络结果进行对比。结果6、12、24 h预测时,基于LSTM神经网络的单维预测模型的RMSE分别为0.47、0.55、0.61;多维预测模型的RMSE分别为0.31、0.50、0.56;基于BP神经网络的单维预测模型的RMSE分别为0.38、0.59、0.63。基于LSTM神经网络建立的单维预测模型与多维预测模型都展现出了较高的精确度,且模型精确度随预测时间梯度增加而降低。对同一患者进行对比之后可确定,多维预测模型的精确度更高;除此之外,LSTM神经网络的结果精确度比BP神经网络结果精确度更高。结论LSTM神经网络可作为动态血糖预测领域的有效手段。 展开更多
关键词 2型糖尿病 长短时记忆神经网络 均方根误差 血糖预测 深度学习
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损失进展过程建模与随机性索赔准备金评估 被引量:3
14
作者 张连增 段白鸽 《山西财经大学学报》 CSSCI 北大核心 2012年第11期21-32,共12页
首先分析了描述损失进展过程的两类非线性增长曲线,并结合损失进展因子方法和Cape Cod方法,使用极大似然估计对损失进展过程进行建模,得到了索赔准备金的均值估计和波动性度量。接着,进一步扩展该模型,将其用于折现索赔准备金的均值估... 首先分析了描述损失进展过程的两类非线性增长曲线,并结合损失进展因子方法和Cape Cod方法,使用极大似然估计对损失进展过程进行建模,得到了索赔准备金的均值估计和波动性度量。接着,进一步扩展该模型,将其用于折现索赔准备金的均值估计和波动性度量中,并通过精算实务中的数值实例、应用R软件加以实证分析。由于这一损失进展过程建模方法纳入了增长曲线,因此可以有效避免尾部进展因子的选择。 展开更多
关键词 损失进展因子 增长曲线 随机性准备金评估 折现索赔准备金 预测均方误差
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基于改进递归网络的智慧楼宇负荷预测方法 被引量:1
15
作者 肖荣洋 黄雁 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2022年第2期121-126,共6页
针对智慧楼宇负荷类型复杂且多变导致的负荷预测精度低等问题,提出了一种基于改进递归网络的智慧楼宇负荷预测方法.该方法在深度神经网络多隐层结构的基础上增设了关联层,使深度递归神经网络(DRNN)模型具有动态特性,并利用改进粒子群优... 针对智慧楼宇负荷类型复杂且多变导致的负荷预测精度低等问题,提出了一种基于改进递归网络的智慧楼宇负荷预测方法.该方法在深度神经网络多隐层结构的基础上增设了关联层,使深度递归神经网络(DRNN)模型具有动态特性,并利用改进粒子群优化算法对模型权值空间进行优化,进而实现楼宇负荷的准确预测.基于不同类型楼宇的实验结果表明,所提方法的预测误差约在±0.3 MW的范围内波动,其均方根差与平均绝对百分比误差分别为0.27 MW和1.05%,且预测误差均小于其他对比方法. 展开更多
关键词 改进粒子群优化算法 深度递归神经网络 智慧楼宇 负荷预测 关联层 均方根差 平均绝对百分比误差 预测误差
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基于组合模型的短期电力负荷预测 被引量:1
16
作者 曹赟 姚方 张功勋 《电气自动化》 2022年第6期60-62,共3页
为了有效指导政府企业投资、电力分配调度和电力系统网络布局,提出一种基于长短期记忆网络与基于梯度提升决策树的机器学习方法组合模型的短期负荷预测。首先,对某商业园区电力数据预处理;然后,将数据输入到两模型中进行训练,使两模型... 为了有效指导政府企业投资、电力分配调度和电力系统网络布局,提出一种基于长短期记忆网络与基于梯度提升决策树的机器学习方法组合模型的短期负荷预测。首先,对某商业园区电力数据预处理;然后,将数据输入到两模型中进行训练,使两模型达到精确预测的效果,选取均方误差倒数方法确定组合模型的权重值,得到基于组合模型的负荷预测器。最后将负荷预测器用于负荷预测,并与其他模型比较。结果表明,所提方法的预测精度高于其他模型,且鲁棒性好,为电力规划调度提供了重要的理论依据。 展开更多
关键词 长短期记忆网络 梯度提升决策树 均方误差倒数 预测精度 短期
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Trends of Shoreline Position: An Approach to Future Prediction for Balasore Shoreline, Odisha, India
17
作者 Nilay Kanti Barman Soumendu Chatterjee Ansar Khan 《Open Journal of Marine Science》 2015年第1期13-25,共13页
The present study aims to analyze the shift in shoreline due to coastal processes and formulate available for best estimate of future shoreline positions based on precedent shorelines. Information on rates and trends ... The present study aims to analyze the shift in shoreline due to coastal processes and formulate available for best estimate of future shoreline positions based on precedent shorelines. Information on rates and trends of shoreline change can be used to improve the understanding of the underlying causes and potential effects of coastal erosion which can support informed coastal management decisions. In this paper, researchers go over the changes in the recent positions of the shoreline of the Balasore coast for the 38 years from 1975 through 2013. The study area includes the Balasore coastal region from Rasalpur to Udaypur together with Chandipur, Choumukh, Chandrabali as well as Bichitrapur. Transects wise shoreline data base were developed for approximately 67 kilometers of shoreline and erosional/accretional scenario has also been analysed by delineating the shoreline from Landsat imageries of 1975, 1980, 1990, 1995, 2000, 2005, 2010 and 2013. A simple Linear Regression Model and End Point Rate (EPR) have been adopted to take out the rate of change of shoreline and its future positions, based on empirical observations at 67 transects along the Balasore coast. It is found that the north eastern part of Balasore coast in the vicinity of Subarnarekha estuary and Chandrabali beach undergo high rates of shore line shift. The shoreline data were integrated for long- (about 17 years) and short-term (about 7 years) shift rates analysis to comprehend the shoreline change and prediction. For the prediction of future shoreline, the model has been validated with the present shoreline position (2013). The rate of shoreline movement calculated from the fixed base line to shoreline position of 1975, 1980, 1990, 1995, 2000, 2005 and 2010 and based on this, the estimated shoreline of 2013 was calculated. The estimated shoreline was compared with the actual shoreline delineated from satellite imagery of 2013. The model error or positional shift at each sample point is observed. The positional error varies from??4.82 m to 212.41 m 展开更多
关键词 Linear Regression Model End Point Rate ROOT mean square error SHORELINE Change SHORELINE prediction
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未决赔款准备金评估Clark方法及R实现
18
作者 闫春 刘倩 刘伟 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2018年第4期73-77,共5页
文章在研究Clark建模思路的基础上,将Bootstrap法引入,运用重复抽样对模型的预测误差进行度量,得到了模型的预测分布和分位数等其他统计特征,并应用R软件对Clark方法进行算例分析。最后,将Boot-strap法下得到的预测误差与原方法的预测... 文章在研究Clark建模思路的基础上,将Bootstrap法引入,运用重复抽样对模型的预测误差进行度量,得到了模型的预测分布和分位数等其他统计特征,并应用R软件对Clark方法进行算例分析。最后,将Boot-strap法下得到的预测误差与原方法的预测误差计算进行理论与实证的比较,分析了各自的特点与优势。 展开更多
关键词 未决赔款准备金 极大似然估计 预测均方误差 BOOTSTRAP法
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基于低记录值的Ⅰ型GLD的统计推断
19
作者 韩雪 张青楠 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2018年第2期264-271,共8页
记录值在天气、经济和体育数据中有重要的应用。本文研究了GLD的低记录值的矩、方差和协方差,构成均值向量α和协方差阵∑;并由此对GLD的位置参数和尺度参数进行最佳线性无偏估计;利用广义线性模型得到GLD的低记录值最佳线性无偏预... 记录值在天气、经济和体育数据中有重要的应用。本文研究了GLD的低记录值的矩、方差和协方差,构成均值向量α和协方差阵∑;并由此对GLD的位置参数和尺度参数进行最佳线性无偏估计;利用广义线性模型得到GLD的低记录值最佳线性无偏预测;利用蒙特卡洛模拟显示:样本量不同且形状参数b取不同值时,低记录值的参数估计和预测效果较好,其偏差和均方误差都较小,说明此方法实用且有效。 展开更多
关键词 低记录值 最佳线性无偏估计 蒙特卡洛模拟 均方误差 无偏预测
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基于NLMS自适应滤波的近红外光谱去噪处理方法研究 被引量:26
20
作者 陈丛 卢启鹏 彭忠琦 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期286-291,共6页
为了去除直接采集的近红外(NIR)光谱中含有的噪声,将归一化最小均方(NLMS)自适应滤波方法引入到NIR光谱去噪领域中。以51份土壤样品的NIR光谱为研究对象,探讨NLMS自适应滤波方法在NIR光谱预处理中的应用,并将处理后的结果与土壤中有机... 为了去除直接采集的近红外(NIR)光谱中含有的噪声,将归一化最小均方(NLMS)自适应滤波方法引入到NIR光谱去噪领域中。以51份土壤样品的NIR光谱为研究对象,探讨NLMS自适应滤波方法在NIR光谱预处理中的应用,并将处理后的结果与土壤中有机质的含量相关联,建立模型。结果表明,通过NLMS自适应滤波去噪后的光谱,预测集的相关系数r由处理前的0.8284提高至0.9654,预测均方根误差(RMSEP)由处理前的0.3385降至0.1606。由此可见,NLMS自适应滤波对NIR光谱的去噪有显著效果,可以有效地提高光谱的分析精度和模型的稳健性,为NIR光谱的预处理提供了一种新方法。 展开更多
关键词 光谱学 预测均方根误差 相关系数 归一化最小均方自适应滤波 去噪
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