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基于用电信息采集系统的配电网台区识别 被引量：37
1
作者 李琮琮 范学忠 +3 位作者 王清 杜艳 朱红霞 于超 《电测与仪表》 北大核心 2019年第24期109-114,共6页
在用电信息采集系统中,台区档案的正确性对于配网设备的维护和线损的计算至关重要。现有的台区识别设备需要在现场对单个台区的电能表进行逐一识别,现场工作量较大。文章分析了位于同一台区的电能表在电气物理关系上为并联电气结构,同... 在用电信息采集系统中,台区档案的正确性对于配网设备的维护和线损的计算至关重要。现有的台区识别设备需要在现场对单个台区的电能表进行逐一识别,现场工作量较大。文章分析了位于同一台区的电能表在电气物理关系上为并联电气结构,同一台区内的电能表所采集的节点电压的变化规律应具有很高的一致性。另一方面,根据电路理论的知识,同一个台区距离台区变压器最近的节点电压将高于距离变压器较远的节点电压。基于这两个判据,文章通过计算皮尔逊系数量化台区电能表之间的相关性和比较同一台区内的节点电压大小,实现配电网台区信息的在线识别。通过实例分析,文章提出的台区识别方法可准确识别配电网台区档案的准确性。 展开更多
关键词 用电信息采集 配电网 台区识别 皮尔逊系数
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三江源国家公园植被时空变化及其影响因子 被引量：29
2
作者 彭凯锋 蒋卫国 +3 位作者 侯鹏 孙晨曦 赵祥 肖如林 《生态学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2020年第10期3388-3396,共9页
三江源国家公园对于区域生态环境和物种栖息地的保护具有重要意义。基于2000-2018年的GLASS植被覆盖度产品,使用线性回归和Hurst指数分析园区植被覆盖度的时空变化,并利用皮尔逊相关系数、残差分析法探究气候变化和人类活动对植被变化... 三江源国家公园对于区域生态环境和物种栖息地的保护具有重要意义。基于2000-2018年的GLASS植被覆盖度产品,使用线性回归和Hurst指数分析园区植被覆盖度的时空变化,并利用皮尔逊相关系数、残差分析法探究气候变化和人类活动对植被变化的影响。结果表明:三江源国家公园植被覆盖度较低,其均值为0.24;2000-2018年间,园区植被覆盖度呈轻微增加趋势;园区植被变化以增长为主,且其变化大都呈正向持续性;趋势变化与Hurst指数叠加分析发现,园区植被变化类型以持续性增长为主,占园区植被区总面积的61.33%;其他依次为持续性退化、未来变化不确定类型;降雨对园区植被变化影响最大,其次为温度,人类活动对植被变化的影响最小。近年来,园区的温度和降雨都呈增加态势,改善了区域植被的水热条件,促进植被生长。 展开更多
关键词 线性回归 HURST指数 皮尔逊相关系数 残差分析 植被覆盖度
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基于Pearson特征选择的随机森林模型股票价格预测 被引量：27
3
作者 闫政旭 秦超 宋刚 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第15期286-296,共11页
为了能够更好地预测股票的走向趋势,解决在大量特征和大数据下预测精度低的问题,在随机森林的基础上提出了一种基于Pearson系数的随机森林新的组合模型方法。利用Pearson系数进行相关性检验删除无关特征;使用改进的网格搜索法对决策树... 为了能够更好地预测股票的走向趋势,解决在大量特征和大数据下预测精度低的问题,在随机森林的基础上提出了一种基于Pearson系数的随机森林新的组合模型方法。利用Pearson系数进行相关性检验删除无关特征;使用改进的网格搜索法对决策树参数调优;利用随机森林将剩余特征进行建模回归预测,并得出最终结论。实验结果表明:改进后的随机森林在预测值的平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)都得到了较大的提高。其中今世缘改进后的随机森林比传统随机森林的MSE值降低了56%,MAE值降低了37.3%,其他两只股票预测效果也均得到提高。新的组合模型,可以实现对股票价格的短期预测回归,并且能够降低噪声对股票价格预测的影响。该研究为更好地预测股票价格提供了有效证据并为投资者提供了对股票影响因素的选择。 展开更多
关键词 Pearson系数 随机森林 股票 预测
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基于皮尔逊相关系数和信息熵的多传感器数据融合 被引量：12
4
作者 陶洋 祝小钧 杨柳 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第5期1075-1080,共6页
近年来,多传感器数据融合的研究因其优异的性能而受到广泛关注.为了缓解高冲突数据对融合的影响,本文提出了一种基于皮尔逊系数和信息熵的多传感器数据融合方法.首先,引入皮尔逊系数来衡量证据碎片之间的冲突程度,得到证据的信度;同时,... 近年来,多传感器数据融合的研究因其优异的性能而受到广泛关注.为了缓解高冲突数据对融合的影响,本文提出了一种基于皮尔逊系数和信息熵的多传感器数据融合方法.首先,引入皮尔逊系数来衡量证据碎片之间的冲突程度,得到证据的信度;同时,采用信息熵来度量证据的不确定性.然后,根据得到的信息熵对证据的可信度进行修正,进一步得到加权平均证据.最后,根据Dempster的组合规则对加权证据进行数据融合.数值算例结果表明,该方法具有较好的鲁棒性,更适合于实际场景.在目标检测和故障诊断中的应用结果表明,该方法的准确率分别高达98.09%和91.94%,证明了该方法的有效性和可行性. 展开更多
关键词 DS证据理论 皮尔逊相关系数 信息熵 数据融合
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基于Pearson系数对气象因子与污染物的相关性研究 被引量：12
5
作者 刘健 刘银坤 《华北科技学院学报》 2019年第4期93-97,共5页
空气污染是目前的热点问题,导致主要污染物浓度变化的原因错综复杂,影响程度大小也各不相同。统计北京和广州两个城市的2016年5月份的污染物浓度和气象情况,对各个气象因子与污染物浓度进行相关性分析,得到两个变量间的Pearson系数并进... 空气污染是目前的热点问题,导致主要污染物浓度变化的原因错综复杂,影响程度大小也各不相同。统计北京和广州两个城市的2016年5月份的污染物浓度和气象情况,对各个气象因子与污染物浓度进行相关性分析,得到两个变量间的Pearson系数并进行了比较。找出了两城市的主要污染物并总结两个城市的空气污染物变化情况,分析得出了大气影响因子受不同污染物的影响关系。 展开更多
关键词 相关性分析 Pearson系数 气象因子
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基于支持向量机的致密油藏水平井体积压裂初期产能预测 被引量：10
6
作者 陈浩 张超 +5 位作者 徐程浩 王智林 李芳芳 尚云志 张苏杰 李旋 《中国海上油气》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期102-109,共8页
水平井产能预测和评价是致密油藏合理有效开发的关键环节。由于体积压裂后,缝网分布复杂且相互干扰,传统经验公式法和数学解析法在低渗-致密油藏的产能预测普遍误差较大。本文基于大庆油田M2区块20口水平井体积压裂的钻遇、压裂和试油数... 水平井产能预测和评价是致密油藏合理有效开发的关键环节。由于体积压裂后,缝网分布复杂且相互干扰,传统经验公式法和数学解析法在低渗-致密油藏的产能预测普遍误差较大。本文基于大庆油田M2区块20口水平井体积压裂的钻遇、压裂和试油数据,首先采用皮尔森系数、斯皮尔曼系数和肯德尔系数进行了主控因素分析,筛选和评价了7个主要参数。在此基础上,通过样本数据的标准化、主成分分析预处理和交叉验证方法优选,建立了基于支持向量机的致密油藏水平井体积压裂初期产能预测模型。结果表明,开发初期井数较少时,支持向量机留P交叉验证的预测效果最好,平均相对误差仅为5.4%。随着后续生产开采井数增加,建议优选精度较好、运算速度更快的10折法。根据不同的开发阶段的数据量情况,随时调整预测模型,为目标区块不同开发阶段水平井体积压裂现场施工参数优化和产能评价提供重要参考。 展开更多
关键词 致密油藏 压裂水平井产能预测 支持向量机 交叉验证法 皮尔森系数
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基于Pearson系数的计算机科学与技术专业课程体系相关性研究 被引量：10
7
作者 王晓莉 石刚 +1 位作者 杨晴雯 张铭阅 《无线互联科技》 2019年第21期114-115,共2页
文章采用Pearson系数法,对学科课程相关性进行分析。实验结果表明,采用的方法能够有效地揭示课程体系中各课程间存在的内在联系,为专业课程设置起到积极的指导作用。
关键词 Pearson系数 课程相关性 课程体系 课程设置
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聊城市PM_(2.5)和O_(3)污染特征及气象因素影响分析 被引量：4
8
作者 菅月诚 赵铖博 +9 位作者 朱子博 王一秋 高艳珊 彭娜娜 黄亮 李万勇 黄浩瑜 冯如帆 伦小秀 王强 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第9期257-267,共11页
PM_(2.5)和O_(3)协同控制是我国“十四五”时期持续改善空气质量的关键,全面认识PM_(2.5)和O_(3)的污染特征及相关性是实现两者协同控制的重要基础.以聊城市为研究区域,分析了2019-2021年PM_(2.5)和O_(3)污染特征及相关性,并探究了气象... PM_(2.5)和O_(3)协同控制是我国“十四五”时期持续改善空气质量的关键,全面认识PM_(2.5)和O_(3)的污染特征及相关性是实现两者协同控制的重要基础.以聊城市为研究区域,分析了2019-2021年PM_(2.5)和O_(3)污染特征及相关性,并探究了气象因素对二者的影响.结果表明:(1)聊城市2019-2021年PM_(2.5)日均浓度和O_(3)-8 h-90per浓度均呈下降趋势,但夏季O_(3)污染和冬季PM_(2.5)污染形式仍十分严峻.在小时尺度上PM_(2.5)浓度呈“W型”与“N”型分布,O_(3)浓度呈“双峰双谷”分布.(2)与O_(3)浓度达标时相比,O_(3)超标时PM_(2.5)组分的平均浓度明显升高,二次无机离子(SNA)中SO_(4)^(2-)的平均浓度增长大,有机物组分中二次有机气溶胶(SOA)浓度增长大.(3)聊城市PM_(2.5)与O_(3)-8 h在春夏季呈正相关(0.14~0.499),冬季呈负相关(-0.259).春季和夏季,紫外辐射强度和相对湿度分别对PM_(2.5)-O_(3)-8 h正相关性起明显抑制作用;冬季,气压对PM_(2.5)-O_(3)-8 h负相关性起明显抑制作用.(4)决策树分析表明,温度>25.66℃、相对湿度<75.4%和风速<2.21 m·s^(-1)时,出现O_(3)污染及PM_(2.5)和O_(3)复合污染的概率分别为43.21%和51.85%. 展开更多
关键词 PM_(2.5) O_(3) 污染特征 皮尔逊系数 机器学习 聊城
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基于双隐含层BP神经网络的某金矿回收率预测研究
9
作者 张帅 赵鑫 +3 位作者 彭祥玉 王宇斌 桂婉婷 田家怡 《黄金科学技术》 CSCD 北大核心 2024年第1期170-178,共9页
为掌握某金矿选矿工艺影响因素对金实际回收率的作用规律并预测金的回收率,采用正交试验方法开展了金矿浮选试验,通过Pearson系数分析金回收率对不同工艺因素的敏感性,并利用双隐含层BP神经网络对金回收率进行预测。结果表明:生产过程... 为掌握某金矿选矿工艺影响因素对金实际回收率的作用规律并预测金的回收率,采用正交试验方法开展了金矿浮选试验,通过Pearson系数分析金回收率对不同工艺因素的敏感性,并利用双隐含层BP神经网络对金回收率进行预测。结果表明:生产过程中金回收率对不同因素的敏感性由大到小依次为2#油用量、Na2S用量、丁基黄药用量、CuSO_(4)用量和磨矿细度。在此基础上,选用2#油用量、Na_(2)S用量和丁基黄药用量3个主要影响因素,使用不同隐含层激活函数的BP神经网络对金回收率进行预测。预测结果表明:当使用“logsig”作为激活函数时,其拟合度与精度较高,拟合优度R2为0.9792,相对平均误差仅为0.666%,说明该模型能够较好地预测金回收率。研究结果对贵金属矿山生产中金属回收率的预测有一定的参考意义。 展开更多
关键词 BP神经网络 Pearson系数 激活函数 影响因素 金矿 回收率
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基于人工智能的膝关节自动建模研究 被引量：1
10
作者 汤小勇 李晓虎 +4 位作者 谷雪莲 赵宇轩 刘洝辰 刘宇甜 陶玉蓉 《中国修复重建外科杂志》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期348-352,共5页
目的研究基于Mimics软件的人工智能(artificial intelligence,AI)自动分割膝关节CT图像建模方法,旨在提高膝关节建模效率。方法选择3名志愿者膝关节CT影像,在Mimics软件中分别进行AI自动分割和手动分割图像并建模,记录自动建模时间。参... 目的研究基于Mimics软件的人工智能(artificial intelligence,AI)自动分割膝关节CT图像建模方法,旨在提高膝关节建模效率。方法选择3名志愿者膝关节CT影像,在Mimics软件中分别进行AI自动分割和手动分割图像并建模,记录自动建模时间。参考既往文献选择股骨远端和胫骨近端解剖标志点,计算与手术设计相关的参考指标,用Pearson相关系数(r)判断两种方法建模结果相关性,以DICE系数分析两种方法建模结果一致性。结果经自动及手动分割图像均成功构建膝关节三维模型。3个膝关节自动分割建模所需时间分别为10.45、9.50、10.20 min,较既往文献中手动分割建模(64.73±17.07)min缩短。相关性分析示手动和自动分割生成的模型之间存在强相关性(r=0.999,P<0.001)。3个膝关节股骨DICE系数分别为0.990、0.996和0.944,胫骨分别为0.943、0.978和0.981,提示手动与自动分割建模一致性程度高。结论在Mimics软件中可采用AI分割图像方法快速建立有效的膝关节三维模型。 展开更多
关键词 自动分割 膝关节 Pearson相关系数 DICE系数 人工智能
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基于LightGBM和蚁群算法优化的特征选择方法
11
作者 别春洋 陶贻勇 《现代计算机》 2024年第4期34-38,共5页
在处理高维特征数据时通常会面临冗余和不相关的问题,Relief作为一种传统的特征选择算法因其具有较高的稳定性和计算效率,从而被广泛应用。但其特征选择结果具有随机性,且对于特征之间存在较强依赖关系的数据集,如共线性等,可能会导致... 在处理高维特征数据时通常会面临冗余和不相关的问题,Relief作为一种传统的特征选择算法因其具有较高的稳定性和计算效率,从而被广泛应用。但其特征选择结果具有随机性,且对于特征之间存在较强依赖关系的数据集,如共线性等,可能会导致结果不准确。基于对特征选择方法的研究,给出了基于LightGBM和蚁群算法的L-ACO方法,使用LightGBM算法的特征重要性来表示L-ACO算法蚁群路径搜索过程的启发式信息。同时,使用特征之间的皮尔森相关系数来调整信息素浓度,以便更好地控制特征的相关性。实验证明,L-ACO方法可以在保证分类准确率的前提下,减少特征数量,降低特征冗余,并提高算法性能。 展开更多
关键词 特征选择 LightGBM 蚁群算法 皮尔森系数
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利用惯性传感器与多模态网络解析跑步参数
12
作者 向勉 易本顺 +2 位作者 周丙涛 谭建军 朱黎 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1079-1087,共9页
实时检测跑步时的速度与步幅在避免运动者受伤、提升运动效率上有着重要意义。提出了一种利用惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)来检测这两个指标的方法。首先,招募了10名志愿者,并将3个IMU模块安置在足部、小腿、大腿处,采... 实时检测跑步时的速度与步幅在避免运动者受伤、提升运动效率上有着重要意义。提出了一种利用惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)来检测这两个指标的方法。首先,招募了10名志愿者,并将3个IMU模块安置在足部、小腿、大腿处,采集了5 137个步态周期的数据;然后,利用主成分分析法分析数据,结合皮尔逊相关系数探讨了速度步幅与传感器位置、物理参数之间的关系;提出了一种多模态架构的长短期记忆特征提取网络(multi-modal-attention-long short-term memory,M-Att-LSTM),利用两个引入注意力机制的长短期记忆网络(att-long short-term memory,AttLSTM)对加速度和角度变化分别做特征提取,最后进行回归拟合。实验结果表明,M-Att-LSTM在速度上误差为0.058m/s,标准偏差为0.013 m/s,而在步幅上误差为0.023 m,标准偏差为0.022 m,两项指标都优于单纯的Att-LSTM。 展开更多
关键词 惯性传感器 主成分分析 皮尔逊系数 长短期记忆网络 多模态
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气象与地理因素对化工园区大气污染指数的影响研究 被引量：1
13
作者 杨斌 汪万军 张珊 《粘接》 CAS 2023年第8期115-118,共4页
为提升化工园区周边空气质量,探讨气象和地理因素对化工园区大气污染指数的影响。以湖北省宜都市作为研究区域,先利用国家环境保护部和宜都市气象局网站中的数据,分析了化工园区周边空气指数的影响因素,确定主要影响因子PM_(2.5)、PM_(... 为提升化工园区周边空气质量,探讨气象和地理因素对化工园区大气污染指数的影响。以湖北省宜都市作为研究区域,先利用国家环境保护部和宜都市气象局网站中的数据,分析了化工园区周边空气指数的影响因素,确定主要影响因子PM_(2.5)、PM_(10)和O_(3)随季节变化的情况,并将其作为化工园区大气污染指数的影响因子。然后结合气象条件和地理因素,通过影响因子的Pearson系数,分析二者与污染指数变化的相关性,得出气象与地理因素对化工园区大气污染指数影响的变化规律。最后依据得出的规律,提出适宜化工企业周边环境的保护措施,希望可借此降低化工企业带来的空气污染。 展开更多
关键词 Pearson系数 化工园区 大气污染指数 逐时变化特征 气象因素 地理因素
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基于CNN-BiLSTM-AM的储层岩石脆性指数预测 被引量：1
14
作者 杜睿山 李宏杰 孟令东 《计算机技术与发展》 2023年第10期28-34,共7页
脆性指数是储层岩石的重要地质力学性质之一,但对于脆性指数至今为止都没有一个明确的定义,许多学者提出了不同的方法来测量该参数,一些方法如矿物分析等成本较高,然而机器学习和深度学习可以有效融合多元数据,充分利用数据去挖掘自变... 脆性指数是储层岩石的重要地质力学性质之一,但对于脆性指数至今为止都没有一个明确的定义,许多学者提出了不同的方法来测量该参数,一些方法如矿物分析等成本较高,然而机器学习和深度学习可以有效融合多元数据,充分利用数据去挖掘自变量与因变量之间的关系,且成本较低。因此,该文使用深度学习方法来构建测井曲线数据与储层岩石脆性之间的关系模型。因测井曲线是特殊的时序曲线,该文采用可以综合考虑过去和未来信息的BiLSTM(双向长短期记忆)模型,同时为了进一步的优化,在模型中添加1DCNN(一维卷积)用来提取特征,且引入了AM(注意力机制)。同时利用Pearson系数和XGBoost(极限梯度提升树)进行分析,研究了各测井曲线对脆性的敏感性等级以及重要性程度,最终选取的输入参数有AC(声波时差)、DEN(密度)、CAL(井径)、GR(伽马射线)和SP(自然电位)。与其它机器学习方法相比,该方法的MSE和RMSE最小,分别为0.0035和0.05916,表明CNN-BiLSTM-AM是一种预测精度更高、效果更好的方法。 展开更多
关键词 测井曲线 脆性指数 深度学习 Pearson系数 BiLSTM 一维卷积 注意力机制
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民营企业高管薪酬与盈余管理关系的实证研究 被引量：1
15
作者 刘亚男 王华巍 《湖北科技学院学报》 2023年第4期35-40,共6页
以充分了解企业高管薪酬和盈余管理关系为目的,展开民营企业高管薪酬与盈余管理关系的实证研究。通过分析民营企业高管定义与高管薪酬内容、盈余管理特征与动机后,设置4个高管薪酬与盈余管理实证假设条件,并使用民营企业年末资产替代其... 以充分了解企业高管薪酬和盈余管理关系为目的,展开民营企业高管薪酬与盈余管理关系的实证研究。通过分析民营企业高管定义与高管薪酬内容、盈余管理特征与动机后,设置4个高管薪酬与盈余管理实证假设条件,并使用民营企业年末资产替代其年初资产后,将企业经营现金流量与其对应的利润输入到Jones模型内,使用Jones模型得到民营企业高管薪酬与盈余管理变量的估计系数。实证结果表明:本文方法选取的企业高管薪酬与盈余管理变量在5%和1%水平上较为显著,选取变量能力较好;民营企业盈余管理和高管薪酬的估计系数数值为正数,并在水平为1%时显著性较强,民营企业盈余管理活动随着企业高管薪酬的增加而增加;民营企业高管任期时间和薪酬与盈余管理估计系数数值成正比例;高管拥有股份时,其薪酬和盈余管理关系相关性不大。 展开更多
关键词 民营企业 高管薪酬 盈余管理 假设条件 皮尔逊系数
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基于随机森林的城市轨道交通桥梁故障预测模型 被引量：4
16
作者 郑胜洁 徐余明 +1 位作者 胡祖翰 刘留 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期9-18,共10页
城市轨道交通桥梁故障维修具有滞后性的问题,为提前了解故障部位数据随时间变化的趋势,需要对桥梁具体故障部位数据进行快速而准确的预测.以桥梁实测数据为基础,提出基于随机森林的城市轨道交通桥梁故障预测模型,并以桥梁结构位移参数为... 城市轨道交通桥梁故障维修具有滞后性的问题,为提前了解故障部位数据随时间变化的趋势,需要对桥梁具体故障部位数据进行快速而准确的预测.以桥梁实测数据为基础,提出基于随机森林的城市轨道交通桥梁故障预测模型,并以桥梁结构位移参数为例,首先进行数据预处理,然后使用皮尔逊系数对桥梁监测特征参数做进一步筛选,最后将筛选的特征输入随机森林预测模型中训练,得到结构位移的预测结果.结果表明,随机森林模型能实现对结构位移故障的预测,预测结果的均方误差为0.0851,可决系数为98.21%. 展开更多
关键词 城市轨道交通 随机森林 皮尔逊系数 故障预测
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沉钒过程合格液成分与五氧化二钒成分的多元相关影响分析
17
作者 伍金树 饶玉忠 +1 位作者 伍珍秀 蒋霖 《钢铁钒钛》 CAS 北大核心 2023年第6期38-45,共8页
通过Pearson系数统计方法、概率密度分析方法和概率密度累积分布分析方法研究沉钒过程合格液中磷、铁、锰、硅、钒等元素对五氧化二钒成分的多元相关影响。结果表明,合格液中P、Mn含量与五氧化二钒中P含量的Pearson系数分别为0.6847、0.... 通过Pearson系数统计方法、概率密度分析方法和概率密度累积分布分析方法研究沉钒过程合格液中磷、铁、锰、硅、钒等元素对五氧化二钒成分的多元相关影响。结果表明,合格液中P、Mn含量与五氧化二钒中P含量的Pearson系数分别为0.6847、0.6663,线性相关程度最高;合格液中Mn与五氧化二钒中Mn的Pearson系数为0.3612,合格液中Fe与五氧化二钒中Si的Pearson系数为0.3564,具有一定的线性相关;合格液中P与五氧化二钒中Si的Pearson系数为-0.3291,合格液中V与五氧化二钒中P的Pearson系数为-0.2259,具有一定的负线性相关。合格液中其余元素含量与五氧化二钒中元素含量的Pearson系数的绝对值均小于0.16,说明相关性不强。五氧化二钒和合格液中P、Mn、Fe、Si、V含量均不服从正态分布,反映出统一样本过程不稳定,即生产过程不稳定,因此减少合格液成分异常波动,规避沉钒过程中对五氧化二钒质量产生较大影响的因素,可以提高五氧化二钒成分的稳定性。该研究为生产合格五氧化二钒提供了一定的理论技术支撑。 展开更多
关键词 五氧化二钒 沉钒 合格液 成分 多元相关影响 Pearson系数
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龙卷风参数趋势性和相关性特征分析 被引量：4
18
作者 陈巧菊 刘敏 +1 位作者 黄国庆 郑海涛 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期111-121,共11页
龙卷风参数的时空特性分析,对于了解龙卷风特征、致灾特性及龙卷风风灾评估等具有重要意义。本文结合Cox-Stuart和Mann-Kendall方法,对美国和中国龙卷风的年发生频次、年平均强度和年平均尺寸进行了趋势性检验。通过Pearson系数从整体... 龙卷风参数的时空特性分析,对于了解龙卷风特征、致灾特性及龙卷风风灾评估等具有重要意义。本文结合Cox-Stuart和Mann-Kendall方法,对美国和中国龙卷风的年发生频次、年平均强度和年平均尺寸进行了趋势性检验。通过Pearson系数从整体上研究了不同地域龙卷风年频次的空间相关性特征,以及空间相关性与地理距离之间的关系;进一步采用Moran′s I指数度量了不同地域上龙卷风年频次的空间自相关性随时间变化的规律,分析了龙卷风发生的空间集聚性特征。结果表明:(1)美国龙卷风特征参数均表现出了逐年显著变化的趋势,中国龙卷风年频次具有减少趋势,而其他参数没有显著变化的趋势;(2)空间相关系数受到地形的影响,而不完全与空间距离成反比;(3)美国以州为单位分割下的龙卷风年频次的空间自相关关系逐年增强,龙卷风表现出逐年集聚的现象;不同空间距离下的中国龙卷风年频次的空间自相关关系逐年减弱,猜测中国龙卷风的发生在空间上越来越分散。 展开更多
关键词 龙卷风参数 趋势性检验 空间相关性 Pearson系数 Moran′sI指数
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基于Pearson系数和萤火虫算法优化BP神经网络的住宅价格预测模型
19
作者 江雨燕 刘昊 《南阳理工学院学报》 2023年第2期1-6,24,共7页
为进一步提高住宅价格预测精度,进而为有关部门提供相关数据参考,帮助其及时准确地制定相关政策,提出了基于Pearson系数和萤火虫算法优化BP神经网络的住宅价格预测模型。该模型首先使用Pearson系数对影响房价的相关因素进行特征筛选,舍... 为进一步提高住宅价格预测精度,进而为有关部门提供相关数据参考,帮助其及时准确地制定相关政策,提出了基于Pearson系数和萤火虫算法优化BP神经网络的住宅价格预测模型。该模型首先使用Pearson系数对影响房价的相关因素进行特征筛选,舍弃与住宅价格关联性不强的因素;然后使用萤火虫算法对BP神经网络进行优化,建立基于萤火虫算法优化的BP神经网络预测模型;最后以上海市统计局最新发布的相关数据进行实验验证。实验结果表明,所提模型优于其他5种模型,能够实现住宅价格的有效预测。 展开更多
关键词 Pearson系数 萤火虫算法 BP神经网络 住宅价格预测
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基于改进VMD与特征选择的路灯故障检测方法
20
作者 覃尚昊 胡迎春 +1 位作者 周明 曾思勇 《电子测量技术》 北大核心 2023年第9期92-99,共8页
路灯正常运行对于城市照明具有重要意义。当前路灯故障检测局限于初步的故障现象,无法辨识具体的故障类别。为实现路灯具体故障类别的检测,本文以路灯监控和数据采集系统的路灯运行数据为对象,提出了一种基于改进VMD与特征选择的路灯故... 路灯正常运行对于城市照明具有重要意义。当前路灯故障检测局限于初步的故障现象,无法辨识具体的故障类别。为实现路灯具体故障类别的检测,本文以路灯监控和数据采集系统的路灯运行数据为对象,提出了一种基于改进VMD与特征选择的路灯故障检测模型。首先,利用主成分分析法筛选路灯运行数据的主要变量参数,并用变分模态分解对筛选参数进行分解。同时,引入鲸鱼优化算法改进变分模态分解的自适应性。在特征选择方面,通过Pearson系数选择相关IMF分量结合样本熵构建故障特征向量。最后,结合广西崇左市2019~2022年路灯故障数据,建立基于XGBoost的故障诊断模型,从而辨别路灯的正常、电源故障、线路故障、保险故障4种状态。实验结果表明,该方法能有效实现路灯具体故障类别的诊断,故障辨识率为93.75%,为路灯故障检测研究提供了新途径。 展开更多
关键词 路灯故障检测 VMD 鲸鱼优化算法 Pearson系数 XGBoost
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