二维相关光谱的猪肉TVB-N特征变量优选研究 被引量：15

1

作者 王文秀 彭彦昆 +1 位作者 房晓倩 卜晓朴 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第7期2094-2100,共7页

为了探讨利用二维相关可见/近红外光谱法优选猪肉挥发性盐基氮(TVB-N)特征变量的可行性,以贮藏时间为外扰,研究了不同新鲜程度猪肉样本的二维相关光谱特性。首先,获取56个猪肉样本在贮藏1~14d的400~1 000nm范围的可见/近红外反射光谱,... 为了探讨利用二维相关可见/近红外光谱法优选猪肉挥发性盐基氮(TVB-N)特征变量的可行性,以贮藏时间为外扰,研究了不同新鲜程度猪肉样本的二维相关光谱特性。首先,获取56个猪肉样本在贮藏1~14d的400~1 000nm范围的可见/近红外反射光谱,经过标准正态变量变换(SNV)处理后,基于全波段光谱建立TVB-N的偏最小二乘回归(PLSR)模型。然后,依据TVB-N实测值,从中挑选出10个具有一定浓度梯度的样本(贮藏时间分别为0,36,72,108,144,180,216,252,288和324h),利用一阶导数对光谱进行预处理后,根据不同样本之间的光谱差异,选取7个波段用于二维相关光谱解析。分析各个波段的二维相关同步谱和自相关谱,从7个波段范围内共选取23个变量作为不同贮藏时间下与TVB-N相关的敏感波长,并建立简化的PLSR模型。相较于全波段光谱数据所建模型,模型效果有所改善,预测集决定系数R2p由0.792 1上升至0.865 8,误差从3.658 2mg·(100g)^(-1)下降至3.246 0mg·(100g)^(-1)。表明基于二维相关光谱对猪肉TVB-N特征变量进行优选的思路是可行的,该方法能够从全光谱数据中筛选出与目标物质相关的敏感变量,这也为近红外光谱特征波长选择提供了一个新的方法。 展开更多

关键词 二维相关光谱 可见/近红外光谱 挥发性盐基氮 特征变量

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改进和声搜索算法的近红外光谱特征变量选择 被引量：7

2

作者 张磊 丁香乾 +3 位作者 宫会丽 吴丽君 白晓莉 罗林 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期1869-1875,共7页

近红外光谱分析以其简便、快速、高效、低成本、绿色环保等优点,已广泛应用于诸多领域。然而,近红外光谱同时存在变量维度高、多重共线性、包含冗余信息和高频噪声等问题,直接构建预测模型不但增加建模复杂度,同时也会影响模型的预测性... 近红外光谱分析以其简便、快速、高效、低成本、绿色环保等优点,已广泛应用于诸多领域。然而,近红外光谱同时存在变量维度高、多重共线性、包含冗余信息和高频噪声等问题,直接构建预测模型不但增加建模复杂度,同时也会影响模型的预测性能和泛化能力,因此提出一种基于改进和声搜索算法(HS)的光谱特征变量选择方法。HS常用于解决特征变量优化选择问题。在应用和声搜索算法进行最优光谱变量选择时,首先通过偏最小二乘(PLS)载荷系数计算各光谱点的特征贡献度,作为和声搜索算法改进的扰动权重。算法优选光谱特征变量过程中,引入变量特征贡献度作为激励因子,采用随机遍历和激励因子共同作用的方式生成初始解向量。产生新和声向量时,应用变量特征贡献度作为惩罚项,通过加入平衡因子使选择参数随迭代次数而动态调整,从而适应光谱变量的搜索,增强搜索过程的遍历性和种群的多样性。为验证本算法的有效性,以烟叶样品烟碱、总糖、总氮三个指标的近红外光谱PLS建模应用为例,对采集的原始光谱进行预处理后,应用该方法对光谱变量进行优选,根据变量被选择的累积频次分别计算不同变量个数的模型预测性能,通过校正均方根误差(RMSEC)随变量增加的变化趋势确定最终选择的光谱特征变量。在训练集上分别建立各指标的PLS模型,应用测试集测试模型性能,并与全光谱、无信息变量消除法(UVE)和粒子群算法(PSO)进行比较。实验结果显示,应用该算法所选变量建立的烟碱、总糖和总氮三个模型的决定系数(R^2)分别为0.9211,0.9257和0.9412,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.1023,1.0346和0.0531,与其他方法相比,光谱特征变量更少,同时R^2和RMSEP值更优。由此表明,改进的和声搜索算法能有效筛选特征光谱,降低建模复杂度,提升模型预测性能和泛化能力。 展开更多

关键词 近红外光谱 特征变量 和声搜索算法 载荷系数 偏最小二乘法

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基于多源遥感影像的青海云杉和祁连圆柏分类 被引量：7

3

作者 李萌 年雁云 +2 位作者 边瑞 白艳萍 马金辉 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2020年第4期855-863,共9页

青海云杉和祁连圆柏是祁连山自然保护区的优势种,提取两种类型树木的空间分布对保护区森林资源的管理和监测方面有重要意义。使用Sentinel-2A(S2)、Sentinel-1A(S1)、Landsat-8(L8)3种遥感影像及来自SRTM DEM的地形数据,基于随机森林分... 青海云杉和祁连圆柏是祁连山自然保护区的优势种,提取两种类型树木的空间分布对保护区森林资源的管理和监测方面有重要意义。使用Sentinel-2A(S2)、Sentinel-1A(S1)、Landsat-8(L8)3种遥感影像及来自SRTM DEM的地形数据,基于随机森林分类方法,设置8种组合方案共22个特征变量,以祁连山东段的甘肃连城自然保护区为例,对青海云杉和祁连圆柏进行分类试验。结果表明:融合Sentinel-1A(S1)数据的VV和VH两种后向散射信息的精度最高,达到92.85%,比使用单一影像Landsat-8提高了11.64%。实验表明:结合多源遥感影像的不同波段信息是提高森林类型分类精度的有效手段,有助于复杂山区森林资源调查、植被信息提取等需求。 展开更多

关键词 Sentinel-2A 特征变量 随机森林 信息提取 连城自然保护区

原文传递

用于灌溉耕地制图的特征变量优选 被引量：4

4

作者 刘莹 朱秀芳 徐昆 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期119-127,共9页

灌溉耕地制图可以为粮食安全、水资源管理和气候变化等相关研究提供数据基础。构建和选择表征灌溉耕地信息的特征变量是灌溉耕地制图最重要的环节之一。该研究选择有良好灌溉信息数据基础的美国内布拉斯加州为研究区,基于已有灌溉耕地... 灌溉耕地制图可以为粮食安全、水资源管理和气候变化等相关研究提供数据基础。构建和选择表征灌溉耕地信息的特征变量是灌溉耕地制图最重要的环节之一。该研究选择有良好灌溉信息数据基础的美国内布拉斯加州为研究区,基于已有灌溉耕地空间分布图和灌溉信息数据,提取灌溉耕地和雨养耕地的样本,计算了样本的4类82个特征变量,利用随机森林对比分析了82个特征变量对灌溉耕地识别的重要性。研究结果显示四类特征变量对灌溉耕地识别的贡献程度由高到低为综合特征变量、植被特征变量、土壤特征变量、气象特征变量。不同时相的特征变量对于灌溉农田的识别效果存在差异。重要性排序前4的特征变量包括4月和5月的作物水分胁迫指数,7月的增强型植被指数以及灌溉概率指数。利用重要性前16的特征变量分类得到的灌溉农田的总体精度最高,为88.44%。研究可为灌溉耕地制图相关研究中特征变量的选择提供参考。 展开更多

关键词 随机森林 灌溉 土壤 特征变量 特征选择 灌溉耕地制图

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机器学习在土壤盐渍化遥感中应用的文献计量分析 被引量：1

5

作者 张佘淑 赵军 《草业科学》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期2812-2821,共10页

近年来,随着机器学习算法的发展,国内外专家学者致力于利用机器学习模型展开土壤盐渍化遥感相关研究,并取得了丰硕成果。本文利用文献计量可视化软件CiteSpace,对近十年来基于机器学习的土壤盐渍化遥感建模研究进行分析,确定了研究主题... 近年来,随着机器学习算法的发展,国内外专家学者致力于利用机器学习模型展开土壤盐渍化遥感相关研究,并取得了丰硕成果。本文利用文献计量可视化软件CiteSpace,对近十年来基于机器学习的土壤盐渍化遥感建模研究进行分析,确定了研究主题和热点,从机器学习算法、建模特征变量以及模型评价等方面评述研究进展,并针对当前研究热点对目前研究的局限性与发展趋势进行讨论。主要结论:1)机器学习算法在土壤盐渍化遥感建模中发挥着至关重要的作用,主要研究主题有机器学习算法及其精度研究、建模特征变量选择研究、遥感数据源选择对模型的影响研究、土壤盐渍化研究区域选择和基于机器学习的土壤盐渍化数字制图应用研究。2)目前的研究热点为辅助变量作为特征变量在模型构建中的应用、实测光谱数据与多源遥感光谱数据结合以及最佳机器学习算法选择。3)以2018年为节点,研究进展分为起步阶段和高速发展阶段,目前仍存在需要解决的挑战以提高模型的准确性。未来的研究方向应集中在云平台和机器学习在土壤盐碱化大范围、长期监测中的应用。 展开更多

关键词 土壤盐渍化 文献计量可视化 机器学习建模 特征变量 模型评估 WOS数据库 CITESPACE

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基于网格搜索随机森林算法的工矿复垦区土地利用分类 被引量：29

6

作者 陈元鹏 罗明 +3 位作者 彭军还 王军 周旭 李少帅 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第14期250-257,F0003,共9页

为提高工矿复垦区遥感影像土地利用分类精度,为土地复垦监测工作提供数据支持,该文探讨了基于网格搜索(Grid-Search)的随机森林(random forest)复垦区土地利用分类方法。研究利用GF-1影像、DEM(digital elevation model)和野外调查等数... 为提高工矿复垦区遥感影像土地利用分类精度,为土地复垦监测工作提供数据支持,该文探讨了基于网格搜索(Grid-Search)的随机森林(random forest)复垦区土地利用分类方法。研究利用GF-1影像、DEM(digital elevation model)和野外调查等数据,以随机森林分类算法为框架,采用基于OOB(Out-of-Bag)误差的网格搜索法对算法进行参数寻优,结合影像光谱、地形、纹理、空间信息,计算选取了33个特征变量,构建了4种变量组合模型开展随机森林分类试验,4个组合模型的分类精度分别达到82.79%、84.91%、86.75%、88.16%。为去除33个特征变量中的冗余信息、降低影像波段变量维度、缩短分类执行时间并保证影像分类精度,试验分别利用变量重要性估计和Relief F方法进行特征选择后再次执行随机森林分类,将分类结果与不同组合模型、不同分类方法进行比较,结果表明:基于网格搜索参数寻优的随机森林算法在多特征变量的影像分类中可以达到88.16%的分类精度,在利用不同方法降维后依然可以将分类精度保持在85%以上,精度优于相同特征变量下的SVM(support vector machine)和MLC(maximum likelihood classification)分类方法;在效率方面,随机森林分类方法执行时间优于SVM,并且在处理多维特征变量时能力更强。由此可见,采用基于网格搜索的随机森林方法对工矿复垦区土地利用信息进行分类提取可以得到较高的精度,基于该方法开展遥感影像解译可为土地复垦监测工作提供技术支持和理论参考。 展开更多

关键词 土地复垦 土地利用 工矿 复垦区 随机森林 网格搜索 多特征变量 特征选择

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基于随机森林特征变量优化的湿地植物分类与密度反演 被引量：9

7

作者 刘曙光 董行 +2 位作者 娄厦 DORZHIEVNA Radnaeva Larisa NIKITINA Elena 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期695-704,共10页

以长江口滨海湿地为研究区域,采用随机森林算法对滨海湿地植被进行分类。在提取Landsat-8 OLI影像植被指数和水体指数的基础上,提出利用植被指数季节差值对模型进行特征变量优化,分析了长江口滨海湿地植物群落分布的空间特征。以所占面... 以长江口滨海湿地为研究区域,采用随机森林算法对滨海湿地植被进行分类。在提取Landsat-8 OLI影像植被指数和水体指数的基础上,提出利用植被指数季节差值对模型进行特征变量优化,分析了长江口滨海湿地植物群落分布的空间特征。以所占面积最大的互花米草(入侵物种)为例,采用多元线性回归模型结合实地测量数据,估算了秋季的互花米草植物密度的空间特征。提出的多时相遥感数据结合随机森林特征变量优化方法,可以较为便捷地提取长江口湿地3种优势物种的空间分布特征,与最大似然法相比,分类精度有较大提高,总体分类精度由78.35%提高至87.55%,Kappa系数由0.72提高至0.84。该方法适用于存在“异物同谱”问题的湿地植物群落研究。 展开更多

关键词 长江口湿地 湿地植被分类 植物密度 随机森林模型 特征变量优化

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基于随机森林回归算法的回采工作面瓦斯涌出量预测 被引量：6

8

作者 张增辉 马文伟 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第12期33-39,共7页

回采工作面是矿井瓦斯涌出的主要场所,精准预测回采工作面的瓦斯涌出量,进而有针对性地提出防治措施,对保证矿井安全生产具有重要意义。提出了基于随机森林回归算法的回采工作面瓦斯涌出量预测方法。以工作面实测瓦斯涌出量数据为原始样... 回采工作面是矿井瓦斯涌出的主要场所,精准预测回采工作面的瓦斯涌出量,进而有针对性地提出防治措施,对保证矿井安全生产具有重要意义。提出了基于随机森林回归算法的回采工作面瓦斯涌出量预测方法。以工作面实测瓦斯涌出量数据为原始样本,利用Bootstrap抽样方法进行随机抽样,以袋外数据(OOB)评估分数oob_score作为随机森林回归模型调参、特征变量重要性的评判指标,计算得出模型的最佳参数、特征变量重要性占比。对各特征变量的重要性占比进行排序,并按排序进行随机森林回归模型性能分析,结果表明:随着特征变量数的增加,模型性能不会呈现规律性的变化;当特征变量数较少时,可能存在过拟合的情况。测试结果表明,所创建的随机森林回归模型预测值与实测值的平均绝对误差、平均相对误差随着特征变量数的增加呈下降趋势,特征变量数的增加可在一定程度上提高模型的预测效果。针对同一组数据,与主成分回归分析法相比,随机森林回归模型平均相对误差降低了14.29%,预测效果更好,且原理更简单、调参更容易、计算速度更快,能够为矿井回采工作面瓦斯涌出量预测提供有力的理论支撑。 展开更多

关键词 回采工作面 瓦斯涌出量预测 随机森林回归 袋外数据评估分数 特征变量重要性 特征变量数

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VMD-Stacking集成学习的多特征变量短期负荷预测模型 被引量：2

9

作者 王士彬 何鑫 +2 位作者 余成波 张未 陈佳 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期218-224,共7页

针对当前短期电力负荷预测结果准确度不够高的问题,提出一种由变分模态分解(variational modal decomposition, VMD)和Stacking集成学习框架组合的多特征变量短期负荷预测模型。在预测前使用VMD算法将负荷数据分解,然后加入对模型重要... 针对当前短期电力负荷预测结果准确度不够高的问题,提出一种由变分模态分解(variational modal decomposition, VMD)和Stacking集成学习框架组合的多特征变量短期负荷预测模型。在预测前使用VMD算法将负荷数据分解,然后加入对模型重要性较高的特征变量,再建立由轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine, LightGBM)与极限梯度提升机(extreme gradient boosting, XGBoost)融合的Stacking集成学习预测模型,并比较不同天气情况下对预测模型准确度的影响。经实际算例对比验证表明:多特征的VMD-Stacking集成学习预测模型的误差较小。采用VMD算法分解历史负荷序列,分解后子模态分量的周期性体现了出来,让模型预测波动性较大的负荷时更容易;温度、天气、农历和节假日情况等影响负荷变化的关键因素有被考虑到,模型的准确度得以提高;Stacking集成学习模型对各算法取长补短,泛化能力增强,预测的准确度高于单一模型。 展开更多

关键词 短期电力负荷预测 变分模态分解 Stacking集成学习 多特征变量 轻量级梯度提升机 极限梯度提升机

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基于机载激光雷达和机器学习的林分平均胸径遥感估测 被引量：2

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作者 唐佳俊 柴宗政 《林草资源研究》 北大核心 2024年第1期56-64,共9页

为探究不同模型对林分平均胸径的预测精度,使用贵州省桂花国有林场马厂工区同步获取的机载激光雷达点云数据和地面实测样地数据,通过提取样地水平的点云特征变量,采用方差膨胀因子分析和皮尔逊相关性检验进行自变量选择,建立机器学习模... 为探究不同模型对林分平均胸径的预测精度,使用贵州省桂花国有林场马厂工区同步获取的机载激光雷达点云数据和地面实测样地数据,通过提取样地水平的点云特征变量,采用方差膨胀因子分析和皮尔逊相关性检验进行自变量选择,建立机器学习模型估测样地平均胸径。结果表明:1)点云特征变量,如平均冠层高度和高度偏态与林分平均胸径有很强的相关性。2)机器学习模型(随机森林、支持向量机、最近邻算法)优于多元线性回归模型,其中,随机森林的拟合效果最好。随机森林的决定系数(R^(2))为0.71,均方根误差(RMSE)为2.50。3)通过柳杉纯林、针叶混交林、针阔混交林、马尾松纯林4种森林类型的林分平均胸径预测值与实际值差值,进一步证实随机森林模型精度最高,拟合效果最好。利用机载激光雷达点云数据提取点云特征变量,并构建基于机器学习算法的林分平均胸径估测模型是可行的,该方法的精度能满足森林资源调查的应用需求,可作为辅助林业调查工作的技术手段。 展开更多

关键词 机载激光雷达 林分平均胸径 随机森林 点云特征变量

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基于Elastic Net特征变量选择的黄山毛峰茶等级评价 被引量：5

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作者 潘天红 李鱼强 +1 位作者 陈琦 陈山 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第13期264-271,共8页

为简化茶叶化学检测分析过程,实现茶叶高精度等级评价,该研究以黄山毛峰茶为研究对象,结合茶叶中茶多酚、儿茶素、咖啡碱、没食子酸及氨基酸成分检测,提出基于Elastic Net特征变量选择的茶叶等级评价方法,建立基于特征成分的黄山毛峰茶... 为简化茶叶化学检测分析过程,实现茶叶高精度等级评价,该研究以黄山毛峰茶为研究对象,结合茶叶中茶多酚、儿茶素、咖啡碱、没食子酸及氨基酸成分检测,提出基于Elastic Net特征变量选择的茶叶等级评价方法,建立基于特征成分的黄山毛峰茶等级评价模型。试验选取6个不同等级共96个黄山毛峰茶叶样品,并分析了全部样品的19个成分,通过ElasticNet选取了9个特征成分(没食子酸、表儿茶素没食子酸酯、儿茶素、表儿茶素、没食子酸儿茶素没食子酸酯、表没食子儿茶素、谷氨酸、精氨酸和儿茶素苦涩味指数)建立等级评价模型,并与主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)进行对比。100次蒙特卡罗试验结果表明,相比于PCA预测集准确率平均值为70.79%,基于Elastic Net特征变量选择的黄山毛峰茶等级评价准确率更高为78.72%。在此基础上,构建Elastic Net特征变量雷达图,实现黄山毛峰茶等级多变量综合评价可视化。研究结果表明所提方法可有效选择茶叶特征成分,提高黄山毛峰茶等级评价准确率,为茶叶高精度等级评价提供参考。 展开更多

关键词 模型 品质控制 Elastic Net 特征变量选择 黄山毛峰茶 等级评价

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基于机器学习对呼吸机报警分析

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作者 刘强 郭瑞 +1 位作者 王勤 孙凯 《中国医疗设备》 2024年第3期53-57,79,共6页

目的 探讨应用机器学习方法对呼吸机在临床使用中的通气类报警进行研究,获得影响报警的重要参数及报警预测模型,识别无效报警并给予临床提示,使临床得以高效应对呼吸机报警,避免造成报警疲劳等消极影响。方法 建立符合标准数据流程的呼... 目的 探讨应用机器学习方法对呼吸机在临床使用中的通气类报警进行研究,获得影响报警的重要参数及报警预测模型,识别无效报警并给予临床提示,使临床得以高效应对呼吸机报警,避免造成报警疲劳等消极影响。方法 建立符合标准数据流程的呼吸机数据管理平台,根据单中心的呼吸机报警信息分析特征值,得出重要参数排序;利用超参数调优建模预测报警的真假;用混淆矩阵、受试者工作特征(Receiver Operating Characteristic,ROC)对机器学习模型进行多项指标验证。结果 对测试集5936次通气类报警进行评估,得出无效报警率为88%(召回率为0.88),模型准确度为0.94,精准度为0.78,ROC曲线下面积为0.92,F1得分为0.82。结论 采用机器学习便于临床单中心数据建模,能够及时分析获得呼吸机真实警报的重要参数及报警预测;通过呼吸机数据管理平台可有效提示临床无效报警,从而减少医护人员的压力,提高医疗质量。 展开更多

关键词 呼吸机 数据接口 报警项目 机器学习 重要特征变量

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草地地上生物量高光谱遥感估算研究 被引量：4

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作者 乌兰吐雅 包刚 +3 位作者 乌云德吉 黄明祥 杭玉玲 包玉海 《内蒙古师范大学学报（自然科学汉文版）》 CAS 北大核心 2015年第5期660-666,共7页

以锡林郭勒草原为试验区,采集草地冠层高光谱反射率数据和对应样方的地上生物量数据,综合分析了高光谱主要变换形式(高光谱特征变量、小波能量系数和植被指数)与草地地上生物量间的相关关系.研究结果表明:在选取的13个高光谱特征变量中... 以锡林郭勒草原为试验区,采集草地冠层高光谱反射率数据和对应样方的地上生物量数据,综合分析了高光谱主要变换形式(高光谱特征变量、小波能量系数和植被指数)与草地地上生物量间的相关关系.研究结果表明:在选取的13个高光谱特征变量中,草地地上生物量与红谷的吸收深度Rd、红边区一阶微分总和与蓝边区一阶微分总的比值SDr/SDb的相关系数最高(0.86);在11个小波能量系数中,第四小波能量系数与草地地上生物量的相关性最强,相关系数为0.85;在选用的8种常用植被指数中,ARVI与生物量之间的相关性最强(R=0.874),而DVI的相关性最差(R=0.578).在对不同近红外、红光和蓝光波段进行组合而获得的植被指数中,ARVI(R945,R620,R430)模型对草地地上生物量的预测具有最好的准确性,训练样本和验证样本的拟合方程R值分别为0.882和0.865. 展开更多

关键词 高光谱遥感 草地地上生物量 光谱特征参数 小波变换 植被指数

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基于二次互信息的特征选择算法

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作者 李滔 王俊普 +1 位作者 王鹏伟 吴秀清 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第11期1133-1138,共6页

将二次互信息(mutual information)用作模式分类问题中特征选择的准则,分析了该准则在再生核希尔伯特空间中的几何意义.在二次互信息准则基础上,提出了基于Parzen窗密度估计和后向删除策略的特征选择算法PW-QMI,同时针对大规模数据集的... 将二次互信息(mutual information)用作模式分类问题中特征选择的准则,分析了该准则在再生核希尔伯特空间中的几何意义.在二次互信息准则基础上,提出了基于Parzen窗密度估计和后向删除策略的特征选择算法PW-QMI,同时针对大规模数据集的情况给出了基于高斯混合模型的算法GMM-QMI,以减小算法的计算复杂度.通过与相关度算法和SVM-RFE算法的实验比较,证明了该算法在特征选择问题上具有更为稳定的性能. 展开更多

关键词 二次互信息 特征变量选择 Parzen窗密度估计 高斯混合模型

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新的指数跟踪方法及其应用 被引量：1

15

作者 蒋勇 温琪 +3 位作者 吴武清 樊鹏英 陈敏 缪柏其 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2014年第3期508-518,共11页

文章提出了一种新的非完全复制指数跟踪方法。该方法基于选择具有一定优良性质的股票组合的基础,构建跟踪组合来跟踪指数。新方法突破了文献已有方法事先指定股票来构造指数跟踪的传统框架,更有实际价值。实证分析表明,采用该方法构建... 文章提出了一种新的非完全复制指数跟踪方法。该方法基于选择具有一定优良性质的股票组合的基础,构建跟踪组合来跟踪指数。新方法突破了文献已有方法事先指定股票来构造指数跟踪的传统框架,更有实际价值。实证分析表明,采用该方法构建的跟踪策略通过选择较少的股票同时得到的跟踪误差也较小,且优于目前比较流行的分层抽样策略。最后应用所给的方法对沪深300指数进行了股指期货的期现套利研究,结果表明该策略比文献已有的方法存在更大的套利空间。 展开更多

关键词 指数跟踪 高维选元 期现套利

原文传递

城市轨道交通建设对沿线住宅价格的影响——基于Hedonic模型实证研究 被引量：6

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作者 杨友孝 姚毅凯 《特区经济》 2014年第12期117-119,共3页

城市轨道建设不仅可以改善城市交通状况,丰富人们的出行选择,还能极大促地进沿线房地产行业的发展。以广州地铁13号线为例,通过构建半对数Hedonic模型,选取建筑、区位、邻里特征三大类共12个变量纳入模型,实证分析地铁对沿线住宅价格的... 城市轨道建设不仅可以改善城市交通状况,丰富人们的出行选择,还能极大促地进沿线房地产行业的发展。以广州地铁13号线为例,通过构建半对数Hedonic模型,选取建筑、区位、邻里特征三大类共12个变量纳入模型,实证分析地铁对沿线住宅价格的影响因素。模型结果显示:物业费对住宅价格具有正向影响;住宅距广州市中心距离是影响住宅价格的首要区位因素;地铁修建会给沿线1000m范围住宅带来价格增值,在0-1000m内呈现先升后降趋势,在200-400m内,增值比例最高。 展开更多

关键词 住宅价格 HEDONIC模型 影响因素 特征变量 广州地铁13号线

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实现机床颤振早期诊断的一个新的特征量 被引量：1

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作者 梅志坚 昌松 +1 位作者 师汉民 杨叔子 《武汉工业大学学报》 CSCD 1990年第2期69-77,共9页

本文通过大量试验信号的互谱分析,找出了颤振建立过程中切削力和振动加速度信号互谱的特征变化:主频带的移动及其相位差的变化.然后,基于互谱与互相关函数的关系.分析了一步互相关系数的变化与互谱上述两种特征变化的内在联系.从而可将... 本文通过大量试验信号的互谱分析,找出了颤振建立过程中切削力和振动加速度信号互谱的特征变化:主频带的移动及其相位差的变化.然后,基于互谱与互相关函数的关系.分析了一步互相关系数的变化与互谱上述两种特征变化的内在联系.从而可将一步互相关系数作为机床颤振早期诊断的一个特征量.试验结果表明,该特征量是有效的. 展开更多

关键词 机床 颤振 诊断 特征量 在线 互谱

原文传递

一种特征变量广义预测控制方法 被引量：1

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作者 吴金霞 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第6期566-572,共7页

针对一类具有统计运动规律的复杂生产过程系统难以控制问题,提出了一种新的广义预测控制方法,即直接利用特征向量而非状态变量,通过工况模式所属类别的变化来描述系统的动力学特性,进行控制器设计.在前期二维工作的基础上,将该方法推广... 针对一类具有统计运动规律的复杂生产过程系统难以控制问题,提出了一种新的广义预测控制方法,即直接利用特征向量而非状态变量,通过工况模式所属类别的变化来描述系统的动力学特性,进行控制器设计.在前期二维工作的基础上,将该方法推广到高维.以三维情形为例,根据安阳钢铁厂400烧结机的实际工况数据,首先提取工况特征变量并进行模式类别划分,其次通过定义描述模式运动的变量来建立系统的预测模型,最后根据新变量进行广义预测控制.研究结果表明:该方法能够有效描述系统的统计特性,并根据实际工况数据及预测模型直接辨识得到控制器中的参数,对系统进行了有效的控制,解决了该类系统难以控制问题. 展开更多

关键词 广义预测控制 特征变量 模式运动空间 模式类别变量 烧结过程

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基于Sentinel-2影像和机器学习算法的冬小麦秸秆覆盖度遥感估算 被引量：2

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作者 朱奇磊 梁栋 +5 位作者 徐新刚 安晓飞 陈立平 杨贵军 黄林生 许思喆 《麦类作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期524-535,共12页

为探究大范围小麦秸秆覆盖度(CRC)估测方法,以冬小麦秸秆为研究对象,基于Sentinel-2遥感卫星影像光谱指数、波段和纹理特征及其不同特征组合,利用灰色关联-随机森林(GRA-RF)敏感特征提取方法,结合高斯过程(GPR)、套索(LASSO)、岭回归(RR... 为探究大范围小麦秸秆覆盖度(CRC)估测方法,以冬小麦秸秆为研究对象,基于Sentinel-2遥感卫星影像光谱指数、波段和纹理特征及其不同特征组合,利用灰色关联-随机森林(GRA-RF)敏感特征提取方法,结合高斯过程(GPR)、套索(LASSO)、岭回归(RR)和偏最小二乘(PLSR)等多种机器学习算法,开展小麦CRC估算的最优模型研究。结果表明,基于GRA-RF特征优选后的机器学习模型显著改善了小麦CRC的估算精度,LASSO算法总体对小麦CRC的估测效果最佳,并且针对不同的光谱特征组合表现出差异化的结果。其中,以光谱指数、波段和纹理信息构成的组合特征集构建的CRC遥感估算模型精度最优(r^(2)=0.65,RMSE=9.25%),以波段与纹理两者组合特征估算的CRC精度次之(r^(2)=0.63,RMSE=9.31%),仅利用单一的光谱指数、波段或者纹理特征估算冬小麦CRC的精度均劣于组合特征的结果。这说明应用GRA-RF组合筛选方法能够有效优选秸秆覆盖度的光谱特征;相比于单一特征,光谱指数、波段、纹理信息等构成的组合特征更能有效地监测小麦秸秆覆盖度。 展开更多

关键词 秸秆覆盖度 灰色关联分析-随机森林 机器学习算法 特征变量筛选

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基于拉曼光谱荧光背景的痕量原油泄漏检测方法 被引量：1

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作者 童宗歌 陈夕松 +1 位作者 王鹏 胡云云 《石油炼制与化工》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期108-113,共6页

炼化企业在原油和常压蒸馏塔侧线轻质油换热过程中存在原油泄漏问题,进而对安全生产和后续加工环节质量控制造成不利影响。利用拉曼光谱荧光背景对原油敏感的特点,可以实现轻质油中痕量原油的检测。扫描90个含有痕量原油的常压蒸馏塔塔... 炼化企业在原油和常压蒸馏塔侧线轻质油换热过程中存在原油泄漏问题,进而对安全生产和后续加工环节质量控制造成不利影响。利用拉曼光谱荧光背景对原油敏感的特点,可以实现轻质油中痕量原油的检测。扫描90个含有痕量原油的常压蒸馏塔塔顶石脑油样本拉曼光谱作为试验数据,采用偏最小二乘回归法结合遗传算法、随机蛙跳算法以及竞争自适应重加权采样算法建模。其中检测效果最好的是竞争自适应重加权采样算法与偏最小二乘法结合的方法,预测均方根误差为1.5674μg/g。该研究表明使用拉曼光谱荧光背景进行轻质油痕量原油检测,在算法优化后可以精确检测到质量分数1~100μg/g的痕量原油,满足炼化企业生产要求。 展开更多

关键词 拉曼光谱 荧光背景 痕量原油 特征变量选择 偏最小二乘回归

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