期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到4篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
城市居民区土壤重金属含量高光谱反演研究 被引量：11
1
作者 李琼琼 柳云龙 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2019年第3期540-546,共7页
为探讨运用土壤光谱估算城市居民区土壤重金属含量的可能性,以上海闵行居民区土壤重金属Cu.Pb.Zn元素为研究对象.通过采集土壤样本,分析土壤光谱信息,构建基于高光谱的土壤重金属多元线性逐步回归(MLSR)和偏最小二乘回归(PLSR)模型。结... 为探讨运用土壤光谱估算城市居民区土壤重金属含量的可能性,以上海闵行居民区土壤重金属Cu.Pb.Zn元素为研究对象.通过采集土壤样本,分析土壤光谱信息,构建基于高光谱的土壤重金属多元线性逐步回归(MLSR)和偏最小二乘回归(PLSR)模型。结果表明:通过倒数一阶和对数一阶微分变换能有效增强土壤重金属的光谱特征;土壤Cu、Pb和Zn元素最优波段分别出现在1 042.7nm.706.84nm和1 404.8nm处;从模型稳定性和精确性来看,PLSR模型较优于MLSR模型。土壤Cu、Zn元素验证RMSE值仅为研究区该重金属含量均值的10%左右,拟合精度高。与Cu、Zn元素相比,Pb元素决定系数R^2在0.64-0.88.模型稳定性较好。通过对光谱数据的预处理,采用偏最小二乘回归模型可有效提高估算城市居民区土壤重金属含量的精度。 展开更多
关键词 城市居民区 土壤重金属 高光谱 多元线性逐步回归模型 偏最小二乘回归模型
原文传递
夜间灯光数据与统计数据的相关性研究——以川南经济区为例
2
作者 晁增福 邢小宁 《数学的实践与认识》 2023年第4期100-110,共11页
提取了川南经济区2015年NPP-VIIRS夜间灯光数据灯光计数、灯光总量、灯光均值、灯光标准差、灯光最小值、灯光最大值等6个指标,并收集整理了该地区2015年与城市化密切相关的地区生产总值、第一产业增加值、地方公共财政支出、城镇化率... 提取了川南经济区2015年NPP-VIIRS夜间灯光数据灯光计数、灯光总量、灯光均值、灯光标准差、灯光最小值、灯光最大值等6个指标,并收集整理了该地区2015年与城市化密切相关的地区生产总值、第一产业增加值、地方公共财政支出、城镇化率、年末常住人口等5个社会统计数据指标,发现不同尺度下各指标的相关性有较大差异.在此基础上,利用偏最小二乘法对地市级尺度上夜间灯光数据的6个指标和社会统计数据的5个指标进行了回归,比较了县级尺度上偏最小二乘回归与最小二乘回归的效果.结果表明:利用夜间灯光数据回归地区生产总值、第一产业增加值、地方公共财政支出、城镇化率、年末常住人口时均能通过检验,但回归效果上有一定的差异;用夜间灯光数据回归以上社会统计数据时不能只考虑灯光总量,在对年末常住人口等指标进行回归时灯光最大值等也起着及其重要的作用. 展开更多
关键词 夜间灯光数据 川南经济区 偏最小二乘回归模型 城市化
原文传递
基于挥发性成分定量预测风味茶油掺浸出茶油的偏最小二乘回归模型的建立 被引量：2
3
作者 孙婷婷 陈志清 +4 位作者 钟瑾璟 刘剑波 任佳丽 钟海雁 周波 《中国粮油学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第12期251-258,共8页
为解决在压榨风味茶油掺浸出茶油的定量预测问题,本文设计高/低两个掺伪梯度,基于挥发性成分,运用Python语言构建定量预测压榨风味(原香和浓香)茶油掺浸出茶油的偏最小二乘回归(PLSR)模型。研究结果表明,高掺伪梯度下压榨原/浓香茶油样... 为解决在压榨风味茶油掺浸出茶油的定量预测问题,本文设计高/低两个掺伪梯度,基于挥发性成分,运用Python语言构建定量预测压榨风味(原香和浓香)茶油掺浸出茶油的偏最小二乘回归(PLSR)模型。研究结果表明,高掺伪梯度下压榨原/浓香茶油样本的定量鉴别PLSR模型的平均R2值均达到了0.998,平均RMSE值为1.127/1.166,大部分样本的相对误差集中在0~0.1之间;低掺伪梯度下压榨原/浓香茶油样本的定量鉴别PLSR模型的平均R2值达到了0.956/0.999,平均RMSE值为0.592/0.094,大部分样本的相对误差集中在0~0.15/0~0.02之间。本文所构建的PLSR模型定量鉴别压榨风味茶油掺浸出茶油的准确率较高,压榨浓香茶油掺浸出茶油的定量鉴别效果要好于压榨原香茶油。 展开更多
关键词 挥发成分 定量预测 压榨风味茶油 浸出茶油 偏最小二乘回归模型
下载PDF
茶油掺伪定性鉴别模型的对比分析 被引量：1
4
作者 孙婷婷 钟瑾璟 +3 位作者 刘剑波 任佳丽 钟海雁 周波 《中国粮油学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第11期245-252,共8页
为了解决茶油掺伪其他植物油的掺伪量定量预测问题,本研究基于14个特征性脂肪酸和甘油三酯指标,设置高/低两种不同掺伪梯度,运用Python语言构建并对比分析了偏最小二乘回归(PLSR)模型和多元线性回归(MLR)模型用于掺伪茶油掺伪量的定量... 为了解决茶油掺伪其他植物油的掺伪量定量预测问题,本研究基于14个特征性脂肪酸和甘油三酯指标,设置高/低两种不同掺伪梯度,运用Python语言构建并对比分析了偏最小二乘回归(PLSR)模型和多元线性回归(MLR)模型用于掺伪茶油掺伪量的定量预测的效果。研究表明,PLSR模型对掺伪茶油的定量预测效果不理想,高掺伪梯度下PLSR模型的平均RMSE值高达1.99,低掺伪梯度下PLSR模型的平均R^(2)值(0.8888)较低,平均RMSE值(0.9066)较高。除了对棕榈油掺伪量的定量预测效果较差外,在高/低掺伪梯度下MLR模型定量预测能力较强,平均R^(2)值达到了0.999873/0.993572,平均RMSE值为0.146/0.136。结果表明MLR模型可用于不同掺伪质量分数和梯度下茶油掺伪不同食用植物油的掺伪量定量预测问题,效果较好。 展开更多
关键词 茶油 偏最小二乘回归模型 多元线性回归模型 脂肪酸 甘油三酯
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部