基于农业生产条件的河南粮食产量组合模型研究

通过对1990～2007年河南粮食产量的分析,在影响粮食产量的诸多因素中选出农业生产条件等8个主要影响因素。基于粮食生产系统的复杂性,建立偏最小二乘回归与BP神经网络耦合模型。偏最小二乘法通过对自变量中的信息进行组合和提取,有效克服变量之间的多重相关性问题,实现了对高维数据的降维处理,同时降低了神经网络的输入维数,提高了网络的学习效率和稳健性,从而充分利用了2类现代建模方法的优点。结果表明,偏最小二乘神经网络耦合模型研究河南粮食产量的拟合精度和预测精度都比较理想。     

偏最小二乘回归模型在非点源负荷预测中的应用

将偏最小二乘回归模型应用于流域非点源污染年负荷量预测,并与基于最小二乘的多元线性回归模型预测结果进行了对比。实例计算分析结果表明,偏最小二乘回归分析实现了多元回归、主成分分析和典型相关分析的综合,能较好地处理变量之间的多重相关性问题,建模所需样本少,且计算结果合理,具有较好的推广应用价值。     

土壤养分的近红外漫反射光谱预测模型分析

针对土壤养分近红外漫反射光谱数据分析的预测问题,分别利用主成分回归和偏最小二乘回归的方法建立土壤样品的近红外漫反射光谱全氮含量的数学模型,比较模型的预测精度。研究结果表明,采用主成分回归法建模预测结果的均方根误差RMSEP为0.040;偏最小二乘回归法建模的RMSEP为0.034,通过模型验证得到的全氮含量预测值与实际值相关性分析得到主成分回归法决定系数R~2=0.873 1,偏最小二乘回归法R~2=0.903 5,表明偏最小二乘回归法所建模型预测精度优于主成分回归法。该研究为提高近红外光谱法土壤养分检测精度提供了依据。     

贵州烤烟中生物碱的偏最小二乘回归分析

采用多元统计分析方法，对贵州2010和2011年124个烤烟样品中的8种生物碱进行偏最小二乘回归分析。结果表明：假木贼碱、 二烯烟碱、新烟草碱及可替宁对烟碱含量的影响最大；通过偏最小二乘回归方程对烟碱含量进行预测，训练集119个样本的预测值与测定值之间的相对标准偏差都小于17.04%，其中有109个样本小于10.00%；用检测集5个样本进一步对方程进行验证，其预测值与测定值之间的相对标准偏差都小于6.72%。     

基于近红外光谱无损检测的水果品质定量分析与预测

针对近红外光谱原理、检测技术及特点,利用近红外光谱检测漫反射技术在水果品质检测方法上的定量分析进行了深入系统研究.在光谱数据预处理上平滑和导数法最常见.建立模型以偏最小二乘法较常见.以遗传算法结合偏最小二乘法、小波分析结合偏最小二乘法等为代表的建模方法,其测量精度有所提高.模型优劣评价指标主要以相关系数(R)、校正集标准偏差(RMSEC)和预测集标准偏差(RMSEP)等参数决定.最后对相关研究进行展望.     

赣南脐橙可溶性固形物近红外光谱在线无损检测

通过应用近红外漫透射光谱技术结合最小二乘支持向量机等算法,探索脐橙可溶性固形物含量在线无损检测的可行性。139个样本被分成建模集和预测集(103∶36),分别用于建立检测模型和验证检测模型的预测能力。漫透射近红外光谱,经过一阶微分、多元散射校正和移动窗口平滑组合预处理后,分别建立了偏最小二乘、偏最小二乘支持向量机模型,经比较发现,偏最小二乘支持向量机模型的预测能力更强,模型预测的均方根误差和相关系数分别为0.6423%、0.9059。通过对比发现,主成分分析和径向基函数有利于提高最小二乘支持向量机模型的预测能力。结果表明:采用近红外漫透射光谱技术结合最小二乘支持向量机算法能够很好地实现脐橙可溶性固形物含量的在线无损检测。     

基于PLS估计的我国商业银行效率影响因素研究

在商业银行效率影响因素研究中引入基于高维投影思想的非参数方法——偏最小二乘方法，并在建模过程中弥补了已有研究未控制时间趋势和宏观经济变量而导致模型不显著和变量符号反常的不足.结果表明：针对本文少样本、自变量存在严重共线性的情况，偏最小二乘法提取的3个成分解释力达到0.984 173，并具有良好的预测性能.财务指标等内生变量对不同产权银行的效率影响是有明显差异的，而产权结构、宏观经济等外生变量的影响是无差异的.     

基于近红外技术的落叶松木材密度预测模型

运用近红外光谱对落叶松(Larix gemelinii Rupr)样品密度进行了研究,分别运用偏最小二乘法及主成分回归建立预测模型,并用建立的模型分别对每一个样品进行了预测。基于偏最小二乘法的校正模型及验证模型相关系数分别为0.964和0.918,校正标准误差及预测标准误差分别为0.016和0.021,模型预测值与实测值决定系数为0.93;主成分回归模型中,校正模型及验证模型相关系数分别为0.954和0.911,校正标准误差及预测标准误差分别为0.017和0.023,模型预测值与实测值决定系数为0.91。研究表明:基于主成分回归法与偏最小二乘法的近红外光谱分析建模,都可以实现对落叶松木材密度的有效预测,但相比较而言,偏最小二乘法略优于主成分回归法,所建立的模型对落叶松木材密度预测更加准确可靠。     

基于Sobel算子的金相图边缘提取新算法

猪肉产量受诸多因素影响，因此数据波动性大，并且具有小样本性及贫信息等特点.本文采用基于最小二乘法的GM(1，1)模型对我国未来几年内猪肉产量进行了短期预测.首先,介绍了GM(1，1)模型；然后,通过最小二乘法的原理弱化波动较大的数据，减少随机性，加强规律性，建立基于最小二乘法的GM(1，1)模型；其次,结合2008至2014年我国猪肉产量数据建立预测模型；最后,使用2014年数据对模型的可靠性进行验证，基于最小二乘法的GM(1，1)模型的预测结果更加接近实际值.预测结果显示未来3年中国猪肉产量将持续增加.该模型为其他相关预测提供了理论依据，也便于我国对未来猪肉产品市场进行宏观调控，维持猪肉市场平衡，避免猪肉价格波动风险.     

基于多元线性回归的西昌市云南松蓄积量模型研究

利用2015年西昌市二类调查数据和2014年遥感影像数据,选择最小二乘法、基于AIC准则的逐步回归法、主成分法和偏最小二乘法分别建立云南松蓄积量线性回归模型并进行对比分析。结果表明:1)4种模型均为显著回归关系,除最小二乘法外,3种模型中的自变量T检验与因变量均显著相关。2)最小二乘法易导致模型自变量产生共线性,其他3种方法可有效消除共线性影响。3)模型综合评价由高到低为:偏最小二乘法逐步回归法主成分法线性最小二乘法,通过预留样本进行检验,精度由高到低为:偏最小二乘法逐步回归法为线性最小二乘法主成分法。综合分析认为,偏最小二乘法和逐步回归法综合效果最优,结果可为今后准确、高效地估测森林蓄积量提供参考。     

泡桐生长与土壤因子偏最小二乘回归分析

[目的]为造林地选择和科学管理土壤提供参考。[方法]利用小波去噪,建立偏最小二乘回归模型,对影响泡桐人工林生长的土壤主导性因子进行探讨。[结果]泡桐与土壤中大部分因子存在显著或极显著的相关关系,影响泡桐生长的土壤主导因子是有效磷、有机质。[结论]偏最小二乘回归对泡桐生长与土壤因子分析的模型合理可信,精确度高,可靠性较强,有一定使用价值。     

蒙古栎木材MOR与MOE的近红外光谱预测模型分析

蒙古栎是重要的结构用材,对其抗弯强度(MOR)与抗弯弹性模量(MOE)进行快速准确的无损检测是具有工程应用价值的科学问题。为实现蒙古栎木材MOR与MOE的快速无损检测,以900~1 700 nm的便携式近红外光谱仪为检测手段,提出一阶导数与S-G卷积平滑处理相结合的数据预处理方法,采用木材径切面与弦切面2个切面近红外光谱的平均值作为建模数据,利用Isomap-PLS算法建立预测模型估计木材的MOR、MOE。试验采用135个300 mm20 mm20 mm的无疵小试样为样本,其中90个组成校正集,45个组成预测集。结果表明:一阶导数处理能够消除光谱背景平缓区域干扰,S-G卷积处理能滤除高频噪声;采用径切面与弦切面光谱的平均值,比采用单一切面建模效果好,校正相关系数大,校正标准误差小;Isomap-PLS模型优于PLS、iPLS、MWPLS、CSMWPLS、BiPLS、LLE-PLS模型,MOR预测相关系数为0.89,预测标准误差(SEP)为11.43,相对分析误差(RPD)为2.552.5;MOE预测相关系数为0.88,SEP为2.73,RPD为2.582.5。可见,所建近红外模型可以完成蒙古栎无疵木材快速有效的无损检测。      

基于PLSR模型的北京市中心城绿色空间演变驱动机制研究（1992—2016年）

目的由城市绿地、农田、林地、湿地和水域构成的绿色空间对于保障社会和谐、经济高效、生态宜人和居住舒适，以及维护城市可持续发展具有重要意义。理清其景观动态的变化及其驱动机制对于指导北京市中心城绿色空间合理规划以提升其大生态环境具有重要意义。方法以北京市中心城为研究范围，选取1992、2000、2008、2016年4个时间节点进行绿色空间演变驱动机制研究，利用偏最小二乘回归分析法探究社会经济因素、自然因素对绿色空间演变的影响作用。结果社会经济因素与各地类面积演变的偏最小二乘回归分析结果显示:地区生产总值、人均GDP、常住人口、建设用地面积4项影响因子对各地类面积演变的变量投影重要性VIP值均大于1；自然因素中影响各地类斑块类型面积指数演变的变量投影重要性VIP值均小于1。结论社会经济是北京市中心城绿色空间演变的直接驱动力，人口规模的增加、地区经济的增长、产业结构的调整是导致绿色空间演变的重要因素，而自然因素对绿色空间演变的影响作用相对静态，且不如社会经济因素明显。本研究科学合理地阐明了影响绿色空间发展的关键因素，为制定合理科学的绿地发展、保护政策提供参考依据。      

中国主要作物水生产力时空格局演变分析

中国作为世界农业大国之一，农业可持续发展受到水资源短缺的限制。提高农作物水生产力是保障粮食安全和缓解水资源供需矛盾的最有效措施之一。为揭示中国(统计数据未包含港、澳、台地区。下同)各省份主要粮食作物水分生产力的时空演变特征，基于气象数据和统计产量，首先计算得到中国各省份玉米、小麦的水分生产力，并利用相关分析、共线性诊断以及偏最小二乘回归分析法对选取的各气象因素和管理因素进行分析，以确定影响中国玉米和小麦水生产力的主要因素。结果表明：1)2010—2019年我国玉米和小麦的水生产力均呈现增长趋势，变化范围分别为1.19～1.33 kg/m³和0.90～1.04 kg/m³。在九大农业分区中，玉米水生产力的高值出现在东北平原区，其中吉林省玉米水生产力达到最大值2.00 kg/m³;小麦水生产力的高值出现在长江中下游地区和华南区，其中位于华南区的广东省小麦水生产力达到最大值1.91 kg/m³。2)根据相关性分析和偏最小二乘回归分析结果发现影响玉米水生产力的主要因素为年蒸散量和单位面积产量，影响小麦水生产...     

典型龟裂碱土光谱特征分析及碱化程度预测

以宁夏银北地区典型龟裂碱土为研究对象，表层土壤光谱反射率选择平滑、倒数等7种数据处理方式，采用全回归、逐步回归和偏最小二乘三种回归方法，分析龟裂碱土光谱特征，筛选对土壤pH值和ESP的敏感波段，建立龟裂碱土碱化信息的预测模型。结果表明：龟裂碱土的光谱反射曲线属于缓斜型；土壤表层反射率与土壤pH值和ESP在研究波段内均呈极显著正相关关系；反射率倒数对数的一阶微分和反射率的一阶微分在特征波段范围表现较好；反射率与土壤pH值的相关性优于与土壤ESP的相关性。从拟合度和选用敏感波段的多少整体考虑，采用偏最小二乘回归来拟合土壤pH值和ESP的方程最佳，拟合度分别达到0.93和0.8367。     

基于土壤优化光谱参数估测太湖地区土壤全氮含量

为明确太湖地区土壤全氮的高光谱特征，构建定量分析模型，以江苏省无锡市滨湖区为研究区域，选取地理位置跨度大、土壤质地相似的93个样品，进行土壤风干样品全氮含量测定和光谱数据采集，对光谱反射率进行一阶微分，运用相关系数峰谷值法筛选敏感波长，将敏感波长两两结合进行土壤调节光谱指数（MSASI）运算。将两两结合后敏感波段分别采用多元线性回归分析、人工神经网络分析和偏最小二乘法构建土壤全氮含量的定量高光谱分析模型。结果表明，研究区内土壤全氮含量与光谱反射率呈正相关，敏感波段包括420~444 nm和480~537 nm。基于土壤调节光谱指数的多元线性回归分析对敏感波段诊断的效果最佳（R²=0.98、RMSE=0.04），其精度高、可靠性强，是筛选出的最佳土壤全氮含量估测模型。偏最小二乘法模型（R²=0.70、RMSE=0.13）次之，而人工神经网络模型（R²=0.69、RMSE=0.15）精度最低。该研究结果为太湖地区土壤全氮水平的高光谱快速估测提供了方法借鉴，可为土壤养分精准管理提供技术参考。     

PLS回归方法在利用NIR光谱同时测定谷物样品多种氨基酸的探讨

本文介绍了PLS回归方法的原理,研究了利用近红外漫反射光谱同时测定谷子样品中多种氨基酸的方法,得到了较好的结果。     

近红外光谱技术建立镜鲤新鲜度定量预测模型

以镜鲤为研究对象,利用近红外光谱技术和化学计量法采集、测定相关指标,并应用偏最小二乘法(PLS)、偏最小二乘法和BP人工神经网络两种方法经比较优化模型。经过鱼肉样品光谱的扫描及pH值、TVB-N(挥发性盐基氮)值、TBA(硫代巴比妥酸)值的测定,在21种预处理下,确定最佳建模方式、预处理方式和最优波段。经模型优化得知,pH、TVB-N、TBA均在偏最小二乘法中建立的模型最好,最优预处理方法分别为基线校正和标准正态变量变换、净分析信号、Savitzky-Golay导数和基线校正,最优波段分别为1 000~1 300 nm和1 700~1 799 nm、1 000~1 200 nm和1 300~1 650 nm、1 000~1 799 nm,并且pH、TVB-N和TBA的Rc分别为0.9906、0.99865、0.99971,Rp分别为0.6436、0.021357、0.7723,达到了利用近红外光谱技术对镜鲤新鲜度高效、快捷、无损伤的定量检测预测模型的建立。     

基于PLS建模在近红外光谱分析中的应用展望

对中国近年来基于偏最小二乘法(PLS)建模在近红外光谱分析中的应用情况作了综述,对基于偏最小二乘法(PLS)建模与其他方法单独建模的研究、非线性偏最小二乘法的建模过程及其在近红外线光谱分析中应用、基于偏最小二乘法(PLS)建模在近红外光谱分析中应用进行了展望。