基于偏最小二乘法的近红外光谱定量分析模型测定八角茴香中莽草酸含量

采用偏最小二乘法(PLS)建立测定八角茴香中莽草酸含量的近红外(NIR)光谱定量分析模型.应用多种光谱预处理方法分别对八角茴香固体粉末样品的NIR光谱进行预处理,并采用预处理后的光谱建立定量分析模型,每个模型均经过选择最有效的光谱区域和最适主因子数进行优化.经过比较各个模型的内部交互验证均方根误差(RMSECV)和交互验证预测值与真实值间的相关系数(RV),外部预测均方根误差(RMSEP),选取最优的模型,结果表明定量分析模型稳健性好和测定精度高,在中药有效成分定量分析方面有很好的应用前景.     

最小二乘法在贮木场场地平整工程中的应用

在贮木场工程设计中，对场地平整和填挖方量的计算把最小二乘法的原理应用于方格网法，能使填挖实现基本平衡，工程量得到合理控制，节省平整场地的工程投资。     

整体最小二乘法及其在坐标转换中的应用

本文举例表明了整体最小二乘法的优势,充分表明整体最小二乘法较之经典最小二乘法精度要高,结果更加准确。将整体最小二乘法引入坐标转换中,解决了以前坐标转换中许多未能解决的问题。并对于点位精度不同点的坐标转换,联合最小二乘法,提出一种迭代算法,减弱低精度点的影响。     

最小二乘拟合法计算桥涵设计流量

由于目前桥涵设计流量的计算主要应用水文统计法，采用皮尔逊Ⅲ曲线作为理论频率曲线，频率曲线的绘制和外延采用与实测水文资料相结合的适线法，该方法存在需要反复试算、人为选取经验频率点、无判别符合程度的数学准则以及需要在机率格纸上手工绘制和外延频率曲线等缺点。采用高次曲线，以最小二乘法为准则拟合经验频率点据，具有良好的拟合精度和实用性。     

基于偏最小二乘回归的森林蓄积量遥感估测

森林蓄积量受遥感因子与地形因子的影响,但这些因子间存在多重相关性,会影响模型稳定性与精度。针对森林蓄积量遥感估测自变量间存在多重共线性问题,采用异于传统最小二乘的偏最小二乘方法建立密云县森林蓄积量遥感估测模型。先对可能影响蓄积量的因子进行分析,选取既存在相关性又对模型显著性有影响的因子为森林蓄积量估测的自变量。用预留的样本对模型进行检验,预测值与实测值相比精度达到90.1%。将通过检验的模型对整个密云县进行反演,得到密云县估测森林蓄积量为2 447 695.203 m3。     

利用RS和GIS的森林蓄积量偏最小二乘估测研究

在运用RS、GIS可提取的因子为自变量的森林蓄积量遥感估测中 ,本文提出运用偏最小二乘 (PLS)估计的数学模型。它能使蓄积量估测模型的稳健性增强 ,能够很好地克服传统的基于最小二乘 (OLS)估计建立起来的模型无法真正克服样地少、各自变量之间相关性强及对蓄积量的解释性不强等问题 ,并应用于福建漳浦地区。结果表明 :该方法有较高的预报精度 ,同时可大大降低成本。     

最小二乘法在平面直角坐标换算中的应用

平面直角坐标转换可采用最小二乘法矩阵表达的法方程解算,但由于工程测量坐标数位通常较多,矩阵求解常超过E-500等小型计算设备的数据处理能力,为此,根据最小二乘原理,本文推导了用于平面直角坐标转换的另类平差方法,即公式计算法。利用公式计算坐标转换参数,无需专用矩阵程序,普通函数类计算器亦可方便求解,具有较强的野外实用价值。     

关于加权最小二乘法中权函数的选择问题

从加权最小二乘法的概念入手，对林业上一些常用模型的异方差性进行了分析，指出了在权函数选择上存在的问题，提出了合理确定权函数的方法，并用实例进行了说明。     

再论加权最小二乘法中权函数的选择

本文提出了加权最小二乘法中的最佳权函数就是模型本身,并用实例进行了说明。     

基于移动最小二乘法的点云叶面三维重建

利用地面激光扫描仪获取户外树木的大量点云数据,从中截取树叶点云数据并以此进行曲面拟合,构建树叶真实的三维模型。主要针对空间散乱点云数据的曲面拟合方法进行研究,并利用Delaunay三角剖分构建树叶三维模型。在移动最小二乘法的二维曲面拟合方法基础上,针对空间散乱点云数据,提出了新的曲面拟合方法。通过移动最小二乘法对点云数据曲面拟合,得到了理想的效果后再利用三角剖分重建叶面三维模型。     

基于最小二乘法的落叶松木粉粒径数学建模与分析

【目的】建立落叶松木粉粒径与长宽比的数学模型,通过分析数学模型和其二阶导数,揭示木粉长宽比随粒径减小的变化趋势及变化的根本原因,获得最大长宽比对应的粒径,为建立长宽比与力学性能之间的定量关系提供参考。【方法】利用光学显微镜拍摄获得木粉的显微图像,测算获得目标木粉成熟管胞的平均长度、平均宽度以及木粉粒径的大小。通过数字图像处理技术提取单木粉颗粒的矩形度、长宽比：将原始木粉显微图像由 RGB颜色空间转到Lab颜色空间,提取其b分量;对b分量图像用3×3模板进行中值滤波;用K-means算法将去噪后图像聚类为2类,得木粉的二值图像;对二值图像用5×5的结构元素进行先开启后闭合的数学形态学运算;用八连通区域法标记图像中的单木粉颗粒;对标记后图像用目标区域像素点个数统计法计算获得单木粉颗粒的几何面积,用主轴法获得单木粉颗粒的最小外接矩形的长、宽、面积;计算获得单木粉颗粒的长宽比、矩形度数据。采用最小二乘法对木粉粒径与长宽比进行数据拟合,通过分析评判多项式、高斯和傅里叶3种拟合函数后选用高斯方程表达得木粉粒径与木粉长宽比的数学模型,再根据其拟合曲线方程计算得其二阶导数,结合模型的二阶导数和测算得的木粉管胞数据对高斯模型进行分析与讨论。【结果】矩形度不随木粉粒径的减小而变化,均值在0.6～0.8之间。长宽比随粒径减小出现先增大后减小的趋势：木粉粒径在1100～576μm 时,长宽比数值从接近于1开始逐渐增大;木粉粒径为576μm时(与本文目标木粉成熟管胞的平均长度563.82μm接近),长宽比达到最大数值4.6;木粉粒径在576～30μm时,长宽比逐渐减小;而粒径小于50μm 时(与目标木粉成熟管胞的平均宽度46.498μm接近),长宽比数值再次趋近于1。【结论】长宽比的变化与管胞破裂密切相关：木粉粒径大于管胞长度时,木粉主要通过纵向断裂使粒径减小;粒径与管胞长度接近时,长宽比较大;粒径小于等于管胞宽度范围内,木粉主要是横向断裂,而长宽比基本不再发生变化且趋近于1。长宽比和冲击强度随粒径减小的变化趋势是一致的,长宽比是影响材料力学性能本质因素之一。     

广义中心反对称矩阵反问题的最小二乘解

给出了广义中心反对称矩阵反问题的最小二乘解及其最佳逼近解的表达式.对该类矩阵反问题,得到了有解的充分必要条件,并在有解条件下给出了解的一般表达式.     

基于偏最小二乘法的近红外光谱测定八角中反式茴香脑和莽草酸

采用偏最小二乘法(PLS)建立八角中反式茴香脑和莽草酸含量的近红外光谱定量分析模型。利用近红外光谱技术采集八角粉末的近红外光谱图(NIR),以高效液相色谱法测定的八角中反式茴香脑和莽草酸质量分数作为参考值,经过光谱处理软件将近红外光谱图与质量分数参考值进行关联,反式茴香脑的定量分析模型采用二阶导数作为预处理方法,以7 502～5 446.2和4 601.5～4 246.7 cm^-1为波数范围,维数为10;莽草酸的定量分析模型采用一阶导数加直线减法作为预处理方法,以7 502～6 098.1和5 450.1～4 597.6 cm^-1为波数范围,维数为8。结果表明：建立的八角中反式茴香脑和莽草酸含量的快速无损定量检测模型的决定系数(R²)分别为90.86%和93.13%,校正集的内部交叉检验均方根误差(RMSECV)分别为0.158和0.285,验证集的均方根误差(RMSRP)分别是0.068 7和0.171,配对T检验P值分别为0.761和0.194,均大于0.05,测量值与参考值偏差较小,建立的模型能较准确地测定八角中反...     

蓖麻籽冷榨制油过程压缩比与残油率关系拟合模型

应用双视窗单轴压榨试验装置,开展不同压榨速率、物料形态、压榨次数和压榨方式等条件下的蓖麻籽一维压榨试验,研究不同压榨条件下的压缩比与榨饼残油率的关系。结果表明:多次压榨较单次压榨可以达到更大的压缩比,进而降低压榨后的饼粕残油率。同时,采用Kawakita方程,建立压缩比-残油率关系拟合模型,应用最小二乘法对试验数据进行参数反演,求得模型参数,并进行误差分析。建立的压缩比-残油率关系拟合模型为W=a_1+a_2e~(a_3ε_n)。该模型平均误差e相差不大,在5.08%~6.67%,模型参数准确。     

基于不同预处理的椴树木材基本密度近红外光谱估测及模型优化

【目的】木材的基本密度在木材质量等级评定中起着重要的作用,是木材分流及精细化利用的重要依据。利用近红外光谱技术,实时监测木材性质,掌握木材性质的变化,为进一步制定和改善林木培育方法提供理论依据。【方法】借助树木生长锥对椴树活立木取样,以椴树样品基本密度真值和近红外光谱数据为输入,分别通过卷积平滑、一阶导数和二阶导数预处理方法来实现近红外光谱数据的预处理,建立了基于偏最小二乘法(PLS)的椴树木材基本密度的近红外估测模型。【结果】在350~2 500 nm波段范围内,一阶导数预处理的椴树木材基本密度模型是最优的,校正集相关系数为0.964 8,校正均方根误差为0.002 7,验证集相关系数为0.943 2,预测均方根误差为0.003 3。在对近红外光谱数据进行去噪优化处理,构建椴树木材基本密度模型后,在500~2 300 nm波段范围内,一阶导数预处理椴树木材基本密度模型依旧最优,其校正集相关系数为0.987 1,校正均方根误差为0.001 6,验证集的相关系数是0.948 6,预测的均方根误差是0.002 1。【结论】选择特定的预处理方法,结合样本特征,建立椴树木材基本密度模型,可以显著降低建模成本,提高模型预测精度,快速测定椴树木材的基本密度。     

基于混合量测的电力系统状态估计研究

基于PMU量测装置的广域测量系统(WAMS)与基于SCADA量测装置的现代能量管理系统(EMS)相互独立,但在工程实际应用中可以把WAMS系统数据传送到EMS系统数据库中.通过在IEEE-14系统上的仿真对比实验表明,在状态估计中结合使用两个系统的数据,能够有效提高状态估计的准确度,从而保证电网运行的经济性.     

基于地理加权回归模型的思茅松生物量遥感估测

通过调查云南省景谷县思茅松林120株单木数据,构建思茅松单木生物量模型。结合2005年景谷县TM影像数据及2006年森林资源二类调查小班数据,采用普通最小二乘模型(OLS)和地理加权回归模型(GWR)的方法构建思茅松生物量遥感估测模型。结果表明:地理加权回归模型比普通最小二乘模型具有更好的拟合效果,其决定系数(R2)显著高于OLS模型,Akaike信息指数(AIC)相比降低7.832;两种模型通过独立样本检验可以看出,模型预估精度从OLS模型的72.70%提高至GWR模型的75.06%;通过GWR模型反演计算,研究区内思茅松林单位面积生物量为49.02t/hm~2,比实测数据低1.229%,与实测数据基本吻合,且估算误差优于OLS模型;基于GWR模型估算的景谷县思茅松林总生物量为2.101×107t。可见基于地理加权回归方法估测森林地上生物量的方法是有效的,能提高森林生物量遥感估测模型的拟合和预估精度,可以用于思茅松林的生物量的遥感估算。     

基于NIR-PLS的土壤碳含量预测模型研究

以东北小兴安岭林区带岭林业局东方红林场的土壤为研究对象,对120个土壤样品近红外光谱做去噪、Savitzky-Golay平滑和多元散射校正预处理,利用偏最小二乘（PLS）法建立关于土壤碳含量和吸光度之间的定量分析模型,并进行模型校、验证及部分预测集样品碳含量预测.结果表明：主成分数为4时,模型最优.校正模型的决定系数R2和均方根误差（RMSE）分别为0.784和5.752;验证模型的决定系数R2和均方根误差（RMSE）分别为0.621和7.521,预测集样品的实测值和预测值的决定系数R2达到0.735,均方根误差RMSE为7.202,预测标准差SEP为10.356.应用近红外技术可以实现对小兴安岭次生林土壤碳含量的有效预测,为大面积快速测定土壤碳含量提供理论依据与技术支撑,进而为林分土壤碳循环的相关研究提供新的思路.     

度量误差对全林整体模型的影响研究

唐守正(1991)提出的全林整体模型,是一项将生长收获模型作为系统来进行研究的重要成果,在此基础上展开了一系列的应用研究。李希菲(1991)年建立了大青山主要树种的全林整体模型并进行了精度验证,洪玲霞(1993)给出了由全林整体生长模型推导林分密度控制图的方法,唐守正等(1995)对用全林整体模型计算林分纯生长量的方法及精度分析进行了研究。建立全林整体模型时,首先对林分每公顷株数、平均直径、林分优势高、林分平均高和形高5个因子进行观测,然后利用最小二乘法,由自稀疏方程估计出自稀疏指数γ、自稀疏率β、完满立木度林分的密度指数Sf[…     

费氏人口预测模型的求解及应用研究

人口预测是制定区域规划的基础，也是研究人口的增长对区域复合生态经济系统的影响和作用的前提。本文应用费尔哈斯模型建立区域人口预测模型，提出了求解费氏模型参数的三种方法，重点论述了最小二乘法及其应用。通过比较研究，本文提出的求解费氏模型参数的最小二乘法具有实际应用意义。