基于ARIMA和GA-Elman神经网络的新疆年降水耦合预测研究

[目的]提高降水预报的预测精度,准确预测一个地区未来的降水量,可以提高该地区防灾减灾的能力,更好地为工农业生产生活提供决策参考.[方法]以年降水时间序列为研究对象,利用差分自回归移动平均(ARIMA)和GA-Elman神经网络技术建立一种耦合预测模型.该模型首先根据年降水时间序列建立ARIMA模型,拟合它的线性结构部分,基于原始降水序列和ARIMA模型的预测值、残差序列,利用GA-Elman神经网络技术进行耦合建模.将该模型应用于新疆年降水量的预测预报,并与单一的ARIMA模型、GA-Elman神经网络模型进行比较.[结果]耦合模型的归一化均方误差、平均绝对误差、后验差比值及小误差概率分别为0.287,9.581,0.241和1,均优于ARIMA模型、GA-Elman神经网络模型,预测精度得到了明显的提高,预测精度等级为好.[结论]基于ARIMA和GA-Elman神经网络的耦合预测模型具有更高的预测精度,可用于新疆的年降水量预报.     

基于Gibbs抽样的贝叶斯金融随机波动模型分析

通过分析随机波动模型的统计结构,推断了SV模型似然函数的具体形式,据此构造了模型参数的共轭先验分布.利用贝叶斯定理获得了相应的模型参数后验条件分布.同时,为了获得模型参数的贝叶斯估计及其置信区间,设计了基于Gibbs抽样的MCMC数值计算程序,并利用上海综合指数和深圳成分指数数据进行了建模实证分析,解决了参数随机条件下金融随机波动时间序列建模问题,提高了模型预报精度.     

基于熵权的年降雨量预报优化组合模型研究

鉴于单一预测模型在建模时预测值比实际值存在较大偏差问题,为了提高预测精度,在此首先采用自回归综合移动平均ARIMA模型（简称A模型）、Elman神经网络模型（简称B模型）、小波网络分析模型（简称C模型）、灰色系统GM（1,1）模型（简称D模型）,利用广西田东县1990～ 2007年的年降雨量分别进行了模拟计算,然后在各单一模型预测（拟合）的年降雨量偏差值基础上,应用熵权法对4种模型的偏差值进行客观赋权后优化组合,并根据最优组合结果,选用A、B、C单一模型和最优选的A-B-C优化组合模型对广西田东县2008～ 2010年的年降雨量进行预测对比.结果表明,A、B、C和A-B-C模型得到的均方根误差RMSE和模型效率EF分别为0.018、0.015、0.017、0.013和0.817、0.877、0.843、0.897,优化组合模型的预测精度和拟合度比单一模型的结果得到了提高和改善,该组合方法提高了年降水量的预测精度,为诸如广西田东县以雨养农业为主的区域农业干旱预报提供了新的方法和依据.     

基于BP神经网络的土壤贮水量预报模型研究

[目的]为实现作物的实时灌溉提供科学依据。[方法]利用实测气象资料、桓台县节水灌溉试验站2008～2009冬小麦试验资料等建立BP神经网络预报模型,应用Matlab神经网络工具箱,采用Trainlm算法进行模型训练,对试验田的土壤贮水量进行预测。[结果]基于BP神经网络的土壤贮水量预报模型的泛化能力较强;在冬小麦日耗水量较大的拔节、扬花、灌浆3个时期,该模型的预报精度较高,稳定性较好。[结论]基于BP神经网络的土壤贮水量预报模型在冬小麦耗水较大时期的模拟值具有较高的精度。     

基于熵值法的玉米产量组合预测模型

为了提高玉米产量预测的精度.利用熵值法为每种单一预测模型分配加权系数;将各单一预测模型的预测结果加权求和得到了组合预测模型的预测结果,建立了玉米产量组合预测模型.利用2000-2006年玉米产量资料进行模型精度检验,结果表明,组合预测模型的精度有明显提高,说明应用组合预测方法进行玉米产量预测是可行的.     

基于熵谱理论的月径流预报

【目的】探讨熵谱模型在月径流预报中的应用效果以及训练期长度对模型预报精度的影响,为熵谱模型在径流预报中的应用提供参考。【方法】月径流预报依据黑河莺落峡站月径流资料,采用伯格熵(BESA)和构造熵(CESA)2种熵谱模型进行月径流预报,并用平均相对误差(RE)、均方根误差(RMSE)、相关系数(R)和纳西效率系数(NSE)对模型预报精度进行评价。【结果】训练期长度过短会使模型阶数偏低,模型无法做出准确的预测;训练期长度过长会使模型阶数偏高,此时训练期和验证期精度反而略微下降;适中的训练期长度能够使模型的训练期和验证期精度均相对较高且稳定。对于黑河莺落峡站,BESA模型的最佳训练期长度为13年,CESA模型的最佳训练期长度为19年,CESA模型的训练期拟合精度和验证期预报精度均高于BESA模型,同时CESA模型在汛期预报精度相对较高,而BESA模型在非汛期预报精度相对较高。【结论】BESA和CESA 2种模型都可用于月径流预报,但需要合理选择训练期长度,使模型阶数适中且稳定,以提高预报精度和可靠性。     

基于RBFNN混合粒子群算法的电力负荷短期预测

根据电力系统负荷预测的不同目的,提出一种基于RBFNN混合粒子群优化算法(HPSO)预报电力系统短期负荷,即首先采用改进的粒子群优化算法(MPSO)全局优化网络模型参数然后在MPSO全局搜索模型参数基础上利用梯度下降法局部优化网络模型参数,建立电力系统短期负荷的时序人工神经网络模型。仿真结果表明,该方法与传统的预测方法相比,减少了训练时间,提高了精度和适应性。     

基于EEMD分解与BOA算法优化神经网络的密云水库大阁水文站径流预测

利用R/S分析法研究密云水库潮河流域大阁水文站1969-2013年的径流数据的变化趋势，以BP神经网络为背景，EEMD分解为辅助，建立分解-重构-预测的组合模型对月径流序列进行预测，利用蝴蝶算法（BOA）优化组合模型，综合得到最优预测模型。结果表明，大阁站年、月径流序列均呈现下降趋势；对月径流序列预测，BPNN预报合格率为60.0%，不能用于预报作业，但可作为参考使用（MAE=0.406，RMSE=0.539，MAPE=0.349 7）；引入BOA算法优化BP网络参数，得到EEMD-BOA-BP模型预报合格率为83.3%，可以用于预报作业（MAE=0.257，RMSE=0.347，MAPE=0.219 5）。通过EEMD分解得到分解-重构-预测组合模型对提高模型精度有一定的作用，同时在组合模型中引入优化算法能进一步提高模型精度。     

基于模糊物元的多属性水文预报组合决策方法

【目的】建立合理的多属性水文预报组合决策方法,为提高水文预报的精度提供参考。【方法】根据水文预报的特点,提取了水文预报中的4个决策属性指标,利用主观权重和熵权结合的方法确定属性指标的综合权重。将模糊物元理论和信息熵引入水文预报研究领域,利用模糊物元理论处理水文预报中的模糊信息,然后结合信息熵对属性进行集结,按照集结后方案的相对贴近度进行择优排序,建立了基于模糊物元的多属性水文预报组合决策方法。【结果】应用该组合决策方法对断面各时间点的预报模型进行择优,得到了断面在某一时间段与实测值更为接近的预报值。实例计算结果表明,该组合预报方法能够择优得到各方案预报值相对误差较小的最优值,有效地提高了水文预报精度,将预报结果至少提升了1个等级。【结论】所构建的基于模糊物元的多属性水文预报组合决策方法,具有较强的合理性及较广的适用性,为水文预报精度的提高提供了一条有效途径。     

一种基于混合深度置信模型的面部表情识别方法

针对特征提取算法中存在的特征标注困难、有效特征丢失等问题,文中提出一种基于混合深度置信模型的识别方法,该方法利用深度模型来解决维度灾难,实现视觉特征的分层学习,从而提高识别精度.首先,为达到融合局部特征和全局特征信息的目的,本文根据表情特征分布特点进行图像分割,由分割的关键区域图像和整体图像加上不同的贡献度形成混合模型;其次,将图像输入到深度置信网络中,实现数字图像视觉特征的分层学习,抽象出代表表情类别的有效特征,从而避免人工设计特征提取中存在的提取困难和特征丢失的缺陷;最后,利用训练样本求解、更新混合模型组件的贡献度,提升算法的精度和鲁棒性.在JAFFE、Cohn-kanade表情库中的实验结果表明,本文提出的混合深度置信模型方法能对表情视觉特征进行有效学习,提高了表情识别的精度,识别率达到97.94%.     

2008年《图书馆学、信息科学、资料工作》文献计量分析

运用文献计量学方法,对人大《复印报刊资料》G9分册《图书馆学、信息科学、资料工作》2008年所载论文的载文、作者情况进行文献计量分析,揭示该刊载文的特点及规律。     

反垄断法SSNIP测试辅助性分析方法研究

为了最大限度地弥补SSNIP测试不精确与无法涵盖所有现实情况的短板，世界各国反垄断执法机构在其实践中，发掘出一系列辅助性分析方法，如价格弹性分析法、价格差异分析法、价格相关性分析法等。我国作为反垄断的后发国家，尚没有完全掌握相关市场的界定方法，尤其是SSNIP测试的具体操作，因而对这些辅助性分析方法进行研究将有利于我国形成一套行之有效的相关市场界定方法，从而促进我国反垄断的有效执法。     

《图书与情报》2000-2002年载文、作者及引文统计分析

本文采用文献计量学的方法，对2000—2002年出版的《图书与情报》载文、作者及引文情况进行统计和分析，归纳该刊的载文、作者及引文特点。     

2006年《西安邮电学院学报》载文、作者及引文统计分析

运用文献计量学方法，对2006年《西安邮电学院擘报》所载的学术论文、作者及引文情况进行统计分析，从中归纳出该刊一些特点。该刊通信、计算机科学载文较高，这体现了本校科研方向和专业特色。而所载文章作者地区分布很不平衡，主要集中在本省。篇均引文量偏低。     

逐步回归及通径分析在主成分分析中的应用

[目的]探讨多指标体系中对测定指标的评价、排序及简约,实现对多指标体系的降维.[方法]举例将逐步回归分析和通径分析引入主成分分析中.[结果]测定指标对主成分逐步回归分析保留了对主成分影响显著的指标,剔除了对主成分作用较小或存在共线性的指标;通径分析揭示了测定指标对主成分的直接影响和间接影响体现了指标间的相互作用.通径分析中测定指标对主成分决定系数的分解结合主成分特征值的百分贡献率可对测定指标进行评价,提取反映总体主要信息,真正实现测定指标的简约.[结论]主成分分析结合逐步回归分析和通径分析可对多指标体系中的指标进行评价,实现测定指标的真正降维.     

Multifractal analysis and lacunarity analysis: A promising method for the automated assessment of muskmelon (Cucumis melo L.) epidermis netting

The quantification of the plant phenotype via image analysis has the potential to objectively evaluate its growth and quality, and is compatible with databases which aim to combine phenotypic and genotypic data. The muskmelon epidermis netting is one of the most important phenotype traits, because it directly reflects fruit’s growth condition and directly relates to the commercial value of the product. Classical measures of muskmelon netting, including netting coverage rate, netting (non-netted, sparsely netted, partially netted and completely netted), and wrinkled skin or not, are employed study in breeding and cultivation. These measurements were proven to be sufficient for some studies. However, they are less well suited for quantifying changes in the netting distribution and the last two methods are mainly through subjective evaluations by eyes. This study focuses on the benefits of multifractal and lacunarity analysis in quantifying the muskmelon epidermis netting. We applied the multifractal analysis and lacunarity analysis on three cultivars (Wanglu, Feicui and Luhoutian) and four different growth stages. Their efficiencies were proved by comparison to the classical texture features (co-occurrence matrices, Gabor filters and the wavelet transform) in supervised classification processes (AdaBoost and support vector machine classifiers). Based on the images from growth monitoring system, some image processing-mathematical morphology operations, the watershed transformation and overlap were used before analysis. We found that the epidermis netting showed fractal properties. Comparisons among cultivars showed that the extracted generalized dimensions of netting were significantly different while their coverage rate is less different. The generalized dimensions D₀, D₁, D₂ and the lacunarity parameter b could be used to discriminate netting from different growth stages. Using multifractal analysis and lacunarity analysis, we present an automated extraction tool of the muskmelon epidermis netting. These results demonstrate that multifractal dimension and lacunarity are valuable additions to classical measures of epidermis netting. Features obtained by combining fractal, lacunarity, multifractal features contributed to new texture characterization and complementary for classical features (co-occurrence matrices, Gabor filters and the wavelet transform) used in fruit epidermis netting.     

凡纳滨对虾新品系体形性状对其体质量的影响

以凡纳滨对虾(Litopenaeus vannamei)为材料,对其体质量(y)、全长(x1)、体长(x2)、头胸甲长(x3)、第1腹节高(x4)、第1腹节宽(x5)、第3腹节高(x6)和第3腹节宽(x7)等8个性状进行了测定,通过相关分析、逐步回归分析和通径分析的方法,计算了各性状间的相关系数、通径系数和决定系数,分析了不同体形性状对体质量的影响并建立性状对体质量的回归方程。结果表明:8个表型性状之间的简单相关系数均达到极显著水平(P0.01);逐步回归分析建立了全长、体长、第3腹节宽和第1腹节宽对体质量的回归方程,y=0.069x1+0.202x2+0.336x5+0.577x7-28.026(R2=0.955)。通径分析结果表明体长对体质量的直接影响程度最大,其次是全长、第3腹节宽和第1腹节宽。2个性状对体质量的共同作用中,体长和全长对体质量的共同作用最大,其次为体长和第3腹节宽。     

2006年《图书馆学刊》载文、作者统计分析

运用文献计量学的方法,对《图书馆学刊》(2006年)载文、作者进行统计分析,从中总结一些规律,为图书馆学情报学学科的研究与发展提供参考依据。     

广西大果甜杨桃表型多样性评价

【目的】揭示大果甜杨桃叶片表型性状的多样性及挖掘其优异种质资源,提高优胜大果甜杨桃种质资源的保护和利用水平。【方法】以广西壮族自治区农作物品种审定委员会审定的5种大果甜杨桃种质资源为研究材料,对6个复叶性状、3个顶生小叶性状和3个侧生小叶性状进行测定,通过变异分析、相关性分析、主成分分析和聚类分析研究其叶片表型及多样性特征。【结果】12个性状的变异系数范围为9.97%～28.94%,平均变异系数为16.86%,多样性较为丰富;大果甜杨桃叶片12个表型性状间存在不同程度的相关性,可为其叶片性状的改良提供一定的理论依据;主成分分析将12个数量性状分为4个主成分,累计方差贡献率为80.723%,可作为大果甜杨桃叶片性状选择的综合指标;聚类分析结果表明,当平方欧氏距离为5时,将所有材料分为3个类群,第2类群在复叶长、复叶宽、复叶主轴长等9个表型性状指标中均最优,可作为叶片性状育种优先考虑的种质资源。【结论】综合各供试杨桃品种表型性状的变异分析、相关性分析、主成分分析等分析结果,大果甜杨桃2号在复叶长、复叶宽、复叶主轴长、复叶鲜质量、小叶数量、顶生小叶长、侧生小叶长、侧生小叶宽和侧生小叶鲜质量9...     

1980~2010年湖南安化山区大气能见度变化特征

利用安化国家基本气象站1980~2010年大气能见度观测资料,选取不受气象因素影响的数据,利用百分位分析法、等级分析法、Ridit分析法和小波分析,研究了安化山区大气能见度的变化趋势。结果表明:安化大气能见度整体上呈下降趋势,"较差"大气能见度出现频率明显增加,20世纪90年代大气能见度水平反常优于80年代,这在很大程度上由人类活动和降水偏多造成的。相对国内其他大城市而言,安化山区年和季大气能见度年际波动特征十分显著,这与山区复杂的气候特征、地形地貌是分不开的。复Morlet小波分析表明,1980~2005年的年Ridit值周期变化比较明显,周期为7年左右。