Pd Pattern Recognition Based on Linear Discriminant Analysis in GIS

According to the character of PD in GIS, the authors design four kinds of GIS defection models. The GIS gray intensity images are constructed based on mass specimens gathered by the ultra - high frequency and high speeds systems, Aiming at the PD characteristics and its defections, A PCA-FDA method is put forward based on PD images. The principal component analysis is employed to condense the dimension of PD images, then the optimal sets of statistically uncorrelated discriminant vectors are extracted, and the minimum distance classifier is constructed as classifier. The identified results show that this method can effectively elevated the discrimination of the four kinds of defects in GIS PD.     

Synthetic Evaluation of Talent Effectiveness Considering Talent Structure

Based on the widening of definition of talent effectiveness, using the indexes of talent structure and economic output types, many indexes of talent effectiveness are built up. A synthetic evaluation of regional talent utilization efficiency is presented based on principal components analyses. The result indicates that the talent utilization efficiency in east China is higher distinctly than in middle and west China and the talent utilization efficiency in middle is close to in west China without obvious hierarchy distribution     

A STATIC STRESS ANALYSIS OF THE EFFECT OF STRATIFICATION PLANE OF ROCK MASSES ON SMOOTH BLASTING

The influenfial factors of stratification plane to smooth blasting are studied according to the ti eory of smooth blasting and the anslysis of static stress. The results show that the angle p between the maximum principal plane and the rertical line of stratification plane has some influence on the fracture of rock masses.     

基于KPCA-WLSSVM的建筑能耗预测模型

为降低建筑能耗影响因素间复杂相关性对模型性能的影响,建立了一种基于KPCA-WLSSVM的建筑能耗预测模型。利用核主元分析(KPCA)对输入变量进行数据压缩,消除变量之间的相关性,简化模型结构;进一步采用加权最小二乘支持向量机(WLSSVM)方法建立建筑能耗预测模型,同时结合一种新型混沌粒子群-模拟退火混合优化(CPSO-SA)算法对模型参数进行优化,以提高模型的预测性能及泛化能力。通过将KPCA-WLSSVM模型方法应用于某办公建筑能耗的预测中,并与WLSSVM、LSSVM及RBFNN模型相比,实验结果表明,KPCA-WLSSVM模型方法能有效提高建筑能耗预测精度。     

基于PCA-GA-SVM的甘蔗收获机运行状态识别

由于甘蔗收获机在收获过程中智能化水平较低,依靠人工操作很容易对甘蔗收获机的运行状态产生误判,从而造成物流通道堵塞、能源浪费、收割效率低。针对这些问题,提出一种基于主成分分析(PCA)、遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)状态识别模型。首先,通过实地采集甘蔗收获机刀盘轴、行走轴、切段轴和风机轴扭矩和行驶速度特征信息,然后通过PCA进行数据降维,最后利用GA优化参数C、γ,使用每个特性信息来训练SVM,对甘蔗收获机运行状态进行分类。结果表明:PCA-GA-SVM状态识别模型对甘蔗收获机运行状态的识别准确率为93.75%,建模时间为3.688 s,与SVM(81.25%,9.487 s)、PCA-SVM(87.5%,5.817 s)和GA-SVM(90%,8.969 s)进行对比,该模型具有最高准确识别率和最快建模速度,具有较大的应用价值。     

地方基层政府的金融干预行为分析

构建完善的农村金融体系对“三农”问题的解决至关重要。本文首先阐释政府金融干预行为的理论渊源,接着分析在我国农村地区仍然存在基层政府的借方替代行为和干扰金融交易双方的行为,最后解释产生这些行为的原因,及其所造成的福利损失。     

基于主成分分析的不同茶树品种在湖北地区的适应性评价

为客观准确地评价19个茶树品种在湖北地区的适应性。本研究以‘福鼎大白茶’（CK）为对照,对19个茶树品种在湖北地区的茶苗成活率、新梢物候期、产量性状、制茶品质和抗逆性等指标进行系统比较分析,并应用主成分分析法对不同茶树品种在湖北地区的适应性进行综合评价。结果表明,在主成分分析时前3个主成分的累积方差贡献率达到76.96%,分别为“产量抗性因子”“物候期因子”“品质因子”;以前3个主成分的线性回归方程和贡献率构建适应性综合评价模型,综合得分超过CK的有10个品种,其中‘茶农98’‘鄂茶12’‘陕茶1号’和‘岚里香’4个品种的综合评价得分明显高于其他品种,为最适宜湖北及相似茶区推广应用品种;综合得分低于CK的有9个品种,其中‘白叶一号’‘中黄1号’‘漕溪1号’和‘鸟王106’4个品种的综合得分明显低于其他品种,为不适宜湖北及相似茶区推广应用品种。     

基于粒子群算法优化BP神经网络的土壤含水量短期预测模型

为提高土壤含水量预测精度,基于物联网监测数据,提出了粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的土壤含水量预测方法。首先应用主成分分析法筛选出影响土壤含水量的关键影响因子,然后构建8-5-1的BP神经网络拓扑结构,应用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值。结果表明:与传统BP神经网络相比,新模型优化了网络结构,避免了陷入局部最优解,具有良好的预测效果;模型的评价指标平均绝对误差、平均绝对百分误差、误差均方根分别为0.259 2、0.010 5和0.135 6,与单一BP神经网络相比,预测精度更高,可满足实际的土壤含水量预测的需要。     

不同地区楼葱栽培种的性状与品质分析

为了研究不同地区楼葱的特性,试验对我国不同地区12个楼葱栽培种的数量性状和品质性状进行了测定分析。14个数量性状的相关分析结果显示,主成分分析数量指标后,单株质量、株高、假茎质量、花葶高、叶形指数和假茎指数影响分类;相关性分析说明主要数量指标间具有极显著相关性(P<0.01)。聚类分析后,遗传距离为3.1时可将楼葱种质根据所得主要数量性状分为4个类群。测定不同地区楼葱6个品质指标后,相关性分析结果表明,紧实度与蛋白质含量、干物质率、香辛油含量、总糖含量、游离氨基酸总量存在着极显著正相关或相关性,主成分分析表明主成分反映了89.99%的原有信息量,楼葱的干物质率与紧实度为主要成分;应用灰色关联度分析了品质与数量性状的关系,假茎直径、出叶孔间距、单株质量这3个数量性状对楼葱品质的影响居前3位。研究表明楼葱种质材料具有极其丰富的遗传多样性,宁夏同心2个地区黄水桥HSQ、石羊圈SYJ的楼葱种质距其他种质资源间亲缘关系最远且干物质率含量及紧实度最高。     

基于主成分分析和Copula函数的灌溉水利用系数影响因素研究

以新疆生产建设兵团第十二师中型灌区为研究对象,采用首尾法测算2018年和2019年4个样点灌区的灌溉水利用系数,在采用主成分分析法对指标体系降维处理的基础上,用Copula函数构建PCA-Copula评价分析方法,对灌溉水利用系数各影响因素的影响程度和影响规律进行计算分析。结果表明：两年测算数据表明,4个样点灌区灌溉水利用系数都在0.63以上,且最大值达到0.668,分别高于同期全疆、全国平均水平5.05%、10.15%;主成分分析得出,渠道衬砌率（0.944）、滴灌灌溉面积比（0.746）、作物需水量（0.635）、实际灌溉面积（0.734）等都具有超过60%的正贡献率,而葡萄种植比（-0.586）和灌区毛灌溉用水量（-0.645）等具有超过58%的负贡献率。利用PCA-Copula分析评估方法得出,作物种植比例和节水灌溉工程状况对十二师中型灌区灌溉水有效利用系数影响显著（P<0.05）,其中葡萄净灌溉定额和灌区毛灌溉用水量对灌溉水有效利用系数的影响极其显著（P<0.01）,相关系数分别为0.875、0.742,同时利用Spearman等级相关系数检验法和线型回归来检验PCA-Copula评价法与熵值法的密切程度,检验结果其相关系数分别为 0.87（P＜0.05）和0. 52（P＜0.001）,表明PCA-Copula评价方法适用于研究灌溉水利用系数影响因素。