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基于多元自适应回归样条的黄土区滑坡敏感性评价

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水土保持研究 2024年第6期 271-280页

作者：潘网生赵恬茵李鑫卢玉东黔南民族师范学院旅游与资源环境学院石家庄铁道大学土木学院长安大学水利与环境学院

[目的]探讨和评价致灾因子对黄土滑坡敏感性区划的影响，以辅助滑坡灾害的监测、预警和防治。[方法]在因子筛选和独立性检验基础上，基于多元自适应回归样条模型(MARS)自主分割数据，正向拟合若干基函数，同时构建了铰链函数在各基函数... 详细信息

[目的]探讨和评价致灾因子对黄土滑坡敏感性区划的影响，以辅助滑坡灾害的监测、预警和防治。[方法]在因子筛选和独立性检验基础上，基于多元自适应回归样条模型(MARS)自主分割数据，正向拟合若干基函数，同时构建了铰链函数在各基函数之间建立连接机制，进而反向自我修正，剔除或修改部分基函数，实现自主选择致灾因子和给出因子权重，最后引入了概率比(PR)模型做精度对比分析。[结果](1) MARS模型的基函数物理含义明确，极大地降低了模型的复杂度，易于GIS空间分析实现；(2)评价因子的多重共线性和相关性检验有助于MARS模型优化；(3) MARS模型对极高敏感区和高敏感区的划分较PR模型更为严谨、客观，且滑坡敏感等级区划结果是所有参评因子综合作用的结果，关键因子对评价结果的影响并不明显。[结论]MARS模型在铜川市耀州区黄土滑坡敏感性评价研究中，ROC曲线的AUC值为0.879,整体拟合效果好，与野外实地勘察结果相吻合，结果可靠。

关键词：多元自适应回归样条黄土滑坡敏感性评价

基于多元自适应回归样条的交织区合流交互作用研究

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东南大学学报（自然科学版） 2022年第4期52卷 796-805页

作者：李根翟伟邬岚汤祥南京林业大学汽车与交通工程学院南京210037

为研究交织区车辆合流过程中的交互作用,基于多元自适应回归样条(MARS)构建车辆合流交互作用模型,从美国NGSIM数据集中US-101车辆轨迹数据提取影响合流车辆与周围车辆加速度的相关变量,引入车身碰撞时间(TTC)和车线冲突时间(TLC)2个交... 详细信息

为研究交织区车辆合流过程中的交互作用,基于多元自适应回归样条(MARS)构建车辆合流交互作用模型,从美国NGSIM数据集中US-101车辆轨迹数据提取影响合流车辆与周围车辆加速度的相关变量,引入车身碰撞时间(TTC)和车线冲突时间(TLC)2个交通安全指标作为影响变量,在交叉验证的基础上,获取合流车辆与周围车辆的最佳参数组合和加速度表达式.结果显示,MARS模型对合流车辆加速度的预测精度显著高于主线车道的领车和跟车;TTC和TLC对合流车辆与周围车辆都具有显著的影响;模型对加速度的预测精度远高于基于视角的刺激反应(VASR)模型,略低于梯度提升树(GBDT)模型,但MARS模型的复杂程度远低于GBDT模型,且能够提供相应的显性表达式,更有利于工程应用.研究表明,MARS模型能够有效预测合流交通流中的车辆交互行为,揭示合流车辆与周围车辆不同影响变量之间的交互作用,深度挖掘变量间的潜在关系,其预测结果精度较高,能够提供显性表达式,得到的车辆加速度曲线较为平顺,有利于在辅助驾驶系统中的应用.

关键词：公路运输多元自适应回归样条交织区合流交通流加速度交互作用

多元自适应回归样条算法模拟川中丘陵区参考作物蒸散量

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农业工程学报 2019年第16期35卷 152-160页

作者：陈宣全崔宁博李继平徐浩若刘双美麻泽龙乐进华王军四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室水利水电学院成都610065 南方丘区节水农业研究四川省重点实验室成都610066 西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室杨凌712100 四川省水利科学研究院成都610072 北京东方润泽生态科技股份有限公司北京100083

参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration, ET0)是作物精准灌溉管理与农业高效用水的核心参数。为提高川中丘陵区气象资料缺省下的ET0预报精度,利用不同的气象因子组合,建立15种基于多元自适应回归样条算法(multivariate adap... 详细信息

参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration, ET0)是作物精准灌溉管理与农业高效用水的核心参数。为提高川中丘陵区气象资料缺省下的ET0预报精度,利用不同的气象因子组合,建立15种基于多元自适应回归样条算法(multivariate adaptive regression splines, MARS)的ET0预报模型。选取11个代表性气象站点1961-2016年逐日气象资料进行分析,将其与其他ET0预报模型进行对比,并利用可移植性分析评价MARS模型在川中丘陵区的适用性。结果表明:基于温度和风速项输入的MARS5(输入大气顶层辐射、最高气温、最低气温、2m处风速)、MARS9(输入最高气温、最低气温、2 m处风速)和MARS13(输入最高气温、2 m处风速)模型,以及仅基于风速项输入的MARS15模型都具有良好的模拟精度;大气顶层辐射和风速是决定机器学习模型地域性适应能力的关键;引入大气顶层辐射后,MARS6(输入大气顶层辐射、最高气温、最低气温、相对湿度)、MARS7(输入大气顶层辐射、最高气温、最低气温、日照时长)、MARS8(输入大气顶层辐射、最高气温、最低气温)模型均优于相同气象因子依赖下的Irmak-Allen、Irmak、Hargreaves-M4模型;通过可移植性分析发现,在训练站点和测试站点的随机交叉组合下,MARS5模型保持了较高的精度(纳什效率系数和决定系数均大于0.985),且输出较为稳定的模拟结果,均方根误差变化范围为0.121~0.193 mm/d,平均相对误差变化范围为2.7%~4.2%。因此,基于多元自适应回归样条算法的ET0预报模型可作为川中丘陵区ET0预报的推荐模型。

关键词：蒸散算法模型多元自适应回归样条川中丘陵区可移植性

基于多元自适应回归样条的光伏并网系统日输出功率预测

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电力系统保护与控制 2021年第5期49卷 124-131页

作者：鲍长庚闫贻鹏黄一楠袁靖陆培钧周志峰国网上海青浦供电公司上海201700 上海置信电气非晶有限公司上海201700 上海工程技术大学上海201620

为了更加准确、灵活地预测光伏发电系统的输出功率,提出了基于多元自适应回归样条(MARS)的光伏系统输出功率预测方法。通过对该算法的原理进行分析,确定了模型分析流程,并介绍了数据来源。其次,以气温、日照时间等因素作为自变量,对MAR... 详细信息

为了更加准确、灵活地预测光伏发电系统的输出功率,提出了基于多元自适应回归样条(MARS)的光伏系统输出功率预测方法。通过对该算法的原理进行分析,确定了模型分析流程,并介绍了数据来源。其次,以气温、日照时间等因素作为自变量,对MARS模型进行了分析研究,确定了光伏功率预测时的仿真模型。最后,将提出的预测方法与现有的预测方法进行了对比。通过训练数据以及测试数据对比分析各种方法的RMSE、MAD和MAPE,并根据历史数据预测光伏日输出功率。通过对比证实了MARS模型比其他模型更能准确预测光伏系统的输出功率。

关键词：输出功率预测模型多元自适应回归样条

基于多元自适应回归样条的高维岩土工程问题分析

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河海大学学报（自然科学版） 2019年第4期47卷 359-365页

作者：仉文岗洪利黎泳钦重庆大学土木工程学院四川重庆400045 库区环境地质灾害防治国家地方联合工程研究中心重庆大学四川重庆400045

为解决岩土工程中多元变量间的非线性相关问题,采用一种非参数回归算法--多变量自适应回归样条建立对目标参数的预测模型。该算法基于大量可靠的岩土监测数据,运用简单线性样条函数的组合对输入、输出参数进行相关性拟合,生成显性表达式... 详细信息

为解决岩土工程中多元变量间的非线性相关问题,采用一种非参数回归算法--多变量自适应回归样条建立对目标参数的预测模型。该算法基于大量可靠的岩土监测数据,运用简单线性样条函数的组合对输入、输出参数进行相关性拟合,生成显性表达式,同时得到各输入参数的相对重要性。通过桩的可贯入性、地下洞室稳定性分析2个实例,对该方法进行评估。2个实例中测试集的决定性系数R^2分别为0.921和0.986,最重要的输入参数分别是桩材料的弹性模量和围岩质量,表明该方法可较精确地拟合多元输入参数与输出参数间的相关性,可用于未知响应的预测。

关键词：多元自适应回归样条基函数贯入桩可贯入性地下洞室稳定性参数相对重要性

信用评级的新方法——多元自适应回归样条在民营企业信用评级中的应用

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广东金融学院学报 2011年第5期26卷 65-76页

作者：孟庆福杜元园曲华锋吉林大学商学院吉林长春130012

通过建立多元自适应回归样条模型,对民营企业是否违约进行两等级划分,结果表明总体正确率达95.9%,对第二类错误的判别正确率达80%,均高于多元判别分析模型和Logistic回归模型。因此可以证明,多元自适应回归样条模型应用于判别民营企业... 详细信息

通过建立多元自适应回归样条模型,对民营企业是否违约进行两等级划分,结果表明总体正确率达95.9%,对第二类错误的判别正确率达80%,均高于多元判别分析模型和Logistic回归模型。因此可以证明,多元自适应回归样条模型应用于判别民营企业的信用等级具有较好的实践价值。

关键词：民营企业多元自适应回归样条信用评级

基于多元自适应回归样条的青藏高原温泉区域的冻土分布制图

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冰川冻土 2011年第5期33卷 1088-1097页

作者：张秀敏南卓铜吴吉春杜二计王通游艳辉中国科学院寒区旱区环境与工程研究所冻土工程国家重点实验室甘肃兰州730000 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所甘肃兰州730000

以探地雷达、电磁测深、钻探等技术方法获得野外数据及数字高程(DEM)遥感数据为基础,通过聚类分析和相关性分析对高程、坡度、坡向等因素对多年冻土分布的影响进行了定量化研究.利用非线性的多元自适应回归样条(MARS)方法建立了基于高... 详细信息

以探地雷达、电磁测深、钻探等技术方法获得野外数据及数字高程(DEM)遥感数据为基础,通过聚类分析和相关性分析对高程、坡度、坡向等因素对多年冻土分布的影响进行了定量化研究.利用非线性的多元自适应回归样条(MARS)方法建立了基于高程、太阳辐射的多年冻土分布模型,通过自身的交叉验证及对比年平均地温模型和逻辑回归模型的总体分类精度,说明MARS模型具有较好的分类精度.运用MARS模型模拟了整个温泉区域冻土的空间分布特征.结果表明:MARS模型分类精度较高,验证了此模型模拟温泉区域冻土分布的可行性;此模型除了考虑高程对对多年冻土分布的控制作用外,还体现了太阳辐射这一局地综合因素对多年冻土分布的调整作用,较好地模拟了高程相对较低的低山区多年冻土的存在.

关键词：冻土分布模拟多元自适应回归样条青藏高原多年冻土

基于多元自适应回归样条的2型糖尿病患者糖化血红蛋白达标的影响因素分析

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中国卫生统计 2020年第1期37卷 2-5页

作者：鲁瑞段同庆王梦阳王慧王娇刘红伟刘媛媛崔壮李长平马骏天津医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系 300070

目的调查天津地区2型糖尿病患者糖化血红蛋白(HbA1c)的控制情况并探讨其影响因素。方法以2015年1月-2017年8月天津市19家医院的1632例2型糖尿病门诊患者为研究对象,应用多元自适应回归样条分析HbA1c达标情况的影响因素。结果在1632例2... 详细信息

目的调查天津地区2型糖尿病患者糖化血红蛋白(HbA1c)的控制情况并探讨其影响因素。方法以2015年1月-2017年8月天津市19家医院的1632例2型糖尿病门诊患者为研究对象,应用多元自适应回归样条分析HbA1c达标情况的影响因素。结果在1632例2型糖尿病患者中,HbA1c达标的患者有711例,达标率为43.57%。年龄小,BMI低,有家族史,病程短,无相关并发症,尽早接受胰岛素治疗,每周运动次数多,无高血压,空腹血糖低和餐后2h血糖低的患者达标率较高(P多元自适应回归样条模型结果显示,BMI低于22.43kg/m^2、空腹血糖低于8.8mmol/L、餐后2h血糖低于10.6mmol/L,有利于HbA1c达标,而胰岛素剂量大于18U,年龄>50岁与空腹血糖<8.8mmol/L的交互作用以及BMI<22.43kg/m^2与胰岛素剂量低的交互作用则不利于HbA1c达标。结论天津地区2型糖尿病患者的HbA1c达标率较低,有待进一步提高。鉴于影响HbA1c达标的因素之间存在交互作用,医务人员应该采取综合的干预措施来进一步控制患者的HbA1c水平。

关键词：糖化血红蛋白达标情况影响因素多元自适应回归样条

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基于多元自适应回归样条的亚组识别方法

中国卫生统计 2020年第4期37卷 620-623页

作者：周世煜许军安胜利南方医科大学公共卫生学院生物统计学系 510515 南方医科大学南方医院卫生经济管理科

随着科技的进步和医疗水平的提高,越来越多治疗方法被发现可能存在受益亚组人群[1-2],因此亚组识别被逐渐重视起来。近年来,一些亚组识别方法已被提出,Forster等人针对二分类结局变量,提出"虚拟双胞胎"的方法[3],预测患者分别处于试验... 详细信息

随着科技的进步和医疗水平的提高,越来越多治疗方法被发现可能存在受益亚组人群[1-2],因此亚组识别被逐渐重视起来。近年来,一些亚组识别方法已被提出,Forster等人针对二分类结局变量,提出"虚拟双胞胎"的方法[3],预测患者分别处于试验组和对照组下阳性事件的发生率,以概率之差作为因变量拟合决策树进行亚组识别。Sysoev等人在虚拟双胞胎的基础上进行了拓展[4],提出一种可适用于连续型结局变量的亚组识别方法。

关键词：决策树多元自适应回归样条双胞胎医疗水平识别方法连续型亚组