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光谱多元分析校正集和验证集样本分布优选方法研究

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光谱学与光谱分析 2014年第4期34卷 947-951页

作者：刘伟赵众袁洪福宋春风李效玉北京化工大学信息科学与技术学院北京100029 北京化工大学材料科学与工程学院北京100029

分析了校正集和验证集样品数随性质分布不均匀性对光谱多元分析校正的不良影响,揭示了实际光谱多元校正中"均值化"现象,即性质值小的样本预测值结果偏大,性质值大的则偏小,提出了一种优选样品新方法—Rank-KS。其综合考虑光谱空间和性... 详细信息

分析了校正集和验证集样品数随性质分布不均匀性对光谱多元分析校正的不良影响,揭示了实际光谱多元校正中"均值化"现象,即性质值小的样本预测值结果偏大,性质值大的则偏小,提出了一种优选样品新方法—Rank-KS。其综合考虑光谱空间和性质空间对样本进行挑选,将性质空间平均分为若干小区间,在每个小区间内分别利用Kennard-Stone法和随机法进行校正集和验证集样本的挑选,这样得到的校正集和验证集可明显改善样本数随性质分布的均匀性。以红外光谱测定汽油中碳酸二甲酯(DMC)含量和近红外光谱测定二甲亚砜溶液二甲亚砜浓度为研究对象,分别采用Rank-KS、随机法、Kennard-Stone、浓度梯度法和SPXY等方法选择校正集和验证集样品,使用多元线性回归和偏最小二乘法建立模型,比较这些方法对光谱多元校正分析的影响,结果表明Rank-KS方法可改善校正集和验证集样品数随性质分布的均匀性;对于样本数分布中间局部样本多和两端局部少、或者局部没有样本的样本集,使用Rank-KS算法挑选校正集,无论使用MLR还是pls1建立多元分析模型,均能明显改善其模型预测能力,使得到的模型的预测均方根最小。

关键词：样本分集 pls回归 Kennard-Stone理论近红外光谱红外光谱

平滑、导数、基线校正对近红外光谱pls定量分析的影响研究

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光谱学与光谱分析 2004年第12期24卷 1546-1548页

作者：郑咏梅张铁强张军陈星旦申铉国吉林大学物理学院物理教学研究中心吉林长春130025 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所吉林长春130022

基于偏最小二乘法 ,利用平滑、导数、基线校正预处理手段 ,对近红外光谱进行了定量分析 ,比较了分析结果 ,给出了不同预处理方法的PRESS值和RMSEC的值 ,比较并选取了最佳预处理方法。在平滑预处理方法中 ,比较了不同平滑点数对预测的影... 详细信息

基于偏最小二乘法 ,利用平滑、导数、基线校正预处理手段 ,对近红外光谱进行了定量分析 ,比较了分析结果 ,给出了不同预处理方法的PRESS值和RMSEC的值 ,比较并选取了最佳预处理方法。在平滑预处理方法中 ,比较了不同平滑点数对预测的影响 ,确定了最佳平滑点数 ,通过采用pls回归分析 ,与原始光谱数据回归比较 ,结果令人满意。

关键词：平滑 pls回归近红外光谱基线校正定量分析影响研究分析结果导数点数光谱数据

基于PSO-pls混合算法的水体COD紫外吸收光谱检测研究

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光谱学与光谱分析 2021年第1期41卷 136-140页

作者：郑培超赵伟能王金梅赖春红王小发毛雪峰重庆邮电大学光电工程学院光电信息感测与传输技术重庆重点实验室重庆400065

化学需氧量(COD)是反映水体受有机物污染程度的重要指标。紫外吸收光谱法是目前水体COD检测研究中应用最为广泛的方法,具有样品无需预处理,成本低,无污染,测定速度快等优点。但是,原始光谱数据维数高,光谱信息中包含大量冗余变量,直接... 详细信息

化学需氧量(COD)是反映水体受有机物污染程度的重要指标。紫外吸收光谱法是目前水体COD检测研究中应用最为广泛的方法,具有样品无需预处理,成本低,无污染,测定速度快等优点。但是,原始光谱数据维数高,光谱信息中包含大量冗余变量,直接将全光谱数据进行建模存在精度低,计算复杂等问题。针对紫外吸收光谱全光谱建模精度低,光谱数据存在大量共线性的问题,提出了一种基于粒子群算法(PSO)结合偏最小二乘(pls)优选特征波长建立预测模型的方法,以提高紫外吸收光谱预测模型的精度和适用性,简化模型。利用搭建的紫外吸收光谱装置,采集29份不同浓度的COD标准溶液的紫外光谱数据,每份标准溶液采集5次取平均值并对其进行平滑处理,减少仪器和环境带来的误差。考虑到标准溶液在200~310 nm的光谱范围内存在吸收,故选取该波段范围内246个波长点作为建模数据,每个波长点下的吸光度数据作为一个粒子并按照顺序编号,以pls为建模方法,相关系数r和均方根误差(RMSE)为评价指标,设置粒子群算法适应度函数f(x)=min(RMSE),取粒子初始种群数为20个,惯性权重w=0.6,自我学习因子c1=1.6,群体学习因子c2=1.6,最大迭代次数为200次,算法终止条件为达到最大迭代次数。算法输出全局最优变量取值为168,94,181,183,175,209,106和142。采用粒子群算法优选的8个波长点建立pls预测模型的相关系数r和预测均方根误差RMSE分别为0.99998和0.1551。为了验证PSO-pls建立的预测模型效果,建立了pls,ipls和SVR三种预测模型进行对比。验证结果表明,PSO-pls模型的相关系数r和均方根误差RMSE均优于其他三种预测模型,说明粒子群算法能有效的提取用于pls建模的特征波长,消除子区间变量的共线性,提高预测模型的精度。该方法为实现水体COD实时在线监测提供了一种有效途径。

关键词：粒子群算法紫外吸收光谱 COD测量 pls回归

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辽宁省种植业碳排放影响因素及预测分析

中国生态农业学报（中英文） 2024年第11期32卷 1818-1828页

作者：赵洪亮陈思越谢立勇沈阳农业大学经济管理学院沈阳110161 沈阳农业大学农学院沈阳110161

构建以降碳为重要内容的社会主义生态文明,需要各个行业都做出一定的碳减排贡献。农业是温室气体排放的重要碳源,而种植业是农业的重要组成部分,因此,针对种植业碳排放进行研究具有重要意义。基于农地利用和农田土壤利用两类碳源,采用... 详细信息

构建以降碳为重要内容的社会主义生态文明,需要各个行业都做出一定的碳减排贡献。农业是温室气体排放的重要碳源,而种植业是农业的重要组成部分,因此,针对种植业碳排放进行研究具有重要意义。基于农地利用和农田土壤利用两类碳源,采用因子系数法综合测算2003—2021年辽宁省种植业碳排放量,运用对数平均迪氏指数法(LMDI模型)对辽宁省种植业碳排放进行影响因素分解,并根据可拓展的随机性环境影响评估模型(STIRPAT模型)对2022—2030年种植业碳排放进行预测。结果表明:1)辽宁省种植业碳排放总体呈先上升后下降的变化趋势,于2013年达最高。农地利用中的主要碳源为化肥,农田土壤中的主要碳源为水稻;但玉米碳排放量增长较快,于2015年首次超过水稻。2)LMDI模型分解影响因素结果表明,经济水平是促进辽宁省种植业碳排放的最主要因素,生产效率是抑制辽宁省种植业碳排放的最主要因素。产业结构对碳排放的影响总体为抑制效应,农业人口则为增加效应。3)在基准情景与低碳情景下,2022—2030年辽宁省种植业碳排放均呈下降趋势。最后,本文针对辽宁省种植业碳减排提出以下政策建议:短期来看,推进机械化升级的同时,对农业机械进行绿色升级;长期来看,在保障粮食安全的基础上,对农村产业结构进行合理调整,推广低碳种植技术,全面提升种植业绿色生产水平。

关键词：种植业碳达峰辽宁省 LMDI模型 STIRPAT模型 pls回归

国产高分一号数据估算草地植被覆盖度方法研究——以呼伦贝尔草原露天煤矿区为例

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地理与地理信息科学 2017年第2期33卷 32-38,44,F0002页

作者：蔡宗磊包妮沙刘善军东北大学测绘遥感与数字矿山研究所辽宁沈阳110819

为了探讨与分析国产高分一号(GF-1)数据在北方露天煤矿区草地植被覆盖度估测中的精度及适用性,该文基于GF-1与SPOT6多光谱影像数据,以多个植被指数为自变量,利用像元二分模型、偏最小二乘(pls)回归、支持向量机(SVM)回归3种模型对区内... 详细信息

为了探讨与分析国产高分一号(GF-1)数据在北方露天煤矿区草地植被覆盖度估测中的精度及适用性,该文基于GF-1与SPOT6多光谱影像数据,以多个植被指数为自变量,利用像元二分模型、偏最小二乘(pls)回归、支持向量机(SVM)回归3种模型对区内植被覆盖度进行估算,结合野外同步实地植被样方数据,对比分析不同估算模型的精度及适宜性,并通过蒙特卡洛模拟多尺度交叉建模的误差传播,分析空间分辨率不同对植被覆盖度估测的精度影响。结果表明:GF-1数据基于增强型植被指数的SVM回归模型(R^2=0.8149,RPD=2.336,RMSE=8.694%)与SPOT6数据基于归一化植被指数的SVM回归模型(R^2=0.8755,RPD=2.870,RMSE=7.032%)估算效果较好。不同分辨率数据交叉传递过程中SVM回归模型的精度高于pls回归模型。因此,基于GF-1数据构建的SVM回归模型可以高精度地估算区域草地植被覆盖度。

关键词： GF-1卫星 SPOT6卫星草地植被覆盖度像元二分模型 pls回归 SVM回归

矿化信息提取定量遥感模型的建立——以鹰嘴山硅化蚀变为例

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遥感学报 2005年第6期9卷 717-724页

作者：杨波吴德文赖健清李京朱谷昌陈云浩北京师范大学资源学院环境演变与自然灾害教育部重点实验室北京1000875 中国地质大学地球科学与资源学院北京100083 中南大学地学与环境工程学院长沙4100834 有色金属矿产地质调查中心北京遥感中心北京065201

研究选择围岩蚀变复杂,种类丰富的甘肃鹰嘴山金矿,目的是建立该区硅化信息提取的定量遥感模型。通过对实测地物光谱数据、岩矿石化学组分分析、微量金分析结果等岩矿石多元数据的聚类分析、相关分析和因子分析,找到了提取硅化蚀变的最... 详细信息

研究选择围岩蚀变复杂,种类丰富的甘肃鹰嘴山金矿,目的是建立该区硅化信息提取的定量遥感模型。通过对实测地物光谱数据、岩矿石化学组分分析、微量金分析结果等岩矿石多元数据的聚类分析、相关分析和因子分析,找到了提取硅化蚀变的最佳组合变量,并通过建立它们之间线性回归方程的方式,建立了该区硅化蚀变的定量遥感模型:S iO2=85.047TM5/TM7-4.348TM5/TM4+16.51TM5/TM3-41.866 R=0.703。以该模型为指导,对Landsat TM遥感影像数据进行增强处理,定量提取出了该区金矿化异常信息。经实际验证,其结果与实际情况吻合度好,可为与该区地质背景类似的阿尔金东段和北祁连西段早古生代海相火山岩地区的金矿普查与勘探提供参考依据。

关键词：矿化(蚀变) 定量遥感模型硅化甘肃鹰嘴山金矿 pls回归

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开放经济条件下我国游资规模的测算研究

财经理论与实践 2011年第1期32卷 48-52页

作者：戴钰武汉理工大学经济学院湖北武汉430070 长沙理工大学文法学院湖南长沙410076

自2005年汇率改革以来，在人民币预期升值驱动下，国际游资大规模流入中国，对我国货币政策的独立性和实施效果产生了较大的冲击和影响。结合AUtO—Regressive模型、pls回归和GM（1，1）模型对2005-2009年的我国国际游资规模进行测算，... 详细信息

自2005年汇率改革以来，在人民币预期升值驱动下，国际游资大规模流入中国，对我国货币政策的独立性和实施效果产生了较大的冲击和影响。结合AUtO—Regressive模型、pls回归和GM（1，1）模型对2005-2009年的我国国际游资规模进行测算，结果表明，我国的国际游资主要是通过贸易顺差流入我国的，FDI中隐藏的国际游资相对要少很多。测算至2009年底，我国的国际游资规模已经达到了12623．31亿美元。

关键词：国际游资 Auto—Regressive模型 pls回归 GM(1,1)模型 FDI

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互联网对我国保险营销渠道影响分析

保险研究 2015年第3期 24-35页

作者：李琼刘庆吴兴刚武汉大学经济与管理学院湖北武汉430072 中国保监会湖北监管局湖北武汉430061

本文借助专家投票法及偏最小二乘(pls)回归分析,就互联网对我国保险营销渠道的影响进行实证分析。研究发现,互联网对传统保险营销渠道的影响以替代效应为主,但在减少营销渠道对保险企业资产规模的限制和促进投保人从该渠道获取全面信息... 详细信息

本文借助专家投票法及偏最小二乘(pls)回归分析,就互联网对我国保险营销渠道的影响进行实证分析。研究发现,互联网对传统保险营销渠道的影响以替代效应为主,但在减少营销渠道对保险企业资产规模的限制和促进投保人从该渠道获取全面信息方面,对传统营销渠道有所改善;互联网在对保险产品复杂度的限制、保户服务体验和粘性以及渠道风险性等因素上的作用不显著。同时还发现,互联网对保险代理渠道中少数代理渠道的促进作用显著,对其他渠道的影响以替代效应为主,但会受到保险公司网络营销布局等因素的干扰。基于以上分析,为促进我国互联网保险业务规范健康发展,本文从监管角度提出了相关政策建议。

关键词：互联网保险营销渠道专家投票 pls回归

回归分析与基于MIV的RBF神经网络在PM2.5的相关因素分析中的应用

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数学的实践与认识 2017年第10期47卷 127-136页

作者：董健卫陈艳美孟盼孙圣兰广东药科大学基础学院数学系广东广州510006 广东技术师范学院计算机科学学院广东广州510665 广东药科大学医药商学院广东广州510006

PM2.5作为大气首要污染物,严重影响着人们的身体健康.为了研究影响PM2.5的相关指标,以武汉市的空气数据为研究对象,通过多元线性回归、偏最小二乘回归、基于MIV的RBF神经网络回归等方法对AQI中6个基本监测指标的PM2.5(含量)与其它5项分... 详细信息

PM2.5作为大气首要污染物,严重影响着人们的身体健康.为了研究影响PM2.5的相关指标,以武汉市的空气数据为研究对象,通过多元线性回归、偏最小二乘回归、基于MIV的RBF神经网络回归等方法对AQI中6个基本监测指标的PM2.5(含量)与其它5项分指标及其对应污染物(含量)之间的相关性进行分析;通过比较,基于MIV的RBF神经网络回归模型拟合度达到0.9302,效果最好,而且也优于BP人工神经网络回归算法,因此得出了精确可靠的影响PM2.5的指标权重大小,为减排PM2.5提供了可靠的理论依据.

关键词： PM2.5 空气质量指数(AQI) OLS回归 pls回归 RBF神经网络回归