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Hyperspectral Inversion and Analysis of Zinc Concentration in Urban Soil in the Urumqi City of China

地球与环境科学(英文) 2023年第2期5卷 76-87页

作者： Qing Zhong Mamattursun Eziz Mireguli Ainiwaer Rukeya Sawut College of Geographical Science and Tourism Xinjiang Normal UniversityUrumqiXinjiang830054China Laboratory of Arid Zone Lake Environment and Resources Xinjiang Normal UniversityUrumqiXinjiang830054China

Excessive accumulation of zinc(Zn)in urban soil can lead to environmental pollution and pose a potential threat to human health and the ecosystem.How to quickly and accurately monitor the urban soil zinc content on a large scale in real time and dynamically is crucial.Hyperspectral remote sensing technology provides a new method for rapid and nondestructive soil property detection.The main goal of this study is to find an optimal combination of spectral transformation and a hyperspectral estimation model to predict the Zn content in urban soil.A total of 88 soil samples were collected to obtain the Zn contents and related hyperspectral data,and perform 18 transformations on the original spectral data.Then,select important wavelengths by Pearson’s correlation coefficient analysis(PCC)and CARS.Finally,establish a partial least squares regression model(PLSR)and random forest regression model(rfr)with soil Zn content and important wavelengths.The results indicated that the average Zn content of the collected soil samples is 60.88 mg/kg.Pearson’s correlation coefficient analysis(PCC)and CARS for the original and transformed wavelengths can effectively improve the correlations between the spectral data and soil Zn content.The number of important wavelengths selected by CARS is less than the important wavelengths selected by PCC.Partial least squares regression model based on first-order differentiation of the reciprocal by CARS(CARS-RTFD-PLSR)is more stable 2 and has the highest prediction ability(R=0.937,RMSE=8.914,MAE=2.735,RPD=3.985).The CARS-RTFD-PLSR method can be used as a means of prediction of Zn content in soil in oasis cities.The results of the study can provide technical support for the hyperspectral estimation of the soil Zn content.

关键词： Urban soil Zinc Hyperspectral remote sensing Prediction PLSR rfr

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Prediction of Strength Properties of Soft Soil Considering Simple Soil Parameters

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Open Journal of Civil Engineering 2023年第3期13卷 479-496页

作者： Md. Janibul Hoque Md. Bayezid Ahnaf Rafi Sharan Mozaher Ul Kabir Tahsin Tareque Department of Civil and Environment Engineering Islamic University of Technology Gazipur Bangladesh

Cohesion is an important soil strength parameter for the overall structure and quality of building foundations as well as slope stability. For a civil engineering project, cohesion (c) can be determined directly from mainly unconfined compression tests, direct shear tests, and triaxial tests of soil. However, it’s quite challenging to collect soil samples as there are time and cost constraints, as well as a diversity of soil deposits. Hence, this research aims to demonstrate a simplified method in order to determine the strength parameter of cohesive soil. Here, we propose an alternative solution adopting statistical correlations and machine learning techniques to establish correlations between the liquid limit, plastic limit, moisture content and %fine of soil with the strength parameter. In laboratory testing, these parameters can be obtained easily and these tests are relatively simple, quick to perform and also comparatively inexpensive. Hence, several test results were used from 100 boreholes which were soft soil or silty clay-type soil. Using the collected in-situ and lab test results of soil samples, a Multiple Linear Regression (MLR), Random Forest Regression (rfr) and Machine Learning (ML) model will be developed to establish a relationship between cohesion and the available test results. In order to assess the performances of both models, several performance indicators like: correlation coefficient (R2), mean squared error (MSE), root mean square error (RMSE), and mean average error (MAE) will be used. These correlation coefficients will be used to demonstrate the prediction capacity and accuracy of both models. It should be noted that this approach will substitute the conventional testing required for strength parameters, which is both expensive and time-consuming.

关键词： Cohesion MLR rfr ML MSE RMSE MAE

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基于IGSA-rfr的多相流集输管道内腐蚀速率预测模型

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油气储运 2022年第12期41卷 1448-1454页

作者：管恩东中国石油辽河油田公司高升采油厂

为提高多相流集输管道内腐蚀速率的预测精度,采用改进万有引力算法(Improved Gravitational Search Algorithm,IGSA)结合随机森林(Random Forest Regression,rfr)的组合模型,通过IGSA对rfr模型的决策树个数和分裂特征数进行优化,探讨了... 详细信息

为提高多相流集输管道内腐蚀速率的预测精度,采用改进万有引力算法(Improved Gravitational Search Algorithm,IGSA)结合随机森林(Random Forest Regression,rfr)的组合模型,通过IGSA对rfr模型的决策树个数和分裂特征数进行优化,探讨了迭代次数对预测精度的影响,引入统计学指标对模型的精确度进行检验,并对影响腐蚀速率的特征变量进行排序。结果表明:除压力外,其余变量对内腐蚀速率的影响均较大,在相同的测试集下,IGSA-rfr组合模型的均方误差为0.0000165,较其他模型小2个数量级;平均绝对比例误差为0.5241,较其他模型小1个数量级;判定系数R2为0.9996,在各模型中最接近1,可见IGSA-rfr模型在预测准确度上优于其他模型,适合多相流集输管道内腐蚀速率的预测研究。

关键词： IGSA rfr 多相流内腐蚀管道预测

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基于机器学习的陶瓷艺术品价格预测模型

基于机器学习的陶瓷艺术品价格预测模型

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作者：吕红娣景德镇陶瓷大学

学位级别：硕士

艺术品价格预测是拍卖行业中非常重要的课题。然而,艺术品的价格易受市场变化影响,难以做出准确的预测。随着艺术品市场的不断发展,艺术品价格的不稳定性和复杂性也越来越明显。为了解决这个问题,本文探索了基于机器学习算法的陶瓷艺术... 详细信息

艺术品价格预测是拍卖行业中非常重要的课题。然而,艺术品的价格易受市场变化影响,难以做出准确的预测。随着艺术品市场的不断发展,艺术品价格的不稳定性和复杂性也越来越明显。为了解决这个问题,本文探索了基于机器学习算法的陶瓷艺术品价格预测方法。本文对2017-2021年间四大拍卖行的陶瓷艺术品拍卖数据进行了数据清洗等预处理;然后对数据进行探索性分析,进行了描述性和可视化分析;最后采用方差分析法、相关系数法和模型重要性分析法3种方法进行特征筛选,综合筛选出尺寸、题识等11个重要的特征。在陶瓷艺术品价格预测模型研究上,本文基于特征筛选后的训练集,构建了SVR、XGBoost和rfr模型,并对结果进行了分析和比较。随后采用10折交叉验证法来优化模型参数;最后通过独立测试法来验证模型的可推广性。独立测试验证结果表明,rfr模型的预测效果优于SVR和XGBoost回归模型,其MAPE值为0.3159。通过对预测结果的分析发现,rfr模型对中高价陶瓷艺术品的预测效果较好,但是在低价陶瓷的价格预测上,仍然存在较大误差。因此,将陶瓷艺术品的实拍价格中位数23万设为独立测试集的分水岭,rfr模型对23万元以上的测试集,仍然具有最佳的预测性能,其拟合度高达97.23%,MAPE值为0.2055,具有较高的参考价值;然而,在23万以下的测试集上,rfr模型预测效果较差。由此推断,rfr模型可以扩展应用于中高价陶瓷艺术品的价格预测和分析。最后,根据本文的研究结果,对低价和中高价的陶瓷艺术品提出了相应的建议;基于数据采集范围、数据可靠性和模型适用性等方面的不足,指出未来的研究方向。

关键词：陶瓷价格预测特征筛选 SVR XGBoost rfr

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基于荧光高光谱成像技术的芒果品质无损检测研究

基于荧光高光谱成像技术的芒果品质无损检测研究

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作者：耿金平四川农业大学

学位级别：硕士

凯特芒果作为四川省攀枝花市的乡村振兴特色农产品,当地政府正尝试运用大数据,农产品无损检测等智慧农业方法投入到该芒果生产中,增加其经济效益。而在芒果内部成分中,干物质含量与可溶性固形物含量是影响其口感和品质的重要参数,这两... 详细信息

凯特芒果作为四川省攀枝花市的乡村振兴特色农产品,当地政府正尝试运用大数据,农产品无损检测等智慧农业方法投入到该芒果生产中,增加其经济效益。而在芒果内部成分中,干物质含量与可溶性固形物含量是影响其口感和品质的重要参数,这两种参数与芒果的经济价值息息相关,因此本论文特将攀枝花市凯特芒果作为试验对象,把芒果的干物质含量和可溶性固形物含量无损检测以及芒果品质分级作为主要研究内容。本论文将基于荧光高光谱成像技术与机器学习结合无损检测芒果干物质含量与可溶性固形物含量,同时还利用荧光高光谱图像与深度学习结合对芒果品质分级,并基于芒果的内外部品质开发一款芒果品质分级系统,本论文的研究将为农产品快速无损检测领域提供理论和技术支持。本论文的主要研究内容包括:(1)芒果干物质含量的无损检测。本论文选取攀枝花市青熟期和成熟期的凯特芒果作为试验对象,采用蒙特卡洛偏最小二乘-SPXY分集-正交信号校正(MCPLS-SPXY-OSC)算法对光谱进行预处理,实现正交信号校正,同时采用特征组合提取策略,提高预测结果的稳定性,减少共线性。竞争性自适应重加权采样算法-随机森林(CARS-RF)算法是目前最优特征提取组合,可通过对支持向量机回归(SVR)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)和随机森林回归(rfr)三种模式的预测结果进行比较得出。最佳模型为竞争性自适应重加权采样算法-随机森林-随机森林回归(CARS-RF-rfr)算法,其训练集均方根误差(RMSEC)为0.2526,决定系数(R)为0.8721,测试集均方根误差(RMSEP)为0.2494,决定系数(R)为0.8775。最后,选择BP＿Adabost算法可视化干物质含量,结果表明,BP＿Adabost模型的训练集决定系数(R)=0.9944,测试集决定系数(R)=0.9425,BP＿Adabost可视化芒果干物质含量是可行的。(2)芒果可溶性固形物含量的无损检测。在芒果可溶性固形物含量定量检测模型中,对比GLCM纹理特征与光谱+GLCM纹理特征融合两种方法。其中光谱+GLCM纹理融合依据的是图谱融合思想,最终提取了33个最优特征波段。比较支持向量回归(SVR)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)和随机森林回归(rfr)可溶性固形物定量预测结果,最优模型为光谱+GLCM-rfr,其训练集决定系数(R)及均方根误差(RMSEC)分别为0.9626,0.1455;其测试集决定系数(R)及均方根误差(RMSEP)分别为0.9634,0.1918。|-_((8)|为0.0008,|-|为0.0463。(3)芒果品质分级模型及芒果品质分级系统。首先原始的荧光高光谱图像使用随机翻转、水平镜像、垂直镜像、对比度增强、对比度减弱、椒盐噪声、随机平移以及变形缩放八种数据集扩充方法,将202张图片集扩充成1616张图片集。然后通过SPXY法将样本集划分成1292张图片的训练集与324张图片的测试集。之后本论文使用色彩空间变换技术合成伪彩图并结合GoogLeNet深度学习建模。最后利用t-SNE算法将GoogLeNet的64个学习通道可视化至二维平面,讨论GoogLeNet模型学习过程中的语义歧义问题并调整GoogLeNet的模型参数,使精确度达到了96.89%,损失值仅为3.11%,验证集的混淆矩阵结果为100%。结果表明,GoogLeNet可用于芒果品质分级,具有识别速度快,精度高的优点,可以作为芒果品质分级系统的基础模型,并基于此模型最终成功设计了芒果品质分级系统,该系统不仅对芒果品质(A级、B级、C级)能够做到精准识别,并且图片在系统中检测时间仅为0.2s左右。

关键词：荧光高光谱成像技术图谱融合技术 rfr GoogLeNet 芒果品质分级系统

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ENDOCARDIAL MAPPING AND RADIOFREQUENCY CATHETER ABLATION OF MULTIPLE ATRIOVENTRICULAR ACCESSORY PATHWAYS

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Chinese Medical Journal 1994年第2期 5-9页

作者：王乐信丁燕生胡大一

Among 174 patients with Wolff-Parkinson-White syndrome, 13(17.5%) had multiple atrioventricular(AV) accessory' pathway. Twenty-one of the 29 pathways' were identified by baseline electrophysiologic study and eight were found after the radiofrequency ablation of the initial ones. Bilateral ablation approach was tried in four patients and unilateral approach in nine. Twenty-seven of the pathways (93.1%) were eliminated permanently after a mean of 32±14 pulses of current delivery. There were no complications. The pulses was more and the procedure took more time (3.6±0.8hr) in the group compared to those in single pathway ablation (14±11 and 2.1±0.8 hr respectively, P0.05). However, the recurrence in multiple pathway ablation(7.6%) was more than that in single pathway ablation (1.9%, P<0.01). Conclusion: radiofrequency catheter ablation is a safe and effective modality for tachyarrhythmias mediated by multiple accessory pathways.

关键词： AVNRT RPT rfr

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基于ALS数据和哑变量技术森林蓄积量估测

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林业资源管理 2021年第1期 77-85页

作者：金京岳彩荣李春干谷雷罗洪斌朱泊东西南林业大学林学院广西大学林学院

基于机载LiDAR数据,分析哑变量对林分蓄积量估测精度的影响。以广西高峰林场为研究对象,借助机载激光雷达点云数据和96个样地数据,将样地数据按7∶3的比例随机划分为建模样本和测试样本,采用随机森林模型(rfr)和支持向量机模型(SVR)对... 详细信息

基于机载LiDAR数据,分析哑变量对林分蓄积量估测精度的影响。以广西高峰林场为研究对象,借助机载激光雷达点云数据和96个样地数据,将样地数据按7∶3的比例随机划分为建模样本和测试样本,采用随机森林模型(rfr)和支持向量机模型(SVR)对建模样本与对应的点云特征回归建模,将树种组(针叶林和阔叶林)和龄组分别作为哑变量引入到回归模型。利用测试样本的估测精度评价模型的估测精度,引入树种组哑变量,随机森林模型决定系数R~2从0.59提高到0.64,支持向量机模型决定系数R~2从0.49提高到0.50。引入龄组哑变量,随机森林模型决定系数R~2从0.59提高到0.65,支持向量机模型决定系数R~2从0.45提高到0.55。根据模型的建模精度和验证精度结果得出,引入哑变量对蓄积量估测模型的精度提升是相对有效的。龄组哑变量对模型精度提升效果优于树种组哑变量。

关键词： ALS 哑变量蓄积量 rfr SVR

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风险调整定价模型在贷款定价中的运用

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国际金融 2001年第10期 39-41页

作者：徐巍巍浙江分行

贷款定价就是确定贷款的利率,贷款定价涉及许多因素,诸如市场利率,借款人的信用等级,及其与银行的关系等。合理进行贷款定价,准确地反映借款人的风险是减少借款人逆选择的重要途径,也是弥补银行风险损失,保证银行利润的关键。虽然现阶... 详细信息

贷款定价就是确定贷款的利率,贷款定价涉及许多因素,诸如市场利率,借款人的信用等级,及其与银行的关系等。合理进行贷款定价,准确地反映借款人的风险是减少借款人逆选择的重要途径,也是弥补银行风险损失,保证银行利润的关键。虽然现阶段我国商业银行受计划利率的限制还不能采用贷款定价的方法,但是笔者相信,利率市场化是金融改革和金融深化的必然趋势,提前进行贷款定价的研究将有助于商业银行做到有备无患。本文将要介绍的风险调整定价模型,不仅能够准确定价,而且为准确评价各部门,各员工的工作业绩提供了一个相对科学客观的标准,对管理效率的提高有重要作用。

关键词：风险度债券金融权数违约率信贷资产 rfr 财政金融经济模型定价模型贷款定价无风险利率收益率风险溢价

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激光诱导击穿光谱技术用于钢水元素的定量分析与研究

激光诱导击穿光谱技术用于钢水元素的定量分析与研究

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作者：张琴天津理工大学

学位级别：硕士

合金钢是国民经济的重要原材料,其主要元素是铁,其它还含有硅、锰、铬、镍、铜等元素,合金钢中是否含有这些元素或这些元素含量的多少,直接影响合金钢的性能和质量,因此在合金钢的冶炼过程中,对钢水中一些重要元素含量的快速检测对冶金... 详细信息

合金钢是国民经济的重要原材料,其主要元素是铁,其它还含有硅、锰、铬、镍、铜等元素,合金钢中是否含有这些元素或这些元素含量的多少,直接影响合金钢的性能和质量,因此在合金钢的冶炼过程中,对钢水中一些重要元素含量的快速检测对冶金过程控制有十分突出的意义。传统的钢水元素检测方法具有制样复杂、耗时和离线检测等缺点,增加了冶金生产时间,造成大量人力、能源和成本的浪费。而激光诱导击穿光谱(LIBS)是利用高能激光作用于待测样品,通过对激光诱导等离子体中的原子发射的特征谱线进行分析,从而对待测样品进行定量分析的一种检测技术。LIBS具有无需预处理、快速在线检测、多元素同时分析等优势,因此已逐步应用到合金钢元素在线检测的实际工作中。我们利用LIBS采集到的特征谱线的波长可以定性分析元素的种类,利用特征谱线的强度可以定量分析元素的浓度。但由于激光诱导等离子体的产生过程很复杂,容易受各种因素干扰,从而会给定量分析结果带来影响,导致预测精度低。此外,对LIBS技术测量得到的光谱数据降噪后,仍然会存在噪声的影响。所以,选择稳定性好、预测误差小以及能够对噪声有容忍度的的算法是LIBS技术用于钢水元素定量分析的关键。本文的主要研究内容包括:1、针对传统的LIBS钢水元素定量分析方法是定标曲线法,该方法由于没有考虑到基体效应、自吸收效应的干扰,造成钢水中的元素预测精度低,缺乏稳健性。有研究表明PLS可以降低基体效应的影响,且PLS能够用于LIBS技术对合金钢中的元素进行在线检测。但是,由于PLS模型的训练集样本的变化范围较大,会使预测精度降低。因此,我们引入聚类算法,提出聚类分析-偏最小二乘法定量分析模型。通过实验分析表明,和传统的PLS模型进行对比,该模型被验证是可行的,而且比PLS模型预测精度高。2、LIBS谱线存在不同程度的自吸收影响,导致钢水中多种元素的特征光谱强度与元素浓度的关系呈非线性关系。由于PLS模型只适合于对线性数据进行处理,因此存在预测精度低、稳定性差和过拟合等问题。随机森林回归(rfr)算法的随机性保证了构建特征样本集的多样性,同时rfr算法具有能够处理非线性光谱数据、对噪声有很好的容忍度以及能够克服过拟合等优势,因此我们将用LIBS技术结合rfr算法对钢水中的元素进行定量分析,通过实验分析表明:该方法是可行的,而且比聚类分析-偏最小二乘法的模型预测精度更高,泛化能力更强,对噪声容忍度更高,更适合对钢水元素进行定量分析。随机森林回归方法为LIBS技术在冶金行业钢水元素的定量分析提供了一种有潜力的方法。

关键词： LIBS 定量分析 PLS rfr 聚类算法

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基于CFD的单级齿轮甩油模拟研究

基于CFD的单级齿轮甩油模拟研究

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作者：苏红重庆大学

学位级别：硕士

变速器作为汽车传动系统中的重要组成部件影响着汽车的动力性、经济性、可操纵性、传动稳定性及传动效率等各个方面。变速器性能的好坏与其润滑良好与否有直接的关系，而研究其中齿轮和轴承的润滑很有实用价值。变速器内部结构复杂，存... 详细信息

变速器作为汽车传动系统中的重要组成部件影响着汽车的动力性、经济性、可操纵性、传动稳定性及传动效率等各个方面。变速器性能的好坏与其润滑良好与否有直接的关系，而研究其中齿轮和轴承的润滑很有实用价值。变速器内部结构复杂，存在大量的齿轮组和轴系，本文中将变速器空间抽象为有代表性一对单级齿轮和一个长方形箱体。采用CFX软件提供的浸入实体法、旋转坐标系法和FLUENT软件提供的动网格法，对同一条件下箱体内部流场进行模拟和对比研究，旨在通过对模拟结果的对比，找到不同模拟方法的优缺点、特点和实用性。最终为变速器箱体内部流场的模拟提供有价值的参考和建议，基于此所做工作及得到的结论如下：基于浸入实体法、旋转坐标系法和动网格法模拟齿轮旋转运动，结合VOF模型建立单级齿轮润滑仿真模型，求解完成后，从流态和油液速度分布、体积分数分布等多个方面分析了仿真结果。对比各个方法的仿真结果，得到：浸入实体法对速度场模拟较为准确，迭代收敛迅速，但模拟传热较为困难;rfr法将啮合齿轮拉开距离较大，虽然甩动油液的趋势是对的但是在油液的分布上与中心距不变有一定差异;动网格法比较理想，且可进行热平衡计算，推荐采用此方法，但具体使用时要着重考虑计算精度、网格尺寸和计算时间之间的矛盾。

关键词：变速器润滑单级齿轮浸入实体法 rfr 动网格

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