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Constructing quasi-random subsets of Z_N by using elliptic curves
1
作者 LIN Zhi-xing CHEN Zhi-xiong 《Applied Mathematics(A Journal of Chinese Universities)》 SCIE CSCD 2012年第1期105-113,共9页
Let ε : y^2 = x3 + Ax + B be an elliptic curve defined over the finite field Zp(p 〉 3) and G be a rational point of prime order N on ε. Define a subset of ZN, the residue class ring modulo N, asS:={n:n∈ZN,n... Let ε : y^2 = x3 + Ax + B be an elliptic curve defined over the finite field Zp(p 〉 3) and G be a rational point of prime order N on ε. Define a subset of ZN, the residue class ring modulo N, asS:={n:n∈ZN,n≠0,(X(nG)/p)=1} where X(nG) denotes the x-axis of the rational points nC and (*/P) is the Legendre symbol. Some explicit results on quasi-randomness of S are investigated. The construction depends on the intrinsic group structures of elliptic curves and character sums along elliptic curves play an important role in the proofs. 展开更多
关键词 elliptic curve quasi-random subset quasi-randomness character sum Legendre symbol.
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基于IWPA-AK-SS的钢筋混凝土拱桥抗震动力可靠度分析
2
作者 张基进 田仲初 +2 位作者 韩洪举 彭文平 张祖军 《桥梁建设》 北大核心 2026年第1期74-81,共8页
针对钢筋混凝土拱桥在非平稳随机激励下的抗震动力可靠度问题,提出一种子集模拟法(SS)与主动学习Kriging代理模型结合改进狼群算法(IWPA)的高效计算方法(IWPA-AK-SS)。该方法首先通过线形过滤器-脉冲响应法与调制函数对地震作用进行离散... 针对钢筋混凝土拱桥在非平稳随机激励下的抗震动力可靠度问题,提出一种子集模拟法(SS)与主动学习Kriging代理模型结合改进狼群算法(IWPA)的高效计算方法(IWPA-AK-SS)。该方法首先通过线形过滤器-脉冲响应法与调制函数对地震作用进行离散,得到非平稳随机地震激励模型;然后采用IWPA算法进行Kriging代理模型参数寻优,并基于IWPA算法与学习函数的并行加点策略优化Kriging代理模型;最后采用SS方法和优化后的IWPA-AK代理模型计算桥梁的失效概率,并以木蓬特大桥(主跨165m的钢筋混凝土拱桥)为背景进行抗震动力可靠度分析。结果表明:与其它算法对比,IWPA-AK-SS方法计算结果精度较高,且所需试验点数与抽样点数均较小;IWPA-AK结构响应面模型的预测响应拟合直线与真实响应直线基本吻合,拟合精度满足要求;采用IWPA-AK-SS方法计算得到该桥在地震随机激励作用下的失效概率为1.414×10^(-4),对应的可靠度指标为3.76,可靠度满足规范要求,结构处于安全状态。 展开更多
关键词 钢筋混凝土拱桥 随机地震作用激励 改进狼群算法 Kriging代理模型 子集模拟法 并行加点策略 抗震动力可靠度
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基于随机子集抽样的高效室内指纹定位算法
3
作者 雷若兰 乐燕芬 《上海理工大学学报》 北大核心 2025年第2期230-238,共9页
针对复杂室内环境中无线信号受传播环境突发噪声影响而存在异常的情况,提出了一种基于在线粗定位和随机子集抽样的WiFi指纹定位算法。首先,该算法利用接入点(AP)信号的特定覆盖区域,将目标快速、准确地定位到局部区域,确定目标真实位置... 针对复杂室内环境中无线信号受传播环境突发噪声影响而存在异常的情况,提出了一种基于在线粗定位和随机子集抽样的WiFi指纹定位算法。首先,该算法利用接入点(AP)信号的特定覆盖区域,将目标快速、准确地定位到局部区域,确定目标真实位置附近的候选参考点(RP);随后,采用随机子集抽样获取多个子集内的信号距离,对其进行均值处理,由此降低异常AP信号对信号距离的影响;最后,采用加权K近邻算法确定目标的估计位置。在实际室内环境采集的公共数据集中开展实验,对在线粗定位和随机子集抽样方法的准确度进行分析,验证了所提算法的高效性,给出了参数选择对于定位性能的影响,并将本算法与其他指纹定位算法进行了对比。结果表明,在线粗定位方法能有效获取用户真实位置附近的候选RP,随机子集抽样能有效抑制大的定位误差,即使在AP信号出现异常时,也能获得优于已有算法的定位性能。 展开更多
关键词 指纹定位 AP覆盖向量 在线粗定位 随机子集抽样 AP异常
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公共建筑整体能耗CNN-RNN预测算法仿真
4
作者 张晶晶 孙芙蓉 《计算机仿真》 2025年第6期534-538,共5页
公共建筑能耗数据具有大数据的特点,增加了整体能耗预测的复杂性,且能耗数据通常具有不规则性和波动性,导致现有方法难以适应这些变化,使得最终预测精度不高。因此,针对现阶段公共建筑整体能耗预测精度不佳的问题,提出基于CNN-RNN的公... 公共建筑能耗数据具有大数据的特点,增加了整体能耗预测的复杂性,且能耗数据通常具有不规则性和波动性,导致现有方法难以适应这些变化,使得最终预测精度不高。因此,针对现阶段公共建筑整体能耗预测精度不佳的问题,提出基于CNN-RNN的公共建筑整体能耗预测算法。首先,通过随机森林结合广义序列后向选择的特征选择算法展开特征选择,从原始建筑物耗能预测相关数据集中提取出关键的特征数据子集,以减少预测的复杂度并提高预测的准确性和效率;其次,将提取到的关键特征数据子集作为输入,基于CNN-RNN组合网络学习数据的内在规律,适应其不规则性和波动性变化,从而实现公共建筑物整体耗能的精准预测。实验结果表明,所提方法的公共建筑整体能耗预测精度更高,且更适合实际应用。 展开更多
关键词 建筑整体能耗预测 随机森林 最优特征数据子集 广义序列后向选择
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基于深度卷积神经网络的燃煤电厂大气污染物浓度预测研究
5
作者 吕一农 《环境科学与管理》 2025年第10期128-133,共6页
燃煤电厂污染物排放特性受煤种、燃烧方式等多种因素影响而变得复杂多变,导致特征提取困难,降低了污染物浓度预测的准确性。为此提出基于深度卷积神经网络的燃煤电厂大气污染物浓度预测方法。采集与燃煤电厂大气污染物浓度预测相关的数... 燃煤电厂污染物排放特性受煤种、燃烧方式等多种因素影响而变得复杂多变,导致特征提取困难,降低了污染物浓度预测的准确性。为此提出基于深度卷积神经网络的燃煤电厂大气污染物浓度预测方法。采集与燃煤电厂大气污染物浓度预测相关的数据,并通过随机森林算法对数据中的缺失值展开填充处理。利用遗传算法从处理后的数据集中选择煤电厂大气污染物浓度最优特征子集,将最优特征子集输入深度卷积神经网络中,得出燃煤电厂大气污染物浓度预测结果。实验结果表明,所提方法的燃煤电厂大气污染物浓度预测结果与实际偏差较小,预测效果更好。 展开更多
关键词 最优特征子集 深度卷积神经网络 随机森林算法 大气污染物浓度预测 遗传算法
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基于RS-SVR的企业信用评分模型 被引量:3
6
作者 陈云 杨晓雪 石松 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第11期3378-3382,共5页
针对运用信用评分模型提升银行决策能力进行了研究。将支持向量回归模型应用于企业信用评分问题,并提出基于随机子集的支持向量回归集成模型。首先使用随机子集抽样模型获得大量训练数据集,然后使用不同的训练集子集获得差异化支持向量... 针对运用信用评分模型提升银行决策能力进行了研究。将支持向量回归模型应用于企业信用评分问题,并提出基于随机子集的支持向量回归集成模型。首先使用随机子集抽样模型获得大量训练数据集,然后使用不同的训练集子集获得差异化支持向量回归模型,最后使用简单平均方法整合不同模型的预测结果。基于企业信用评分数据的实验结果证明了支持向量回归模型的有效性。 展开更多
关键词 信用评分 随机子集 支持向量回归
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基于高效随机有限元法的边坡风险评估 被引量:45
7
作者 李典庆 肖特 +2 位作者 曹子君 周创兵 方国光 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第7期1994-2003,共10页
提出了基于子集模拟的边坡风险评估的高效随机有限元法(RFEM),推导了基于子集模拟的边坡失效概率和失效风险的计算公式,并给出了基于高效RFEM的边坡可靠度分析和风险评估流程图。采用一个边坡算例验证了所提方法的有效性。结果表明,基... 提出了基于子集模拟的边坡风险评估的高效随机有限元法(RFEM),推导了基于子集模拟的边坡失效概率和失效风险的计算公式,并给出了基于高效RFEM的边坡可靠度分析和风险评估流程图。采用一个边坡算例验证了所提方法的有效性。结果表明,基于子集模拟的高效RFEM可以视为是对基于蒙特卡洛模拟的传统RFEM的改进,显著地提高了失效概率和失效风险的计算效率以及失效样本的产生能力,非常适用于分析小失效概率的可靠度问题,极大地增强了RFEM在边坡可靠度分析和风险评估中的实用性。高效RFEM将边坡的整体失效风险分解为对应不同概率水平的边坡失效风险,并量化了它们对整体风险的相对贡献度。在该方法中,边坡可靠度分析和风险评估与确定性边坡有限元分析互不耦合,极大地简化了它们的计算过程。此外,土体不排水抗剪强度的竖向空间变异性对边坡失效风险具有显著的影响。 展开更多
关键词 边坡稳定 可靠度 风险评估 子集模拟 随机有限元法
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基于率模可靠性的客观确定非对称概型功能函数隶属函数的方法 被引量:1
8
作者 江涛 陈建军 《模糊系统与数学》 CSCD 北大核心 2005年第3期141-150,共10页
摒弃目前以主观方法给出功能函数对结构安全模糊集隶属函数的做法,提出并从理论上证明了:当功能函数具有非对称概型时,将功能函数的线性函数假想为集值统计的随机集边界点,通过定积分运算获得隶属函数的方法。算例充分说明文中方法的科... 摒弃目前以主观方法给出功能函数对结构安全模糊集隶属函数的做法,提出并从理论上证明了:当功能函数具有非对称概型时,将功能函数的线性函数假想为集值统计的随机集边界点,通过定积分运算获得隶属函数的方法。算例充分说明文中方法的科学性和客观性。 展开更多
关键词 率模可靠性 模糊隶属函数 随机集 功能函数 非对称概型
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含相关非正态变量边坡可靠度分析的子集模拟方法 被引量:11
9
作者 张曼 唐小松 李典庆 《武汉大学学报(工学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期41-45,53,共6页
提出了分析含相关非正态变量高维小失效概率可靠度问题的子集模拟方法,采用Nataf变换方法成功地解决了输入变量相关时子集模拟方法样本点的模拟问题.编写了基于MATLAB语言的计算程序SUBSETREL,并以岩质边坡稳定可靠度问题为例证明了所... 提出了分析含相关非正态变量高维小失效概率可靠度问题的子集模拟方法,采用Nataf变换方法成功地解决了输入变量相关时子集模拟方法样本点的模拟问题.编写了基于MATLAB语言的计算程序SUBSETREL,并以岩质边坡稳定可靠度问题为例证明了所提方法的有效性.结果表明:该子集模拟方法能够有效地分析含相关非正态变量高维小失效概率的边坡可靠度问题.子集模拟方法的计算精度和蒙特卡洛模拟方法相当,计算效率远远高于传统的蒙特卡洛模拟方法.此外,该方法在分析含有复杂的隐式及非线性功能函数的边坡可靠度问题方面体现出明显的优越性.研究成果极大地拓展了子集模拟方法在边坡可靠度分析中的应用. 展开更多
关键词 边坡 可靠度 相关非正态变量 Nataf变换 子集模拟方法
原文传递
随机样本遗传MLP模型算法 被引量:1
10
作者 尤志宁 浦云明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第21期121-127,143,共8页
提出的SSGAMLP(Small Set Genetic Algorithm Multilayer Perceptron)模型,是针对MLP模型易陷入局部最优,且模型泛化性不好,而遗传算法可以跳出局部最优,但是种群个体数较多,却带来运算复杂度的提高,目的是为了克服以上不足,将遗传算法... 提出的SSGAMLP(Small Set Genetic Algorithm Multilayer Perceptron)模型,是针对MLP模型易陷入局部最优,且模型泛化性不好,而遗传算法可以跳出局部最优,但是种群个体数较多,却带来运算复杂度的提高,目的是为了克服以上不足,将遗传算法与MLP模型相结合,将MLP模型节点的向下连接权值看成是低层向高层的映射,因此每个节点(包括权值和阈值)可以看成是一个特征表达,即遗传算法的基因表达,同时个体MLP模型训练使用的随机样本子集以及算法的交叉变异,相当于引入随机因子,存在获得未知特征表达的可能性。实验基于MNIST数据集,印证了SSGAMLP模型在性能上的优势。模型降低了个体运算复杂度,提高了泛化性,在一定程度上克服了过拟合性。 展开更多
关键词 多层感知机 遗传算法 随机子集 泛化性
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考虑轨道不平顺随机性的车轨耦合系统动力可靠度分析 被引量:9
11
作者 王伟 张亚辉 欧阳华江 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期111-117,共7页
将轮轨力预估格式的迭代求解方法与子集模拟法相结合,给出了一种考虑轨道不平顺随机性的车轨耦合系统动力可靠度求解方法,从提高确定性响应求解效率和减少确定性响应求解次数两方面,提高了系统可靠度求解效率.算例以CRH2新造动车组为研... 将轮轨力预估格式的迭代求解方法与子集模拟法相结合,给出了一种考虑轨道不平顺随机性的车轨耦合系统动力可靠度求解方法,从提高确定性响应求解效率和减少确定性响应求解次数两方面,提高了系统可靠度求解效率.算例以CRH2新造动车组为研究对象,获得车辆在直线轨道上的横向平稳性指标和曲线通过时的车轮脱轨系数分别超出各自限度值的失效概率.通过与直接Monte Carlo模拟(DMCS)对比,验证了所给方法的计算精度和效率.同时研究了不同波长范围内的随机轨道不平顺对车辆系统动力可靠度的影响,获得了与已有研究文献较为一致的规律,进一步验证了方法的正确性. 展开更多
关键词 车轨耦合系统 随机轨道不平顺 动力可靠度 子集模拟法
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基于客观隶属函数的模糊可靠性 被引量:1
12
作者 江涛 陈建军 《航空计算技术》 2004年第3期1-5,12,共6页
提出并从理论上证明了当模糊可靠性计算公式中的安全余量具有对称概型时,将集值统计的随机集边界点假设为安全余量的线性函数,然后通过定积分运算获得其对结构安全模糊集隶属函数的方法。该法求取隶属函数杜绝了主观意识的介入,从而能... 提出并从理论上证明了当模糊可靠性计算公式中的安全余量具有对称概型时,将集值统计的随机集边界点假设为安全余量的线性函数,然后通过定积分运算获得其对结构安全模糊集隶属函数的方法。该法求取隶属函数杜绝了主观意识的介入,从而能更确切地反映客观。算例充分说明了该方法获得的隶属函数应用于模糊可靠性计算的科学性和客观性。 展开更多
关键词 模糊可靠性 模糊隶属函数 模糊集 随机集 对称分布
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使用肺癌GWAS数据进行遗传风险预测的方法和策略研究 被引量:5
13
作者 段巍巍 赵杨 +2 位作者 张丽伟 胡志斌 陈峰 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2015年第4期554-557,共4页
目的探讨基于肺癌全基因组关联研究数据的遗传风险预测方法和策略。方法将肺癌GWAS数据中的南京子样本和北京子样本分别作为训练集和测试集,分别使用预测全集和最优预测子集两种策略,比较三种预测方法在不同连锁不平衡结构(LD)和初筛检... 目的探讨基于肺癌全基因组关联研究数据的遗传风险预测方法和策略。方法将肺癌GWAS数据中的南京子样本和北京子样本分别作为训练集和测试集,分别使用预测全集和最优预测子集两种策略,比较三种预测方法在不同连锁不平衡结构(LD)和初筛检验水准(α)下的预测准确度。结果 w GRS在高LD结构下,随着-log(α)增大,预测准确度呈现上升趋势;RF和SVM对LD结构不如w GRS敏感,但三种方法在低LD结构(r2<0.2)下预测准确度优于高LD结构;w GRS方法下最优预测子集效果略优于预测全集效果,SVM下子集效果与全集近似,但略逊于全集,RF下子集效果则不如全集,且差距较大。结论基于LD结构修剪SNP位点和选择适当的初筛水准可以提高遗传风险预测准确度,此时w GRS方法预测效果优于SVM和RF。 展开更多
关键词 肺癌 遗传风险得分 支持向量机 随机森林 最优预测子集 单核苷酸多态性
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基于特征选择的极限随机森林算法研究 被引量:10
14
作者 杨丰瑞 罗思烦 李前洋 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第9期2625-2628,2633,共5页
高维复杂数据处理是数据挖掘领域中的关键问题,针对现有特征选择分类算法存在的预测精确度失衡、整体分类效率低下等问题,提出了一种结合概率相关性和极限随机森林的特征选择分类算法(P-ERF)。该算法使用充分考虑特征之间相关性与P值结... 高维复杂数据处理是数据挖掘领域中的关键问题,针对现有特征选择分类算法存在的预测精确度失衡、整体分类效率低下等问题,提出了一种结合概率相关性和极限随机森林的特征选择分类算法(P-ERF)。该算法使用充分考虑特征之间相关性与P值结合的特征选择方式,避免了树节点分裂过程中造成的冗余性问题;并以随机树为基分类器、极限随机森林为整体框架,使P-ERF算法获得了更高的精准度和更好的泛化误差。实验结果表明,P-ERF算法相较于随机森林算法、极限随机森林算法,在数据集分类精度与整体性方面均得到良好的效果。 展开更多
关键词 概率相关性 特征选择 特征子集 极限随机森林
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模糊随机变量及其概率分布 被引量:5
15
作者 张继国 张文修 《模糊系统与数学》 CSCD 1996年第4期76-82,共7页
本文在模糊σ-代数及模糊数的极大全序子集之上定义了模糊随机变量,进而首次定义了客观实用的模糊随机变量的概率分布函数,并讨论了数学期望及方差等数字特征。
关键词 模糊随机变量 概率分布函数 数学期望 方差
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关于落影模糊集隶属函数的探讨(续)
16
作者 薛秀云 江佩荣 《沈阳工业大学学报》 CAS 2000年第5期435-437,共3页
利用随机区间落影模糊集的基本理论,在研究了两个随机变量导出的落影模糊集隶属函数解析计算公式的基础上,进一步建立了模糊均匀分布、模糊指数分布、模糊 X2-分布、模糊 0~1分布、模糊几何分布、模糊二项分布和模糊泊松分布.... 利用随机区间落影模糊集的基本理论,在研究了两个随机变量导出的落影模糊集隶属函数解析计算公式的基础上,进一步建立了模糊均匀分布、模糊指数分布、模糊 X2-分布、模糊 0~1分布、模糊几何分布、模糊二项分布和模糊泊松分布.给出了它们隶属函数的解析计算公式。 展开更多
关键词 模糊集 随机变量 隶属函数 落影模糊集
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基于广义子集模拟和自适应Kriging模型的非线性随机动力系统的时变可靠性分析 被引量:4
17
作者 唐和生 郭雪媛 薛松涛 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第21期47-54,共8页
针对非线性随机动力系统在非平稳高斯随机过程激励下的时变可靠性问题,提出一种广义子集模拟(GSS)和主动学习Kriging模型结合Monte Carlo的自适应更新(AK-MCS)高效计算方法(GSS-AK-MCS)。基于全概率定理,将非线性随机动力系统的时变可... 针对非线性随机动力系统在非平稳高斯随机过程激励下的时变可靠性问题,提出一种广义子集模拟(GSS)和主动学习Kriging模型结合Monte Carlo的自适应更新(AK-MCS)高效计算方法(GSS-AK-MCS)。基于全概率定理,将非线性随机动力系统的时变可靠性转化为一个双层嵌套问题:内层通过GSS算法解决非平稳随机激励下累积失效概率的计算;外层自适应地构建系统随机参数与累积失效概率之间的Kriging代理模型,基于代理模型实现随机系统的可靠性分析。以两个非线性结构系统的时变可靠性分析为例,验证所提出方法的可行性。数值算例结果表明:GSS-AK-MCS方法不受非平稳随机激励的频谱特征的影响,与传统的MCS和Kriging模型方法比较,显著提高了非线性随机动力系统的时变可靠性计算效率。 展开更多
关键词 非线性随机动力系统 非平稳随机激励 时变可靠性 广义子集模拟(GSS) AK-MCS法
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海洋经济发展驱动因素筛选模型创新研究——基于我国11个沿海省市面板数据
18
作者 邵桂兰 刘冰 李晨 《中国渔业经济》 2018年第5期91-99,共9页
随着我国海洋产业结构转换升级步伐加快,海洋经济担当起我国经济发展蓝色引擎的重任,海洋经济发展的主驱动力辨析成为推动海洋经济发展的重点问题。基于2006-2014年我国主要沿海省市的面板数据,从原始数据中提炼出8个驱动要素,再利用la... 随着我国海洋产业结构转换升级步伐加快,海洋经济担当起我国经济发展蓝色引擎的重任,海洋经济发展的主驱动力辨析成为推动海洋经济发展的重点问题。基于2006-2014年我国主要沿海省市的面板数据,从原始数据中提炼出8个驱动要素,再利用lasso、随机森林和最优子集选择法筛选并提取我国海洋经济发展的主要驱动因素,进一步对重要程度较高的因素科技、区域经济和海洋生态着重分析,提出适用性较为广泛的海洋经济发展驱动因素筛选模型。研究发现,科技、区域经济和海洋生态对海洋经济发展影响最大,它们各自为政又相得益彰,科技和区域经济发展程度越高,越能够将海洋生态的作用发挥到最大化。大力推动海洋科技进步,重视海洋生态在海洋经济发展中的中坚地位,是实现海洋经济可持续发展的必然途径。 展开更多
关键词 海洋经济 驱动因素 lasso 随机森林 最优子集选择法
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基于特征变量筛选的无人机多光谱遥感土壤含水量反演 被引量:8
19
作者 张成才 王蕊 +2 位作者 侯佳彤 姜明梁 祝星星 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第5期147-154,共8页
土壤含水量是影响农作物生长的重要因素之一,对作物估产和旱情监测具有重要作用。在土壤含水量反演时,一般是提取多个光谱变量进行反演,但变量之间包含的光谱信息可能存在冗余重叠,为提取有效特征变量,使其相互独立,论文选取特征变量筛... 土壤含水量是影响农作物生长的重要因素之一,对作物估产和旱情监测具有重要作用。在土壤含水量反演时,一般是提取多个光谱变量进行反演,但变量之间包含的光谱信息可能存在冗余重叠,为提取有效特征变量,使其相互独立,论文选取特征变量筛选方法,并验证其在土壤含水量反演中的适用性。研究基于无人机多光谱影像计算归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)等12种植被指数,结合无人机热红外数据计算地表温度(Land Surface Temperature,LST)和对应温度植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI),以及miniSAR数据处理得到的4种后向散射系数,采用XGBoost特征变量和最优子集选择算法(Best Subset Selection,BSS)筛选最优变量组合,然后利用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)和随机森林回归(Random Forest Regression,RFR)算法反演实验区冬小麦抽穗期的土壤含水量。研究结果表明:①0~20 cm深度的反演结果均优于0~10 cm深度;②对比XGBoost-PLSR、XGBoost-RFR、BSS-PLSR以及BSS-RFR四种土壤含水量反演模型,BSS-RFR模型不同深度下的反演精度最高;③0~10 cm土壤深度下XGBoost-PLSR模型的反演精度优于XGBoost-RFR,0~20 cm深度下则两者相反,0~20 cm深度下,BSS-RFR模型的反演精度均高于BSS-PLSR。研究成果可为无人机多光谱遥感反演土壤含水量提供理论和技术支撑,为卫星遥感大范围土壤水分监测提供检验依据。 展开更多
关键词 土壤含水量 无人机 XGBoost特征筛选 最优子集选择 偏最小二乘回归 随机森林回归
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固定设计与随机设计下模型选择的简单方法及其相合性研究
20
作者 孙道德 《数学杂志》 CSCD 北大核心 2007年第2期227-232,共6页
本文研究了固定设计和随机设计下线性回归模型的选择问题,建立了两种模型通用的选择准则,该准则计算简单,并且在一定的条件下具有强相合性.
关键词 随机回归模型 模型选择 最优子集 强相合性
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