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Thermally Drawn Flexible Fiber Sensors:Principles,Materials,Structures,and Applications
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作者 ZhaoLun Zhang Yuchang Xue +7 位作者 Pengyu Zhang Xiao Yang Xishun Wang Chunyang Wang Haisheng Chen Xinghua Zheng Xin Yin Ting Zhang 《Nano-Micro Letters》 2026年第1期95-129,共35页
Flexible fiber sensors,However,traditional methods face challenges in fabricating low-cost,large-scale fiber sensors.In recent years,the thermal drawing process has rapidly advanced,offering a novel approach to flexib... Flexible fiber sensors,However,traditional methods face challenges in fabricating low-cost,large-scale fiber sensors.In recent years,the thermal drawing process has rapidly advanced,offering a novel approach to flexible fiber sensors.Through the preform-tofiber manufacturing technique,a variety of fiber sensors with complex functionalities spanning from the nanoscale to kilometer scale can be automated in a short time.Examples include temperature,acoustic,mechanical,chemical,biological,optoelectronic,and multifunctional sensors,which operate on diverse sensing principles such as resistance,capacitance,piezoelectricity,triboelectricity,photoelectricity,and thermoelectricity.This review outlines the principles of the thermal drawing process and provides a detailed overview of the latest advancements in various thermally drawn fiber sensors.Finally,the future developments of thermally drawn fiber sensors are discussed. 展开更多
关键词 Thermally drawn fiber sensors Sensing principles Temperature sensors Mechanical sensors Multifunctional sensors
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PCA尺度对地铁站建成环境与客流关联影响研究 被引量:1
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作者 卢源 赵瑾 姚轶峰 《都市快轨交通》 北大核心 2025年第1期30-36,共7页
地铁站点周边建成环境影响客流量,但行人集水区(pedestrian catchment area,PCA)大小尚未统一。本研究旨在验证PCA大小是否影响地铁客流与建成环境相关性研究的结果值。以南宁市轨道交通1号线25个站点为例,选取居住人口、工作岗位、商... 地铁站点周边建成环境影响客流量,但行人集水区(pedestrian catchment area,PCA)大小尚未统一。本研究旨在验证PCA大小是否影响地铁客流与建成环境相关性研究的结果值。以南宁市轨道交通1号线25个站点为例,选取居住人口、工作岗位、商业设施等5个指标作为自变量,站点实际乘客量作因变量。采用OLS回归模型,对比不同PCA半径变量下模型拟合和影响因素的分析结果。地铁站点PCA不同范围的数据收集,对客流量与建成环境关系研究结果存在影响。针对南宁市,其PCA的半径取值为600 m,在地铁客流与建成环境相关性模型的拟合好于300 m和900 m。PCA范围会导致地铁客流与建成环境关联研究结果不一致。未来相关研究需针对不同PCA半径进行模型分析,根据拟合效果确定适宜的PCA尺度,提高研究准确性。 展开更多
关键词 城市轨道交通 行人集水区(pca) 回归模型 建成环境 客流 南宁市
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应用二维经验模分解(2D-EMD)-主成分分析(PCA)组合模型定量圈定与评价胶东金与关键金属找矿靶区
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作者 陈永清 郑澳月 +2 位作者 费金娜 赵婕 赵鹏大 《地学前缘》 北大核心 2025年第1期266-282,共17页
近年来,随着制造业和全球经济发展,全球对矿产资源的需求量大幅上升,迫切需要研究和开发新方法来勘探未发现矿产资源。然而,多阶段的成矿作用使成矿元素在地质单元内的分布呈现出复杂的叠加特征,而且大多数矿产常常伴生多种元素。本研... 近年来,随着制造业和全球经济发展,全球对矿产资源的需求量大幅上升,迫切需要研究和开发新方法来勘探未发现矿产资源。然而,多阶段的成矿作用使成矿元素在地质单元内的分布呈现出复杂的叠加特征,而且大多数矿产常常伴生多种元素。本研究将二维经验模分解(2D-EMD)与主成分分析(PCA)相结合,基于胶东金多金属矿集区水系沉积物地球化学数据,提取局部和区域多元素组合异常分量,从多阶段成矿过程产生的复杂叠加异常中识别找矿靶区。研究结果表明:(1)通过PCA建立了Au-Ag-Cd和Be-La-Mo-Nb-Th-U-Y两种多元素组合;(2)应用2D-EMD从主成分得分分别识别多元素成矿组合局部和区域异常分量;(3)局部异常分量可用于识别Au-Ag-Cd和Be-La-Mo-Nb-Th-U-Y找矿靶区,区域异常分量可识别高背景带。结合局部异常分量和花岗岩的空间分布,推断Au-Ag-Cd矿化与玲珑花岗岩和郭家岭花岗闪长岩侵入有关,Be-La-Mo-Nb-Th-U-Y矿化与郭家岭花岗闪长岩侵入体和伟德山二长岩侵入体侵入有关,郭家岭花岗闪长岩岩体具有贵金属和关键金属双重成矿特征。 展开更多
关键词 2D-EMD pca 多元素组合异常分量 胶东金多金属矿集区
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基于PCA-TOPSIS法的物流管理专业学生实践能力评价
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作者 邹浩 李燕 +2 位作者 杨鹏 唐力翔 袁倩茹 《物流工程与管理》 2025年第2期156-159,共4页
学生实践应用能力是优化学习效果、解决社会问题、满足行业需求等的关键能力。从个人综合素质、学校内部因素、外部环境因素三方面构建了物流管理专业学生实践应用能力评估指标体系,并结合PCA和TOPSIS法对学生实践应用能力进行评估、排... 学生实践应用能力是优化学习效果、解决社会问题、满足行业需求等的关键能力。从个人综合素质、学校内部因素、外部环境因素三方面构建了物流管理专业学生实践应用能力评估指标体系,并结合PCA和TOPSIS法对学生实践应用能力进行评估、排序,最后通过数值算例验证了该方法的可行性。 展开更多
关键词 物流管理专业 实践应用能力 pca TOPSIS 综合评估
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基于PCA-Logistic回归模型的图像过曝光区域检测方法
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作者 陈涛 符均 +1 位作者 丁子硬 陈希 《制造业自动化》 2025年第4期40-47,共8页
针对过曝光区域检测问题,提出了一种基于主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)和Logistic回归的过曝光图像饱和像素检测方法。首先通过研究分析过曝光图像的显著性特征,提取了亮度及颜色特征、人类视觉修正的饱和度特征、空... 针对过曝光区域检测问题,提出了一种基于主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)和Logistic回归的过曝光图像饱和像素检测方法。首先通过研究分析过曝光图像的显著性特征,提取了亮度及颜色特征、人类视觉修正的饱和度特征、空间邻域特征、局部熵特征、灰度对比度特征等变量作为检测图像过曝光的初始指标;接着利用主成分分析方法对原始指标变量进行降维处理,然后利用建立的L2正则化的Logistic回归模型进行分析预测;最后与其他过曝光检测算法进行了对比分析,并在某安防监控图像中进行了过曝光区域检测效果验证。结果表明,该模型检测结果更具整体性,检测区域更紧凑,也更符合人眼对过曝光区域的视觉感知。 展开更多
关键词 过曝光图像 饱和像素检测 主成分分析(pca) LOGISTIC回归分析
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基于PCA-BP神经网络的应急响应物资精准需求预测模型构建——以地震灾害响应初期的灾民生活物资需求为例
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作者 李尧远 曲政澍 《灾害学》 北大核心 2025年第4期31-36,共6页
为提升灾害应急响应能力,实现响应初期应急物资精准供给,保障灾民基本生活需求,该文以我国部分地震灾害为例,收集地震数据,以紧急转移安置人口数量为预测目标,选取相关地震指标为影响因素,构建基于主成分分析(PCA)与反向传播(BP)神经网... 为提升灾害应急响应能力,实现响应初期应急物资精准供给,保障灾民基本生活需求,该文以我国部分地震灾害为例,收集地震数据,以紧急转移安置人口数量为预测目标,选取相关地震指标为影响因素,构建基于主成分分析(PCA)与反向传播(BP)神经网络的紧急转移安置人口数量预测模型。在此基础上,结合紧急转移安置人口数量与灾民生活物资需求的关系,建立物资需求预测模型。结果表明:该模型在在紧急转移安置人口预测方面具有更高的精度,能够较为准确估算紧急转移安置人口数量;在生活物资需求预测方面,经算例验证,该模型具备一定实践价值,可为应急响应初期的物资配置决策提供科学依据。 展开更多
关键词 应急响应 需求预测 地震 主成分分析法(pca) 反向(BP)神经网络
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基于PCA的短跑运动员起跑蹬腿动作特征提取方法
7
作者 沈营 章明辉 《河南财政金融学院学报(自然科学版)》 2025年第2期69-74,共6页
以提高短跑运动员起跑速度为目标,提出基于PCA的短跑运动员起跑蹬腿动作特征提取方法,降低特征提取的误差。选取含有CMOS传感器组件摄像头的机器视觉系统,采集短跑运动员的起跑蹬腿动作图像;利用LBP算法构建动作识别模型,通过对比图像... 以提高短跑运动员起跑速度为目标,提出基于PCA的短跑运动员起跑蹬腿动作特征提取方法,降低特征提取的误差。选取含有CMOS传感器组件摄像头的机器视觉系统,采集短跑运动员的起跑蹬腿动作图像;利用LBP算法构建动作识别模型,通过对比图像各像素灰度值与邻域像素灰度,获取图像灰度区间内的纹理信息,经直方图转换后,形成LBP动作样本特征矩阵;通过PCA算法K-L变换降低特征矩阵维数,通过“平均脸”法获取动作图像的“平均动作”,实现动作的特征提取。实验结果表明,该方法可有效提取起跑运动员起跑蹬腿动作特征,识别最大误差率不超过3.5%。 展开更多
关键词 短跑运动员 起跑蹬腿 动作特征 特征提取 pca算法 旋转不变性 特征矩阵
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基于PCA-RF预测方便米饭品质模型的建立
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作者 周显青 康招阳 +2 位作者 韩佳静 闫会杰 冯萧雨 《河南工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期87-95,共9页
为了改善方便米饭在加工过程中品质不稳定的问题,缩短产品研发周期,采用主成分分析法(PCA)对方便米饭的外观品质(L^(*)、a^(*)、b^(*)、W、孔隙率、比容)、质构特性(硬度、黏性、弹性、咀嚼性、内聚性、回复性)、感官评价(气味、色泽、... 为了改善方便米饭在加工过程中品质不稳定的问题,缩短产品研发周期,采用主成分分析法(PCA)对方便米饭的外观品质(L^(*)、a^(*)、b^(*)、W、孔隙率、比容)、质构特性(硬度、黏性、弹性、咀嚼性、内聚性、回复性)、感官评价(气味、色泽、完整性、黏性、弹性、软硬度、总分)进行降维分类处理,然后利用降维后的数据以工艺参数为输入变量,综合评分为输出变量,建立随机森林(RF)预测模型;采用均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)以及决定系数(R^(2))评价回归预测模型的准确性以及模型对数据的拟合程度。结果表明:经过PCA降维后,方便米饭品质可分为优(1~<2)、良(0~<1)、中(-1~<0)、差(-2~<-1)4类;当RF算法中决策树的棵数为800,最大深度为5时,PCA-RF预测模型的预测误差最小、精度最高;PCA法降维得到的预测模型预测准确率优于LDA法;与PCA-BP、PCA-PLS和PCA-ELM预测模型相比,PCA-RF预测模型的MAE、MSE均最小,R^(2)为0.898,高于其他3种模型。所建立的PCA-RF模型预测效果好、误差小、精度高,具备较好的学习能力与泛化能力,可为方便米饭工业化生产的质量控制提供参考。 展开更多
关键词 大米 品质分析 数学建模 随机森林 pca
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PCA-SVM算法在智能访客人脸识别系统中的应用及性能优化
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作者 刘敏 丁俊美 +1 位作者 周沭玲 豆利 《电脑知识与技术》 2025年第3期24-26,38,共4页
文章研究了基于主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)算法的智能访客人脸识别系统。通过图像预处理、PCA降维和SVM分类,构建了一个优化模型。实验结果表明,该模型在ORL和自建数据集上均取得了比传统PCA方法更高的识别率和更快的匹配速度,... 文章研究了基于主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)算法的智能访客人脸识别系统。通过图像预处理、PCA降维和SVM分类,构建了一个优化模型。实验结果表明,该模型在ORL和自建数据集上均取得了比传统PCA方法更高的识别率和更快的匹配速度,有效降低了误报率,为智能访客系统的性能提升提供了技术支持。 展开更多
关键词 pca SVM 访客系统 优化 人脸识别
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应用奇异值分解(SVD)-主成分分析(PCA)组合模型定量圈定与评价腾冲地块锡钨和铅锌多金属找矿靶区 被引量:3
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作者 郑澳月 费金娜 +3 位作者 陈永清 宁妍云 曹一琳 赵鹏大 《地学前缘》 北大核心 2025年第1期283-301,共19页
成矿元素或元素组在一个地质单元中的富集是成岩和成矿地质过程多阶段作用的产物。基于水系沉积物地球化学数据,主成分分析(principal component analysis,PCA)可识别成矿元素组。奇异值分解(singular value decomposition,SVD)可将成... 成矿元素或元素组在一个地质单元中的富集是成岩和成矿地质过程多阶段作用的产物。基于水系沉积物地球化学数据,主成分分析(principal component analysis,PCA)可识别成矿元素组。奇异值分解(singular value decomposition,SVD)可将成矿元素组主成分得分进一步分解为两个部分:(1)成矿元素组合区域异常分量,能够表征在地壳演化过程中,由各种地质作用(岩浆作用、沉积作用和/或变质作用)形成的有利于成矿的高背景区域;(2)成矿元素组合局部异常分量,能够表征成矿作用引起的,叠加在成矿元素组合区域异常分量之上的成矿元素组合局部异常分量,应用局部异常分量能够识别找矿靶区。本次研究,首先基于国家1∶200000水系沉积物地球化学数据,应用主成分分析建立不同类型的成矿元素组;其次,利用SVD从成矿元素组的主成分得分中识别出不同类型成矿过程引起的成矿元素组合局部异常分量;最后,应用局部异常分量识别找矿靶区。最终在腾冲地块圈定15处找矿靶区,其中Sn-W找矿靶区8处,Pb-Zn-Ag找矿靶区7处。预测Sn-W潜在资源量915 Mt,Pb-Zn-Ag潜在资源量792 Mt。 展开更多
关键词 SVD pca 成矿元素组合异常分量 地球化学块体 锡钨和铅锌多金属矿 腾冲地块 西南地区
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一种改进的K-PCA与PNN结合的快速高光谱遥感分类算法
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作者 简萌 陈旭凤 +1 位作者 鲁军 郝敏钗 《河北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期343-351,共9页
高光谱遥感数据可以提供更加丰富的地物信息,但因其数据维度高、冗余性强等特点导致传统分类方法效率低下.针对此问题本文提出一种改进的核-主成分分析(kernel-principalcomponentanalysis,K-PCA)与概率神经网络(probabilisticneuralnet... 高光谱遥感数据可以提供更加丰富的地物信息,但因其数据维度高、冗余性强等特点导致传统分类方法效率低下.针对此问题本文提出一种改进的核-主成分分析(kernel-principalcomponentanalysis,K-PCA)与概率神经网络(probabilisticneuralnetwork,PNN)结合的快速高光谱遥感分类算法.首先提出一种最近邻的样本选择方法,用以筛选更具代表性的地物光谱数据;其次提出一种基于半数重采样的主成分优选策略,有效去除噪声并保留光谱本质特征,大幅度降低数据维度;最后融合K-PCA的非线性降维特性与PNN的最优贝叶斯分类能力进行地物识别.在利用AVIRIS高光谱数据集的验证实验中,本算法不仅将分类精度提升至89.9%,较传统方法提升显著,且运算效率大幅提升.结果表明该算法在兼顾分类精度与实时性的高光谱地物识别场景中凸显优势,为遥感大数据智能处理提供了高效解决方案. 展开更多
关键词 高光谱遥感数据 地物识别 核-主成分分析 概率神经网络 半数重采样
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基于CEEMDAN-PCA-AC-CNN模型的离心泵故障识别技术 被引量:1
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作者 李曈希 刘志龙 +3 位作者 罗骞 曾真 王钦超 聂常华 《核动力工程》 北大核心 2025年第1期265-272,共8页
为确保离心泵的长期健康稳定运行,对其进行在线监测与故障识别显得尤为重要。本文提出了一种基于自适应噪声的集合经验模态分解(CEEMDAN)-主成分分析(PCA)-自相关(AC)-卷积神经网络(CNN)的设备故障识别模型。首先将采集到的振动信号进行... 为确保离心泵的长期健康稳定运行,对其进行在线监测与故障识别显得尤为重要。本文提出了一种基于自适应噪声的集合经验模态分解(CEEMDAN)-主成分分析(PCA)-自相关(AC)-卷积神经网络(CNN)的设备故障识别模型。首先将采集到的振动信号进行CEEMDAN,对得到的内涵模态函数(IMF)分量进行判别,剔除噪声分量,重构第一轮去噪信号。再通过PCA对一轮去噪的信号进行二次降噪处理。然后将经历2次降噪处理后的信号进行AC处理,送入CNN作为输入数据,对模型进行训练。通过对某离心泵故障进行实验验证,结果表明:本文提出的方法相较于传统双层降噪结合CNN的算法、CEEMD-小波降噪-AC-CNN等算法具有更好的抗干扰性能与更快的模型收敛速度,具有更高的识别准确率与更好的鲁棒性,在同等量级下,识别准确率高达97.9%。 展开更多
关键词 自适应噪声的集合经验模态分解(CEEMDAN) 主成分分析(pca) 信号降噪 卷积神经网络(CNN) 故障识别
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氢吗啡酮皮下PCA在中重度癌痛快速滴定中的临床应用 被引量:1
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作者 陈軻鑫 孙婧璇 +2 位作者 高翔 李航 陈建平 《中国疼痛医学杂志》 北大核心 2025年第4期310-314,共5页
50%以上的癌症病人存在不同程度的疼痛,尤其中晚期的癌症病人中70%以上存在中、重度的癌痛,其中一半以上的病人疼痛反复发作,难以控制[1],不仅给病人带来了身心痛苦,也对医师治疗策略提出了更高的要求。阿片类药物滴定是针对个体病人寻... 50%以上的癌症病人存在不同程度的疼痛,尤其中晚期的癌症病人中70%以上存在中、重度的癌痛,其中一半以上的病人疼痛反复发作,难以控制[1],不仅给病人带来了身心痛苦,也对医师治疗策略提出了更高的要求。阿片类药物滴定是针对个体病人寻找合适镇痛剂量的过程,首选口服吗啡滴定。但口服吗啡滴定过程中药物达峰时间较长,滴定周期延长,不能满足中重度癌痛病人的治疗需求[2]。因此迫切需要寻找一种能更快速控制疼痛,操作便捷,且能够缩短滴定周期的治疗方法。 展开更多
关键词 氢吗啡酮 皮下pca 快速滴定 中重度 癌痛
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基于PCA与K-means聚类的多维火灾风险空间分异分析
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作者 贺姝逸 罗杰 +3 位作者 刘顶立 刘伟军 卜蓉伟 颜龙 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第11期82-89,共8页
为揭示区域火灾风险的空间分异规律,提出构建涵盖社会经济、人口、地理及火灾特征的多维指标体系。基于邵阳市2021—2024年火灾数据,采用PCA提取核心主成分,结合K-means聚类对主成分得分进行空间分区。探究各类区域侧重的风险驱动因子,... 为揭示区域火灾风险的空间分异规律,提出构建涵盖社会经济、人口、地理及火灾特征的多维指标体系。基于邵阳市2021—2024年火灾数据,采用PCA提取核心主成分,结合K-means聚类对主成分得分进行空间分区。探究各类区域侧重的风险驱动因子,并结合场景信息及火灾风险空间热力图对模型的有效性进行验证。研究结果表明:由于各区域功能及地理位置不同,火灾风险特征存在明显差异,模型划分出4类特征鲜明的风险区域:均衡复合型、低风险约束型、经济热点型、自然隐患型,与热力图展示的“东高-中稳-西险”空间梯度高度吻合。研究结果证实了PCA与K-means聚类的多维区域火灾风险模型的有效性,可为区域差异化消防治理提供参考。 展开更多
关键词 区域火灾风险 pca算法 K-MEANS聚类算法 空间分异
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基于PCA透射光谱重构降噪的水体BOD含量模拟估算
15
作者 王一鸣 王彩玲 王洪伟 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第2期386-393,共8页
生化需氧量(BOD)是能够直接体现水体有机物污染程度的重要指标,水体BOD的实时监测在水资源保护、水环境改善等相关领域具有重要意义。传统的BOD测量方法会消耗大量的人力物力资源,且测量周期较长,不能迅速的反映水体的变化状况,无法实... 生化需氧量(BOD)是能够直接体现水体有机物污染程度的重要指标,水体BOD的实时监测在水资源保护、水环境改善等相关领域具有重要意义。传统的BOD测量方法会消耗大量的人力物力资源,且测量周期较长,不能迅速的反映水体的变化状况,无法实现对突发水污染事件及时有效的预警。机器学习在水体监测领域已被广泛应用,为了解决机器学习模型输入变量获取困难,且存在缺失值的问题,进一步结合高光谱技术探索对水体BOD含量精准快速的估算。为此,采集十个不同浓度BOD标液的原始光谱数据,通过白板校正得到100组透射光谱数据。提出了一种基于主成分分析(PCA)透射光谱重构的降噪技术,利用PCA算法提取原始透射光谱的主成分特征向量,再利用累计方差贡献率达到一定百分比的前一部分主成分特征向量对整个数据集进行重构。采用了前2、前10和前15个主成分特征向量对透射光谱数据进行了重构,并与传统光谱数据降噪方法进行了对比。结合支持向量机(SVM)模型和反向传播神经网络(BPNN)模型建立了水体BOD含量估算模型。结果显示,BPNN模型在回归精度和拟合程度上优于SVM模型,且降噪效果更为显著。使用前2个特征向量重构降噪的模型未达预期拟合,可能是由于信息丢失。而以前10个特征向量重构降噪的BPNN模型表现最佳,RMSE为0.0406,R^(2)达到0.9803。前15个特征向量的重构并未提升降噪效果,可能因为超过10个的特征向量增加了冗余信息。实验验证了使用PCA重构透射光谱降噪的可行性,并为水体BOD含量估算提供了新的思路。 展开更多
关键词 pca 透射光谱 SVM BP神经网络 BOD含量估算
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基于PCA-TSO-BPNN模型的海底管道内腐蚀速率预测研究 被引量:2
16
作者 肖荣鸽 刘国庆 +3 位作者 刘博 魏王颖 庄琦 靳帅帅 《热加工工艺》 北大核心 2025年第4期82-88,共7页
近年来,随着我国海洋油气勘探开发力度不断增强,在役的和建设中的海底油气管道越来越多,海底油气管道内腐蚀速率预测对于海底油气管道的日常运行、维护和检修极为重要。为了提高海底油气管道内腐蚀速率预测精度和稳定性,建立了基于主成... 近年来,随着我国海洋油气勘探开发力度不断增强,在役的和建设中的海底油气管道越来越多,海底油气管道内腐蚀速率预测对于海底油气管道的日常运行、维护和检修极为重要。为了提高海底油气管道内腐蚀速率预测精度和稳定性,建立了基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和金枪鱼群算法(Tuna Swarm Optimization,TSO)优化BP神经网络的海底管道内腐蚀速率预测组合模型PCA-TSO-BPNN。运用PCA进行数据降维,筛选出海底管道内腐蚀速率的主要影响因素;建立海底管道内腐蚀速率BPNN预测模型,并采用TSO算法对BPNN预测模型的权值和阈值参数进行寻优;利用PCA-TSO-BPNN组合模型对海底管道内腐蚀速率进行预测,并与对比模型进行比较,验证PCA-TSO-BPNN组合模型的可行性和可靠性。结果表明:PCA-TSO-BPNN组合模型的平均绝对百分误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别为1.8441%和0.06757,远低于对比模型,组合模型具有较高的预测精度和稳定性,可为海底管道内腐蚀防护和流动保障提供决策支持。 展开更多
关键词 BP神经网络 主成分分析 金枪鱼群算法 海底管道 腐蚀速率预测
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一种基于数据驱动和负时间序列PCA的滚动轴承健康指标构建方法
17
作者 王栩沂 丁泽良 +1 位作者 米承继 王思睿 《机电工程技术》 2025年第5期103-107,196,共6页
滚动轴承在制造和装配等过程中存在不确定性因素,导致滚动轴承健康指标初始退化程度不一致,对早期故障不敏感。针对此问题提出了一种基于数据驱动方法和负时间序列主成分分析法(PCA)的表征滚动轴承退化性能的健康指标构建方法。首先,基... 滚动轴承在制造和装配等过程中存在不确定性因素,导致滚动轴承健康指标初始退化程度不一致,对早期故障不敏感。针对此问题提出了一种基于数据驱动方法和负时间序列主成分分析法(PCA)的表征滚动轴承退化性能的健康指标构建方法。首先,基于数据驱动方法从轴承的原始振动数据中提取16个表征轴承各退化阶段所有故障信息的时域特征;然后,使用均值化方法对特征数据进行降噪,基于标准化方法统一量纲;最后,利用负时间序列的主成分分析法构建轴承的健康指标。通过在实验数据中的应用,并与有效值(RMS)指标进行对比,结果表明负时序指标均先于RMS指标发现早期故障,验证了此方法的有效性。 展开更多
关键词 滚动轴承 健康指标 数据驱动 主成分分析(pca)
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PCA和CNN的电力计量装置断流故障自动监测方法 被引量:2
18
作者 杨晓波 韩硕辰 +1 位作者 刘岩 刘志凯 《信息技术》 2025年第2期110-115,共6页
针对电力计量装置在测量机械设备电能消耗的过程中易出现断流故障的问题,文中提出PCA和CNN的电力计量装置断流故障自动监测方法。填充处理电力计量装置运行数据缺失值,获取完整电力计量装置运行数据,分析数据的相关性,进行数据集分段。... 针对电力计量装置在测量机械设备电能消耗的过程中易出现断流故障的问题,文中提出PCA和CNN的电力计量装置断流故障自动监测方法。填充处理电力计量装置运行数据缺失值,获取完整电力计量装置运行数据,分析数据的相关性,进行数据集分段。利用PCA提取故障数据特征,结合CNN建立故障监测模型,采用差分进化方法优化监测模型参数,将故障特征输入模型中,获取模型训练最佳输出值,实现电力计量装置断流故障精准监测。实验结果表明,该方法可缩减装置故障监测时的收敛速度,减少迭代次数和误报数量,能有效提高故障监测效果和性能。 展开更多
关键词 pca CNN 电力计量装置 断流故障 自动监测
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基于PCA-GARCH-LSTM模型的股价预测研究
19
作者 姜敏 张楚沂 孙德山 《软件导刊》 2025年第1期43-48,共6页
股市波动日益成为社会的焦点话题,如何高效且准确地预测股票价格成为当前热门研究课题。为减少计算量并提高工作效率,在预测前对股票数据采用降维技术,同时考虑股票波动情况,结合主成分分析(PCA)、广义自回归条件异方差(GARCH)和长短期... 股市波动日益成为社会的焦点话题,如何高效且准确地预测股票价格成为当前热门研究课题。为减少计算量并提高工作效率,在预测前对股票数据采用降维技术,同时考虑股票波动情况,结合主成分分析(PCA)、广义自回归条件异方差(GARCH)和长短期记忆网络(LSTM)3种模型,构建组合模型进行股价预测。为检验模型预测效果,以上证指数和中证500指数为例,对收盘价进行预测。对比实验结果表明,该PCA-GARCH-LSTM组合模型的RMSE、MAE、MAPE值均小于其他对照模型,证明了该模型预测的有效性。 展开更多
关键词 pca模型 GARCH模型 LSTM模型 组合模型 股价预测
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工程中BIM取舍的风险与收益研究——基于PCA调优后的三方演化博弈
20
作者 高磊 吴庆 +2 位作者 卢子涵 刘阳 李涛 《江苏科技大学学报(自然科学版)》 2025年第2期74-83,共10页
为更好促成建筑信息模型(building information modeling,BIM)技术在实际工程中的有效应用,需要深入了解利益相关方在BIM取舍时对何种决策更加支持,以及何种风险因素更可能左右其决策.通过分析施工、环境、技术、合同4种风险场景行为,... 为更好促成建筑信息模型(building information modeling,BIM)技术在实际工程中的有效应用,需要深入了解利益相关方在BIM取舍时对何种决策更加支持,以及何种风险因素更可能左右其决策.通过分析施工、环境、技术、合同4种风险场景行为,构建业主方、设计方和施工方三方演化博弈模型,并根据这些风险的影响程度分别调查三方主体,得到特征属性差别大的高维数据集,借助机器学习中的主成分分析(principal component analysis,PCA)方法,对高维数据集进行降维,并在实际工程场景下进行仿真模拟,得到了实现三方利益最大化的最优稳定策略及风险控制措施.结果表明,设计方在策略选择时最易受到风险因素的影响,但仍旧会积极地应用BIM技术,承包方会考虑BIM设计与实际施工存在出入,更倾向于减少对BIM技术的依赖,业主方选择对BIM应用中的行为进行直接干预,则可以促进设计方和承包方的合作,最大限度地实现项目利益最大化和风险的有效控制. 展开更多
关键词 三方演化博弈 pca方法 BIM风险 BIM收益
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