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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
1
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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基于PCA-GARCH-LSTM模型的股价预测研究
2
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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基于PCA-Informer算法的设施栽培三七温湿度预测和预警系统
3
作者 李娜 张舒凌 +4 位作者 张文韬 杨启良 梁嘉平 刘小刚 杜天牧 《中国农业气象》 2025年第10期1487-1502,共16页
三七具有极高的药用和经济价值,喜温喜湿,温湿度是影响其生长的重要环境参数。目前,三七设施栽培以人工经验为主,设施环境调控存在严重滞后性,导致三七易受病虫害影响造成减产,严重阻碍产业发展。本研究利用卷积神经网络(CNN)、循环神... 三七具有极高的药用和经济价值,喜温喜湿,温湿度是影响其生长的重要环境参数。目前,三七设施栽培以人工经验为主,设施环境调控存在严重滞后性,导致三七易受病虫害影响造成减产,严重阻碍产业发展。本研究利用卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆神经网络(LSTM)和Informer模型四种深度机器学习算法初步优选设施三七温湿度预测模型,构建改进的PCA-Informer模型以提高模型训练效率和性能。同时,通过环境监测传感器实现数据采集,将PCA-Informer模型嵌入平台软件,采用Django框架结合Python技术实现平台主要功能模块,开发三七设施栽培环境监测、温湿度预测和预警平台。结果表明:(1)Informer模型相较于其他三种深度机器学习算法预测精度最高,空气温度和湿度的平均绝对误差(MAE)分别为0.860℃和3.870个百分点,决定系数(R^(2))分别为0.959和0.964。(2)通过Informer模型的Encoder层加入主成分分析(PCA)算法构建的PCA-Informer模型,可提高设施栽培三七温湿度预测模型的训练效率和性能。相较于Informer模型,PCA-Informer模型预测空气温度和湿度的MAE分别减少0.140℃和0.621个百分点,R^(2)分别提高了0.0100和0.0021。(3)三七设施栽培环境监测、温湿度预测和预警平台可实现设施三七未来3d温湿度精准预测和预警。 展开更多
关键词 三七 设施栽培 深度学习 温湿度预测 pca-Informer模型 预警平台
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SMOTE-PCA-RF模型:FY-3D卫星微波湿度计亮温降雨反演方法
4
作者 毛颖 潘卫华 +1 位作者 李丽纯 翁升恒 《地球信息科学学报》 北大核心 2025年第7期1656-1670,共15页
【目的】降雨监测对于防御气象灾害、保护生态环境以及科学管理水资源等具有重要意义。现有研究在利用机器学习算法反演降雨时,出现将类别不均衡或随机过、欠采样等数据作为模型输入特征的情况,存在特征间包含相关性较高的因子,易削弱... 【目的】降雨监测对于防御气象灾害、保护生态环境以及科学管理水资源等具有重要意义。现有研究在利用机器学习算法反演降雨时,出现将类别不均衡或随机过、欠采样等数据作为模型输入特征的情况,存在特征间包含相关性较高的因子,易削弱模型精度与泛化能力等问题,本文提出一种新的融合机器学习和卫星遥感资料的降雨监测模型。【方法】该方法利用福建省2020—2022年14次主要降雨过程中实测雨量数据和FY-3D卫星微波温湿度计融合产品(Microwave Temperature Sounder/Microwave Humidity Sounder,TSHS)中的微波湿度计(Microwave Humidity Sounder,MWHS)亮温资料,提出基于合成少数类过采样(Synthetic Minority Over-sampling Technique,SMOTE)与主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)法,通过随机森林(Random Forest,RF)分类器构建SMOTE-PCA-RF小时级监测模型,实现福建省降雨落区识别与等级划分,并与RF、PCA-RF、SMOTE-RF的反演结果进行对比,从中筛选出最优模型。【结果】SMOTE-PCA-RF模型在降雨落区反演的测试风险评分(Threat Score,TS)和等级划分反演的测试调和平均值(F1)均为0.60,表现最优,且相较于其他模型,TS值提高3.45%~9.09%,F1值提高9.09%~33.33%。此外,研究发现SMOTE法虽能提升模型的分类性能,但会加剧过拟合现象与空报率(False Alarm Rate,FAR);而PCA法通过数据降维不仅能提高模型泛化能力,还将训练时效提升9.75%~31.70%。基于SMOTE-PCA-RF模型的个例分析表明,随着降雨量增加导致反演精度有所降低,但测试F1值达0.50,反演结果与实测雨况空间分布具有较高一致性。【结论】研究可为降雨监测提供技术支撑,有助于相关部门快速且直观了解大尺度范围内降雨落区及强度划分的空间分布变化,进一步提升气象防灾减灾能力。 展开更多
关键词 降雨监测 FY-3D卫星 微波湿度计亮温 SMOTE-pca-RF模型 福建省
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基于改进Robust PCA模型的地形测量工程三维测绘图像分类方法
5
作者 李汝言 《工程勘察》 2025年第8期70-74,共5页
为保证三维测绘图像在地形测量工程中的利用率,提出基于改进Robust PCA模型的地形测量工程三维测绘图像分类方法。生成三维测绘图像,通过校正、滤波、增强等步骤,完成对初始测绘图像灰度直方图变换。利用改进Robust PCA模型提取测绘图... 为保证三维测绘图像在地形测量工程中的利用率,提出基于改进Robust PCA模型的地形测量工程三维测绘图像分类方法。生成三维测绘图像,通过校正、滤波、增强等步骤,完成对初始测绘图像灰度直方图变换。利用改进Robust PCA模型提取测绘图像的纹理、形状等特征,通过所提取特征与分类标准特征的匹配,实现地形测量工程三维测绘图像分类。通过性能测试实验可知,图像分类错误率降低了3.2%,在图像分类性能方面具有明显优势。 展开更多
关键词 改进Robust pca模型 地形测量工程 三维测绘 图像分类
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基于PCA-LSTM模型的飞云江上游流域径流模拟
6
作者 刘玉耀 彭琼尹 《水利信息化》 2025年第3期65-72,共8页
为增强LSTM模型对流域径流模拟的可靠性和准确性,采用PCA方法提取飞云江上游流域气象要素时空特征,构建融合气象要素时空特性的深度学习水文模型PCA-LSTM,并对LSTM模型和不同主成分阈值下的PCA-LSTM模型在飞云江上游流域的适用性和鲁棒... 为增强LSTM模型对流域径流模拟的可靠性和准确性,采用PCA方法提取飞云江上游流域气象要素时空特征,构建融合气象要素时空特性的深度学习水文模型PCA-LSTM,并对LSTM模型和不同主成分阈值下的PCA-LSTM模型在飞云江上游流域的适用性和鲁棒性进行评估。结果表明:PCA-LSTM模型的纳什效率系数ENS达0.97以上,显著优于LSTM模型的0.89,相比LSTM模型,融合气象要素的PCA-LSTM模型在飞云江上游流域径流模拟中的应用效果更佳;主成分阈值的增加对提升PCA-LSTM模型径流模拟效果的作用有限;PCA-LSTM模型在提升径流模拟效果的同时,其鲁棒性较LSTM模型有所下降。研究成果为流域尺度的高精度径流模拟提供可靠的技术工具与手段,为实现流域水资源精细化管理及防汛抗旱预警调度提供数据基础和决策支持。 展开更多
关键词 LSTM pca pca-LSTM模型 径流模拟 飞云江上游流域
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基于PCA-AHP-TOPSIS组合模型在哈尔滨主城区地下水水质的综合评价与应用
7
作者 丁莉 吕岩 张常俊 《黑龙江水利科技》 2025年第5期92-97,共6页
为了让哈尔滨主城区地下水水质监测方案更完善,需要精准锁定地下水水质的核心控制指标,利用PCA-AHP-TOPSIS组合模型将三种方法的优势相结合应用于哈尔滨市平原区地下水水质评价,能够更迅速地了解不同区域和时间段地下水水质的动态变化情... 为了让哈尔滨主城区地下水水质监测方案更完善,需要精准锁定地下水水质的核心控制指标,利用PCA-AHP-TOPSIS组合模型将三种方法的优势相结合应用于哈尔滨市平原区地下水水质评价,能够更迅速地了解不同区域和时间段地下水水质的动态变化情况,提升评价分辨率。通过主成分分析的数据降维处理和层次分析法的确定指标权重构建得出铁、溶解性总固体、锰的权重值列居前三名,运用TOPSIS法在水质优劣排序各步骤的实施过程全面衡量水质状况,避免了单一角度评价方式的局限性。 展开更多
关键词 哈尔滨地下水 水质评价 pca-AHP-TOPSIS组合模型
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PCA+GWO集成特征选择和模型堆叠的客户流失预测
8
作者 刘梅 郑立君 +1 位作者 段永良 段红秀 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第15期329-342,共14页
客户的长期稳定对酒店营收和提高竞争力具有重要意义。在客户流失预测研究中,生产环境采集的数据存在数据量大、维度高、噪点多等问题,导致机器模型的准确率、稳定性和泛化能力下降。针对此类问题,设计了基于PCA+GWO的集成特征选择方法... 客户的长期稳定对酒店营收和提高竞争力具有重要意义。在客户流失预测研究中,生产环境采集的数据存在数据量大、维度高、噪点多等问题,导致机器模型的准确率、稳定性和泛化能力下降。针对此类问题,设计了基于PCA+GWO的集成特征选择方法,并用模型堆叠构建了客户流失预测模型。提出了利用Pearson系数和随机森林(RF)的特征重要性来确定需要降维特征组的方法。改进了灰狼优化算法(GWO)中的灰狼位置更新机制和收敛条件,并将其应用于选择最佳特征子集的过程中。选取了10种不同的机器学习模型进行训练,挑选出F1-score表现最优的模型作为基模型,进行元模型训练。实验结果表明,使用某酒店客户信息数据集时,改进后的GWO算法收敛速度显著提升,且预测模型的F1-score达到了97.9%,该模型具有较强的泛化能力。 展开更多
关键词 特征选择 随机森林(RF) 主成分分析(pca) 灰狼优化(GWO)算法 模型堆叠
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基于PCA和随机森林的医院分诊模型研究
9
作者 李璇 《中国医疗设备》 2025年第8期38-42,76,共6页
目的为解决传统分诊方法分诊效率不高,分诊不准确及隐私泄露的问题,建立一种智能分诊模型,以提高分诊的效率、准确度和隐私保护能力。方法研究融合主成分分析法和随机森林算法设计分诊算法,并引入差分隐私和同态加密技术,构建出一种双... 目的为解决传统分诊方法分诊效率不高,分诊不准确及隐私泄露的问题,建立一种智能分诊模型,以提高分诊的效率、准确度和隐私保护能力。方法研究融合主成分分析法和随机森林算法设计分诊算法,并引入差分隐私和同态加密技术,构建出一种双重加密的医院急诊分诊模型。结果研究设计的分诊算法在2个数据集测试中,分别在第4、17次迭代后完成收敛,拟合度分别为96.8%、98.4%,计算效率和分诊准确度方面均优于其他算法。研究模型的平均计算时间为0.43 s,分诊准确度在隐私保护总预算取值为0.01~5.00的区间内分诊准确度均高于其他分诊模型。应用急诊分诊模型前后就诊等待时间、分诊准确度、再入院率差异均有统计学意义(P<0.05),表明本研究模型明显提高了医院的分诊能力。结论在保障患者隐私的情况下,本研究模型可以高效准确地完成分诊,提高医疗资源的利用率。 展开更多
关键词 主成分分析法 随机森林(RF) 分诊模型 差分隐私(DP) 同态加密(HE) 隐私泄露
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基于PCA-LSTM的燃气轮机系统建模
10
作者 陆豪强 韩峰 +2 位作者 张文涛 翁晓凯 郑华平 《能源工程》 2025年第5期19-25,共7页
为提升燃气轮机关键状态参数的预测精度并支撑智能化运维,本文提出了一种基于主成分分析(PCA)与长短期记忆神经网络(LSTM)融合的燃气轮机建模方法。以PG9351FA燃气轮机为研究对象,针对压气机排气温度、排气压力及透平排气温度三个重要参... 为提升燃气轮机关键状态参数的预测精度并支撑智能化运维,本文提出了一种基于主成分分析(PCA)与长短期记忆神经网络(LSTM)融合的燃气轮机建模方法。以PG9351FA燃气轮机为研究对象,针对压气机排气温度、排气压力及透平排气温度三个重要参数,结合电厂实际运行数据,利用PCA将13个相关初始参数降维至4个关键参数,并在此基础上构建基于LSTM的动态预测模型,通过优化时间步长、神经元数等参数,实现对排气状态的时序建模。采集现场实际运行数据对所建立的模型精度进行验证,结果表明所建立的动态模型能较为准确预测压气机排气温度、排气压力和透平排气温度,并且相比于单一LSTM模型,PCA-LSTM模型的预测结果精度更高,为优化运行效率、降低碳排放提供了可靠的数据驱动技术支撑。 展开更多
关键词 燃气轮机 主成分分析 长短期记忆神经网络 建模
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基于PCA-BP神经网络的巷道通风摩擦阻力系数预测模型 被引量：6
11
作者 高科 吕航宇 +1 位作者 戚志鹏 刘玉姣 《矿业安全与环保》 CAS 北大核心 2024年第1期7-13,共7页
根据实测巷道通风摩擦阻力系数数据的特点,建立了主成分分析PCA-BP神经网络预测模型。采用PCA法对影响巷道通风摩擦阻力系数的支护类型、断面形状、巷道宽、巷道高、支护部分周边长、巷道断面积和巷道长度7个因素进行降维。将降维后因... 根据实测巷道通风摩擦阻力系数数据的特点,建立了主成分分析PCA-BP神经网络预测模型。采用PCA法对影响巷道通风摩擦阻力系数的支护类型、断面形状、巷道宽、巷道高、支护部分周边长、巷道断面积和巷道长度7个因素进行降维。将降维后因素的贡献率进行排序筛选,得到3个主成分指标(F_(1)、F_(2)和F_(3)),作为BP神经网络输入层的神经元。利用实测数据对PCA-BP神经网络模型进行训练和测试,并将测试结果与支持向量机回归(SVM)模型和BP神经网络模型的测试结果进行对比,结果显示:全因素的BP神经网络预测模型和SVM预测模型的平均精度分别为92.9420%、93.0235%,而PCA-BP预测模型的平均精度达到了96.4325%。PCA-BP神经网络模型不但简化了网络结构,更提高了网络的泛化能力,使预测误差更小、精度更高,为更准确地获得巷道通风摩擦阻力系数提供了一种有效的方法。 展开更多
关键词 矿井通风 巷道通风摩擦阻力系数 预测模型 pca-BP神经网络 主成分分析 影响因素
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基于RS-PCA-SVM的建筑项目安全预测模型 被引量：1
12
作者 李永清 马亚冰 凤亚红 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第9期1243-1247,1261,共6页
为了减少建筑项目安全事故的发生,文章提出一种基于RS-PCA-SVM建筑项目安全组合预测模型,采用粗糙集理论(rough set,RS)对数据进行属性约简,剔除交叉和冗余信息,降低输入变量维数和计算复杂度,减少训练时间;利用主成分分析(principal co... 为了减少建筑项目安全事故的发生,文章提出一种基于RS-PCA-SVM建筑项目安全组合预测模型,采用粗糙集理论(rough set,RS)对数据进行属性约简,剔除交叉和冗余信息,降低输入变量维数和计算复杂度,减少训练时间;利用主成分分析(principal component analysis,PCA)法进行降维处理,除去贡献率较低的主成分,将剩余主成分作为支持向量机(support vector machine,SVM)的输入变量,并选择自适应权重粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化SVM的参数,避免参数选择的盲目性。结果表明:该模型的平均预测准确率为93.78%,相比传统方法预测精度高、计算速度快。 展开更多
关键词 属性约简 主成分分析(pca)法 支持向量机(SVM) 预测模型
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基于PCA-APCS-MLR模型的滇池流域地下水质量影响因素定量识别 被引量：5
13
作者 彭聪 梁建宏 +3 位作者 任坤 曾洁 唐薇薇 潘晓东 《环境科学研究》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1116-1126,共11页
近年来,随着人类活动的加剧,滇池流域地下水质量不断恶化.本研究在评价流域地下水质量及主要影响指标的基础上,利用主成分分析法(PCA)归纳主要影响水质的驱动因子,并结合绝对主成分得分-多元线性回归受体模型(APCS-MLR模型)进一步量化... 近年来,随着人类活动的加剧,滇池流域地下水质量不断恶化.本研究在评价流域地下水质量及主要影响指标的基础上,利用主成分分析法(PCA)归纳主要影响水质的驱动因子,并结合绝对主成分得分-多元线性回归受体模型(APCS-MLR模型)进一步量化了人为和天然因素对流域内地下水质量的影响程度.结果表明:①滇池流域约78%的地下水超过GB/T 14848-2017《地下水质量标准》Ⅲ类水标准,其中主要超标指标为铝(Al)、锰(Mn)和总铁(TFe).②通过主成分分析(PCA)提取了5类影响水质的主成分因子,分别为水岩相互作用因子(24.27%)、生活污水漏排因子(17.09%)、农业活动污染因子(12.24%)、地质环境背景因子(10.26%)和工业活动污染因子(9.14%),方差累积贡献率为73.00%.③利用APCS-MLR模型进一步量化了各类人为和天然因素对流域内地下水质量影响的贡献,5项因子对特征指标的平均贡献率分别为45.15%、70.76%、45.54%、54.1%和44.59%.研究显示,人类活动对地下水的过度开采及工农业活动是导致区域地下水质量下降的主要因素. 展开更多
关键词 滇池流域 地下水质量 污染源识别 pca APCS-MLR模型
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基于PCA-APCS-MLR模型的乌梁素海表层沉积物重金属时空分布及来源解析 被引量：11
14
作者 崔志谋 史小红 +5 位作者 赵胜男 卢俊平 张昊 刘莹慧 郭鑫 王彦隽 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1415-1427,共13页
为深度认识寒区湖泊表层沉积物重金属冰封与非冰封期时空分布差异特征、准确评估潜在生态风险程度和解析污染源,以寒区乌梁素海为研究对象,于2020~2021年对布设的20个采样点进行为期1a的样品采集工作,按照冰封和非冰封期收集120个表层... 为深度认识寒区湖泊表层沉积物重金属冰封与非冰封期时空分布差异特征、准确评估潜在生态风险程度和解析污染源,以寒区乌梁素海为研究对象,于2020~2021年对布设的20个采样点进行为期1a的样品采集工作,按照冰封和非冰封期收集120个表层沉积物样品.测定了As、 Cd、 Cr、 Cu、 Ni、 Pb、 Zn和Hg共8种重金属含量.采用相关性分析法、主成分分析法和绝对因子得分-多元线性回归(APCS-MLR)受体模型进行重金属污染溯源.结果表明:(1)表层沉积物重金属含量冰封与非冰封期分布规律具有差异性,冰封期重金属分布均呈现出中北部较高,南部较低的特点;非冰封期Cd和Hg主要分布于湖区中部和南部.(2)湖泊表层沉积物重金属Hg为偏重度污染,Cd和As为偏中度污染水平,Ni为轻度污染.整体表现为高风险水平,非冰封期污染水平高于冰封期,主要环境风险因子分别为Hg和Cd,分别表现为极高风险和中等风险.(3)湖泊表层沉积物重金属来源主要为采矿和交通的综合工业源、农业源和自然源,工业源对As、 Ni、 Pb和Hg的贡献率分别为62.67%、 75.31%、 77.47%和80.11%,Cu和Zn主要来源为自然源,Cd受农业源影响较大,贡献率为81.57%,Cr的来源主要除受自然因素的影响外,人类活动和未知来源的影响也不可忽视. 展开更多
关键词 表层沉积物 重金属 pca-APCS-MLR模型 时空分布 源解析
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基于PCA-MLR的矿区耕地土壤重金属污染来源分析 被引量：1
15
作者 宋科 王皓 +4 位作者 杨伟 许佳俊 褚召远 杜铭铭 曹志勇 《湖北农业科学》 2024年第11期185-190,共6页
以铅锌矿区的X县1 078个耕地样本点为研究对象,通过多元统计分析法得出污染源溯源的定性结果,利用PCA-MLR模型计算各污染源的贡献率。结果表明,X县土壤重金属污染的总体情况良好,但存在轻度污染、中度污染的风险;相关性分析和聚类分析表... 以铅锌矿区的X县1 078个耕地样本点为研究对象,通过多元统计分析法得出污染源溯源的定性结果,利用PCA-MLR模型计算各污染源的贡献率。结果表明,X县土壤重金属污染的总体情况良好,但存在轻度污染、中度污染的风险;相关性分析和聚类分析表明,Cr、As、Pb三者存在明显相关性,Cu、Zn二者也存在明显相关性,可能存在相似的污染源;Pb、Cr、As的污染源主要为矿业排放,Cu、Zn、Cd的污染源主要为农业面源污染,Ni的污染源主要为自然来源。在对污染源定性分析的基础上,通过PCA-MLR模型定量确认不同污染源的贡献率,X县及A镇的主要污染源均为农业面源污染。相较于传统方法,该方法在污染源解析方面具有较高的准确性和实用性。 展开更多
关键词 pca-MLR模型 矿区耕地 土壤 重金属 污染来源
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基于PCA-BPNN模型的埋地管道腐蚀速率预测研究 被引量：3
16
作者 于扬 孙东亮 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2024年第4期60-68,共9页
为了更加准确可靠地预测埋地管道的腐蚀速率,融合PCA分析法和多隐层BP人工神经网络模拟方法进行研究.选取陕西省某油气公司的埋地输油管道,构建8维度外腐蚀指标体系,在PCA-多隐层BPNN模型中模拟训练得到结果.通过PCA预处理将外腐蚀指标... 为了更加准确可靠地预测埋地管道的腐蚀速率,融合PCA分析法和多隐层BP人工神经网络模拟方法进行研究.选取陕西省某油气公司的埋地输油管道,构建8维度外腐蚀指标体系,在PCA-多隐层BPNN模型中模拟训练得到结果.通过PCA预处理将外腐蚀指标体系降为3维,以便减少多元素信息带来的耦合影响,模拟得到隐藏层参数最优的BPNN模型,预测腐蚀速率,求出预测值精确度,统计得到改进后方法精确度大于95%的个数是单一BP方法的2.5倍.为了检验PCA-多隐层BPNN方法的鲁棒性,另取20组数据代入验证,再次证实了PCA-多隐层BPNN模型所得的误差更小,更能满足实际工程需要. 展开更多
关键词 埋地管道 腐蚀速率 pca-多隐层BPNN模型
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基于改进PCA-BP神经网络模型的海宁市需水预测 被引量：5
17
作者 杨登元 鞠茂森 唐德善 《水电能源科学》 北大核心 2024年第5期68-71,79,共5页
需水预测是地区水资源规划中的重要部分,对于实现水资源合理有序开发,保障社会经济的可持续发展有重要的指导意义。采用改进PCA-BP神经网络模型对影响需水量的9个影响因子进行降维处理,并分别以海宁市2001~2014、2015~2020年数据作为训... 需水预测是地区水资源规划中的重要部分,对于实现水资源合理有序开发,保障社会经济的可持续发展有重要的指导意义。采用改进PCA-BP神经网络模型对影响需水量的9个影响因子进行降维处理,并分别以海宁市2001~2014、2015~2020年数据作为训练样本和检验样本完成模型训练,其中,综合灰色预测模型GM(1,1)对降维后的影响因子独立预测,从而预测海宁市规划年需水量,并与传统定额法的需水预测结果进行对比分析。结果表明,人口、GDP、居民生活用水量、城镇公共用水量为影响海宁市需水量的主要因子;通过构建改进PCA-BP神经网络模型得到的2025、2030、2035年需水结果,比传统定额法更为真实、合理,进一步证实了预测模型的合理性,可为海宁市未来水资源规划提供指导。 展开更多
关键词 需水预测 主成分分析法 改进pca-BP神经网络 灰色预测模型
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基于PCA-DEA模型的福建省生鲜农产品冷链物流效率分析 被引量：2
18
作者 金玲 张庭溢 《粮食科技与经济》 2024年第2期72-75,95,共5页
随着居民可支配收入的提高以及国内生产总值的增长,人们的生活条件与过去相比有了一个质的飞跃。在这样的大背景之下,人们对生鲜农产品的需求不断地增加,不仅需要足量的生鲜农产品,更加考虑生鲜农产品的新鲜度以及安全性,由此期待能够... 随着居民可支配收入的提高以及国内生产总值的增长,人们的生活条件与过去相比有了一个质的飞跃。在这样的大背景之下,人们对生鲜农产品的需求不断地增加,不仅需要足量的生鲜农产品,更加考虑生鲜农产品的新鲜度以及安全性,由此期待能够提高冷链物流的效率。文章选取了福建省2012—2021年这10年的冷链物流相关数据,运用PCA模型从众多能够影响冷链物流效率的投入因素中找出主要的影响因素,并用DEA数据包络法算出冷链物流效率,并且对该省的效率进行分析,在此基础上提出相关建议。 展开更多
关键词 pca模型 DEA模型 生鲜农产品 冷链物流效率
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基于PCA-RF组合模型的福建省空气负氧离子浓度预测研究 被引量：1
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作者 彭继达 张春桂 《能源与环保》 2024年第1期17-24,共8页
空气负氧离子(NOI)浓度是评价空气新鲜和清洁程度的重要指标。为了提高NOI浓度的监测能力,综合考虑气象要素和遥感因子,分析NOI浓度的关键影响因子,利用皮尔逊相关分析、PCA分析和随机森林机器学习方法(RF)构建了福建区域NOI浓度的PCA-R... 空气负氧离子(NOI)浓度是评价空气新鲜和清洁程度的重要指标。为了提高NOI浓度的监测能力,综合考虑气象要素和遥感因子,分析NOI浓度的关键影响因子,利用皮尔逊相关分析、PCA分析和随机森林机器学习方法(RF)构建了福建区域NOI浓度的PCA-RF预测模型。研究发现,(1)NOI浓度分布与风速(W_(air))、空气温度(T_(air))、大气压强(P_(air))、能见度(I_(VIS))、气溶胶光学厚度(h_(AOD))、植被指数(I_(NDVI))、湿度指数1(I_(NDMI1))、植被供水指数(I_(VSWI))和亮度指数(I_(NDSI))呈显著相关(均通过0.01显著性检验),其中W_(air)、I_(VIS)、I_(NDVI)和I_(VSWI)与NOI浓度呈正相关,T_(air)、P_(air)、h_(AOD)、I_(NDMI1)和I_(NDSI)与NOI浓度呈负相关。(2)主成分数量为7时,方差累计贡献率达到93.36%,能够代表所有因子的大部分信息。(3)PCA-RF模型最佳的ntree和mtry分别为400和7。对福建区域NOI浓度影响较大的前3个因子依次为P_(air)、I_(VIS)和I_(VSWI)。(4)PCA-RF模型在验证集上的RMSE为803.73 ions/cm^(3),R^(2)为0.44,MAE为548.79 ions/cm^(3)。 展开更多
关键词 空气负氧离子 气象因子 遥感因子 pca-RF 预测模型
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