检索结果-内蒙古大学图书馆

遥感学报 2023年第4期27卷 973-985页

作者：武苏辉邹斌石立坚曾韬张茜路敦旺国家海洋环境预报中心北京100081 国家卫星海洋应用中心北京100081 自然资源部空间海洋遥感与应用研究重点实验室北京100081

海冰作为全球气候系统的重要组成部分,不仅影响着大气与海洋环流,也是气候变化的重要指示器。海冰密集度是描述极地海冰极为重要的地球物理参数之一。本文基于风云三号卫星微波成像仪(MWRI)亮温数据开展北极海冰密集度反演研究,采用线... 详细信息

海冰作为全球气候系统的重要组成部分,不仅影响着大气与海洋环流,也是气候变化的重要指示器。海冰密集度是描述极地海冰极为重要的地球物理参数之一。本文基于风云三号卫星微波成像仪(MWRI)亮温数据开展北极海冰密集度反演研究,采用线性回归和阈值法确定了动态亮温系点值,利用天气滤波器和陆地污染修正法消除了天气和陆地对海冰密集度反演的影响,计算了2019年—2020年海冰范围和海冰面积并与同类产品进行了比对。结果表明,本研究获取的北极海冰密集度产品与NSIDC发布的海冰密集度产品有较高的相关性,海冰密集度的差异在冬季小于3%,夏季小于8%。利用SAR数据进行了不同产品的结果评估,结果表明本文算法的反演结果优于NASA Team算法,在冬季精度约有1%的提升,在夏季精度约有4%左右的提升。动态亮温系点值较好地反映了海冰辐射特性的季节变化。本研究为中国自主卫星的海冰密集度产品的业务化发布奠定了基础。

关键词：遥感微波辐射计亮温 FY-3 海冰密集度北极 bootstrap算法

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管状模型中半参数bootstrap算法研究

管状模型中半参数Bootstrap算法研究

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作者：寇宇霞哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

本文提出了一种新的计算似然比检验(LRT)的临界值的半参数bootstrap模拟方法。\n 应用了加速二重bootstrap(Fast Double bootstrap,FDB)方法来提高临界值估计的可信度,并且为了评估研究结果的一致性,另外提出了三重bootstrap模拟方... 详细信息

本文提出了一种新的计算似然比检验(LRT)的临界值的半参数bootstrap模拟方法。\n 应用了加速二重bootstrap(Fast Double bootstrap,FDB)方法来提高临界值估计的可信度,并且为了评估研究结果的一致性,另外提出了三重bootstrap模拟方法和优化方向选择的方法,减少了bootstrap算法的计算复杂度。\n 首先讨论了检验管状模型假设的程序。提出将似然比检验的统计量L2作为假设检验的统计值,并且提出了循环计算算法。讨论似然比检验的统计量的极限分布,并据此来构造了似然比检验的渐近临界值。\n 其次将管状检验方法应用在二维表格的行列独立假设检验问题上。将检验指数ρ*和其他拟合优度统计量相比较,相应于不同半径数值的管状模型,计算了不同的似然比检验统计量。用半参数bootstrap计算方法来模拟2nL2的分布,随后将理论上的渐近分布和通过bootstrap数值模拟出的分布进行了比较。在中等大小的样本下,通过bootstrap模拟而推导出的临界值,以及由此做出的对ρ*的推论,有了显著的变化,并讨论了产生这种变化的可能原因。\n 最后讨论了bootstrap检验是否能够可靠地取得假设检验的准确检验水准。设计了一种通过选择优化方向来高效完成三重bootstrap计算的方案。计算结果除了稍有保守之外,bootstrap假设检验在检验水准上的准确性比较令人满意。

关键词： bootstrap算法管状模型似然比检验拟合优度检验

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卡尔曼滤波算法与bootstrap算法比较

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哈尔滨商业大学学报（自然科学版） 2016年第2期32卷 200-202,211页

作者：张芳园单辉宇哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001

在信息化时代,人们对时间同步的精度要求越来越高.从时钟根据它和主时钟的偏差进行估计和调整,从而实现同步.在多个晶振的条件下,可以通过卡尔曼方法实现数据融合,通过卡尔曼滤波算法和bootstrap算法对时钟进行校正,对偏差进行估计.该... 详细信息

在信息化时代,人们对时间同步的精度要求越来越高.从时钟根据它和主时钟的偏差进行估计和调整,从而实现同步.在多个晶振的条件下,可以通过卡尔曼方法实现数据融合,通过卡尔曼滤波算法和bootstrap算法对时钟进行校正,对偏差进行估计.该方法可以提高本地时间稳定性和准确性.

关键词：时钟同步卡尔曼滤波算法 bootstrap算法

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基于bootstrap GEI算法的碳二加氢反应器代理模型

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化工学报 2015年第12期66卷 4904-4909页

作者：段星辰杜文莉华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室上海200237

碳二加氢反应器是乙烯工厂的一个重要装置,其运行状况直接影响着乙烯产品的纯度和产量,因此,提高碳二加氢反应过程的建模和优化效率对于工业实际具有重要意义。但是,直接对碳二加氢反应器的CFD高精度分析模型进行优化,计算量大,优化效... 详细信息

碳二加氢反应器是乙烯工厂的一个重要装置,其运行状况直接影响着乙烯产品的纯度和产量,因此,提高碳二加氢反应过程的建模和优化效率对于工业实际具有重要意义。但是,直接对碳二加氢反应器的CFD高精度分析模型进行优化,计算量大,优化效率非常低。本文从模型预测方差准确性和提高全局搜索的有效性出发,基于Kriging代理模型,提出了一种求取无偏预测方差的广义期望提高算法——bootstrap GEI算法,通过测试函数的仿真对比,与bootstrap EI算法相比,该算法能够从全局角度搜索最优样本点,减少样本点的个数,从而提高模型更新和优化效率。该算法在实际工业碳二加氢等温反应器的代理模型中也得到了有效验证。

关键词：模型全局优化算法 bootstrap算法加氢模拟

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基于bootstrap的微观排放模型评价算法

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汽车工程 2009年第6期31卷 512-515页

作者：杨方北京交通大学交通运输学院北京100044

采用一种基于随机数据的bootstrap算法对微观排放模型的误差进行分析,准确刻画出模型误差的置信区间,并应用6个评价指标来全面地分析模型的预测效果;最后利用该算法对两个微观排放模型(MEM-P模型和CMEM模型)的预测效果进行了比较。

关键词：微观排放模型 bootstrap算法评价指标

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基于机器学习的高铁边坡位移预测不确定性度量与应用

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中国铁道科学 2024年第1期45卷 56-67页

作者：邓志兴谢康李泰灃苏谦韩征肖宪普中南大学土木工程学院湖南长沙410083 西南交通大学土木工程学院四川成都610000 中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所北京100081 石家庄铁道大学土木工程学院河北石家庄050000

为解决不确定性问题对高铁边坡位移预测精度的影响,引入区间预测理论量化位移预测中的不确定性问题,并建立bootstrap-GRU-BP混合区间预测模型(BGB模型)。该模型首先采用基于bootstrap的门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)算法度量... 详细信息

为解决不确定性问题对高铁边坡位移预测精度的影响,引入区间预测理论量化位移预测中的不确定性问题,并建立bootstrap-GRU-BP混合区间预测模型(BGB模型)。该模型首先采用基于bootstrap的门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)算法度量位移预测均值和认知误差的方差,再采用BP算法度量随机误差的方差,然后将位移预测均值、认知误差和随机误差的方差3者结合在一起,量化出一定置信水平下的预测区间。最后,基于杭绍台高铁沿线边坡的监测数据,探讨BGB模型认知不确定性的响应特征,并通过对比多种区间预测模型来验证BGB模型的优越性。结果表明:BGB模型不仅能构造清晰可靠的预测区间,还能提供高精度的点预测结果;改变模型输入特征和预测算法会导致认知不确定性的改变,而BGB模型所构造的预测区间能正确地响应不确定性的变化;对比以极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)和支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)为核心的区间预测模型,BGB模型的区间预测和点预测性均能更优。研究成果可为高铁边坡位移发展提供可靠的预测结果,进而为高铁边坡可靠度分析提供理论基础。

关键词：边坡位移预测不确定性度量区间预测机器学习 bootstrap算法

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基于空间虚拟延迟抽头的信源数检测方法

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兵工学报 2007年第10期28卷 1246-1251页

作者：白兴宇姜煜赵春晖杭州应用声学研究所浙江杭州310012 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001

基于空间虚拟延迟抽头技术,给出一种空时协方差矩阵,论述了阵列协方差矩阵的特征向量与空时协方差矩阵的正交原理,引入一种特征向量空时投影的概念。给出了两种利用这种特征向量空时投影的信源数检测方法。一种是基于启发式算法的,与GD... 详细信息

基于空间虚拟延迟抽头技术,给出一种空时协方差矩阵,论述了阵列协方差矩阵的特征向量与空时协方差矩阵的正交原理,引入一种特征向量空时投影的概念。给出了两种利用这种特征向量空时投影的信源数检测方法。一种是基于启发式算法的,与GDE方法类似,称为类GDE方法;另一种是基于bootstrap算法的,称为BBE方法。理论分析显示,两种新的检测方法,不再依赖于阵列协方差矩阵的特征值,无需对信号和噪声的分布作出假设,具有很好的抗空间非均匀噪声能力。同时,类GDE在低信噪比条件下性能更好,而BBE则无需人为设置检测门限,具有较好的工程实用价值。基于仿真数据和湖试数据的测试结果证明了所提方法的有效性。

关键词：信息科学与系统科学基础学科源数检测空间虚拟延迟抽头特征向量空时投影 bootstrap算法

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热毒宁注射液金银花提取浓缩工段过程性能指数研究

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中草药 2017年第14期48卷 2864-2869页

作者：王磊杨越李页瑞陈永杰陈勇浙江大学药学院现代中药研究所浙江杭州310058 江苏康缘药业股份有限公司江苏连云港222001

目的以热毒宁注射液的金银花提取浓缩工段为研究对象,使用过程性能指数(PPI)评价金银花提取浓缩中间体质量的可靠性和批间质量一致性。方法收集一定时间内热毒宁注射液金银花提取浓缩工段中间体质量控制指标(新绿原酸、绿原酸、隐绿原... 详细信息

目的以热毒宁注射液的金银花提取浓缩工段为研究对象,使用过程性能指数(PPI)评价金银花提取浓缩中间体质量的可靠性和批间质量一致性。方法收集一定时间内热毒宁注射液金银花提取浓缩工段中间体质量控制指标(新绿原酸、绿原酸、隐绿原酸、咖啡酰奎宁酸质量分数和固含量)的历史数据,使用PPI PPK对其评价,并结合bootstrap算法计算PPI的置信区间。结果新绿原酸、绿原酸、隐绿原酸、咖啡酰奎宁酸质量分数和固含量的PPK分别为1.115 6、1.111 2、1.117 9、1.110 9和1.560 0,固含量的过程生产能力最高,几种酚酸的能力次之,但均满足工段生产的要求,表明该工段中间体的可靠性和批间质量一致性较好;各个质量控制指标95%置信区间的下限分别为1.068 3、1.049 6、1.066 7、1.052 1、1.495 2,均大于1.000 0,说明分析结果较为可靠。结论该方法可用于热毒宁注射液金银花提取浓缩工段生产能力评价和质量一致性的量化研究,为后续建立质量放行标准和工艺参数放行标准提供判断的依据。

关键词：热毒宁注射液金银花提取浓缩中间体质量评价过程性能指数质量一致性 bootstrap算法置信区间新绿原酸绿原酸隐绿原酸咖啡酰奎宁酸固含量酚酸放行标准

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基于时空加权logistic回归模型的细菌性痢疾时空分布特征与影响因素研究

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现代预防医学 2023年第15期50卷 2695-2701+2736页

作者：毕圣贤陈迎春杨松浩华中科技大学同济医学院医药卫生管理学院湖北省人文社科重点研究基地农村健康服务研究中心

目的从时空相关性与时空异质性两个方面分析2014—2019年中国细菌性痢疾的时空分布特征及其受宏观因素的影响机制，为细菌性痢疾的防治提供科学参考。方法从公开统计年鉴中收集数据，通过时空自相关分析与时空加权logistic回归模型(CT... 详细信息

目的从时空相关性与时空异质性两个方面分析2014—2019年中国细菌性痢疾的时空分布特征及其受宏观因素的影响机制，为细菌性痢疾的防治提供科学参考。方法从公开统计年鉴中收集数据，通过时空自相关分析与时空加权logistic回归模型(CTWLR)分别探究细菌性痢疾的时空聚集性特征与时空非平稳性，并与地理加权logistic回归模型(GWLR)与普通logistic回归模型(LR)估计结果相比较。结果中国细菌性痢疾发病率呈现显著的时空相关性（P<0.001）。GTWLR模型的系数函数估计结果、时空非平稳性检验与拟合优度检验结果(AICc=0.366,RSS=14.878,MAE=0.203,R2=0.913)明显优于GWLR模型与LR模型，五个宏观因素能很好解释细菌性痢疾发病率的时空分布特征。结论中国细菌性痢疾防治工作取得显著进展，今后需结合五个宏观因素，重点关注北京、天津等省份的防控工作，做好疫情低发地区的监测。

关键词：细菌性痢疾时空加权logistic回归地理加权logistic回归 bootstrap算法

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负荷预测中异常负荷数据的检测、挖掘与预测

负荷预测中异常负荷数据的检测、挖掘与预测

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作者：王建州兰州大学

学位级别：博士

在传统的负荷预测中人们往往将异常负荷数据进行平滑或剔除,但是这可能导致重要的隐藏信息的丢失.换言之,异常负荷数据本身可能是非常重要的.因此对负荷的变化与特征,尤其是对冲击负荷有一个事先的估计是电力系统进行经济调度、降低生... 详细信息

在传统的负荷预测中人们往往将异常负荷数据进行平滑或剔除,但是这可能导致重要的隐藏信息的丢失.换言之,异常负荷数据本身可能是非常重要的.因此对负荷的变化与特征,尤其是对冲击负荷有一个事先的估计是电力系统进行经济调度、降低生产成本、防止电网大面积停电及电网崩溃与瓦解的前提条件.异常负荷相应于实际负荷与正常负荷之差,这是考虑到负荷要求有一定的随机性质,而这些随机因素引起的负荷波动一般变化很快,并且难以找出其中的规律.极短时间内的在线预报(一小时之内),就要预测这种随机振荡.这种随机的变动负荷,在一个长时间内看,具有零平均值.但对于每一小时、每一天甚至每一周而言,由于考虑随机负荷振荡,使得负荷平均值会有所改变.因此,对于极短时间的在线预测,这种随机振荡负荷是一定要考虑的.对于短期负荷预测,这种随机负荷是一种平均值为零而方差不为零的负荷.并且在中、长期负荷预测模型上,也需要认真加以考虑.在文章的第三章我们提出了一种异常负荷数据检测与挖掘的新方法,它首先计算出相邻两个负荷之间的斜率,再与负荷爬坡速率相比较以检验出负荷偏差点集,在这个过程中对负荷曲线中明显的峰、谷滞后现象提出了修正模型,其次对偏差点集进行动态方差检测以确定其负荷异常点.最后运用EMS系统对已辨别出的异常负荷数据进行探测与挖掘并找出其中的规律.这个算法较好地解决了时间序列中异常数据检测中的\"屏蔽\"效应以及时间序列中异常数据检测不能被具体度量的的缺陷.在第四章我们给出灰色预测的基本思想与基本原理,并根据电力系统负荷的特点给出了灰色预测系统的几种修正方法.即:选取合适的初值,该方法就是在灰色负荷预测中发现某一数据发生突变,如果利用最初的数据作为初值则有可能造成较大的预测误差.如果根据电网负荷的实际情况选取合适的初值,则可以提高预测精度.对模型进行修正,该方法的基本思想是利用短期灰色预测精度高的优点,引进干涉因子做修正,使长期灰色预测也有较高的精度.对参数修正的方法是把GM(1,1)中的常量α与u看成是随时间t而改变的参数,先对α和u进行预测,然后再用灰色预测对原数列进行预测.第五章给出了bootstrap方法的基本思想与原理,并引进了bootstrap置信区间与纠偏的bootstrap置信区间.该方法特别适用于上述灰色预测模型对冲击负荷与尖峰负荷无法做出较为准确的预测.在这种情况下我们可以利用bootstrap置信区间与纠偏的bootstrap置信区间去估计冲击负荷或尖峰负荷以多大的概率落入bootstrap置信区间内.

关键词：电力系统电网崩溃异常负荷数据挖掘负荷爬坡率动态均方差最优直方图 Bellman方程灰色预测误差估计 bootstrap算法

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