基于图像处理研究铁尾矿的熔化行为

作为主要成分的SiO2是铁尾矿中最难熔化的部分.通过一组SiO2的熔化时序图像来探究铁尾矿的熔化情况.首先,进行图像预处理,建立质心位置追踪模型和体积估算模型.将灰度图转化为二值图,利用卡尔曼滤波器进行质心追踪和对质心运动轨迹的描述.通过计算二值图中0像素的数量得到面积随时间变化的图像,拟合出熔化过程函数.结合二值图中目标物体的边界信息得到的参数量建立多元线性回归模型.估算颗粒扁平度和物体的体积,熔融速率通过颗粒集合的质量变化函数得出.     

基于依赖最大化和稀疏回归的多标签特征选择

针对基于稀疏回归的多标签特征选择方法中数据的特征和标签之间线性关系假设不成立的问题,提出一种基于依赖最大化和稀疏回归的多标签特征选择方法 (multi-label feature selection with dependence maximization and sparse regression,DMSR)。构建数据的低维子空间,最大化低维空间与数据的标签空间之间的依赖性,使用希尔伯特-施密特独立性准则作为依赖性的计算依据,将数据从特征空间映射到该低维空间,设计一种交替优化的算法对稀疏回归模型进行求解,得到用于特征选择的投影矩阵。在多个不同类型的多标签数据集上的实验结果表明,所提算法的性能优于其它对比算法。     

基于长短期记忆神经网络的每日股票价格预测

股票价格预测一直是人们关注的焦点之一。针对每日股票预测存在的问题,本文提出一种基于长短期记忆神经网络的方法来预测每日股票的最高价与最低价,通过使用Python编程语言构建长短期记忆神经网络模型,并对2000—2020年上海证券、深圳证券的股票数据进行预测。实验结果表明,采用长短期记忆神经网络能够很好地拟合每日股价的波动趋势,具有较高的准确率。     

0?1膨胀负二项回归模型在COVID?19疫情分析中的应用

在公共卫生等应用领域，经常会同时出现零观测值、一观测值较多的情况. 为更好地拟合这类数据，采用0?1膨胀负二项分布及其回归模型进行分析. 在数据扩充基础上，结合Pólya?Gamma潜变量对模型参数进行贝叶斯推断. 最后，对我国湖北省2019冠状病毒病(COVID?19)死亡数据集进行分析. 研究表明，0?1膨胀负二项回归模型能够达到更好的拟合效果.     

海上稠油油田蒸汽吞吐产量确定新方法

针对目前蒸汽吞吐产量预测模型假设条件简单、普适性差等问题,一般采用测试法和类比法综合确定海上稠油油田蒸汽吞吐初期产量。由于目前海上油田通常只开展常规测试,无法直接获得热采开发初期产量。笔者提出海上稠油油田蒸汽吞吐初期产量确定新方法,建立蒸汽吞吐相对于常规开发的初期产量倍数预测模型,通过蒸汽吞吐产量倍数,将常规测试确定的产量转化为蒸汽吞吐产量。研究表明,蒸汽吞吐初期产量倍数主要受储集层渗透率、原油黏度、注入强度、蒸汽干度等因素影响,利用正交试验设计和多元回归等方法,建立海上稠油油田蒸汽吞吐初期产量倍数与油藏地质参数及注入参数之间的非线性预测模型,该模型经实际生产数据验证,预测误差小于5%,可靠性高,能够为海上稠油油田蒸汽吞吐初期产量的确定提供依据。     

基于统计软件R的安全壳泄漏率试验数据有效性分析

安全壳泄漏率计算过程中，最重要的环节是以不同时刻测量数据对时间进行线性回归分析。对回归的显著性检验以及方差分析是评价试验结果有效性的重要手段。本文基于统计软件R对某电厂调试阶段安全壳泄漏率试验的数据进行分析，通过对线性回归模型的独立性、正态性和异方差性检验以及极端样本点的剔除等方式，探讨泄漏率计算前的回归诊断对计算结果可靠性的影响。通过回归诊断的实例分析发现，在安全壳泄漏率计算的数据样本中，可能存在自相关、非正态和异方差性等问题影响回归结果，进而影响泄漏率的最终结果。因此，在计算泄漏率结果时，须通过回归诊断方法评价数据的有效性，对不能通过检验的样本应通过适当方法对最终结果进行修正。