基于MODIS温度植被角度指数的农作物估产模型研究

利用MODIS数据,以河北石家庄和邢台地区冬小麦产量估算为例,探讨了综合植被指数与陆表温度的温度植被角度指数在农作物估产中的应用研究.首先,根据冬小麦物候历,计算了冬小麦抽穗期四种参量指数:归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)、温度植被角度指数(TVA)和增强型温度植被角度指数(ETVA);其次,将实测的冬小麦产量数据与NDVI、EVI、VTA和EVTA数据进行回归分析,建立模型.结果表明,实测产量数据与这四种指数均具有很好的线性回归关系,相关系数R2均在0.60以上(分别为0.61、0.65、0.68、0.74),其中基于TVA和ETVA的估产模型要好于NDVI和EVI模型.由此可见,综合了MODIS光学反射和辐射信息的TVA/ETVA,能有效应用于实践估产中,并提高预测的准确性.     

中国公众科学素养性别差异研究

以2005年中国公众科学素养调查为依托,参考国内外研究资料,对公众科学素养测评题进行分类评分;利用SPSS对调查数据进行尝试分析研究,对影响科学素养的部分社会背景变量进行多元线性回归分析;特别是注重性别因素的影响,并根据计算分析建立了相应的多元线性回归模型.     

基于红边位置的木荷叶片叶绿素含量估测模型研究

利用红边参数反演作物参数是定量遥感研究的一个热点, 红边参数中红边位置与作物生化组分强相关, 为监测作物胁迫提供了一个非常敏感的指标。准确估测植被叶绿素含量,对于研究森林健康和胁迫、森林生产力的估计, 碳循环的研究有着重要的意义。介绍几种红边位置算法, 并对这些算法及其应用进行了比较,通过选取红边位置的不同敏感波段来估测植被叶片叶绿素含量。经室内光谱获取叶片的光谱数据,采用一阶光谱导数法、平滑处理后一阶光谱导数法、线性四点内插法、五次多项式拟合法四种算法处理光谱数据,获得红边位置变量,并与叶绿素含量进行拟合,构建估测木荷叶片叶绿素含量的回归模型。结果表明:各种算法获取的红边位置变量所构建的回归模型估测叶绿素含量是可行的;五次多项式拟合法估算精度是最高的,其获取红边位置计算相对复杂;线性四点内插法估算精度次之,但计算较简便。     

基于经济均衡优化的众包定价方案

文章以在线逆向拍卖理论为支撑,使用数据统计和分析、多元线性回归、经济均衡与优化等算法,分别建立数理统计模型、多元线性回归模型、经济均衡与优化模型,综合使用了MATLAB,SPSS,LINGO软件作图、编程,分别得出任务未完成原因和新的定价方案、基于多任务打包的众包模式中定价方案的修改、实施定价方案,并进行评价意见。     

基于小波神经网络的光纤陀螺系统级温度补偿

捷联惯组中光纤陀螺的输出精度受温度的影响较大,在实际应用中必须对其进行温度漂移补偿。对于光纤陀螺的零偏随温度变化呈较强的非线性特性,传统的多元线性回归法难以满足补偿精度要求,因而将小波神经网络用于建立光纤陀螺的温度补偿模型。通过对某型号捷联惯组中光纤陀螺的静漂数据进行仿真,实验结果表明,基于小波神经网络模型比多元线性回归模型的补偿效果更明显,有效提高了陀螺的精度。     

基于线性回归的飞机战伤抢修时间估算研究

飞机战伤抢修(ABDR)是损伤飞机"再生"的最佳途径,抢修时间估算是评定飞机战伤等级的一个重要依据,也是实施抢修的一个重要前提和条件。针对抢修时间估算涉及的影响因素多的特点,利用主成分分析法进行降维处理,将较多的抢修时间影响因素转换为较少的主成分,并重新解释新的主成分。建立抢修时间估算的多元线性回归模型,且通过遗传算法对回归参数进行优化。实例表明,利用主成分分析法可将12个影响因素降成6个新的主成分,有效减少了回归模型的输入数量,降低了模型的复杂度,且优化的回归模型估算抢修时间的误差较小,平均相对误差为12.82%。     

基于多元线性回归的云计算容量估算研究

为了解决电信企业云计算数据中心基础设施管理中的容量管理问题,采用理论分析和实验的方法,以理解数据中心系统历史容量使用为依据,利用多元线性回归理论建立容量预测模型,并考虑业务突发对模型的影响,实验验证了通过模型计算容量与系统真实占用容量接近的结果。研究结果表明:数据中心系统未来容量需求可以通过历史容量分析建立多元线性回归模型来预。研究结论初步突破了数据中心系统容量不可预测、难于管理的认识,通过容量管理可以使电信业保持系统容量利用率、成本以及服务质量之间的平衡,提升系统资源利用率,提升服务可用性,解决资源瓶颈。     

基于线性混合光谱方法的时间序列植被覆盖度提取

为了准确地从遥感数据中获取城市植被覆盖度(VFC)信息,以线性混合光谱模型(LSMM)为原理基础,参考各城市端元模型,利用MODIS时间序列提取武汉研究区2007至2014年间植被覆盖度,获得植被覆盖度年际变化情况。在对遥感影像进行端元提取及确定时,结合四种城市端元模型分别对研究区植被覆盖度进行估算,并对像元分解精度作对比分析。结果表明,MODIS时间序列使用混合光谱分析法能够科学客观地实现对研究区植被覆盖度的提取,可以有效地进行周期性监测和分析研究区植被覆盖变化。     

基于协方差稳健模糊线性回归的系统负荷预测数学模型

针对统计学中基于线性回归分析的系统负荷准确预测问题,提出一种基于协方差改进稳健模糊回归的预测数学模型。通过引入协方差参数估计,对传统基于均值参数的稳健估计方程进行改进,以便降低对数据中异常点的敏感性,并对多元正态变量的渐近性质进行分析。结合模糊线性回归,将预测结果划分在一个合理的模糊区间,从而进一步排除异常点。实例测试结果表明,相比传统的模糊线性回归模型,提出的稳健模糊回归模型能够有效降低异常数据的影响,降低预测误差。     

基于网络拓扑的动态时延估算模型的研究

网络时延测量技术是了研究互联网的重要手段。针对网络时延估算问题,首先通过网络仿真分析了不同网络拓扑结构下时延序列与路径长度的关系,引入RTT相似度的概念来刻画这种关系。并以此作为网络时延估算的基础,设计了时延估算架构并提出了基于网络拓扑的时延估算模型。该模型利用线性回归的方法得到时延估算方程及估算精度。结合这些数据给出了动态时延估算方法,该方法可以根据不同的估算精度要求动态地选取测量节点进行时延估算,从而使时延估测系统更加灵活和高效。     

基于卫星资料的合肥市热岛效应时空演变及其影响因子分析

为研究合肥市近二十年的城市格局演变和热岛效应变化,基于2005、2009、2015、2020年每年10月份的Landsat卫星影像对合肥地区进行了土地分类以及地表温度反演,并提取归一化差值裸地与建筑指数(NDBBI)、植被覆盖度(FVC)、改进的归一化差异水体指数(MNDWI)以及人口密度进行了多元回归分析,进而建立数学模型对合肥主城区的热岛效应及影响因子进行了分析。结果表明：(1)从2005年到2020年,强热岛区增加了15.03 km2。热岛标准差椭圆分布方向为东北—西南方向,椭圆的范围逐年扩大,热岛质心集中在蜀山经开区,且81.90%的强热岛区为较高与高核密度工业区。(2)地理探测器分析结果表明各影响因子对地表温度的解释力从大到小为：NDBBI (0.542)、MNDWI (0.409)、FVC (0.379)和人口密度(0.018)。(3)岭回归处理后的多元线性模型(R2=0.654)研究结果表明,影响地表温度的主要因子为NDBBI,而人口密度的影响则较小。(4)地理加权回归模型(GWR)的分析表明,各点的相关系数R2在0.489～0.667之间,建筑物与道路密集的城建区R2最...     

叶面降尘的高光谱定量遥感模型

利用自主设计的叶面降尘量测定方法,测定了榆树叶面的降尘量数据,结合地面高光谱遥感数据,研究了叶面降尘对榆树叶片高光谱特征的影响及叶面降尘量的高光谱定量反演.研究结果表明,叶面降尘可提高可见光波段的反射率,降低近红外波段的反射率,且对可见光波段的影响要大于近红外波段; 叶面降尘对三边位置没有影响,对三边幅值和面积有明显影响; 利用降尘光谱指数和三边参数建立的叶面降尘量模型,只具备粗略预测能力,而采用多元线性回归、主成分回归、偏最小二乘回归建立的模型,均具有很强的预测能力,其中以一阶微分建立的偏最小二乘回归模型的效果最佳,预测决定系数为0.92,预测均方根误差为1.06,样本标准差与预测均方根误差比为8.2.     

军用无人机研制费用的RBF神经网络预测

应用基于最近邻聚类算法的径向基函数(RBF)网络建立了军用无人机研制费用预测模型,并采用该模型对某型军用无人机研制费用进行了预测。实例表明,与多元线性回归和BP神经网络的预测结果相比,建立的新型军用无人机研制费用预测模型具有更高的预测精度。     

低轨红外探测卫星对大气层内高动态目标的探测能力研究

对大气背景进行了分析,并经计算得到了不同俯仰角下的大气辐射强度和大气透过率;通过分析大气层内高动态目标的辐射原理,给出了高温气体影响下的目标红外特性的计算模型,并给出了不同波段的目标红外辐射强度的计算结果;根据计算公式得到了信杂比和探测距离,并对其进行了分析,最后得出了探测能力有限的结论.     

Relief-F筛选波段的小麦白粉病早期诊断研究

为了准确监测小麦白粉病染病早期病情,给喷药防治提供技术指导,论文将染病初期的小麦叶片作为研究对象。首先,利用高光谱图像数据,通过图像特征分割出叶片区域和病斑区域,定量计算病情严重度;其次引入Relief-F算法提取染病早期最敏感波段和波段差,计算出白粉病病害指数PMDI （Powdery mildew disease index）;并通过分析病情指数DI （Disease index）与11种植被指数（含PMDI指数）的相关性及线性模型,得出PMDI模型有最高的决定系数（R2=0.839 9）和最低的均方根误差（RMSE=4.522 0）,效果优于其他病害植被指数的结果（其中,Normalized Difference Vegetation Index,NDVI的模型决定系数最高,R2=0.777 1,RMSE=5.336 4）;最后,选择PMDI和NDVI植被指数分别构建小麦白粉病染病早期病情严重度的支持向量回归模型。结果表明:经敏感波段筛选构建的PMDI指数的预测结果更好,预测模型的R2=0.886 3,RMSE=3.553 2,可以实现小麦白粉病早期无损诊断,这为指导作物病害喷药防治提供重要的技术支撑。     

部附件送修费用的偏最小二乘回归模型及敏感性分析

为了克服部附件送修费用的一般模型不能方便进行敏感性分析的缺点,考虑设计阶段下输入数据采集的可行性,应用偏最小二乘回归理论,通过变量投影重要度分析,筛选出重量、价格、平均非计划拆卸时间、平均车间修理时间、SRU的个数5个参数。采用对数线性关系式,构建了部附件送修费用的参数模型,并通过实际值与回归值的误差分析验证了该模型的可靠度。根据得到的参数模型和工程经验,确定了各参数的单一函数表达式及其取值范围;结合切线斜率即敏感度的事实,仿真计算了各个参数变化的显著敏感区间。结果表明,该模型精度较高,能方便进行敏感性分析,可作为飞机设计阶段工程人员选择合适部附件的实用工具。     

基于PLS成分的变量筛选法

就多元线性回归模型，提出一种基于PLS成分的变量筛选法。其基本思想是利用偏最小二乘回归原理，提取系统的两个主要成分，然后根据变量入选原则，保留对因变量影响较大的变量；再利用PLS成分筛选剩下的变量，经有限次筛选，即可得到最佳变量子集。应用算例证实了这一方法的有效性和可行性。     

一种新的植被热红外辐射模型

以植被的能量平衡方程为基础,根据植被内的湍流交换模式及辐射能的传输过程,考虑了风速、气温和水汽压廓线等影响,建立了一个适合于林冠的3层植被热红外辐射模型.用了新的计算方法,大大地提高了模型收敛速度.实验数据检验结果表明:所建的模型能正确地模拟植被各层温度随不同气象条件、不同植被结构等参数的变化.     

基于灰度图像的扫描仪模型研究

为了能够更好地模拟扫描仪对图像的扫描过程,在分析现有打印机和扫描仪模型的基础上,提出了一种改进的扫描仪模型,主要为改进模拟扫描仪采集数据点过程的线性滤波器.经实验结果证实,该扫描仪模型比现有模型模拟扫描仪扫描输出的图像误差小.