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小波网络平均影响值的航空发动机自变量筛选 被引量：6
1
作者 崔智全 付旭云 +1 位作者 钟诗胜 王体春 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期3062-3067,共6页
为了快速准确地实现发动机参数非线性自变量筛选,基于平均影响值的思想和小波神经网络学习能力强、收敛速度快、具有自适应性和容错性等优点,提出小波神经网络平均影响值的发动机自变量筛选方法。根据参数之间的关系特点,建立多参数连... 为了快速准确地实现发动机参数非线性自变量筛选,基于平均影响值的思想和小波神经网络学习能力强、收敛速度快、具有自适应性和容错性等优点,提出小波神经网络平均影响值的发动机自变量筛选方法。根据参数之间的关系特点,建立多参数连续小波逼近网络模型,并给出学习算法。仿真实例表明,该方法不但能够实现复杂的非线性变量筛选,而且对比其他非线性变量筛选方法,具有精度更高、速度更快的特点。 展开更多
关键词 航空发动机 小波网络 平均影响值 自变量筛选
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耦合平均影响值-连续投影算法优化种子活力近红外检测模型 被引量：3
2
作者 杨冬风 李爱传 +3 位作者 刘金明 陈争光 时闯 胡军 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期3135-3142,共8页
目前,近红外光谱(NIRS)可以实现种子活力的快速、无损检测,但区分的活力等级一般少于3级且精度不高。建立种子活力多等级、高精度的NIRS检测模型,解决活力等级增加与预测模型精度之间的矛盾是现阶段近红外种子活力检测的主要任务。以玉... 目前,近红外光谱(NIRS)可以实现种子活力的快速、无损检测,但区分的活力等级一般少于3级且精度不高。建立种子活力多等级、高精度的NIRS检测模型,解决活力等级增加与预测模型精度之间的矛盾是现阶段近红外种子活力检测的主要任务。以玉米种子为研究对象,采用人工老化的方法获得5种活力等级的种子样本并采集对应的光谱数据建立反向神经网络(BP)预测模型。为了提高模型的精度和稳健性,提出一种耦合平均影响值-连续投影特征波长提取算法(MIVopt-SPAsa)。该算法针对连续投影算法(SPA)耗时过长的问题,采用平均影响值算法(MIV)对其预降维。MIV方法实现了对波长影响值的排序,但缺乏选取波长影响阈值的指标,因此引入相对距离比对MIV算法进行优化(MIV),实现特征波长范围的有效分割。针对SPA提取特征变量数目确定的问题,设定了特征波长数目范围并在此范围内优中选优,实现了自适应的SPA(SPA)特征提取。使用耦合MIV-SPA算法对具有1845个波长的玉米种子近红外全谱数据进行特征提取,提取出特征波长37个,主要分布在玉米种子近红外光谱的7个主要吸收峰附近,表明该算法可以有效提取出与玉米种子生化物质近红外吸收特性一致的特征波长。为了测试该算法对模型性能的影响,建立了全谱BP模型、MIV-BP模型、SPA-BP模型、MIV-SPA-BP模型和竞争自适应重加权CARS-BP模型对5个等级的玉米种子活力进行分级,MIV-SPA-BP模型的预测平均准确率可达99.1%,预测精度高于其他模型;其计算平均时间为14.382 s,低于MIV-BP模型的计算时间(24.523 s)、CARS-BP模型的计算时间(97.226 s)和SPA-BP模型的计算时间(101.224 s),但高于全谱模型的平均计算时间(0.2531 s);其最佳表现交叉熵为0.007892,远远低于另外4个模型。实验结果表明:MIV-SPA算法可以有效地提高玉米种子活力近红外检测模型的精度,实现种子活力多等级、精确、无损检测,为种子活力检测模型的优化提供参考。 展开更多
关键词 近红外光谱 种子活力 玉米 平均影响值算法 连续投影算法
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基于平均影响值和支持向量机的小麦病害识别 被引量：3
3
作者 夏永泉 李耀斌 黄海鹏 《电子技术应用》 北大核心 2015年第6期136-138,142,共4页
为了提高小麦病害识别准确率,提出了一种基于平均影响值思想和支持向量机的小麦病害识别方法。首先,使用阈值分割方法对小麦叶片图像进行分割;其次,利用灰度共生矩阵和颜色矩提取病害的纹理和颜色特征;再次,将平均影响值思想应用于支持... 为了提高小麦病害识别准确率,提出了一种基于平均影响值思想和支持向量机的小麦病害识别方法。首先,使用阈值分割方法对小麦叶片图像进行分割;其次,利用灰度共生矩阵和颜色矩提取病害的纹理和颜色特征;再次,将平均影响值思想应用于支持向量机回归进行特征变量优选;最后,将优选出的特征变量作为支持向量机的输入向量进行识别。实验结果表明,经过特征变量优选,特征变量个数由14个减少到7个,识别准确率达到96.25%,为农田小麦病害识别提供了有效方法。 展开更多
关键词 平均影响值 支持向量机 特征筛选 纹理特征 颜色矩
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基于支持向量机MIV值的水路运输货运量影响因素识别 被引量：1
4
作者 陈东清 黄章树 《物流工程与管理》 2015年第7期40-43,共4页
客观识别水路运输主要影响因素是科学预测水路运输货运量的先行工作,传统的统计学、计量经济学研究方法具有严格的统计假设,在一定程度上限制了分析方法的使用。文中把MIV值引入到支持向量机回归模型,以福建省水路运输货运量影响因素识... 客观识别水路运输主要影响因素是科学预测水路运输货运量的先行工作,传统的统计学、计量经济学研究方法具有严格的统计假设,在一定程度上限制了分析方法的使用。文中把MIV值引入到支持向量机回归模型,以福建省水路运输货运量影响因素识别为实证研究,并利用识别的影响因素对水路运输货运量进行模拟预测,结果表明,总体的相对误差为2.85%,精度较高,该方法有助于识别水路运输货运量的主要影响因素,对于识别此类经济变量的主要影响因素具有借鉴意义。 展开更多
关键词 水路运输货运量 影响因素识别 支持向量机 miv值
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神经网络结合平均影响值方法筛选变量 被引量：4
5
作者 朱溦 《产业与科技论坛》 2017年第1期78-79,共2页
本文结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来使用神经网络筛选变量,找到对二氧化碳出口浓度影响相对较大的因素,从而为控制二氧化碳出口浓度的分析提供理论依据。
关键词 平均影响值 BP神经网络 提纯塔 BP算法
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基于平均影响值与SVM的滚珠丝杠故障诊断技术
6
作者 温国强 文妍 谭继文 《机床与液压》 北大核心 2014年第3期173-176,共4页
针对滚珠丝杠故障诊断中存在大量冗余信息的特点,引入平均影响值法对故障信号特征进行筛选。该法可剔除冗余特征,保留对诊断结果影响较大的特征作为支持向量机(SVM)的输入,然后借助支持向量机实现对输入参量的训练以及故障模式识别。经... 针对滚珠丝杠故障诊断中存在大量冗余信息的特点,引入平均影响值法对故障信号特征进行筛选。该法可剔除冗余特征,保留对诊断结果影响较大的特征作为支持向量机(SVM)的输入,然后借助支持向量机实现对输入参量的训练以及故障模式识别。经实验验证,实例中所建立的滚珠丝杠故障诊断模型,能在更大程度上缩短诊断时间,提高分类精度,具有较传统诊断模型更好的诊断效果。 展开更多
关键词 滚珠丝杠 平均影响值 特征筛选 故障诊断
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基于平均影响值算法和BP神经网络的根区土壤湿度估算 被引量：3
7
作者 袁玲 方秀琴 +3 位作者 郭晓萌 杨露露 张晓祥 任立良 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第17期6911-6919,共9页
为了探讨基于地表特征信息应用人工神经网络计算根区土壤湿度(root zone soil moisture,RZSM)的可行性,利用中国境内4个典型区域的农田生态系统野外台站的地表和根区土壤水分实测数据,结合6种气象数据和2种植被指数数据构建了不同深度... 为了探讨基于地表特征信息应用人工神经网络计算根区土壤湿度(root zone soil moisture,RZSM)的可行性,利用中国境内4个典型区域的农田生态系统野外台站的地表和根区土壤水分实测数据,结合6种气象数据和2种植被指数数据构建了不同深度根区土壤湿度的反向传播(back propagation,BP)神经网络计算模型,采用决定系数R^(2)、均方根误差(root mean squared error,RMSE)和平均绝对误差(mean absolute error,MAE)3个指标来评估4个站点不同土层深度的模型性能,并使用平均影响值(mean impact value,MIV)算法得到9个地表特征变量的重要性。结果表明:在20~90 cm和20~100 cm深度,模型的平均R^(2)值分别为0.79、0.69、0.66、0.56、0.51和0.47;RMSE为1.91%、2.17%、2.51%、2.71%、2.82%和3.08%;MAE为1.44%、1.61%、1.75%、1.89%、2.04%和2.35%,表明BP神经网络模型能够较好地拟合不同气候和土壤类型区域站点的根区土壤湿度,但模型性能和对土壤湿度的估算精度随土壤深度的增加而降低。地表特征信息的重要性计算结果表明,表层土壤湿度是根区土壤湿度计算模型中最为重要的特征,多个地面特征之间的相互作用为辅助条件,且不同特征在不同气候区和土壤类型区对RZSM的影响情况也不一致。 展开更多
关键词 土壤湿度 时序变化 BP神经网络 平均影响值(miv)算法
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利用平均影响值和概率神经网络的步态识别 被引量：8
8
作者 袁娜 杨鹏 刘作军 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期181-185,共5页
为了实现对智能下肢假肢进行有效控制,下肢步态(包括平地行走、上下楼梯和上下坡等)的有效识别是关键。先从提取不同步态下的特征值入手,利用平均影响值(MIV)来实现变量的筛选,并针对膝上截肢者的特点确定了6个特征值,分别为髋关节角度... 为了实现对智能下肢假肢进行有效控制,下肢步态(包括平地行走、上下楼梯和上下坡等)的有效识别是关键。先从提取不同步态下的特征值入手,利用平均影响值(MIV)来实现变量的筛选,并针对膝上截肢者的特点确定了6个特征值,分别为髋关节角度的最大值、支撑前期均值、支撑中期均值、支撑中期标准差、摆动期标准差(即Mh、ISh、MSh、SWh、MSV、SWV),然后利用概率神经网络(PNN)对本实验系统的5种步态进行准确识别,并与BP神经网络(BPNN)识别步态进行比较,试验结果表明将特征值用平均影响值方法筛选后,用概率神经网络进行步态识别,具有较好的识别率和识别速度,其识别率与BP神经网络相比提高了10%以上,验证了该方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 智能假肢 步态识别 平均影响值 概率神经网络 特征筛选
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基于平均影响值的反向传播神经网络方法用于提高密度泛函理论计算Y-NO键均裂能精度 被引量：5
9
作者 李鸿志 陶委 +3 位作者 高婷 李辉 吕英华 苏忠民 《高等学校化学学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期346-352,共7页
将基于平均影响值(Mean impact value,MIV)的反向传播神经网络(Back propagation neural netowrk,BPNN)(MIV-BPNN)方法用于提高密度泛函理论(Density functional theory,DFT)计算Y—NO(Y=N,S,O及C)键均裂能的精度.利用量子化学计算和MIV... 将基于平均影响值(Mean impact value,MIV)的反向传播神经网络(Back propagation neural netowrk,BPNN)(MIV-BPNN)方法用于提高密度泛函理论(Density functional theory,DFT)计算Y—NO(Y=N,S,O及C)键均裂能的精度.利用量子化学计算和MIV-BPNN联合方法计算92个含Y—NO键的有机分子体系的均裂能.结果表明,相对于单一的密度泛函理论B3LYP/6-31G(d)方法,利用全参数下的BPNN方法计算92个有机分子均裂能的均方根误差从22.25 kJ/mol减少到1.84 kJ/mol,而MIV-BPNN方法使均方根误差减少到1.36 kJ/mol,可见B3LYP/6-31G(d)和MIV-BPNN联合方法可以提高均裂能的量子化学计算精度,并可预测实验上无法获取的均裂能值. 展开更多
关键词 Y—NO键 均裂能 密度泛函理论 平均影响值 反向传播神经网络
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基于神经网络平均影响值的超短期风电功率预测 被引量：33
10
作者 徐龙博 王伟 +3 位作者 张滔 杨莉 汪少勇 李煜东 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2017年第21期40-45,共6页
针对动态神经网络风电功率预测模型输入变量较多、模型复杂的问题,将神经网络和平均影响值方法相结合,提出了一种基于神经网络平均影响值的超短期风电功率预测方法。此方法综合考虑了各输入变量对输出变量(风电预测功率)的外部贡献率和... 针对动态神经网络风电功率预测模型输入变量较多、模型复杂的问题,将神经网络和平均影响值方法相结合,提出了一种基于神经网络平均影响值的超短期风电功率预测方法。此方法综合考虑了各输入变量对输出变量(风电预测功率)的外部贡献率和内部贡献率,筛选出了对输出变量贡献率最大的输入变量,建立了一个优化的神经网络超短期风电功率预测模型。实验结果表明,所提模型降低了预测模型的复杂度,减少了测量噪声对预测精度的影响,得到了较好的风电功率预测结果。 展开更多
关键词 风电功率 超短期预测 动态神经网络 平均影响值 变量筛选
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基于平均影响值的SVM在遗传数据疾病分类和特征提取中的应用 被引量：3
11
作者 张阳阳 曹红艳 武淑琴 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2019年第3期344-347,共4页
目的探讨基于平均影响值(MIV)的支持向量机(SVM)在遗传数据疾病分类预测和变量筛选中的应用,为遗传数据的疾病分类与特征提取方面提供方法学参考。方法以GAW18(genetic analysis workshop 18)数据为例,采用基于MIV的SVM建立预测模型,并... 目的探讨基于平均影响值(MIV)的支持向量机(SVM)在遗传数据疾病分类预测和变量筛选中的应用,为遗传数据的疾病分类与特征提取方面提供方法学参考。方法以GAW18(genetic analysis workshop 18)数据为例,采用基于MIV的SVM建立预测模型,并和logistic回归模型、SVM、多层感知机和决策树分类模型进行比较分析,评价基于MIV的SVM预测分类和变量筛选效果。结果经过平均影响值的支持向量机算法处理后,六个SNPs位点(1328567172、3127394820、11658093、9123969834、1174996637、1717498492)组合的变量子集,获得78.125%的分类准确率,明显优于其他分类模型。结论基于MIV的SVM能比较有效的在实现遗传数据变量筛选的同时提高分类预测能力,避免了变量间的交互作用,为探索各种疾病发病机制和寻找易感SNPs位点提供线索,具有一定的研究和应用价值。 展开更多
关键词 支持向量机 平均影响值 单核苷酸多态性
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人工神经网络模型预测药物性肝损伤的临床转归及影响因素MIV值评价 被引量：2
12
作者 张琦 李青 +1 位作者 冷光 赵伟 《药物流行病学杂志》 CAS 2018年第7期444-449,共6页
目的:利用人工神经网络方法,对药物性肝损伤(DILI)的转归建立人工神经网络反向传播(Back propagation-Artificial Nerual Network,BP-ANN)预测模型,预测DILI患者的临床转归并对相关影响因素进行平均影响值(mean impact value,MIV)评价... 目的:利用人工神经网络方法,对药物性肝损伤(DILI)的转归建立人工神经网络反向传播(Back propagation-Artificial Nerual Network,BP-ANN)预测模型,预测DILI患者的临床转归并对相关影响因素进行平均影响值(mean impact value,MIV)评价。方法:收集某三甲医院全部科室2014年6月1日~2017年6月1日以"药物性肝损害"、"药物性肝损伤"、"药物性肝炎"、"药物性肝病"、"药物性肝衰竭"、"药物性肝硬化"其中之一为主要诊断的266例住院患者资料。符合纳排标准的,对其临床各项指标与转归情况之间的关联性进行Spearman相关性分析,筛选出具有相关性的指标将其作为输入神经元,将转归情况作为输出神经元,构建BP-ANN模型。模型构建训练完毕后,从2017年7月1日起收集70例符合纳入排除标准的DILI住院患者进行临床转归预测,并监测其实际转归情况,将预测结果与实际结果进行对比。进一步用已经训练好的BP-ANN预测模型对有相关性的指标即影响因素进行MIV评价,分析各影响因素对于DILI影响的重要性大小。结果:266例住院患者中,最终符合纳入排除标准的有190例。Spearman相关性分析结果显示共有17项指标有统计学意义,提示有相关性。预测结果显示70例患者中有64例的预测转归与实际转归相符,模型预测的符合率为91.43%。经BP-ANN分析,根据MIV值,直接胆红素首次异常值、血清白蛋白含量、γ-谷氨酰转肽酶首次异常值、体重指数、天冬氨酸转氨酶首次异常值是对DILI患者临床转归影响最大的5个相关指标。结论:人工神经网络模型预测药物性肝损伤临床转归符合率较高,药物性肝损伤的临床转归大部分趋于痊愈或好转。 展开更多
关键词 人工神经网络 药物性肝损伤 转归预测模型 平均影响值
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基于SVM和平均影响值的人肿瘤信息基因提取 被引量：3
13
作者 李凌波 张静 陈丹 《生物信息学》 2013年第1期72-78,共7页
基于基因表达谱的肿瘤分类信息基因选取是发现肿瘤特异表达基因、探索肿瘤基因表达模式的重要手段。借助由基因表达谱获得的分类信息进行肿瘤诊断是当今生物信息学领域中的一个重要研究方向,有望成为临床医学上一种快速而有效的肿瘤分... 基于基因表达谱的肿瘤分类信息基因选取是发现肿瘤特异表达基因、探索肿瘤基因表达模式的重要手段。借助由基因表达谱获得的分类信息进行肿瘤诊断是当今生物信息学领域中的一个重要研究方向,有望成为临床医学上一种快速而有效的肿瘤分子诊断方法。鉴于肿瘤基因表达谱样本数据维数高、样本量小以及噪音大等特点,提出一种结合支持向量机应用平均影响值来寻找肿瘤信息基因的算法,其优点是能够搜索到基因数量尽可能少而分类能力尽可能强的多个信息基因子集。采用二分类肿瘤数据集验证算法的可行性和有效性,对于结肠癌样本集,只需3个基因就能获得100%的留一法交叉验证识别准确率。为避免样本集的不同划分对分类性能的影响,进一步采用全折交叉验证方法来评估各信息基因子集的分类性能,优选出更可靠的信息基因子集。与基它肿瘤分类方法相比,实验结果在信息基因数量以及分类性能方面具有明显的优势。 展开更多
关键词 基因表达谱 秩和检验 支持向量机 平均影响值 全折交叉验证
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基于BP-MIV的风电调峰受阻电量影响因素贡献度分析 被引量：3
14
作者 谢桦 吕晓茜 张沛 《分布式能源》 2019年第6期9-14,共6页
随着风电装机容量的不断增长,弃风电量也随之增加,研究弃风电量的影响因素势在必行。为此,提出了一种风电调峰受阻电量影响因素贡献度计算方法。以影响因素为输入,风电调峰受阻电量为输出,构建了反向(back propagation,BP)神经网络模型... 随着风电装机容量的不断增长,弃风电量也随之增加,研究弃风电量的影响因素势在必行。为此,提出了一种风电调峰受阻电量影响因素贡献度计算方法。以影响因素为输入,风电调峰受阻电量为输出,构建了反向(back propagation,BP)神经网络模型;应用平均影响值(mean impact value,MIV)算法,计算各影响因素的贡献度;利用我国西北某电网2018年运行数据进行案例分析。结果表明,本文所提方法能对风电调峰受阻电量影响因素进行量化分析,明确影响因素的重要程度,为促进风电消纳提供理论基础。 展开更多
关键词 风电调峰受阻 反向(BP)神经网络 平均影响值(miv)算法 影响因素 贡献度
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期刊评价相对指标中的中位值与平均值分析 被引量：1
15
作者 张玉平 《武汉工程职业技术学院学报》 2017年第4期64-67,共4页
借用JCR数据库对学科的分类,并利用2014年SCI期刊影响因子、总引频次数据,对JCR分学科影响因子、总引频次的中位值、平均值进行比较分析。分析发现学科影响因子(总引频次)平均值、中位值差距依然很大,在引入相对指标对学术期刊进行评价... 借用JCR数据库对学科的分类,并利用2014年SCI期刊影响因子、总引频次数据,对JCR分学科影响因子、总引频次的中位值、平均值进行比较分析。分析发现学科影响因子(总引频次)平均值、中位值差距依然很大,在引入相对指标对学术期刊进行评价时需要根据评价目的选用平均值或中位值作为基数。一般说来,与中位值进行比较,所得到的是相对位置的差异;与平均值进行比较,得到的是平均水平的差异。建议在评价英文科技期刊相应指标时,选择平均值。 展开更多
关键词 期刊评价 相对指标 中位值 平均值 影响因子 总引频次
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基于MIV的碳钢大气腐蚀速率影响因子权重分析 被引量：8
16
作者 杨斌 李敬洋 文磊 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期1620-1628,共9页
通过平均影响值(MIV)影响因子权重分析算法,以碳钢Q235、Ste355、St12和Q450腐蚀速率的暴露时间、气候因素和环境因素数据为依据,以|MIV|值为评价依据,定量分析15种影响因子(暴露时间、平均温度、平均相对湿度、日照时数、降水量、平均... 通过平均影响值(MIV)影响因子权重分析算法,以碳钢Q235、Ste355、St12和Q450腐蚀速率的暴露时间、气候因素和环境因素数据为依据,以|MIV|值为评价依据,定量分析15种影响因子(暴露时间、平均温度、平均相对湿度、日照时数、降水量、平均风速、海盐粒子浓度、SO_2、HCl、NO_2、H_2S、硫酸盐化速率、NH3、降尘量-非水溶性、降尘量-水溶性)对碳钢腐蚀速率影响的权重大小。结果表明:当MIV调节率从5%逐步递增至25%时,同种影响因子对腐蚀速率的影响权重变化不大,但4种碳钢对各影响因子的敏感度略有不同;气候因素对腐蚀速率影响最大,其次为暴露时间,环境因素中SO_2和降尘量对腐蚀速率影响较大;平均相对湿度、日照时数、平均温度是影响腐蚀速率最主要的3个因子。 展开更多
关键词 碳钢 腐蚀速率 平均影响值(miv) 影响因子 大气腐蚀
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基于MIV-RBF神经网络的交通事故影响因素分析 被引量：1
17
作者 宋子骁 孙牧晨 《山东交通科技》 2022年第5期136-140,共5页
基于平均影响值(Mean Impact Value,MIV)算法和径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络建立交通事故影响因素分析模型,以某市道路交通事故数据为基础,首先进行数据预处理得到完整的数据集,之后使用MIV算法筛选出与输出变量相关... 基于平均影响值(Mean Impact Value,MIV)算法和径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络建立交通事故影响因素分析模型,以某市道路交通事故数据为基础,首先进行数据预处理得到完整的数据集,之后使用MIV算法筛选出与输出变量相关程度较大的输入变量,并根据结果分析与事故严重程度关联性强的影响因素,最后建立RBF神经网络模型,以事故严重程度作为因变量进行预测。结果表明基于MIV-RBF神经网络的分析模型能够实现预测分析,模型具有一定有效性和可行性。 展开更多
关键词 交通工程 事故风险 平均影响值 径向基函数神经网络
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多因素影响值计算方法的探讨
18
作者 刘小铁 《农业技术经济》 1986年第7期14-17,共4页
在经济活动分析中,因素影响值(即因素主要效应)的计算,应用非常广泛。仁达,胡世棣两同志在《因素代替法误差值问题的探讨》(简称《探讨》)一文中,对传统的因素代替法(连环代替法,连锁替代法)产生误差的原因进行了分析,提出了消除误差的... 在经济活动分析中,因素影响值(即因素主要效应)的计算,应用非常广泛。仁达,胡世棣两同志在《因素代替法误差值问题的探讨》(简称《探讨》)一文中,对传统的因素代替法(连环代替法,连锁替代法)产生误差的原因进行了分析,提出了消除误差的“全排列连环代替平均法” (简称“平均法”)。这无论是在学术上,还是在经济效益的评价上,都将产生大的影响。 展开更多
关键词 多因素影响 计算方法 全排列 平均法 经济活动分析 连环代替法 连锁替代法 影响值 经济效益 误差值
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温湿度对测试纱线电子条干CV值的影响
19
作者 黄跃晓 《纺织标准与质量》 2004年第6期36-37,共2页
在不同温湿度条件下测试了同批纱线的电子条干CV值，对比了各温湿度条件下平均读数的差异，证实了试验时的温湿度条件对测试纱线的电子条干CV值有影响，分析了造成影响的原因，并强调了只有在标准大气条件下测试的数值才有价值。
关键词 条干CV值 纱线 温湿度 数值 影响 电子 价值 条件 平均 差异
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JGJ/T17-2008规定的蒸压加气混凝土导热系数理论计算值的灰缝影响系数的商榷
20
作者 李庆繁 《砖瓦》 2018年第1期49-51,共3页
首先对JGJ/T17-2008规定的导热系数理论计算值灰缝影响系数1.25作了简要介绍。接着给出了导热系数理论计算值灰缝影响系数计算公式,并计算了灰缝宽度为15mm、砂浆导热系数为0.87W/(m·K)时,不同的砌块高度和导热系数理论计算值的灰... 首先对JGJ/T17-2008规定的导热系数理论计算值灰缝影响系数1.25作了简要介绍。接着给出了导热系数理论计算值灰缝影响系数计算公式,并计算了灰缝宽度为15mm、砂浆导热系数为0.87W/(m·K)时,不同的砌块高度和导热系数理论计算值的灰缝影响系数。对此,笔者认为,将不同的砌块高度和导热系数理论计算值的灰缝影响系数均规定为1.25欠妥,以求共同商榷。 展开更多
关键词 导热系数 理论计算值 设计计算值 加权平均值 灰缝影响系数
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