猛进水库防洪预报调度决策的研究

根据猛进水库的水雨情况,针对不同的流域,对猛进水库的预报调度进行了研究并建立调度模型,解决了猛进水库防洪调度决策方案问题.     

脐橙放置方位对近红外光谱检测结果的影响

研究了不同放置方位对近红外光谱检测脐橙可溶性固形物(soluble solids content, SSC)结果的影响。按照脐橙果梗、窝底与入射光线所成角度的不同,分成垂直(90°)、平行(0°)和任意(不包含0°和90°)三种放置方位,并采用USB4000微型光纤光谱仪在465～1 150 nm范围内以半透射方式分别采集三种放置方位的脐橙光谱。脐橙样品数为336个,其中228个样本作为校正集,其余108个样本作为预测集。应用偏最小二乘回归并结合不同的预处理方法建立不同方位下的脐橙SSC预测模型,结果表明果梗、窝底与光源所成角度为垂直时脐橙SSC预测模型性能较优,其最好的模型相关系数r_c=0.93,RMSEC=0.37%,r_p=0.88,RMSEP=0.49%。     

基于变量优选和快速独立成分分析的黄花梨可溶性固形物可见/近红外光谱检测

为建立预测能力高、稳定性强的可见/近红外漫透射光谱无损检测黄花梨可溶性固形物(SSC)数学模型,对比各种预处理方法、变量优选方法、快速独立主成分分析(FICA)以及最小二乘支持向量机(LS-SVM)对黄花梨SSC模型的影响,得出最佳的组合方法用于建立黄花梨可溶性固形物(SSC)预测模型。采用Quality Spec型光谱仪采集550~950 nm波段范围内的黄花梨漫透射光谱并采用遗传算法、连续投影算法和CARS(competitive adaptive reweighted sampling)三种方法筛选黄花梨可溶性固形物的光谱特征变量,再结合FICA提取光谱主成分,最后采用LS-SVM建立黄花梨的SSC预测模型。结果显示,采用CARS筛选的21个变量,经FICA挑选出12个主成分数,联合LS-SVM所建立的CARS-FICA-LS-SVM黄花梨SSC预测模型性能最佳,建模集和预测集的决定系数及均方根误差分别为0.974,0.116%和0.918,0.158%,同直接采用PLS方法建模相比,变量数从401个下降到21,主成分数由14下降到12,建模集和预测集决定系数分别上升了0.023,0.019,而建模和预测均方根误差分别下降了0.042%和0.010%。CARS-FICA-LS-SVM建立黄花梨SSC预测模型能够有效地简化预测模型并提高预测模型精度。