第12章 基于非线性多混合函数拟合模型的植被过滤带计算
第1章相空间重构
迟重构都可以用来进行相空间重构，但就实际应用而言，由于我们通常不知道混沌时间
序列的任何先验信息，而且从数值计算的角度看，数值微分是一个对误差很敏感的计算
问题，因此混沌时间序列的相空间重构普遍采用坐标延迟的相空间重构方法[2]。坐标延
迟法的本质是通过一维时间序列{x(n)}的不同时间延迟来构造 m 维相空间矢量：
以取任意值，但实际应用最后等时间序列都是含有噪声的有限长序列，嵌入维数和时间
延迟是不能任意取值，否则会严重影响重构的相空间质量。
有关时间延迟与嵌入维的选取方法，目前主要有两种观点。一种观点认为两者是互
-2-
不相关的，先求出时间延迟后再求出选择合适的嵌入维。求时间延迟τ 比较常用的方法 有自相关法[5]、平均位移法[5]、复自相关法[6]和互信息法[7, 8]等，目的是使原时间序列经 过时间延迟后可以作为独立坐标使用。一个好的重构相空间是使重构后的吸引子和系统 真正的吸引子尽可能做到拓扑等价，目前寻找最小嵌入维的方法主要是几何不变量法[9]、 虚假最临近点法[10](FNN)和它的改进形式 Cao 方法[11]。另一种观点认为时间延迟和嵌入 维是相关的，1996 年 Kugiumtzis 提出的时间窗长度是综合考虑两者的重要参数[12]。1999 年，Kim 等人基于嵌入窗法的思想提出了 C-C 方法，该方法使用关联积分同时估计出时 延与嵌入窗[13]。C-C 方法也是实际时间序列中比较常用的方法，针对该方法的缺陷，国 内学者作了相应的改进[14, 15]。
对于连续变量 x(t) ，其自相关函数(Autocorrelation function)定义为
T
∫ C(τ ) = lim T →∞
2 −T
x(t ) x(t
+τ
利用非线性混合模型模拟杉木林优势木平均高
利用非线性混合模型模拟杉木林优势木平均高
李春明;张会儒
【期刊名称】《林业科学》
【年(卷),期】2010(046)003
【摘要】介绍国内外利用非线性混合效应模型方法模拟林分优势水平均高的研究进展情况.以江西省大岗山实验局不同初植密度的人工杉木为研究对象,考虑初植密度的随机效应,选择常用的Richards和Logistic形式,通过变换混合效应参数个数来构造优势木平均高和林龄关系的非线性混合效应模型.采用确定系数、均方误差和平均绝对残差等模型评价指标对不同模型的精度进行比较分析.结果表明:无论是Richards形式还是Logistic形式的优势木平均高与林龄关系的非线性混合效应模型,其估计精度比传统的回归模型估计精度明显提高;但是增加随机效应参数个数并不一定绝对提高模型的估计精度,相反估计精度有可能下降.以(4)式为基础的Logistic方程中,3个参数都作为混合模型的模拟精度最高.
【总页数】7页(P89-95)
【作者】李春明;张会儒
【作者单位】中国林业科学研究院资源信息研究所,北京,100091;中国林业科学研究院资源信息研究所,北京,100091
【正文语种】中文
【中图分类】S758.5
【相关文献】
1.落叶松人工林优势木平均高与林分平均高... [J], 赵亚民
2.基于非线性混合模型的杉木优势木平均高 [J], 符利勇;张会儒;唐守正
3.基于纵向数据非线性混合模型的杉木林优势木平均高研究 [J], 李春明
4.杉木林分内优势木与平均木的遗传效应分析 [J], 游昌顺;程小凯;张建章;肖纪军
5.落叶松人工林优势木平均高与林分平均高相互关系的探讨 [J], 温宏泉
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基于改进果蝇算法求解混合整数非线性规划问题
基于改进果蝇算法求解混合整数非线性规划问题朱志同;赵阳;李炜;郭星【摘要】在科学及工程系统设计中存在许多混合整数非线性规划MINLP(Mixed-Integer NonLinear Programming)问题,该类问题变量类型丰富且约束条件较多,难以求解,为此提出一种改进果蝇算法.该算法对不同类型变量的更新采取不同的策略,并采用周期性的步长函数指导果蝇的寻优,使其避免陷入局部最优.并通过与另外两种常用的算法在稳定性、收敛速度等方面进行了比较,实验结果表明该改进的果蝇算法效果较优,能有效地解决MINLP问题.%There are many MINLP problems in the design of science and engineering systems, which are rich in variables and have many constraints and are difficult to solve.Therefore, this paper proposes an improved fruit flies algorithm.The algorithm uses different strategies to update different types of variables, and uses the periodic step function to guide the optimization of FOA so as to avoid falling into local pared with the other two commonly used algorithms in terms of stability, convergence speed and so on, experimental results show that the improved fruit flies algorithm can effectively solve the MINLP problems.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2017(034)006【总页数】6页(P262-266,308)【关键词】混合整数非线性规划;智能计算;果蝇算法【作者】朱志同;赵阳;李炜;郭星【作者单位】安徽大学计算智能与信号处理重点实验室安徽合肥 230039;安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥 230601;安徽大学计算智能与信号处理重点实验室安徽合肥 230039;安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥 230601;安徽大学计算智能与信号处理重点实验室安徽合肥 230039;安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥 230601【正文语种】中文【中图分类】TP301.6在科学及工程系统设计中存在许多问题都是非线性规划问题，其中混合整数非线性规划MINLP又是非线性规划的一个重要分支[1]。
植被指数模型详解
ENVI下植被指数模型详解植被指数（VI）是两个或多个波长范围内的地物反射率组合运算，以增强植被某一特性或者细节。
所有的植被指数要求从高精度的多光谱或者高光谱反射率数据中计算。
未经过大气校正的辐射亮度或者无量纲的DN值数据不适合计算植被指数。
目前，在科学文献中发布了超过150种植被指数模型，这些植被指数中只有极少数是经过系统的实践检验。
在ENVI中，根据对植被波谱特征产生重要影响的主要化学成份：色素（Pigments）、水分（Water）、碳（Carbon）、氮（Nitrogen），总结了7大类实用性较强的植被指数，即：宽带绿度、窄带绿度、光利用率、冠层氮、干旱或碳衰减、叶色素、冠层水分含量。
这些植被指数可以简单度量绿色植被的数量和生长状况、叶绿素含量、叶子表面冠层、叶聚丛、冠层结构、植被在光合作用中对入射光的利用效率、测量植被冠层中氮的相对含量、估算纤维素和木质素干燥状态的碳含量、度量植被中与胁迫性相关的色素、植被冠层中水分含量等。
下面是7大类27种植被指数的说明，这些植被指数都是经过严格生物条件下测试的。
1宽带绿度——BroadbandGreenness(5种)宽带绿度指数可以简单度量绿色植被的数量和生长状况，它对植物的叶绿素含量、叶子表面冠层、冠层结构比较敏感，这些都是植被光合作用的主要物质，与光合有效辐射（fAPAR）也有关系。
宽带绿度指数常用于植被物候发育的研究，土地利用和气候影响评估，植被生产力建模等。
宽带绿度指数选择的波段范围在可见光和近红外，一般的多光谱都包含这些波段。
下面的公式中规定波段的中心波长：ρNIR=800nm，ρRED=680nm，ρBLUE=450nm。
1)归一化植被指数（NormalizedDifferenceVegetationIndex——NDVI）NDVI众所周知的一种植被指数，在LAI值很高，即植被茂密时其灵敏度会降低。
其计算公式为：NDVI=(式1)值的范围是-1~1，一般绿色植被区的范围是0.2~0.8。
应用增强回归树对小兴安岭沼泽湿地构成信息的提取
ｔｈａｎ ｔｈａｔ ｆｏｒ ｎｏｎ⁃ｗｅｔｌａｎｄｓ （０．８０３） ， ａｎｄ ｔｈｅ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｔｏ ｐｒｅｄｉｃｔ ｗｅｔｌａｎｄｓ ｉｓ ｂｅｔｔｅｒ ｔｈａｎ ｔｈａｔ ｏｆ ｎｏｎ⁃ｗｅｔｌａｎｄｓ．
产品，对地球 表 面 水 体 制 图 及 动 态 变 化 监 测 分 析
等
［ ４－５］
。 将云计算和机器学 习 应 用 于 地 理 空 间 科
１） 黑龙江省省属本科高校基本科研业务费项目（ ２０２１－ＫＹＹＷＦ
－Ｅ００６） ；国家自然科学基金项目（ ４１６７１１００，４２０７１０７９） ；牡丹江师范
保护提供准确的数据。
１ 研究区概况
本文以小兴安岭区域为研究区，小兴安岭位于
黑龙江省北部（ ４５°５０′ ～ ５１°１０′Ｎ，１２５°２０′ ～ １３１°２０′
Ｅ） ，其山脉总体为西北 － 东南走向，北部多台地、宽
东 北 林 业 大 学 学 报 第 ５１ 卷
为 ０．１１ ～ ２１．５５。
本研究使用的遥感数据为 ３０ ｍ 的 Ｌａｎｄｓａｔ８ ＯＬＩ
光学数据，提取蓝光波段（ Ｂ２） 、绿光波段（ Ｂ３） 、红
光波段（ Ｂ４） 、近红外波段（ Ｂ５） 、归一化植被指数和
归一化水体指数等变量；搜集时间范围为 ２０１５ 年 ５
月 １ 日至 ２０１５ 年 ９ 月 ３０ 日覆盖研究区的 Ｌａｎｄｓａｔ８
该像元与邻域内的像元平均值接近。 地形位置指数
(完整word版)自适应滤波LMS算法及RLS算法及其仿真
自适应滤波第1章绪论 (1)1.1自适应滤波理论发展过程 (1)1. 2自适应滤波发展前景 (2)1. 2. 1小波变换与自适应滤波 (2)1. 2. 2模糊神经网络与自适应滤波 (3)第2章线性自适应滤波理论 (4)2. 1最小均方自适应滤波器 (4)2. 1. 1最速下降算法 (4)2.1.2最小均方算法 (6)2. 2递归最小二乘自适应滤波器 (7)第3章仿真 (12)3.1基于LMS算法的MATLAB仿真 (12)3.2基于RLS算法的MATLAB仿真 (15)组别: 第二小组组员: 黄亚明李存龙杨振第1章绪论从连续的(或离散的)输入数据中滤除噪声和干扰以提取有用信息的过程称为滤波。
相应的装置称为滤波器。
实际上, 一个滤波器可以看成是一个系统, 这个系统的目的是为了从含有噪声的数据中提取人们感兴趣的、或者希望得到的有用信号, 即期望信号。
滤波器可分为线性滤波器和非线性滤波器两种。
当滤波器的输出为输入的线性函数时, 该滤波器称为线性滤波器, 当滤波器的输出为输入的非线性函数时, 该滤波器就称为非线性滤波器。
自适应滤波器是在不知道输入过程的统计特性时, 或是输入过程的统计特性发生变化时, 能够自动调整自己的参数, 以满足某种最佳准则要求的滤波器。
1. 1自适应滤波理论发展过程自适应技术与最优化理论有着密切的系。
自适应算法中的最速下降算法以及最小二乘算法最初都是用来解决有／无约束条件的极值优化问题的。
1942年维纳(Wiener)研究了基于最小均方误差(MMSE)准则的在可加性噪声中信号的最佳滤波问题。
并利用Wiener. Hopf方程给出了对连续信号情况的最佳解。
基于这～准则的最佳滤波器称为维纳滤波器。
20世纪60年代初, 卡尔曼(Kalman)突破和发展了经典滤波理论, 在时间域上提出了状态空间方法, 提出了一套便于在计算机上实现的递推滤波算法, 并且适用于非平稳过程的滤波和多变量系统的滤波, 克服了维纳(Wiener)滤波理论的局限性, 并获得了广泛的应用。
非线性混合光谱模型与植被高光谱遥感分类若干问题分析
山东科技大学硕士学位论文摘要Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎＵＳｉｎｇｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｓｅｌｅｃｔｉｏｎｏｆｔｒａｉｎｉｎｇｓａｍｐｌｅｓ，Ｍｉｘｅｄｐｉｘｅｌ，ＮｏｎｌｉｎｅａｒｍｉｘｉｎｇｓｐｅｃｔｒａｌｍｏｄｅｌＳＤｅｃｔｒａｌｆｅａｔｕｒｅｓ声明本人呈交给山东科技大学的这篇硕士学位论文，除了所列参考文献和世所公认的文献外．全部是本人在导师指导下的研究成果。
该论文资料尚没有呈交于其它任何学术机关作鉴定。
硕士生签名：日期：ＡＦＦＩＲＭＡＴＩｏＮ≯习彳火秀沁嗽。
０６Ｉｄｅｃｌａｒｅｔｈａｔｔｈｉｓｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎ，ｓｕｂｍｉｔｔｅｄｉｎｆｕｌｆｉｌｌｍｅｎｔｏｆｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｆｏｒｔｈｅａｗａｒｄｏｆｍａｓｔｅｒｏｆＰｈｉｌｏｓｏｐｈｙｉｎＳｈａｎｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｉｓｗｈｏｌｌｙｍｙｏｗｎｗｏｒｋｕｎｌｅｓｓｒｅｆｅｒｅｎｃｅｄｏｆａｃｋｎｏｗｌｅｄｇｅ．Ｔｈｅｄｏｃｕｍｅｎｔｈａｓｎｏｔｂｅｅｎｓｕｂｍｉｔｔｅｄｆｏｒｑｕａｌｉｆｉｃａｔｉｏｎａｔａｎｙｏｔｈｅｒａｃａｄｅｍｉｃｉｎｓｔｉｔｕｔｅ．Ｓｉｇｎａｔｕｒｅ：７易＆双噌Ｄａｔｅ：卿仍山东科技大学硕士学位论文绪论１绪论高光谱遥感技术自从诞生以来，就以其高光谱分辨率的特点受到国外国内的广泛关注。
在地质、植被生态、土壤，以及城市应用等方面的研究中取得了引人注目的成果，已经成为当前遥感的一个重要发展方向。
其中，植被高光谱遥感分类方法应用问题、训练样本的选择问题以及混合像元的分解问题也引起了人们的广泛关注，并且已经取得了长足的发展。
１．１课题的来源及意义本课题的研究来源于我的导师陶华学教授的国家自然科学基金项目“广义非线性动态最小二乘法理论及其在地学领域中的应用研究”。
随着计算机技术的飞速发展，许多学科的研究方向都在向非线性领域扩展；强大的计算机处理能力使得在短时间内完成复杂的非线性计算成为可能。
第12章 基于非线性多混合函数拟合模型的植被过滤带计算
-10
-0.378264567655201 resnorm =
8.715616935003856e+03
第十二章
SS的 浓 度 削 减 率 % 拟合值 实际值 80 50 40 30 60 20 10 0 20 -10 -20 0
MATLAB优化算法案例分析与应用
SS的 浓 度 削 减 率 % -- 误 差 误差
% 初值像矩阵
% 差序列
% min min 差序列 % max max 差序列
第十二章
MATLAB优化算法案例分析与应用
表12- 6 植被过滤带净化效果与其影响因素 的关联度
植被过滤带 1# 2# 3# 4# 6# 7# 8# 3#和8# 植被条件 0.7667 0.8543 0.5850 0.8428 0.6875 0.7378 0.6641 0.5830 流量因素 0.73227 0.7710 0.6506 0.8283 0.7285 0.7238 0.6780 0.6508 土壤初始含水量 0.7501 0.7846 0.8221 0.8283 0.6915 0.8175 0.8124 0.7675 SS入流浓度 0.6976 0.8554 0.7688 0.7821 0.6346 0.8135 0.6978 0.6895 带宽因素 0.7168 0.7829 0.6708 0.5881 0.6800 0.7646 0.6449 0.6312
表12- 4 不同浓度条件下SS削减率
类别 植被过滤带 1# 6# 3# 7# 5# 8# 1# 6# 3# 7# 5# 8# 1# 6# 3# 7# 5# 8# 入流浓度(mg/ L) 3748 3374 3260 2372 2340 2344 2436 2400 2388 392 484 408 612 432 660 出流浓度(mg/ L) 1370 1130 2110 1080 1043 880 880 1880 2132 200 216 160 232 358 598 削减率(%) 63.45 66.51 35.28 54.47 55.43 62.46 63.88 21.67 10.72 48.98 55.37 60.78 62.09 17.13 9.39
马尾松树高-胸径非线性混合效应模型构建
效应模型(fi2=0.863、RMSE=1.516m、MAE =1.113 m, RMA = 8.657%)拟合效果没有明显差异。与传统回归方法建立的
基础模型和广义模型相比，基于非线性混合效应构建的树高-胸径模型预测效果更具有优越性，用基础非线性混合效应
模型预测马尾松人工林树高值，具有较高精度。
关键词：马尾松；树高-胸径模型；随机效应；非线性混合效应模型；贵州省东北部
合效应模型，评价固定效应模型(两个)与非线性混合效应模型(两个)的拟合能力和预测精度，获得最 佳树高预测模型。结果表明：最优基础模型为Chapman-Richards模型，其决定系数(fi2 = 0.636)最大，
开放科学标识码 "用山码)
均方根误差(RMSE = 2.472 m)、平均绝对误差(MAE = 1.917 m)、平均相对误差绝对值(RMA = 14.597%)最小；广义模型
中图分类号：S757
文献标识码：A
文章编号：2096-0018(2021)04-0439-10
Construction of nonlinear mixed effect height-diameter model for Pinus massoniana
CHEN Hao1，LUO Yang2
(1.College of Forestry，Guizhou University， Guiyang， Guizhou 550025， China； 2.Forestry Science and Technology Extension Station of Guizhou Province， Guiyang， Guizhou 550001， China)
马尾松(Pinus massoniana Lamb.)作为贵州省主要用材树种之一，具有材质好、用途广、耐干旱等特 点，不仅提供了高质量木材产品，还发挥着重要的生态效益，但传统的经营理念、管理措施制约了马尾 松人工林林木资源的发展和林分质量的提升^］。为了准确监测林木生产和估计产量，并为生态服务功 能和林分质量提升制定合理规划设计，有必要建立马尾松树高-胸径模型。目前，已有后向传输(back propagation，BP)神经网络等方法拟合马尾松树高曲线［l9-20］，但利用非线性混合效应模型研究马尾松树 高与胸径关系还鲜见报道。为此，本研究基于ll个常用树高-胸径模型筛选基础模型，构建广义模型 与非线性混合效应模型，比较各模型性能，探讨非线性混合效应对马尾松树高值预测的准确度和稳定 性，以期为马尾松人工林生长收获预估和质量提升提供理论依据和科学指导。
非线性最小二乘数据拟合(高斯-牛顿法)
非线性方程解例题
求x^3-2*x-5=0 的根 解：>> fun='x^3-2*x-5'; >> z=fzero(fun,2) %初始估计值为2 结果为 z=
2.0946
非线性方程组求解
非线性方程组的标准形式为：F(x) = 0 其中：x为向量，F(x)为函数向量。 函数 fsolve 格式 x = fsolve(fun,x0) %用fun定义向量函数，其定义方式为：先定义
解au2+υ2=0, u-υ=1。 [u,v]=solve (′a * u ^ 2+v ^ 2=0′, ′u-v=1′) u=
[1/2/(a+1) * (-2 * a+2 * (-a) ^ (1/2))+1] [1/2/(a+1) * (-2 * a-2 * (-a) ^ (1/2))+1] v= [1/2/(a+1) 8 (-2 * a +2 * (-a) ^ (1/2))] [1/2/(a+1) 8 (-2 * a -2 * (-a) ^ (1/2))]
Jacobian阵。 其余参数与前面参数相似。
非线性方程组求解例题
• 解下列非线性方程组 3x2 2
程序及做法:
function y=xzz(x)； y(1)=x(1)+2 * x(2)+x(3); y(2)=2 * x(1)+2 * x(2)+3 * x(3)-3; y(3)=-x(1)-3 * x(2)-2; y=[y(1) y(2) y(3)]; x0=[1 1 1]; [x,fva1,exitflag,output]=fsolve(′xzz′,x0)
非线性最小二乘数据拟合高斯牛顿法高斯拟合origin高斯拟合matlab高斯拟合matlab非线性拟合origin非线性拟合二维高斯拟合高斯函数拟合非线性拟合算法非线性拟合非线性拟合公式
【5A文】关于序列二次规划(SQP)算法求解非线性规划问题研究
关于序列二次规划（SQP）算法求解非线性规划问题研究兰州大学硕士学位论文关于序列二次规划（SQP）算法求解非线性规划问题的研究姓名：石国春申请学位级别：硕士专业：数学、运筹学与控制论指导教师：王海明20090602兰州大学2009届硕士学位论文摘要非线性约束优化问题是最一般形式的非线性规划NLP问题，近年来，人们通过对它的研究，提出了解决此类问题的许多方法，如罚函数法，可行方向法，Quadratic及序列二次规划SequentialProgramming简写为SOP方法。
本文主要研究用序列二次规划SOP算法求解不等式约束的非线性规划问题。
SOP算法求解非线性约束优化问题主要通过求解一系列二次规划子问题来实现。
本文基于对大规模约束优化问题的讨论，研究了积极约束集上的SOP 算法。
我们在约束优化问题的s一积极约束集上构造一个二次规划子问题，通过对该二次规划子问题求解，获得一个搜索方向。
利用一般的价值罚函数进行线搜索，得到改进的迭代点。
本文证明了这个算法在一定的条件下是全局收敛的。
关键字：非线性规划，序列二次规划，积极约束集Hl兰州人学2009届硕二t学位论文AbstractNonlinearconstrainedarethemostinoptimizationproblemsgenericsubjectsmathematicalnewmethodsareachievedtosolveprogramming．Recently,Manyasdirectionit，suchfunction，feasiblemethod，sequentialquadraticpenaltyprogramming??forconstrainedInthisthemethodspaper,westudysolvinginequalityabyprogrammingalgorithm．optimizationproblemssequentialquadraticmethodaofSQPgeneratesquadraticprogrammingQPsequencemotivationforthisworkisfromtheofsubproblems．OuroriginatedapplicationsinanactivesetSQPandSQPsolvinglarge-scaleproblems．wepresentstudyforconstrainedestablishontheQPalgorithminequalityoptimization．wesubproblemsactivesetofthesearchdirectionisachievedQPoriginalproblem．AbysolvingandExactfunctionsaslinesearchfunctionsubproblems．wepresentgeneralpenaltyunderobtainabetteriterate．theofourisestablishedglobalconvergencealgorithmsuitableconditions．Keywords：nonlinearprogramming，sequentialquadraticprogrammingalgorithm，activesetlv兰州大学2009届硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：本人所呈交的学位论文，是在导师的指导下独立进行研究所取得的成果。
植被过滤带的定量计算方法
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如果负荷 Gu 已知 ,就可确定 Du 和 C 。当水流的 剪切力远大于泥沙输移所需的临界剪切力时 , 应用
Yalin (1963) 方程得泥沙输移能力 TC :
TC = ( d TC/ dx) x
(8)
由 CREAMS 沉淀控制性方程得 :
D u = ( </ x u) ( Tcu - Gu)
(9)
[ (1 - x u 3 1 + <) / x u 3 ] + x u 3 <
(10)
此式对于边界条件 : < = 0 , < = ∞, x u 3 = 0 ,
x u 3 = 1 仍然适用 。当 < →0 ,表示急流中细小的轻
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出了缓冲带带宽的设计原则 ;Lee 等[12 ] 研究了不同 雨强下 ,组成过滤带内植物拦截污染物的效率 ; Schultz 等[16 ] 依 据 不 同 植 物 拦 截 污 染 物 的 功 能 不 同 ,在河流与农田之间设置了一条 20 m 宽的多物种 过滤带 (MSRBS) ,结果表明该过滤带在控制农业非 点源污染方面十分有效 。美国 Kentucky 大学提出 了一 种 计 算 草 植 被 带 过 滤 、截 留 泥 沙 效 果 的 模 式[15 ] 。
MATLAB-智能算法30个案例分析-终极版(带目录)
MATLAB 智能算法30个案例分析（终极版）1 基于遗传算法的TSP算法（王辉）2 基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法（史峰）3 基于遗传算法的BP神经网络优化算法（王辉）4 设菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱（王辉）5 基于遗传算法的LQR控制优化算法（胡斐）6 遗传算法工具箱详解及应用（胡斐）7 多种群遗传算法的函数优化算法（王辉）8 基于量子遗传算法的函数寻优算法（王辉）9 多目标Pareto最优解搜索算法（胡斐）10 基于多目标Pareto的二维背包搜索算法（史峰）11 基于免疫算法的柔性车间调度算法（史峰）12 基于免疫算法的运输中心规划算法（史峰）13 基于粒子群算法的函数寻优算法（史峰）14 基于粒子群算法的PID控制优化算法（史峰）15 基于混合粒子群算法的TSP寻优算法（史峰）16 基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法（史峰）17 粒子群算法工具箱（史峰）18 基于鱼群算法的函数寻优算法（王辉）19 基于模拟退火算法的TSP算法（王辉）20 基于遗传模拟退火算法的聚类算法（王辉）21 基于模拟退火算法的HEV能量管理策略参数优化（胡斐）22 蚁群算法的优化计算——旅行商问题（TSP）优化（郁磊）23 基于蚁群算法的二维路径规划算法（史峰）24 基于蚁群算法的三维路径规划算法（史峰）25 有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测（郁磊）26 有导师学习神经网络的分类——鸢尾花种类识别（郁磊）27 无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别（郁磊）28 支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断（郁磊）29 支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测（郁磊）30 极限学习机的回归拟合及分类——对比实验研究（郁磊）智能算法是我们在学习中经常遇到的算法，主要包括遗传算法，免疫算法，粒子群算法，神经网络等，智能算法对于很多人来说，既爱又恨，爱是因为熟练的掌握几种智能算法，能够很方便的解决我们的论坛问题，恨是因为智能算法感觉比较“玄乎”，很难理解，更难用它来解决问题。
非线性规划PPT演示文稿
RUC, Information School, Ye Xiang
RUC, Information School, Ye Xiang
求总风险（方差）的一种简便方法
第7章 非线性规划
由于目标函数“总风险（方差）”的公式是非线性的，也 复杂，希望找到一种不容易出错且简便的办法
构造协方差矩阵（方差、协方差）
总风险（方差）=
❖
SUMPRODUCT（MMULT（投资组合,协方差矩阵）,投资
第7章 非线性规划
这种方法是将3.2节的成本收益平衡问题非 线性化。在这种情况下，成本是与投资有关 的风险，收益是投资组合的预期回报。
因此，该模型的一般表达形式为：
最小化 风险
约束条件 预期回报≥最低可接受水平
这个模型关注投资组合的风险和预期收益 之间的平衡。
RUC, Information School, Ye Xiang
例7.1 给定一根长度为400米
的绳子，用来围成一块矩形菜 地，问长和宽各为多少，使菜 地的面积最大？ 解：这是一个小学数学问题， 现在把它当作一个规划问题来 求解。
RUC, Information School, Ye Xiang
7.1 非线性规划基本概念 第7章 非线性规划
(1) 决策变量
7.2.2 运用非线性规划优化 有价证券投资组合
第7章 非线性规划
投资组合优化，就是确定投资项目中的一 组最优投资比例。这里所说的“最优”，可 以是在一定风险水平下使得投资回报最大， 也可以是在一定的投资回报水平下使得风险 最小。
非线性规划问题的混合整数模型及求解算法研究
非线性规划问题的混合整数模型及求解算法研究非线性规划（Nonlinear Programming，NLP）问题是指目标函数或约束条件中至少存在一个非线性函数的优化问题。
而混合整数规划（Mixed Integer Programming，MIP）问题是指在线性规划的基础上，还包含了整数（或整数和0-1变量）的优化问题。
在实际应用中，很多问题涉及到同时考虑连续变量和离散变量的情况，即混合整数非线性规划（Mixed Integer Nonlinear Programming，MINLP）问题。
解决MINLP问题具有很高的理论和实际意义，但由于其复杂性，一直以来都是计算最困难的类型之一。
针对非线性规划问题的混合整数模型及其求解算法的研究，可以从下面几个方面展开：1. 混合整数非线性规划问题的数学建模混合整数非线性规划问题的数学建模是研究的基础，通过将实际问题转化为数学模型，可以更好地理解和解决问题。
在建模过程中，需要考虑目标函数、约束条件和决策变量等因素，确保模型的准确性和可行性。
2. 混合整数非线性规划问题的求解算法针对混合整数非线性规划问题的求解算法，有许多经典的方法可以利用。
比较常用的方法包括分支定界法、割平面法、列生成法、松弛法等。
这些算法可以根据实际问题的特点选择合适的方法进行求解，并提高求解效率和准确性。
3. 混合整数非线性规划问题的应用领域混合整数非线性规划问题的应用领域广泛，包括生产计划、资源分配、供应链优化、网络设计等。
对于不同的应用领域，需要结合实际情况对模型和算法进行特定的定制和优化，以更好地解决实际问题。
4. 混合整数非线性规划问题的软件工具和案例分析市场上有许多专门用于求解混合整数非线性规划问题的软件工具，比如GAMS、AMPL等。
通过对这些工具的学习和实际案例的分析，可以更好地理解混合整数非线性规划问题的求解方法和技巧。
5. 混合整数非线性规划问题的研究前景和挑战对于混合整数非线性规划问题的研究还存在许多挑战，如精确解和近似解的求解、多目标优化、不确定性建模等。
基于无人机多光谱遥感和机器学习算法的南疆棉花生物量估算
杨 野，杨德昌，孙 红，等．基于无人机多光谱遥感和机器学习算法的南疆棉花生物量估算［Ｊ］．江苏农业科学，２０２３，５１（１５）：１７９－１８７．ｄｏｉ：１０．１５８８９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－１３０２．２０２３．１５．０２５基于无人机多光谱遥感和机器学习算法的南疆棉花生物量估算杨 野１，杨德昌２，孙 红２，孟洪兵１，田才耀１，刘成成１，雷定湘１（１．塔里木大学信息工程学院，新疆阿拉尔８４３３００；２．中国农业大学信息与电气工程学院，北京１０００８３） 摘要：为探究不同生育期内植被指数对南疆棉花地上部生物量的估算潜力，利用无人机测取试验地塔河二号棉花３个生育期（蕾期、花铃期、吐絮期）多光谱影像数据，同时进行棉花植株生物量（地上部分干质量）的数据采集，对不同生育时期的棉花光谱及地上部生物量变化特征进行分析，选取Ｐｅａｒｓｏｎ相关系数法筛选出的单一植被指数和多种植被指数组合构建基于偏最小二乘法（ＰＬＳＲ）、支持向量机（ＳＶＭ）和随机森林（ＲＦ）３种机器学习算法的反演模型，通过决定系数（Ｒ２）和均方根误差（ＲＭＳＥ）对反演效果进行评定。
结果表明，地上生物量在蕾期至吐絮期内持续增大，多光谱近红外波段反射率在蕾期至吐絮期内先升高后降低，花铃期的模型估算效果最佳，Ｒ２均≥０．６８，ＲＭＳＥ均≤０．５３；ＮＤＶＩ、ＲＶＩ和ＧＮＤＶＩ这３种植被指数与棉花地上部生物量的相关性最高，相关系数均≥０．７６５，呈极显著相关关系（Ｐ＜０．０１）；以植被指数组合（ＮＤＶＩ－ＲＶＩ）为变量的支持向量机回归模型的建模效果最优。
本研究探究了不同植被指数组合和不同机器学习算法建模的估算效果，证明了植被指数融合的方法在棉花不同生育时期生物量估算的可行性，为南疆棉花的生长监测提供技术支持和理论支撑。
关键词：无人机；多光谱；植被指数；地上部生物量；机器学习算法；生育时期；相关系数法 中图分类号：Ｓ１２７ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００２－１３０２（２０２３）１５－０１７９－０８收稿日期：２０２２－１１－０８基金项目：南疆重点产业创新发展支撑计划（编号：１１２１０８５）。
基于混合线性模型的城市植被覆盖度提取方法
基于混合线性模型的城市植被覆盖度提取方法
温静
【期刊名称】《科技与企业》
【年(卷),期】2012(000)003
【摘要】混合像元问题是影像遥感解译精度的重要因素之一。
目前国内外建立大量的混合像元分解模型,其中线性模型以其简单的理论基础广泛地得到了应用。
本文研究的是基于混合像元线性分解模型的城市植被覆盖度提取方法,重点在于线性分解模型的端元提取。
采用1995年Ridd提出的V（植被）-（I不透水面）-S （土壤）模型确定最终的端元类型,使用倒叉树的思想,先将三类端元进行细化,之后分别按细化后的次端元选择样本,逐步集成V-I-S三端元,完成端元选择。
这种端元提取方法不仅能提高端元获取的精度,而且增大了端元类别间差异,改善了端元提取效果。
本文将线性分解得到的植被丰度图,与多种方法进行对比分析后,表明基于V-I-S模型进行线性分解提取植被覆盖度是可行且可靠的。
【总页数】2页(P63-64)
【作者】温静
【作者单位】中国国土资源航空物探遥感中心,北京
【正文语种】中文
【中图分类】TS202.3
【相关文献】
1.基于多源遥感影像的多尺度城市植被覆盖度估算
2.基于LSMM和改进的FCM 提取城市植被覆盖度——以北京市海淀区为例
3.基于NDVI像元二分模型的城市植被覆盖度分析
——以焦作市为例4.海城市植被覆盖度动态变化分析5.矿业城市植被覆盖度空间提取及时空分析——以徐州市为例
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基于非线性拟合方程的多变量决策树算法
基于非线性拟合方程的多变量决策树算法
吴强;李金龙;杨振宇;王煦法
【期刊名称】《中国科学技术大学学报》
【年(卷),期】2006(036)005
【摘要】根据数据属性间存在的线性相关和非线性相关影响决策树性能的特点,提出了一种用拟合回归建立决策树的算法,并利用这种相关性来提高分类能力.该算法选择了一个较优的属性子集,对此子集中的属性进行加权组合,用于构造决策树的节点,采用二次多项式来拟合两个属性间可能存在的相关性,从而构造出分类能力更强的决策树.研究中用UCI标准数据集对各种算法进行测试及比较,实验结果及分析表明此决策树算法具有良好性能.
【总页数】4页(P546-549)
【作者】吴强;李金龙;杨振宇;王煦法
【作者单位】中国科学技术大学计算机科学技术系,安徽,合肥,230027;中国科学技术大学计算机科学技术系,安徽,合肥,230027;中国科学技术大学计算机科学技术系,安徽,合肥,230027;中国科学技术大学计算机科学技术系,安徽,合肥,230027
【正文语种】中文
【中图分类】TP181
【相关文献】
1.基于决策类划分多变量决策树算法的最优逻辑约简法则 [J], 黄俊南
2.基于决策类划分新型多变量决策树算法实例分析 [J], 黄俊南
3.基于新型多变量决策树算法人为二义性\r数据冲突的一种解决方案 [J], 黄俊南
4.基于新型多变量决策树算法的Iris的演算过程 [J], 黄俊南
5.基于新型多变量决策树算法的Iris的演算过程 [J], 黄俊南[1]
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40
SS的 浓 度 削 减 率 %
-30
SS 的 浓 度 削 减 率 % -- 误 差 拟合值 实际值 15
-40
误差
70 65 60 55
-20 5 10 15 20 25 30
35
40
10
5
10
15
20
25
30
35
40
5
0 50 45 40 35 2 4 6 8 10 12 14 16 2 4 6 8 10 12 14 16 -5
第十二章
关联度分析 0.95
MATLAB优化算法案例分析与应用
0.9
0.85
1# 2# 3# 4# 6# 7# 8# 3#和 8#
0.8
0.75
0.7
0.65
0.6
0.55
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
5
图12- 4 关联度图
第十二章
MATLAB优化算法案例分析与应用
12.6 基于非线性多混合拟合模型的浓度削减率计算
P aV 1 a2Q a3 a4C a5 ln WB a6 S a7
b
function f = myfun1(xs,xdata) % global X0 X1 X2 X3 X4 X5 X6 a1 = xs(1); % 植被因子C 系数 a2 = xs(2); % 入流流量Q 系数 b = xs(3); % 入流流量Q 指数 a3 = xs(4); % 土壤初始含水量因素 系数 a4 = xs(5); % SS入流浓度 系数 a5 = xs(6); % 带宽因素m 系数 a6 = xs(7); % 坡度因素% 系数 a7 = xs(8); % 常数项 系数 X1 = xdata(:,1); X2 = xdata(:,2); X3 = xdata(:,3); X4 = xdata(:,4); X5 = xdata(:,5); X6 = xdata(:,6); f = a1*X1+a2*(X2).^(b)+a3*X3+a4*X4+a5*log(X5)+a6*X6+a7;
-0.378264567655201 resnorm =
8.715616935003856e+03
第十二章
SS的 浓 度 削 减 率 % 拟合值 实际值 80 50 40 30 60 20 10 0 20 -10 -20 0
MATLAB优化算法案例分析与应用
SS的 浓 度 削 减 率 % -- 误 差 误差
高浓度
中浓度
低浓度
第十二章
MATLAB优化算法案例分析与应用
•12.5 植被过滤带净化效果关联度计算
y = mapminmax(y); y1=mean(y'); y1=y1'; 示 for i=1:size(y,1) for j=1:size(y,2) y2(i,j)=y(i,j)/y1(i); end end for i=2:size(y,1) for j=1:size(y,2) y3(i-1,j)=abs(y2(i,j)-y2((i-1) ,j)); end end a=1;b=0; for i=1:size(y,1)-1 for j=1:size(y,2) if (y3(i,j)<=a) a=y3(i,j); elseif (y3(i,j)>=b) b=y3(i,j); end end end % 归一化 % 均值 % 转置 --- 一列显
第十二章
MATLAB优化算法案例分析与应用
100 90 80
SS浓度削减率(%)
70 60 50 40 30 20 10 0
1
2 3#10m
3 7#10m
4
5 6#10m
6
7 3#15m
8 7#15m
9
10
次数
5#15m
图12- 1 不同草本植被过滤带对SS的浓度削 减率图
第十二章
MATLAB优化算法案例分析与应用
第十二章 x= 1.0e+02 * 1.007165434022676 -0.040456241588939 0.185977104531790 0.008560952618974 0.000124899448938 0.154749375981494
MATLAB优化算法案例分析与应用
0.101746255701932
表12- 4 不同浓度条件下SS削减率
类别 植被过滤带 1# 6# 3# 7# 5# 8# 1# 6# 3# 7# 5# 8# 1# 6# 3# 7# 5# 8# 入流浓度(mg/ L) 3748 3374 3260 2372 2340 2344 2436 2400 2388 392 484 408 612 432 660 出流浓度(mg/ L) 1370 1130 2110 1080 1043 880 880 1880 2132 200 216 160 232 358 598 削减率(%) 63.45 66.51 35.28 54.47 55.43 62.46 63.88 21.67 10.72 48.98 55.37 60.78 62.09 17.13 9.39
-10
% 初值像矩阵
% 差序列
% min min 差序列 % max max 差序列
第十二章
MATLAB优化算法案例分析与应用
表12- 6 植被过滤带净化效果与其影响因素 的关联度
植被过滤带 1# 2# 3# 4# 6# 7# 8# 3#和8# 植被条件 0.7667 0.8543 0.5850 0.8428 0.6875 0.7378 0.6641 0.5830 流量因素 0.73227 0.7710 0.6506 0.8283 0.7285 0.7238 0.6780 0.6508 土壤初始含水量 0.7501 0.7846 0.8221 0.8283 0.6915 0.8175 0.8124 0.7675 SS入流浓度 0.6976 0.8554 0.7688 0.7821 0.6346 0.8135 0.6978 0.6895 带宽因素 0.7168 0.7829 0.6708 0.5881 0.6800 0.7646 0.6449 0.6312
第十二章
MATLAB优化算法案例分析与应用
•第12章 基于非线性多混合拟合模 型的植被过滤带计算
第十二章
MATLAB优化算法案例分析与应用
不同植被配置下的植被过滤带净化效果排序为：草地过滤带 →灌草植被过滤带→灌草植被过滤带（灌木较多）→空白带， 其中草本群落发达的草地过滤带具有最好的净化效果，混合过 滤带中的沙棘会影响草本群落的发育，但能改善土壤渗透性。 本章以植被过滤带净化效果为分析背景，借助于MATLAB分析 软件，进行数据的分析和非线性模型的快速求解，给科研人员 一定的参考和借鉴作用。 学习目标： （1）学习和分析具体的实际工程问题，较好的提取有用数据 ； （2）学习和掌握MATLAB程序解决问题，并结合图形，阐述 问题实质； （3）学习和掌握MATLAB非线性多混合拟合模型的求解； （4）学习和掌握MATLAB数据关联度分析。