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    玩重庆时时彩如何公式: 一种基于地理加权回归的土壤有机碳预测方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201510154714.2

    申请日:

    2015.04.02

    公开号:

    CN104764868A

    公开日:

    2015.07.08

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G01N 33/24申请日:20150402|||公开
    IPC分类号: G01N33/24 主分类号: G01N33/24
    申请人: 中国科学院南京土壤研究所
    发明人: 宋效东; 刘峰; 张甘霖; 赵玉国; 李德成; 杨金玲; 吴华勇
    地址: 210008江苏省南京市玄武区北京东路71号
    优先权:
    专利代理机构: 南京经纬专利商标代理有限公司32200 代理人: 唐循文
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201510154714.2

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2016.07.06|||2015.08.05|||2015.07.08

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明涉及一种基于地理加权回归的土壤有机碳预测方法,涵盖了局部回归中多重共线性诊断技术与综合处理方法,其主要方法包括:a)综合了全局回归与局部回归预测方法中独立变量的预处理技术;b)通用的地理加权回归中独立变量共线性问题综合诊断与处理机制;c)地理加权回归方法在特定数据集的适用性分析;d)最优独立变量集选取方法;e)综合考虑不同回归方法残差的空间趋势;通过对比分析不同独立变量集及其在局部回归中的共线性程度,综合考虑残差的空间趋势,进而提升了空间属性预测的计算效率与精度。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于地理加权回归的土壤有机碳预测方法,其特征在于,包括如下步骤:
    步骤001.针对土壤采样区中的各个采样点,分别采集对应于各个采样点的土壤有机碳和各种类土壤独立变量,并对所有变量进行预处理,获得分别对应于各个采样点的土壤有机碳采集数值和各种类待处理土壤独立变量,进入步骤002;
    步骤002.针对所有采样点,选择预设百分比数量的采样点作为建模采样点,剩余的采样点作为验证采样点,进入步骤003;
    步骤003.采用基于最小信息准则的逐步回归分析法,针对所有建模采样点对应的所有待处理土壤独立变量进行筛选,获得基于回归的土壤独立变量集合,并且采用皮尔逊相关系数指标计算基于回归的土壤独立变量集合中两两不同种类土壤独立变量间的相关矩阵,构成基于回归的土壤独立变量集合的相关矩阵;同时,采用主成分分析方法,针对所有建模采样点对应的所有待处理土壤独立变量进行处理,获得基于主成分的土壤独立变量集合,并且采用皮尔逊相关系数指标计算基于主成分的土壤独立变量集合中两两不同种类土壤独立变量间的相关矩阵,构成基于主成分的土壤独立变量集合的相关矩阵,进入步骤004;
    步骤004.采用地理加权回归方法,分别将基于回归的土壤独立变量集合和基于主成分的土壤独立变量集合作为独立变量源数据集合,进行验证采样点土壤有机碳的预测计算,分别获得对应于该回归方法、该两种独立变量源数据集合的各个验证采样点土壤有机碳的预测值,并且分别记录对应于该两种独立变量源数据集合的地理加权回归系数集合;
    采用全局回归方法,将基于回归的土壤独立变量集合作为独立变量源数据集合,进行验证采样点土壤有机碳的预测计算,获得对应于该回归方法、该独立变量源数据集合的各个验证采样点土壤有机碳的预测值,并且记录对应于该独立变量源数据集合的全局回归系数;
    采用地理加权岭回归方法,将基于回归的土壤独立变量集合作为独立变量源数据集合,进行验证采样点土壤有机碳的预测计算,获得对应于该回归方法、该独立变量源数据集合的各个验证采样点土壤有机碳的预测值,并且记录对应于该独立变量源数据集合的地理加权岭回归系数集合;进入步骤005;
    步骤005.根据均方根误差指标和平均误差指标,分别将上述各组验证采样点土壤有机碳的预测值与验证采样点的土壤有机碳采集数值进行交叉验证,获得最优验证采样点土壤有机碳预测值,并获得该最优验证采样点土壤有机碳预测值所对应的回归方法和独立变量源数据集合,进入步骤006;
    步骤006.若该最优验证采样点土壤有机碳预测值所对应的回归方法为地理加权回归方法,则进入步骤007;若该最优验证采样点土壤有机碳预测值所对应的回归方法为全局回归方法,则进入步骤011;若该最优验证采样点土壤有机碳预测值所对应的回归方法为地理加权岭回归方法,则进入步骤014;
    步骤007.获得该最优验证采样点土壤有机碳预测值所对应的地理加权回归系数集合,采用皮尔逊相关系数指标计算该地理加权回归系数集合中两两不同种类土壤独立变量间的相关矩阵,构成该地理加权回归系数集合的相关矩阵;并且针对该最优验证采样点土壤有机碳预测值所对应独立变量源数据集合的相关矩阵、该最优验证采样点土壤有机碳预测值所对应的地理加权回归系数集合,以及该地理加权回归系数集合的相关矩阵,采用至少一种共线性诊断工具进行分析,判断获得该最优验证采样点土壤有机碳预测值所对应回归方法和独立变量源数据集合的局部回归共线性问题情况,并进入步骤008;
    步骤008.根据各个验证采样点的土壤有机碳采集数值和采用地理加权回归方法获得各个验证采样点土壤有机碳的预测值,获得该各个验证采样点土壤有机碳的预测值对应的残差集合,分析该残差集合的空间趋势,进入步骤009;
    步骤009.针对该残差集合进行普通克里格插值,将采用地理加权回归方法获得各个验证采样点土壤有机碳的预测值与该残差集合中对应的插值结果进行叠加,生成该各个验证采样点新的土壤有机碳的预测值,即该各个验证采样点土壤有机碳的地理加权回归克里格预测值,进入步骤010;
    步骤010.将采用地理加权回归方法获得各个验证采样点土壤有机碳的预测值与该各个验证采样点土壤有机碳的地理加权回归克里格预测值,进行交叉验证,确定最优计算方法,进入步骤018;
    步骤011.根据各个验证采样点的土壤有机碳采集数值和采用全局回归方法获得各个验证采样点土壤有机碳的预测值,获得该各个验证采样点土壤有机碳的预测值对应的残差集合,分析该残差集合的空间趋势,进入步骤012;
    步骤012.针对该残差集合进行普通克里格插值,将采用全局回归方法获得各个验证采样点土壤有机碳的预测值与该残差集合中对应的插值结果进行叠加,生成该各个验证采样点新的土壤有机碳的预测值,即该各个验证采样点土壤有机碳的地理加权回归克里格预测值,进入步骤013;
    步骤013.将采用全局回归方法获得各个验证采样点土壤有机碳的预测值与该各个验证采样点土壤有机碳的地理加权回归克里格预测值,进行交叉验证,确定最优计算方法,进入步骤 018;
    步骤014.获得该最优验证采样点土壤有机碳预测值所对应的地理加权岭回归系数集合,采用皮尔逊相关系数指标计算该地理加权岭回归系数集合中两两不同种类土壤独立变量间的相关矩阵,构成该地理加权岭回归系数集合的相关矩阵;并且针对该最优验证采样点土壤有机碳预测值所对应独立变量源数据集合的相关矩阵、该最优验证采样点土壤有机碳预测值所对应的地理加权岭回归系数集合,以及该地理加权岭回归系数集合的相关矩阵,采用至少一种共线性诊断工具进行分析,判断获得该最优验证采样点土壤有机碳预测值所对应回归方法和独立变量源数据集合的局部回归共线性问题情况,并进入步骤015;
    步骤015.根据各个验证采样点的土壤有机碳采集数值和采用地理加权岭回归方法获得各个验证采样点土壤有机碳的预测值,获得该各个验证采样点土壤有机碳的预测值对应的残差集合,分析该残差集合的空间趋势,进入步骤016;
    步骤016.针对该残差集合进行普通克里格插值,将采用地理加权岭回归方法获得各个验证采样点土壤有机碳的预测值与该残差集合中对应的插值结果进行叠加,生成该各个验证采样点新的土壤有机碳的预测值,即该各个验证采样点土壤有机碳的地理加权回归克里格预测值,进入步骤017;
    步骤017.将采用地理加权岭回归方法获得各个验证采样点土壤有机碳的预测值与该各个验证采样点土壤有机碳的地理加权回归克里格预测值,进行交叉验证,确定最优计算方法,进入步骤018;
    步骤018.根据获得的最优方法,以及该最优验证采样点土壤有机碳预测值所对应的独立变量源数据集合,针对土壤采样区所在的研究区域进行土壤有机碳预测。

    2.  根据权利要求1所述一种基于地理加权回归的土壤有机碳预测方法,其特征在于:所述步骤001中,所述各种类土壤独立变量包括土壤高程数据、土壤坡度数据、土壤坡向数据、土壤地形湿度指数、土壤剖面曲率、土壤平面曲率、土壤利用、土壤年均气温、土壤年均降雨。

    3.  根据权利要求1所述一种基于地理加权回归的土壤有机碳预测方法,其特征在于:所述步骤001中,所述针对所有变量进行的预处理,具体包括如下步骤:
    步骤00101.针对所有变量中的连续性变量,按各变量的种类分别进行预处理,其中,首先分别获取各变量种类的平均值m和标准差s,然后分别针对各个变量,判断变量的值是否位于其对应变量种类对应的[m-2s,m+2s]内,是则判定该变量的值为正常值;否则继续判断该变量的值是否小于其对应变量种类对应的m-2s,是则更新该变量的值为m-2s;否则更新该 变量的值为m+2s;
    步骤00102.针对所有变量中的连续性变量,分别针对各个变量,判断变量是否符合正态分布,是则不做任何操作,否则采用自然对数方法变换,使得该变量符合正态分布;
    步骤00103.采用标准分数方法,针对所有变量中的连续性变量进行标准化;
    步骤00104.将所有变量中的分类变量处理为哑变量。

    4.  根据权利要求1所述一种基于地理加权回归的土壤有机碳预测方法,其特征在于:所述步骤00102中,针对所有变量中的连续性变量,分别针对各个变量,通过单样本k-s检验或频率直方图判断变量是否符合正态分布。

    5.  根据权利要求1所述一种基于地理加权回归的土壤有机碳预测方法,其特征在于:所述步骤007中,针对该最优验证采样点土壤有机碳预测值所对应独立变量源数据集合的相关矩阵、该最优验证采样点土壤有机碳预测值所对应的地理加权回归系数集合,以及该地理加权回归系数集合的相关矩阵,采用至少一种共线性诊断工具进行分析,判断获得该最优验证采样点土壤有机碳预测值所对应回归方法和独立变量源数据集合的局部回归共线性问题情况,具体包括如下过程:
    首先针对该最优验证采样点土壤有机碳预测值所对应独立变量源数据集合的相关矩阵,以及该最优验证采样点土壤有机碳预测值所对应的地理加权回归系数集合的相关矩阵,进行一一对比,若该对应的地理加权回归系数集合的相关矩阵中存在50%以上相关性指数小于该对应独立变量源数据集合的相关矩阵中同样位置的相关性指数,则说明该最优验证采样点土壤有机碳预测值所对应回归方法和独立变量源数据集合的局部回归共线性问题并不特别严重;
    获得该最优验证采样点土壤有机碳预测值所对应独立变量源数据集合对应的方差膨胀因子矩阵,构成局部方差膨胀因子矩阵;同时获得所述土壤采样区中所有采样点对应该独立变量源数据集合中各变量种类的方差膨胀因子,构成全局方差膨胀因子集合,并作如下判断:
    若局部方差膨胀因子矩阵中每一列的均值小于10,则说明该最优验证采样点土壤有机碳预测值所对应回归方法和独立变量源数据集合的局部回归共线性问题不严重;
    若局部方差膨胀因子矩阵中每一列的均值大于10,且全局方差膨胀因子集合中对应变量种类的方差膨胀因子也大于10,则说明该最优验证采样点土壤有机碳预测值所对应回归方法和独立变量源数据集合的局部回归共线性问题不严重;
    否则说明该最优验证采样点土壤有机碳预测值所对应回归方法和独立变量源数据集合存在潜在的共线性问题;
    针对该最优验证采样点土壤有机碳预测值所对应独立变量源数据集合中方差膨胀因子值大于 10的独立变量,以及该最优验证采样点土壤有机碳预测值所对应回归系数集合中方差膨胀因子值大于10的独立变量,分别进行两两散点图分析,如果所对应回归系数集合中独立变量的散点图比所对应的独立变量源数据集合中独立变量的散点图更无规律,则说明该最优验证采样点土壤有机碳预测值所对应回归方法和独立变量源数据集合的共线性问题可以忽略;否则,则说明该最优验证采样点土壤有机碳预测值所对应回归方法和独立变量源数据集合存在较为严重的共线性问题。

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