本文關(guān)鍵詞：非參數(shù)統(tǒng)計(jì)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)》 2009年

非參數(shù)統(tǒng)計(jì)與人工智能技術(shù)在水土空間變異中的應(yīng)用研究

劉全明  

【摘要】：空間變異理論是當(dāng)今世界科技發(fā)展前沿關(guān)注的熱點(diǎn)。本文針對(duì)土壤水鹽空間變異性問題,以我國大型引黃灌區(qū)-內(nèi)蒙古河套灌區(qū)內(nèi)兩個(gè)典型節(jié)水灌溉區(qū)域?yàn)槔?探索并開拓水—土空間變異的新原理和新方法。本文的主要研究成果有: 為了解決多數(shù)中小樣本容量有限或受特異值影響而造成有偏分布,使得統(tǒng)計(jì)特征非正態(tài)分布,本文引入穩(wěn)健地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)RGS的穩(wěn)健克立格后仍具有明顯平滑效應(yīng)。對(duì)影響點(diǎn)分析的研究表明:影響點(diǎn)識(shí)別法與特異值識(shí)別法具有一致性,應(yīng)在影響點(diǎn)分析的基礎(chǔ)上尋求特異值。 為此嘗試把ANN的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入土壤水鹽環(huán)境監(jiān)測(cè),為水土空間變異研究提供新方法。經(jīng)過大量探索性研究,建立了土壤水鹽估計(jì)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。結(jié)果表明:BP法可在一定程度上克服OK法的平滑效應(yīng),對(duì)原始數(shù)據(jù)沒有參數(shù)及嚴(yán)格地采樣分布要求,不涉及特異值的問題,簡(jiǎn)單而實(shí)用,但BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不具有統(tǒng)計(jì)分析的顯著檢驗(yàn)性功能。 在國內(nèi)初次引進(jìn)非參數(shù)統(tǒng)計(jì)學(xué)(NPG)理論的主要方法—指示克立格(簡(jiǎn)寫IK)法,進(jìn)行了試驗(yàn)區(qū)內(nèi)耕地、鹽荒地夏灌前土壤水鹽時(shí)空分布的模擬與估值。對(duì)指示閾值選擇方法進(jìn)行了探討,獲得的土壤水鹽指示閾值可供參考。重點(diǎn)對(duì)IK法的指示克立格模型與參數(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)分析,發(fā)現(xiàn)水鹽指示克立格平均概率與指示閾值、指示變異函數(shù)有密切關(guān)系,不宜選擇中位數(shù)作為單一閾值,單從提高概率預(yù)測(cè)精度考慮,水分指示閾值應(yīng)該盡量選擇低于中位數(shù)的偏小閾值,鹽分指示閾值應(yīng)該盡量選擇高于中位數(shù)的偏大閾值。IK法雖有獨(dú)特的估計(jì)作用,仍有一定平滑效應(yīng),且指示概率的方差較大。同時(shí)首次將析取克立格(簡(jiǎn)寫DK)法用于土壤水鹽估計(jì),對(duì)比了IK法、DK法與概率克立格PK法的概率估計(jì)功能。 鑒于ANN不具有顯著性統(tǒng)計(jì)分析功能,而IK法仍有平滑現(xiàn)象,文中探討了指示克立格與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的融合方法,按照基于(非參數(shù))統(tǒng)計(jì)分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)思路,創(chuàng)新性地提出了人工神經(jīng)指示克立格這一新技術(shù)。將人工指示克立格用于土壤水鹽評(píng)價(jià)發(fā)現(xiàn):人工神經(jīng)指示克立格具有指示克立格和ANN的優(yōu)點(diǎn),對(duì)數(shù)據(jù)無統(tǒng)計(jì)假定,不涉及特異值識(shí)別與處理,但可以高度逼近線性與非線性函數(shù),將特異值的影響限定在子區(qū)內(nèi),自然可減弱特異值的影響,平滑效應(yīng)顯著減弱,很好解決了非線性逼近問題,人工指示克立格可用于土壤水鹽監(jiān)測(cè)并推廣到其他相關(guān)工作中。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號(hào)】：TP18;P628.2
【目錄】：

摘要3-4

Abstract4-8

1 引言8-15

1.1 研究意義8-9

1.2 人工智能技術(shù)在國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀9-10

1.3 非參數(shù)統(tǒng)計(jì)理論在國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀10-13

1.4 研究目標(biāo)、內(nèi)容及技術(shù)路線13-15

2 采樣系統(tǒng)與數(shù)據(jù)分析15-21

2.1 采樣系統(tǒng)設(shè)計(jì) 115-16

2.2 采樣系統(tǒng)設(shè)計(jì) 216-17

2.3 土壤樣品測(cè)試與分析17

2.4 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析17-21

3 穩(wěn)健地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)在土壤水鹽空間變異中的應(yīng)用研究21-34

3.1 穩(wěn)健地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本原理22-29

3.1.1 特異值處理的影響系數(shù)法原理23-24

3.1.2 特異值處理的估計(jì)鄰域法原理24

3.1.3 穩(wěn)健變異函數(shù)推求法24-25

3.1.4 理論變差函數(shù)模型檢驗(yàn)25-26

3.1.5 RGS案例分析26-29

3.2 空間信息影響點(diǎn)識(shí)別29-31

3.2.1 空間信息影響點(diǎn)的識(shí)別原理29

3.2.2 空間信息影響點(diǎn)識(shí)別案例分析29-31

3.3 空間信息影響點(diǎn)與特異值關(guān)系研究31-32

3.4 小結(jié)32-34

4 基于BP網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域土壤水鹽模型34-52

4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)原理34-35

4.2 采樣系統(tǒng)1土壤水鹽環(huán)境的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)35-41

4.2.1 采樣系統(tǒng)1土壤水鹽環(huán)境的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立35-36

4.2.2 采樣系統(tǒng)1土壤水鹽環(huán)境的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算與分析36-41

4.3 采樣系統(tǒng)2土壤水鹽環(huán)境的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)41-51

4.3.1 采樣系統(tǒng)2土壤水鹽環(huán)境的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立41-42

4.3.2 采樣系統(tǒng)2土壤水鹽環(huán)境的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算與分析42-44

4.3.3 采樣系統(tǒng)2土壤水鹽環(huán)境的穩(wěn)健地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)計(jì)算與分析44-46

4.3.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與RGS的比較分析46-51

4.4 小結(jié)51-52

5 非參數(shù)統(tǒng)計(jì)理論應(yīng)用52-64

5.1 指示克立格原理53-55

5.2 指示克立格模型與參數(shù)研究55-60

5.2.1 指示閾值的選擇55-56

5.2.2 指示閾值與函數(shù)關(guān)系研究56-60

5.3 指示克立格估計(jì)60-62

5.4 小結(jié)62-64

6 概率估計(jì)方法比較64-79

6.1 析取克立格基本原理簡(jiǎn)介64-65

6.2 析取克立格應(yīng)用65-70

6.3 IK、DK、PK法概率估計(jì)比較70-78

6.4 小結(jié)78-79

7 非參數(shù)統(tǒng)計(jì)理論與人工智能技術(shù)的融合79-88

7.1 人工指示克立格原理80-81

7.2 人工指示克立格與其他方法應(yīng)用81-87

7.3 小結(jié)87-88

8 結(jié)論與展望88-91

致謝91-92

參考文獻(xiàn)92-100

作者簡(jiǎn)介100

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【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：非參數(shù)統(tǒng)計(jì)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：199018