投影追踪—一种新的多元统计方法及其应用

本文讨论了投影追踪方法(PP方法),它是一种稳健而又实用的方法,能够帮助揭露高维观测数据的结构。我们应用了PP多元回归、PP主分量分析和PP判别分类方法于地球物理问题的研究,而且作了一些试算以减少计算机CPU的时间。     

基于t-SNE降维算法的区域化探数据中地质体空间分布信息可视化: 以英格兰西南部为例

区域化探数据中包含了丰富的地质信息,提取出蕴含在这些数据中的地质体空间分布信息,对于区域地质研究和找矿勘查具有重要意义。区域化探数据通常包括数十个元素,属于高维数据,隐藏在这些高维数据中的地质体空间分布信息无法直接从数据中观察到。针对这个问题,构建了一个基于t分布随机近邻嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding,简称t-SNE)算法的高维区域化探数据降维可视化模型。t-SNE算法是一种非线性降维方法,特别适用于高维数据集的降维和可视化。选择对岩性鉴定比较稳定的元素,通过t-SNE算法将高维化探数据降维到人眼可观察的一、二、三维,把降维之后的变量表达为栅格图,通过三原色混合等方法进行可视化,从而把隐藏在高维化探数据中的地质体空间分布信息可视化表达出来。以英格兰西南部某地区水系沉积物区域化探数据为例进行研究来检验t-SNE算法在高维化探数据可视化上的实际应用效果。结果显示:(1)通过t-SNE算法对高维化探数据进行可视化得到的结果能够很好地反映研究区的地质体空间分布情况;(2)可视化的效果与t-SNE算法的目标维度和复杂度两个参数密切相关。在t-SNE算法中设定要降维到的目标维度越高,所显示的地质体信息越详细。(3)基于t-SNE算法的化探数据降维可视化效果比基于主成分分析(PCA)的化探数据降维可视化效果更好。本文研究表明基于t-SNE算法的化探数据降维可视化方法能够很好地将地质体空间分布信息可视化表达出来,对于推断地质体的空间分布有一定的指导意义。     

HSF系统的检索功能和使用方法

“高程数据库”是“重力数据库”的一个子库,简称HSF系统,主要是为全国区域重力调查地形改正和均衡改正提供高程数据而设计的,它存放的是1/5万地形图公里网节点处的高程数据,以1/10万国际分幅为存贮单位。用户根据需要可以按1/10万的图幅号检索一个图幅内的全部高程数据,也可以按平面直角坐标和地理坐标所指定的范围检索由计算机拼接好的几幅图的数据,拼接遇到跨投影带(高斯投影6°带)时,系统能自动选用相应扩边数据或用二次加权函数法、二维拟线性插值法用相邻带的高程数据进行扩边插值。     

基于RCGA的PPC模型在化探异常识别与提取中的应用

为了进行地球化学异常的识别与提取,针对化探数据的特点,本文提出了一种将高维降维技术——投影寻踪分类(PPC)模型与实数编码遗传算法(RCGA)相结合的计算方法,分析了运用RCGA-PPC模型进行化探异常识别与提取的关键技术问题,并在MATLAB环境下开发了该方法的软件应用模块。以云南个旧地区水系沉积物地球化学数据为例,选取区域内Sn、Cu、Pb、Zn、As、Cd等主要成矿元素及与成矿关系密切的9种元素作为计算变量,利用RCGA-PPC模型对其进行处理和异常识别。研究表明:RCGAPPC模型中最佳投影值较高的地区与该区域实际矿床(点)吻合情况较好。该模型对化探异常的识别能力较强,是一种有效的化探多元素综合异常识别与提取方法。     

基于投影寻踪的水质评价模型

基于投影寻踪技术的基本原理和求解过程，建立了水质评价模型。大样本数据应用到模型中，使模型的精度大大提高。该模型既能根据样本本身寻求出各因子的重要程度，即客观权重．又能根据决策者对某个（些）影响因子的偏好，对样本进行分类。将遗传算法和传统优化方法相结合，以解决遗传算法求解带约束问题能力差的问题，并将其用于本文建立的模型的目标函数优化中．解决了高维数据全局寻优的难题。实例分析表明，该模型能够很好地对水质进行评价。能有效地解决多因素带来的高维复杂性，是一种处理多因素复杂评价问题的有效途径。     

考虑降水预报的三峡入库洪水集合概率预报方法比较

为了考虑预见期内降水预报的不确定性对洪水预报的影响,采用中国气象局、美国环境预测中心和欧洲中期天气预报中心的TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)降水预报数据驱动GR4J水文模型,开展三峡入库洪水集合概率预报,分析比较BMA、Copula-BMA、EMOS、M-BMA 4种统计后处理方法的有效性。结果表明:4种统计后处理方法均能提供一个合理可靠的预报置信区间;其期望值预报精度相较于确定性预报有所提高,尤其是水量误差显著减小;M-BMA方法概率预报效果最佳,它能够考虑预报分布的异方差性,不需要进行正态变换,结构简单,应用灵活。     

基于投影寻踪模型和加速遗传算法的石羊河流域水资源承载力综合评价

针对区域水资源承载力状况,采用高维降维技术——投影寻踪分类模型（PPC）,利用基于实数编码的加速遗传算法（RAGA）优化其投影方向,将多维数据指标（样本评价指标）转换到低维子空间,根据投影函数值的大小评价出样本的优劣,从而做出评价,最大限度避免了灰色关联法评判中权重矩阵取值的人为干扰,为区域水资源承载力状况评价及其它评判问题提供一条新的方法与思路。     

美国地质调查所用于地球化学数据管理和统计处理的RASS-STATPAC系统

RASS是岩石分析存储系统(Rock Analysis Storage System)的缩写,STATPAC是统计学程序包(Statistical Package)的缩写。RASS和STATPAC的计算机程序被汇集到供地球化学数据管理和统计处理用的RASS-STATPAC系统中。现有形式的这个系统已被很多的美国地质调查所的地质人员、地球化学人员和其他从事各式各样的地质和地球化学研究工作的科研人员应用了九年多。这个系统的主要优点是无论在数据的查找和检索方面或者在数据统计处理方式方面均给用户以灵活性。这个系统的统计程序提供了通常用于地球化学及岩石学中的统计处理的多种类型,而且也包含有向其它统计处理和自动绘图程序系统的过渡连接。     

岩矿粒度分析(讲座二) 第三讲 粒度分析的统计学基础及粒度分布规律

粒度分析是一种精细的统计工作,其数据的观测与处理均以概率论和统计学为基础,粒度分析工作者必须掌握基本的概率论和统计学知识,并熟悉常用的数理统计方法。一、概率论与统计学基础 (一)在基本概念方面应掌握:随机变量、总体和个体、样本和样本容量、频数、频率和稳定频率、概率、统计分组、分布函数和分布参数等。对于岩矿粒度分析具有重要意义的分布函数有:正态分布(算术正态及对数正态)、罗森分布、单众值分布、多众     

视磁化率(SUSC)填图的理论与实践

视磁化率(SUSC)填图是对总磁场强度数据进行高分辨率增强滤波的一种方法.虽然也可以对地面磁测或一维数据进行视磁化率的计算,但用于二维航磁图的分析,更能发挥其巨大的潜力.计算视磁化率最简单直接的方法,是在波数域中进行分支线性滤波(component linear filter),需要作以下四种滤波处理:低通稳定滤波、向下延拓、化到磁极、消去几何因子.方法所依据的统计前提是:假定地     

基于投影寻踪技术的矿井突水水源判别模型——以新庄孜煤矿为例

投影寻踪是一种降维处理技术,它可以将高维分析问题通过投影方向转化为低维问题分析.应用该法的关键在于寻求最佳投影方向,这可以转化为一个复杂的非线性优化问题,结合Matlab的遗传算法工具箱进行优化求解.本文以淮南新庄孜煤矿为例,建立突水水源判别投影寻踪模型,并与模糊综合评判模型、神经网络模型、灰色聚类模型进行分析比较.结果表明:投影寻踪判别模型能够有效地判别突水水源,比模糊综合评判、神经网络模型、灰色聚类模型具有更高的准确性,为矿井突水水源判别提供了一个新途径.     

沃希变换在数字滤波中的应用

除众所周知的富氏变换外,滤波处理用其它变换也能实现。本文对使用一维和二维离散沃希交换(DWTS)进行一维和二维数字滤波处理进行了专门研究.特别对最佳滤波器问题(即用一维和二维离散数据其所需计算量明显减少)进行了研究.所谓最佳沃希滤波器是在修正最小均方误差准则的基础上确定的。本文还对被滤波的两种基本类型的信号(周期信号和平稳随机过程)进行了考虑.另在文中给出了两个实例。     

投影寻踪模型在地下水水质评价中的应用

文中分析了常用的水体质量评价模型的缺陷,提出了基于序列二次规划算法SQP(Sequentialquadraticprogramming)的投影寻踪评价模型,并利用多项式插值的方法进行水质分类,取得了符合客观实际的评价结果。某水源地地下水质量评价结果表明:用投影寻踪方法可以揭示高维数据的结构特征;所建立的评价模型不仅简单、直观和易于理解,而且结果合理。为水源地的保护和合理利用提供了决策依据。     

基于投影寻踪模型的节水灌溉工程方案优选

提出了节水灌溉工程方案优选的投影寻踪（PP）模型的新方法。利用PP模型可把方案多维评价指标值综合成一维投影值,投影值越大表示该方案优选,根据投影值的大小就可对方案集进行优选。采用实码加速遗传算法进行PP建模,简化了投影寻踪技术的实现过程,为投影寻踪技术在节水灌溉工程中的广泛应用提供了新的有力工具。应用实例的结果说明,直接由样本数据驱动的PP模型用于节水灌溉工程方案优选简便可行,PP模型的投影值比较分散、易于决策,适用性和可操作性强,不需确定评价指标的权重,优选结果较为客观。     

基于粗糙集的Logistic回归模型在矿井突水模式识别中的应用

矿井突水模式识别是一个非正态、非线性和高维数据处理问题,也是二分类问题。使用粗糙集属性约简算法对样本数据降维,建立Logistic回归模型,并利用粒子群算法对模型参数优化。该模型对建模样本突水模式识别正确率为90%,对测试样本突水模式识别正确率为100%,效果好于数据不降维的Logistic回归模型。该模型克服了线性回归分析解决二分类问题存在的不足,为矿井突水模式识别提供了一种新思路、新方法。      

一种改进的基于独立成份分析的矿产预测方法

矿产统计预测是一项"把区域地质、成矿规律、地质数学信息和概念加以综合,并用计算机进行综合评价的工作"(阿格特伯格,1974).目前公认最佳的预测方法是利用地质、矿产、遥感、地球物理和地球化学等多种信息进行资源评价的综合信息矿产资源定量预测(王世称等,2000).但一些传统的分析处理方法,如主成分分析,相关性分析,致矿异常下限等均只利用了数据的低阶统计特性,具有一定的局限性,再加上空间地学信息的复杂性,数据挖掘效果不是十分理想,不能很好的表征矿产特征,因此预测结果往往与实际矿产储量情况不符.为了更深层次的挖掘地学信息,我们提出引进一种目前只用于信号处理的高阶统计方法--独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)来进行矿产预测,并借鉴因子分析的思想解决独立成分分析算法不确定性的局限,使其更加适合处理地质矿产数据,结果也更加便于制图解释.     

矿产资源统计预测国际学术讨论会召开

矿产资源统计预测国际学术讨论会(IWSPMR)1990年10月20日至25日在中国地质大学(武汉)召开。到会中外代表112人,其中外国专家13人,国际数学地质学会主席R.B.Mc Cammon(美),著名数学地质学家F.P.Agterberg(加)等出席了会议。会议主办单位为国际数学地质学会、国际地科联地质数据存储、自动处理、检索委员会、中国地质学会数学地质专业委员会和中国地质大学(武汉),协办单位为加拿大地质调查所。     

基于OFA-PP模型的区域最严格水资源管理类型识别与评价

为科学识别云南省16个州市最严格水资源管理区域类型,提出最优觅食算法(OFA)-投影寻踪(PP)识别模型。从最严格水资源管理用水总量控制红线、用水效率控制红线、纳污控制红线3个方面分别构建指标体系和分级标准,利用2015年云南省各州市指标数据及分级标准阈值分别构建基于"三条红线"的投影指标函数,采用OFA分别搜索最优投影向量,并计算各州市综合投影值和各分级标准阈值投影值,利用分级标准阈值投影值对各区域最严格水资源管理类型进行识别。结果表明,OFA-PP识别模型具有较好的识别效果,识别结果可为云南省实行最严格水资源管理制度提供参考。     

基于ArcView GIS的矿床定位预测系统简介

基于矢量数据的"矿床定位预测系统",简称DPIS,用于对地质、物探、化探、遥感、矿产等信息数据进行集成研究,预测找矿靶区.系统充分发挥ArcView GIS图形管理、空间查询、空间分析等优势,使地质研究人员能在熟悉的地质矿产图界面上,通过简单的鼠标操作,在短时间内完成大范围的矿床统计预测工作.系统还提供了"图层自动生成"、"线走向/长度计算"、"面积计算"、"图层平移/旋转/缩放"、"图层合并"等多种实用的矢量数据变换、处理功能,使数据资料的整理便捷、高效.     

从施密特网极射赤平投影散点图中确定优选方位的一种新的统计方法

本文分析了以施密特网极射赤平投影散点图绘制方位等密图的传统方法和W.B.KAMB方法的不足之处,提出了采用不同大小的等积扇形网的一套新的统计方法来取代采用固定大小的圆形窗口的旧的统计方法。据统计检验,方位密度数据往往服从负二项分布,据此可绘出具有一定统计显著性的四条方位等密线,从而能更有效地确定优选方位。此外,这种新方法也可用于处理其他地质领域中的方向数据。