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Considering the deviation of the working condition and the high updating frequency of the traditional moving window methods, this paper proposes a selective strategy of moving window for the Gaussian process regression in the latent probabilistic component space. First, the probabilistic principle component analysis (PPCA) is employed to deal with the multi-dimensional issue and extract essential information of the process data. Because the latent probabilistic components are more sensitive to the deviation of the working condition in the industrial process than the original data, the regression performance is improved under the PPCA framework. Under the proposed strategy, the soft sensor is able to detect the change of the working condition, and the updating is activated only when the predicted error exceeds the preset threshold, otherwise the model is kept unchanged. Furthermore, the promotion of both predicted accuracy and efficiency can be obtained by regulating the threshold. To test the effectiveness of the proposed method, a wastewater case study is provided, and the result shows that the proposed strategy works better under the probabilistic than other conventional methods. 相似文献
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This paper considers the identification problem of bilinear systems with measurement noise in the form of the moving average model. In particular, we present an interactive estimation algorithm for unmeasurable states and parameters based on the hierarchical identification principle. For unknown states, we formulate a novel bilinear state observer from input-output measurements using the Kalman filter. Then a bilinear state observer based multi-innovation extended stochastic gradient (BSO-MI-ESG) algorithm is proposed to estimate the unknown system parameters. A linear filter is utilized to improve the parameter estimation accuracy and a filtering based BSO-MI-ESG algorithm is presented using the data filtering technique. In the numerical example, we illustrate the effectiveness of the proposed identification methods. 相似文献
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以互联网、物联网、大数据等信息化前沿技术对农业服务业发展的影响与驱动为切入点,深入研究"互联网+"时代我国现代农业服务业发展的新形式,创新性地提出"互联网+"环境下我国现代农业服务业的新内涵,深入剖析在与互联网跨产业、跨领域、跨业务结合以后,现代农业服务业展现出高增值性、高渗透性和强外部性的新特征。重新梳理我国现代农业服务业的分类,着重分析利用信息感知、数据传输、智能处理和优化决策等先进的互联网信息技术推动现代农业服务业转型升级的动力机理,并提出发展现代农业服务业的相关对策建议。 相似文献
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基于珠三角制造业27个行业数据对城市经济联系和城市竞合进行关联分析,研究结果表明,不论这个城市是否属于非中心城市或中心城市,只要彼此经济联系越强,那么制造业竞合异构性越大,越倾向于合作;只要经济联系越弱,那么制造业竞合同构性越大,越倾向于竞争;反之,不完全成立。同时,城市竞合关系保持相对稳定,短期内几乎不随时间变化从一种状态转为另一种状态。因此,为促进制造业发展,我国政府必须持续不断加强城市间经济联系以促使城市间紧密合作,这也是促进城市群经济发展,实现我国制造业转型升级的重要举措。 相似文献
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通过对企业规模界定、企业进入联盟时间划分和企业进入联盟方式归纳,对企业进入联盟进行定性三维分类,构成的空间结构显示企业进入联盟存在8种类型,企业进入动机根据进入种类的不同存在差异。针对企业在进入联盟时存在信息获取不全面、企业进入和退出联盟机制不完善等阻碍,分别从联盟单位、政府和企业自身3个角度提出相应的完善对策。 相似文献
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中国建筑业碳排放影响因素空间效应分析 总被引:1,自引:1,他引:0
基于2004—2016年省际面板数据,利用STIRPAT模型建立地理回归模型,从全局分析建筑业时空分布,考虑时间变化下的空间作用效应,通过能源效率、产业结构等解释变量,在考虑区位空间因素的作用下构建地理加权回归模型。得出结论,能源效率对建筑业碳排放的促进作用在华南部分地区和华东部分地区有所减缓;产业结构对碳排放的影响在时间序列上看逐渐递减,在西北和华北地区改善显著。解释变量对碳排放的影响存在区域差异,应依据各地区资源禀赋制定差异化减排策略。 相似文献
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国内外学者对科研投入与企业绩效之间的关系进行了大量研究和实证工作,现有研究多以定性研究为主,分析研发投入与企业绩效之间的关系以及影响这两者关系的直接和间接变量,有少量学者用定量分析的方法表达某个或者某几个变量与这两者关系之间的数学关系,但由于企业绩效及科研成果结果显现的影响变量太多,这种定量分析方法的局限性大。为探索一种对大量因素同时进行定量分析的方法,尝试采用对高纬稀疏数据进行分析,对沪深两市327家制造企业2011~2016年的数据进行分析,以“研发投入增长率>0 & 营业收入增长率>0 & 人均营业收入增长率>0”为分析目标,对影响目标实现的十类74个变量进行定量分析,并得到达到这一分析目标的定量优化规则:当期和上期单位研发人员研发投入、研发人员投入增长率、盈利能力、产品市场竞争度这五个变量处于一定范围内时,分析目标达成概率有较大幅度提升。这一分析结果既可以用于衡量企业研发水平是否达到规模边界,又可作为对企业研发投入行为对企业绩效结果的预判。 相似文献
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