参数统计和非参数统计_非参数统计与人工智能技术在水土空间变异中的应用研究

发布时间：2016-11-30 10:20

  本文关键词：非参数统计，，由笔耕文化传播整理发布。

《内蒙古农业大学》 2009年

非参数统计与人工智能技术在水土空间变异中的应用研究

刘全明  

【摘要】：空间变异理论是当今世界科技发展前沿关注的热点。本文针对土壤水盐空间变异性问题,以我国大型引黄灌区-内蒙古河套灌区内两个典型节水灌溉区域为例,探索并开拓水—土空间变异的新原理和新方法。本文的主要研究成果有: 为了解决多数中小样本容量有限或受特异值影响而造成有偏分布,使得统计特征非正态分布,本文引入稳健地质统计学RGS的稳健克立格后仍具有明显平滑效应。对影响点分析的研究表明:影响点识别法与特异值识别法具有一致性,应在影响点分析的基础上寻求特异值。 为此尝试把ANN的BP神经网络技术引入土壤水盐环境监测,为水土空间变异研究提供新方法。经过大量探索性研究,建立了土壤水盐估计的BP神经网络模型。结果表明:BP法可在一定程度上克服OK法的平滑效应,对原始数据没有参数及严格地采样分布要求,不涉及特异值的问题,简单而实用,但BP神经网络不具有统计分析的显著检验性功能。 在国内初次引进非参数统计学(NPG)理论的主要方法—指示克立格(简写IK)法,进行了试验区内耕地、盐荒地夏灌前土壤水盐时空分布的模拟与估值。对指示阈值选择方法进行了探讨,获得的土壤水盐指示阈值可供参考。重点对IK法的指示克立格模型与参数进行了系统分析,发现水盐指示克立格平均概率与指示阈值、指示变异函数有密切关系,不宜选择中位数作为单一阈值,单从提高概率预测精度考虑,水分指示阈值应该尽量选择低于中位数的偏小阈值,盐分指示阈值应该尽量选择高于中位数的偏大阈值。IK法虽有独特的估计作用,仍有一定平滑效应,且指示概率的方差较大。同时首次将析取克立格(简写DK)法用于土壤水盐估计,对比了IK法、DK法与概率克立格PK法的概率估计功能。 鉴于ANN不具有显著性统计分析功能,而IK法仍有平滑现象,文中探讨了指示克立格与BP神经网络技术的融合方法,按照基于(非参数)统计分析的神经网络思路,创新性地提出了人工神经指示克立格这一新技术。将人工指示克立格用于土壤水盐评价发现:人工神经指示克立格具有指示克立格和ANN的优点,对数据无统计假定,不涉及特异值识别与处理,但可以高度逼近线性与非线性函数,将特异值的影响限定在子区内,自然可减弱特异值的影响,平滑效应显著减弱,很好解决了非线性逼近问题,人工指示克立格可用于土壤水盐监测并推广到其他相关工作中。

【关键词】：
【学位授予单位】：内蒙古农业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：TP18;P628.2
【目录】：

摘要3-4

Abstract4-8

1 引言8-15

1.1 研究意义8-9

1.2 人工智能技术在国内外的研究现状9-10

1.3 非参数统计理论在国内外的研究现状10-13

1.4 研究目标、内容及技术路线13-15

2 采样系统与数据分析15-21

2.1 采样系统设计 115-16

2.2 采样系统设计 216-17

2.3 土壤样品测试与分析17

2.4 数据统计分析17-21

3 稳健地质统计学在土壤水盐空间变异中的应用研究21-34

3.1 稳健地质统计学的基本原理22-29

3.1.1 特异值处理的影响系数法原理23-24

3.1.2 特异值处理的估计邻域法原理24

3.1.3 稳健变异函数推求法24-25

3.1.4 理论变差函数模型检验25-26

3.1.5 RGS案例分析26-29

3.2 空间信息影响点识别29-31

3.2.1 空间信息影响点的识别原理29

3.2.2 空间信息影响点识别案例分析29-31

3.3 空间信息影响点与特异值关系研究31-32

3.4 小结32-34

4 基于BP网络的区域土壤水盐模型34-52

4.1 BP神经网络技术原理34-35

4.2 采样系统1土壤水盐环境的BP神经网络监测35-41

4.2.1 采样系统1土壤水盐环境的BP神经网络模型建立35-36

4.2.2 采样系统1土壤水盐环境的BP神经网络计算与分析36-41

4.3 采样系统2土壤水盐环境的BP神经网络监测41-51

4.3.1 采样系统2土壤水盐环境的BP神经网络模型建立41-42

4.3.2 采样系统2土壤水盐环境的BP神经网络计算与分析42-44

4.3.3 采样系统2土壤水盐环境的稳健地质统计学计算与分析44-46

4.3.4 BP神经网络与RGS的比较分析46-51

4.4 小结51-52

5 非参数统计理论应用52-64

5.1 指示克立格原理53-55

5.2 指示克立格模型与参数研究55-60

5.2.1 指示阈值的选择55-56

5.2.2 指示阈值与函数关系研究56-60

5.3 指示克立格估计60-62

5.4 小结62-64

6 概率估计方法比较64-79

6.1 析取克立格基本原理简介64-65

6.2 析取克立格应用65-70

6.3 IK、DK、PK法概率估计比较70-78

6.4 小结78-79

7 非参数统计理论与人工智能技术的融合79-88

7.1 人工指示克立格原理80-81

7.2 人工指示克立格与其他方法应用81-87

7.3 小结87-88

8 结论与展望88-91

致谢91-92

参考文献92-100

作者简介100

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