Refine
Year of publication
- 2011 (2) (remove)
Document Type
- Article (1)
- Doctoral Thesis (1)
Is part of the Bibliography
- yes (2)
Keywords
- PLS (2) (remove)
Institute
In high-value sweet cherry (Prunus avium), the red coloration - determined by the anthocyanins content - is correlated with the fruit ripeness stage and market value. Non-destructive spectroscopy has been introduced in practice and may be utilized as a tool to assess the fruit pigments in the supply chain processes. From the fruit spectrum in the visible (Vis) wavelength range, the pigment contents are analyzed separately at their specific absorbance wavelengths.
A drawback of the method is the need for re-calibration due to varying optical properties of the fruit tissue. In order to correct for the scattering differences, most often the spectral intensity in the visible spectrum is normalized by wavelengths in the near infrared (NIR) range, or pre-processing methods are applied in multivariate calibrations.
In the present study, the influence of the fruit scattering properties on the Vis/NIR fruit spectrum were corrected by the effective pathlength in the fruit tissue obtained from time-resolved readings of the distribution of time-of-flight (DTOF). Pigment analysis was carried out according to Lambert-Beer law, considering fruit spectral intensities, effective pathlength, and refractive index. Results were compared to commonly applied linear color and multivariate partial least squares (PLS) regression analysis. The approaches were validated on fruits at different ripeness stages, providing variation in the scattering coefficient and refractive index exceeding the calibration sample set.
In the validation, the measuring uncertainty of non-destructively analyzing fruits with Vis/NIR spectra by means of PLS or Lambert-Beer in comparison with combined application of Vis/NIR spectroscopy and DTOF measurements showed a dramatic bias reduction as well as enhanced coefficients of determination when using both, the spectral intensities and apparent information on the scattering influence by means of DTOF readings. Corrections for the refractive index did not render improved results.
Diese Forschungsarbeit widmet sich der Analyse von Stimmungen und Erwartungen im System der Märkte mit Dynamic Partial Least Squares (DPLS) Modellen. Die Analyse komplexer Systeme mit umfangreichen Datensätzen und die Erkennung relevanter Muster erfordern die Verwendung moderner statistischer Verfahren. DPLS-Modelle, eine Variante der Strukturgleichungs-modelle mit Latenten Variablen, werden methodisch erweitert, um mehrere zeitliche Verzögerungsstufen gleichzeitig modellieren zu können. Die ökonometrischen Modelle versuchen, zahlreiche latente Einflussfaktoren und ihre verdeckten Beziehungen zu identifizieren. Als Daten werden rund 80 Indikatoren verwendet von Januar 1991 bis Juni 2010, um Stimmungen, Erwartungen und wirtschaftlich relevanten Größen zu operationalisieren und die Zusammenhänge detailliert zu untersuchen. Die Modellergebnisse zeigen, dass Stimmungen, also die Einschätzung der aktuellen wirtschaftlichen Lage, deutlich mit wirtschaftlichen Größen zusammenhängen, unter anderem mit Investitionen, Auftragseingängen oder Aktienmarktentwicklungen. Die Erwartungen, also die Einschätzung der zukünftigen Entwicklung, bieten eine mittlere bis schwache Prognosekraft für sechs bis maximal achtzehn Monate in die Zukunft. Für kürzere Zeiträume von sechs Monaten sind Stimmungen und Erwartungen die besten verfügbaren Prognosevariablen. Die Analyse der Modellabweichungen erlaubt Rückschlüsse auf wirtschaftstheoretische Konzepte, wie Rationalität der Erwartungen. Auffällig sind scheinbare Phasen der systematischen Über- und Unterbewertungen der aktuellen Situation oder zukünftigen Entwicklung, insbesondere vor und nach Krisensituationen. Die Ergebnisse dieser Arbeit geben somit einen erweiterten Einblick in die empirischen Zusammenhänge subjektiver Einschätzungen mit realen wirtschaftlichen Größen.