京津冀城市可持续发展效率预警研究——基于灰色支持向量机回归模型的预测 被引量：6

1

作者 何砚 郭泰 方方 《生态经济》 北大核心 2020年第9期95-100,共6页

选用支持向量机回归模型与灰色GM(1,1)模型组合方式对2020—2022年京津冀城市可持续发展效率各项测度指标值进行了预测,先将所得指标预测值代入超效率CCR-DEA模型,从而得到2020—2022年京津冀城市可持续发展效率的预测值,再将预测值及... 选用支持向量机回归模型与灰色GM(1,1)模型组合方式对2020—2022年京津冀城市可持续发展效率各项测度指标值进行了预测,先将所得指标预测值代入超效率CCR-DEA模型,从而得到2020—2022年京津冀城市可持续发展效率的预测值,再将预测值及其均值与2012—2019年的实测值及其均值进行比较,得以判断预测期京津冀城市可持续发展状态。预警判断结果实现了与京津冀城市可持续发展现状及该区域内若干发展政策的相互印证,从而印证了文章所提供的研究框架和预警建模方法的可信性。文章不仅丰富了城市可持续发展效率预警研究文献,而且有助于深入理解京津冀协同发展战略。 展开更多

关键词 京津冀 城市可持续发展效率 预警 灰色支持向量机回归模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于支持向量机回归模型的稻田二化螟历史数据预测 被引量：1

2

作者 任向辉 李向平 +1 位作者 李言 余昊 《广东农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2012年第16期179-181,共3页

通过1991—1996的历史数据分析稻田早稻生物学特征与不同土壤处理对二化螟发生株率的非线性相关关系,测试支持向量机回归(SVR)模型在二化螟测报的可行性。结果表明,应用epsilon-SVR模型预测水稻综合因子观测场1996年的早稻二化螟平均发... 通过1991—1996的历史数据分析稻田早稻生物学特征与不同土壤处理对二化螟发生株率的非线性相关关系,测试支持向量机回归(SVR)模型在二化螟测报的可行性。结果表明,应用epsilon-SVR模型预测水稻综合因子观测场1996年的早稻二化螟平均发生株率预测准确率达97.95%,而阴离子观测场的平均发生株率预测准确率达96.97%。该回归模型表现出良好的鲁棒性和自学习能力。因此,SVR模型适于二化螟田间发生株率的预测,在虫害测报中应用前景广阔。 展开更多

关键词 二化螟 支持向量机回归模型 历史数据

在线阅读 下载PDF 职称材料

人工智能技术与存贷款指标预测——基于改进支持向量机回归模型 被引量：1

3

作者 陈杰 《吉林金融研究》 2020年第6期68-72,共5页

存贷款预测是经济金融预测中一项重要的工作。本文利用人工智能技术--机器学习方法,通过改进支持向量机回归模型—模型,运用2015年以来的全国存贷款等公开数据对模型进行训练,创造性地利用截至期数据对存贷款后三期数据进行了有效预测,... 存贷款预测是经济金融预测中一项重要的工作。本文利用人工智能技术--机器学习方法,通过改进支持向量机回归模型—模型,运用2015年以来的全国存贷款等公开数据对模型进行训练,创造性地利用截至期数据对存贷款后三期数据进行了有效预测,研究结果表明:模型预测效果精度较高,预测结果的绝对误差和相对误差均在合理接受范围内,能够满足各方对金融统计数据的前瞻性需求。 展开更多

关键词 存贷款预测 人工智能 支持向量机回归模型 v-SVR模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

用于非线性非平稳船舶运动极短期预报的一种复合自回归经验模态分解支持向量机回归模型（英文） 被引量：9

4

作者 Wen-yang DUAN Li-min HUANG +2 位作者 Yang HAN Ya-hui ZHANG Shuo HUANG 《Journal of Zhejiang University-Science A(Applied Physics & Engineering)》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第7期562-576,共15页

目的:基于支持向量机回归(SVR)模型在非线时间序列的预测能力及经验模态分解(EMD)方法在处理非线性非平稳性的优势,提出一种复合自回归经验模态分解支持向量机回归(AR-EMDSVR)模型,提高非线性非平稳船舶运动极短期预报精度。创新点:1.... 目的:基于支持向量机回归(SVR)模型在非线时间序列的预测能力及经验模态分解(EMD)方法在处理非线性非平稳性的优势,提出一种复合自回归经验模态分解支持向量机回归(AR-EMDSVR)模型,提高非线性非平稳船舶运动极短期预报精度。创新点:1.研究非线性非平稳船舶运动的极短期预报问题,提出一种复合的预报方法;2.基于不同层次的预报模型和模型试验数据,分析非线性非平稳性对极短期预报精度的影响。方法:1.在SVR模型中引入基于自回归(AR)预报端点延拓的EMD方法,形成复合的AR-EMDSVR预报模型;2.基于集装箱船模水池试验运动数据将AR-EMD-SVR模型与AR、SVR和EMD-AR三种模型进行比较,分析非线性非平稳性对极短期预报的影响以及不同模型的预报性能。结论:1.AR-EMD方法能够有效的克服非平稳对极短期预报模型(AR和SVR)在精度上所带来的不良影响;2.基于船模试验数据的预报结果表明:相较于AR、SVR和EMD-AR三种预报模型,基于AR-EMD-SVR模型的非线性非平稳船舶运动极短期预报结果具有更高的精度。 展开更多

关键词 非线性非平稳船舶运动 极短期预报 经验模态分解 支持向量机回归模型 自回归模型

原文传递

面向XRF的竞争性自适应重加权算法和粒子群优化的支持向量机定量分析研究 被引量：7

5

作者 程惠珠 杨婉琪 +2 位作者 李福生 马骞 赵彦春 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期3742-3746,共5页

研究高效、准确、便捷的土壤重金属检测方法对于了解土壤的污染状况以及开展污染防治工作具有重要的意义。由于X射线荧光光谱分析(XRF)技术具备快速、准确、无损检测、样品制备简单等优势,在土壤重元素定量检测获得广泛应用。XRF仪器测... 研究高效、准确、便捷的土壤重金属检测方法对于了解土壤的污染状况以及开展污染防治工作具有重要的意义。由于X射线荧光光谱分析(XRF)技术具备快速、准确、无损检测、样品制备简单等优势,在土壤重元素定量检测获得广泛应用。XRF仪器测试标准样品的荧光光谱并建立校准曲线,通过反演计算得到待测样品的元素含量。由于样品元素间存在基体效应,以及荧光谱特征峰存在叠加干扰,未经优化的校准曲线的线性度较差,这给反演计算来困难。为了解决上述问题,分别利用小波变换、非对称加权惩罚最小二乘法(arPLS)对光谱进行去噪和扣除本底基线,提高校准曲线的决定系数(R2);运用竞争性自适应重加权算法(CARS),针对不同目标元素优化变量选取;进一步地,基于选取的变量建立粒子群算法(PSO)优化的支持向量机回归(SVR)模型,并通过该模型反演计算各元素含量,提高定量分析的准确度和预测的泛化能力。实验结果显示,经过小波去噪和arPLS本底扣除后的校准曲线的决定系数(R2)有明显提升,Cr、Cu、Zn、As、Pb分别从0.965、0.979、0.971、0.794、0.915提高为0.979、0.987、0.981、0.828、0.953;通过CARS选取的谱线变量的个数大幅度减少,从2 048个通道降低到30个以下,为原来变量个数的1.5%,提高了变量选择的精准性;与偏最小二乘法(PLS)、未优化的SVR模型进行对比,采用CARS变量选择和PSO优化的SVR模型进行含量预测,训练集RC2与测试集RP2的决定系数分别在0.99、0.90以上,预测准确性有明显提高。因此,所提出的竞争性自适应重加权算法和PSO优化的SVR定量分析模型对于土壤重金属元素定量分析具有较好的理论指导和应用价值。 展开更多

关键词 X射线荧光光谱 土壤重金属 竞争性自适应重加权算法 粒子群算法 支持向量机回归模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于机器学习方法的“以电折水”系数研究

6

作者 冯佳伟 姜宁 +2 位作者 刘岩 董万里 杨莹 《黑龙江水利科技》 2025年第3期139-144,共6页

目前“以电折水”作为农业地下水开采量的间接计量方法,估算地区农灌机井“以电折水”系数对于地区地下水开采量准确计量至关重要。当前多数研究采用在灌溉机井出水口安装计量设施,直接测量机井单位时间内的抽水量与耗电量来计算“以电... 目前“以电折水”作为农业地下水开采量的间接计量方法,估算地区农灌机井“以电折水”系数对于地区地下水开采量准确计量至关重要。当前多数研究采用在灌溉机井出水口安装计量设施,直接测量机井单位时间内的抽水量与耗电量来计算“以电折水”系数的具体数值。相比之下,利用数学模型并结合相关影响因素对“以电折水”系数进行预测的研究较为稀缺。文章针对“以电折水”系数进行预测及分析研究,采用平均相对误差(MRE)、均方根误差(RMSE)以及决定系数(R^(2))对不同模型的预测准确性展开对比。研究表明,采用平均值法预测的“以电折水”系数误差平均为30.33%,表明该方法下的预测结果与实际数据之间的拟合度较低,精度欠佳;而使用径向基函数神经网络模型时,预测误差则降低至11.23%;支持向量机回归模型展现了良好的预测性能,其预测误差仅为9.29%,显示出最佳的数据拟合度与最高的预测精度。 展开更多

关键词 “以电折水”系数 径向基函数神经网络模型 支持向量机回归模型 农业地下水开采计量

在线阅读 下载PDF 职称材料

群智能算法优化SVR预测模型的应用与分析 被引量：2

7

作者 朱林 陆春伟 《计算机测量与控制》 北大核心 2014年第9期2890-2892,共3页

群体智能是基于生物群体行为规律的智能计算技术,常用以解决参数寻优等问题;作为群体智能的两种典型算法,蚁群算法和粒子群算法应用极为广泛;文章分析了标准蚁群算法和粒子群算法的不足,分别采用改进的蚁群算法和粒子群算法对支持向量... 群体智能是基于生物群体行为规律的智能计算技术,常用以解决参数寻优等问题;作为群体智能的两种典型算法,蚁群算法和粒子群算法应用极为广泛;文章分析了标准蚁群算法和粒子群算法的不足,分别采用改进的蚁群算法和粒子群算法对支持向量机回归模型参数进行优化,并以钕铁硼吸氢阶段合金氢含量预测为例,通过MATLAB对改进后的预测模型进行了仿真验证,最终给出了两种方法优化后,模型的预测效果及性能对比;仿真结果表明,改进的群体智能算法对工艺优化控制有着重要的意义。 展开更多

关键词 改进蚁群算法 改进粒子群算法 支持向量机回归模型 参数寻优 收敛速度 相对误差

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于图像采集法的软枣猕猴桃果实品质评估模型探讨

8

作者 佟斌 焉志远 +1 位作者 李虹 孙波 《国土与自然资源研究》 2017年第5期94-96,共3页

本文利用图像处理技术,综合分析软枣猕猴桃果实HSB颜色参数与果实品质之间的联系,并建立和优选评估模型。为更加方便准确的解决果品品质和最佳采摘时间等生产中的实际问题提供科学依据。结果表明,Hm、Bt与软枣猕猴桃果实品质关联最为显... 本文利用图像处理技术,综合分析软枣猕猴桃果实HSB颜色参数与果实品质之间的联系,并建立和优选评估模型。为更加方便准确的解决果品品质和最佳采摘时间等生产中的实际问题提供科学依据。结果表明,Hm、Bt与软枣猕猴桃果实品质关联最为显著,利用图像采集技术的评估果实品质结果与常规方法的测定结果基本一致;不同的并联支持向量机校正模型均可以有效地评估果实品质信息。其中,IC-SVM校正模型表现出更好的预测效果。 展开更多

关键词 软枣猕猴桃 HSB图像 支持向量机回归模型 果实品质

在线阅读 下载PDF 职称材料

小沙湾水厂冰情预测研究

9

作者 冯跃华 陈娟 +1 位作者 索卫清 周浩 《海河水利》 2025年第1期95-101,共7页

为预测小沙湾水厂流凌、封河、开河日期,利用相关分析法从气温、水位、流速、流量等方面选取影响因子,通过相关性分析筛选出变量特征值,利用特征值预测冰情日期,最后将支持向量机回归模型、BP神经网络模型、RF模型3种模型进行对比分析,... 为预测小沙湾水厂流凌、封河、开河日期,利用相关分析法从气温、水位、流速、流量等方面选取影响因子,通过相关性分析筛选出变量特征值,利用特征值预测冰情日期,最后将支持向量机回归模型、BP神经网络模型、RF模型3种模型进行对比分析,结果显示RF模型在3个模型中表现最好,精度最高且非常稳定。 展开更多

关键词 冰情预测 变量特征值 支持向量机回归模型 BP神经网络模型 RF模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

PSO-SVM模型在化工事故风险预测中的应用研究 被引量：3

10

作者 吴红 王晓明 +1 位作者 王斌 顾翩 《工业安全与环保》 2022年第4期70-73,共4页

为了减少化工事故的发生,提高化工生产过程中事故风险预测的准确性,研究了粒子群优化算法与支持向量机(PSO-SVM)模型在事故风险预测中的应用。首先,统计分析近5年化工生产安全事故致因因素,得出化工事故风险因素统计特征,结合层次分析法... 为了减少化工事故的发生,提高化工生产过程中事故风险预测的准确性,研究了粒子群优化算法与支持向量机(PSO-SVM)模型在事故风险预测中的应用。首先,统计分析近5年化工生产安全事故致因因素,得出化工事故风险因素统计特征,结合层次分析法,建立化工事故风险预测指标体系并确定各指标因素的权重值;然后,基于MATLAB计算生成的化工事故风险程度样本数据,利用PSO算法优选SVM回归预测模型的惩罚因子和核函数参数,建立PSO-SVM相耦合的化工事故风险回归预测模型;最后,将预测指标值样本数据代入模型得到对应预测事故风险值。对比PSO-SVM模型预测风险值和实际计算风险值,可知PSO-SVM模型预测精度良好,预测结果与实际结果较为吻合,表明该模型能有效处理小样本数据回归预测问题,可解决化工生产安全系统各等级风险的异常样本数据稀少问题,模型适用于化工事故风险预测。 展开更多

关键词 化工事故 风险预测 支持向量机回归模型 粒子群优化

在线阅读 下载PDF 职称材料

重庆市2009—2016年细菌性痢疾空间流行病学特征及基于气象要素的预测模型研究 被引量：9

11

作者 刘勋 孟秋雨 +3 位作者 谢佳伽 肖达勇 王怡 邓丹 《上海交通大学学报（医学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期187-192,共6页

目的·分析重庆市细菌性痢疾的空间流行病学特征及其与气象要素的相关性,并构建其发病率预测模型,为重庆市细菌性痢疾疫情的防控提供科学依据。方法·收集2009—2016年重庆市细菌性痢疾及气象要素数据,并进行描述性流行病学分析... 目的·分析重庆市细菌性痢疾的空间流行病学特征及其与气象要素的相关性,并构建其发病率预测模型,为重庆市细菌性痢疾疫情的防控提供科学依据。方法·收集2009—2016年重庆市细菌性痢疾及气象要素数据,并进行描述性流行病学分析,采用时空扫描统计量进行细菌性痢疾时空聚集性分析,运用DCCA系数法量化细菌性痢疾发病率与气象要素的相关性,运用Boruta算法结合粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)及支持向量机回归模型(support vector machine for regression,SVR)构建细菌性痢疾发病率预测模型。结果·①2009—2016年重庆市细菌性痢疾年均报告发病率为29.394/100 000,0～5岁年龄组发病率(295.892/100 000)最高,散居儿童占比(50.335%)最大,5月—10月为其季节性发病高峰;细菌性痢疾呈现显著的时空聚集性,一类聚集区主要集中在重庆市主城区,二类聚集区主要集中在重庆市东北地区;6月—10月为其主要的聚集时间。②与人群细菌性痢疾发病率具有很强相关性的气象要素分别为月平均气压(ρ_(DCCA)=-0.918)、月平均最高气温(ρ_(DCCA)=0.875)及月平均气温(ρ_(DCCA)=0.870)。③基于气象要素构建的PSO_SVR模型均方误差(mean squared error,MSE)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)、平方相关系数(square correlation coefficient,R2)分别为0.055、0.101及0.909。结论·重庆市主城区及渝东北地区应作为细菌性痢疾的重点防控区域,同时相关卫生部门应结合气象要素与细菌性痢疾发病率的密切相关性及其季节性高发特点,对0～5岁儿童、散居儿童、农民等人群采取针对性的应对措施以控制细菌性痢疾传播与流行。基于气象要素建立的PSO_SVR模型预测性能良好,可为细菌性痢疾的防控提供有力的理论支撑。 展开更多

关键词 细菌性痢疾 空间流行病学 DCCA系数法 Boruta算法 粒子群优化算法 支持向量机回归模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

岛礁周边水深光学遥感反演模型比较与分析 被引量：2

12

作者 李宁宁 陈义兰 +2 位作者 唐秋华 李杰 刘长达 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2022年第1期50-54,共5页

岛礁周边水深精确测量是海洋测绘工作的难点之一,光学遥感技术在浅水区域尤其是无人到达的深远海岛礁区域有其独特的优势,可作为传统测深的有效补充手段。利用蜈支洲岛WorldView-2多光谱遥感影像和实测水深数据,对比了多波段回归模型、... 岛礁周边水深精确测量是海洋测绘工作的难点之一,光学遥感技术在浅水区域尤其是无人到达的深远海岛礁区域有其独特的优势,可作为传统测深的有效补充手段。利用蜈支洲岛WorldView-2多光谱遥感影像和实测水深数据,对比了多波段回归模型、对数波段比值模型、支持向量机回归模型(support vector regression,SVR)、BP神经网络模型4种光学遥感水深反演模型。结果表明,BP神经网络和SVR具有精度优势,而多波段回归模型和对数波段比值模型具有效率优势,经综合分析,多波段回归模型具有较高精度和效率,适用于岛礁周边的水深反演。 展开更多

关键词 多光谱遥感 水深反演 多波段回归模型 波段比值模型 支持向量机回归模型 BP神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

利用XGBoost和SVR算法的地铁站客流量模型研究 被引量：3

13

作者 李蕙萱 吴瑞溢 《三明学院学报》 2019年第6期56-64,共9页

为提高城市地铁运营管理能力和及时缓解高峰期大客流压力,对地铁站客流量模型进行研究。首先,利用某大城市地铁站客流量统计大数据以及天气状况(如雨天、雾天、平均温度以及平均湿度等)特征,提出了基于XGBoost(extreme gradient boosti... 为提高城市地铁运营管理能力和及时缓解高峰期大客流压力,对地铁站客流量模型进行研究。首先,利用某大城市地铁站客流量统计大数据以及天气状况(如雨天、雾天、平均温度以及平均湿度等)特征,提出了基于XGBoost(extreme gradient boosting)与支持向量回归机机(support vector regression,SVR)的地铁站客流量分析模型。然后,采用交叉验证的方法进行调参来解决模型训练过程中高偏差或者高方差问题以提高模型性能。最后,对所建立的地铁站客流量模型进行验证。结果表明,梯度提升决策树和支持向量机两种模型的地铁客流量预测准确率分别为82.5%和54.5%,均优于传统的预测模型。 展开更多

关键词 大数据 客流量预测 迭代决策树模型 支持向量回归机机模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

古代玻璃制品的成分分析与鉴别问题的数学模型 被引量：2

14

作者 杨磊 魏彤 宗毅恒 《北京印刷学院学报》 2023年第9期61-66,共6页

古代玻璃极易受埋藏环境的影响而风化,考古工作者依据古代玻璃文物样品的化学成分和其他检测手段将其分为高钾玻璃和铅钡玻璃两种类型。采用卡方检验的方法,对玻璃文物的表面风化与其类型和颜色的关系进行差异性分析,通过训练集数据来... 古代玻璃极易受埋藏环境的影响而风化,考古工作者依据古代玻璃文物样品的化学成分和其他检测手段将其分为高钾玻璃和铅钡玻璃两种类型。采用卡方检验的方法,对玻璃文物的表面风化与其类型和颜色的关系进行差异性分析,通过训练集数据来建立支持向量机回归(SVR)模型,预测风化前玻璃文物的化学成分含量。运用层次聚类算法对该两种玻璃类型的相关数据进行聚类,根据每个类别所对应的化学成分含量在风化前后的变化情况进一步进行亚类划分,然后对分类结果给出灵敏度分析。 展开更多

关键词 卡方检验 差异性分析 支持向量机回归(SVR)模型 层次聚类算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于扩展SMO求解核函数非正定的SVR模型算法

15

作者 周锦程 王丹 +1 位作者 余泉 张维 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2012年第3期122-127,共6页

将求解SVC模型的算法运用到求解SVR模型中一般要SVR模型的核函数正定且满足Mercer条件,而实际应用中利用几何框架将SVC模型转换成相应的SVR模型时,通常无法保证经转换得到的SVR模型的核函数具有正定性,从而导致SVR模型不是凸规划模型而... 将求解SVC模型的算法运用到求解SVR模型中一般要SVR模型的核函数正定且满足Mercer条件,而实际应用中利用几何框架将SVC模型转换成相应的SVR模型时,通常无法保证经转换得到的SVR模型的核函数具有正定性,从而导致SVR模型不是凸规划模型而无法求解。为解决上述问题,本文提出了一种运用扩展的序列最小最优化方法(SMO)来求解基于非正定核的SVR模型,设计了算法中工作集的选择准则,解决了算法中如何选择工作集变量当前的最优值问题。由于该算法不要求核函数具有正定性,从而拓宽了SVR模型核函数的选择范围。实验表明,该算法对基于正定或非正定核的SVR模型都具有很好的泛化性能和回归精度,具有一定的理论意义和实用价值。 展开更多

关键词 非正定核 损失函数 序列最小最优化算法 回归型支持向量机模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于灰色关联度分析的山西省PSO-SVR需水量预测模型 被引量：18

16

作者 单义明 杨侃 《水电能源科学》 北大核心 2021年第2期18-21,共4页

为准确进行需水预测,提出一种基于灰色关联度分析的PSO-SVR需水预测模型,该模型运用灰色关联度分析方法筛选出需水的主要影响因子,在此基础.上应用粒子群算法优化支持向量回归机(SVR)模型中的参数,并利用此模型预测2015~2017年山西省需... 为准确进行需水预测,提出一种基于灰色关联度分析的PSO-SVR需水预测模型,该模型运用灰色关联度分析方法筛选出需水的主要影响因子,在此基础.上应用粒子群算法优化支持向量回归机(SVR)模型中的参数,并利用此模型预测2015~2017年山西省需水量。结果表明,总需水量相对误差的绝对值分别为0.02%、0.08%、0.03%,可见PSO-SVR模型具有较高的拟合度和预测精度,可为需水预测提供一种新方法。 展开更多

关键词 灰色关联分析 支持向量回归机模型 粒子群算法 需水预测 山西省

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于小波_SVR模型的浮体极短期运动预报方法 被引量：3

17

作者 盖晓娜 杨建民 田新亮 《舰船科学技术》 北大核心 2018年第11期66-70,共5页

针对随机海浪作用下浮体运动的非线性和非平稳特性,本文提出一种复合的小波-SVR组合方法。该方法首先对数据进行平稳性分析,然后利用小波分析将原始数据分解成有限个细节信号和逼近信号,将细节信号进行整合。采用SVR模型分别对最低频的... 针对随机海浪作用下浮体运动的非线性和非平稳特性,本文提出一种复合的小波-SVR组合方法。该方法首先对数据进行平稳性分析,然后利用小波分析将原始数据分解成有限个细节信号和逼近信号,将细节信号进行整合。采用SVR模型分别对最低频的逼近信号和整合后的细节信号进行预测,最后把2个预测结果进行叠加,得到最终的运动预测。仿真结果表明,复合的小波-SVR组合方法应用于浮体运动极短期预报可行,该方法在理论和工程应用方面具有重要的意义。 展开更多

关键词 极短期预报 非线性非平稳运动 支持向量机回归(SVR)模型 小波分解

在线阅读 下载PDF 职称材料

繁忙机场高峰航班流量预测问题研究 被引量：2

18

作者 许敏 刘长有 《价值工程》 2014年第11期316-317,共2页

为了提高繁忙机场的应急管理能力,为繁忙机场制定应急预案提供科学依据,本文提出了一种基于灰色模型和改进的支持向量回归机模型相结合的新方法,并对繁忙机场的非常态高峰航班流量的小样本进行了时间序列预测。

关键词 灰色模型 支持向量回归机模型 高峰航班流量 小样本 时间序列预测

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于PSO-SVR模型的光伏功率预测研究 被引量：4

19

作者 许鸣吉 孙歌 +3 位作者 徐焰 赵彬 陈佳瑜 冯陈佳 《电力与能源》 2023年第2期150-156,共7页

光伏发电功率预测对电网调度工作有着重要的指导意义。以其光伏电站为研究对象,首先分析季节类型、天气类型和气象要素等因素对光伏功率的影响,对历史数据进行分类,选择合适的特征作为训练集;其次,针对支持向量回归机(SVR)模型对内部参... 光伏发电功率预测对电网调度工作有着重要的指导意义。以其光伏电站为研究对象,首先分析季节类型、天气类型和气象要素等因素对光伏功率的影响,对历史数据进行分类,选择合适的特征作为训练集;其次,针对支持向量回归机(SVR)模型对内部参数依赖性较高这一现象,设计粒子群优化(PSO)算法对SVR模型的惩罚系数、不敏感损失系数和尺度参数进行寻优,建立基于PSO-SVR方法的光伏功率预测模型;最后,通过实际案例,选择BP神经网络、SVR和PSO-SVR等方法进行罗泾灰场的光伏功率预测并作比较,验证了所提方法能较好地跟踪实测曲线,对光伏功率的预测结果更接近实测值。 展开更多

关键词 光伏功率预测 特征 支持向量回归机模型 粒子群优化算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

干旱区土壤盐渍化信息遥感建模 被引量：24

20

作者 冯娟 丁建丽 +1 位作者 杨爱霞 蔡亮红 《干旱地区农业研究》 CSCD 北大核心 2018年第1期266-273,共8页

以新疆塔里木盆地北缘的渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,利用GF^(-1)与Landsat8 OLI影像数据作为基本数据源,从影像上提取15个盐分指数和5个光谱植被指数,通过灰度关联分析法,对0~10 cm表层土壤含盐量与影像光谱指数进行分析和筛选,... 以新疆塔里木盆地北缘的渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,利用GF^(-1)与Landsat8 OLI影像数据作为基本数据源,从影像上提取15个盐分指数和5个光谱植被指数,通过灰度关联分析法,对0~10 cm表层土壤含盐量与影像光谱指数进行分析和筛选,确定出与土壤含盐量相关性较高的综合光谱指数,采用多元线性回归,偏最小二乘法回归,支持向量机回归三种方法分别对GF^(-1)与Landsat8 OLI影像构建基于实测数据和影像数据的综合指数土壤含盐量估算模型,并选出最优模型。结果表明:(1)在20个光谱指数中,相关性较好的光谱指数是SR、CSRI、SI、BI、S6、ARVI、SAVI、NDSI,关联系数均达到0.7以上,并基于这8个光谱指数构建综合光谱指数。(2)3种估算模型:基于GF^(-1)多元线性回归模型决定系数R^2为0.6856,高于决定系数R2为0.5142的Landsat8 OLI;偏最小二乘回归模型1~8个主成分,GF^(-1)决定系数2个>3个>1个,其中2个主成分最高可达0.6104,Landsat决定系数4个>3个>2个,其中4个主成分最高可达0.549;支持向量机模型3种函数,GF^(-1)决定系数RBF>Polynomial>Linear,其中RBF函数最高可达0.7969,Landsat决定系数Polynomial>RBF>Linear,其中Polynomial函数最高可达0.7154。对比3种模型可知,支持向量机回归模型的R2最高,因此该模型相对于多元线性回归和偏最小二乘回归更适于土壤盐渍化估算。 展开更多

关键词 土壤盐渍化 综合光谱指数 多元线性回归模型 偏最小二乘回归模型 支持向量机回归模型

在线阅读 下载PDF 职称材料