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几种集中供热负荷预测模型对比
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作者 于晓娟 顾吉浩 +1 位作者 齐承英 孙春华 《暖通空调》 2019年第2期96-99,共4页
为了精确地预测供热负荷,在预测模型中增加了室内温度影响因子,并采用多元线性回归(MLR)、BP神经网络和基于网格搜索优化支持向量机回归(GS-SVR)的方法,对未来7 d的供热负荷进行了预测。研究结果表明,GS-SVR预测模型的精度最高,其预测... 为了精确地预测供热负荷,在预测模型中增加了室内温度影响因子,并采用多元线性回归(MLR)、BP神经网络和基于网格搜索优化支持向量机回归(GS-SVR)的方法,对未来7 d的供热负荷进行了预测。研究结果表明,GS-SVR预测模型的精度最高,其预测精度明显优于MLR和BP神经网络,可用于指导工程实践。 展开更多
关键词 集中供热 热负荷预测 多元线性回归 BP神经网络 支持向量机回归
机器学习方法在早产和低出生体重儿预测中的应用 预览
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作者 蒋雯音 《医学信息学杂志》 CAS 2019年第4期59-63,共5页
应用机器学习方法构建早产儿和低出生体重儿的预测模型,包括逻辑回归、支持向量机和随机森林算法,运用交叉验证法得到不同算法的最优模型,综合准确率、F1值和AUC值评估3种模型的预测性能,结果表明基于随机森林算法的模型预测效果最好。
关键词 机器学习 早产儿 低出生体重儿 逻辑回归 支持向量机 随机森林
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基于脉搏波特征的吸毒人员甄别模型的研究 预览
3
作者 顾海艳 王权 袁明 《东南大学学报:医学版》 CAS 2019年第3期485-489,共5页
目的:为实现基于脉搏波的吸毒人员的快速甄别,对脉搏波甄别模型的构建进行研究。方法:应用采集、筛选的102例吸毒人员样本和138例非吸毒人员样本构建样本库,对从脉搏波中提取的数据进行分析,选择年龄、性别及slopeU、PWTT、AWX、WaveWid... 目的:为实现基于脉搏波的吸毒人员的快速甄别,对脉搏波甄别模型的构建进行研究。方法:应用采集、筛选的102例吸毒人员样本和138例非吸毒人员样本构建样本库,对从脉搏波中提取的数据进行分析,选择年龄、性别及slopeU、PWTT、AWX、WaveWidth6项作为模型特征,分别建立逻辑回归模型、支持向量机模型、随机森林模型。结果:逻辑回归模型、支持向量机模型、随机森林模型都可以较好地实现吸毒人员的甄别,其中随机森林模型性能相对更好。结论:通过采集脉搏波信息,运用数据挖掘技术,可以实现吸毒人员的甄别,今后可通过扩大样本容量、完善甄别模型,提高其应用可靠性。 展开更多
关键词 吸毒人员 脉搏波 甄别模型 逻辑回归 支持向量机 随机森林
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齐长城土壤电导率的高光谱定量估测模型 预览
4
作者 高华光 于瑞阳 《测绘与空间地理信息》 2019年第5期195-198,共4页
建立夯土齐长城黄岛段土壤电导率高光谱估测模型。由采集的夯土齐长城黄岛段的土壤样本提取光谱数据,利用SG平滑和光谱微分技术,通过相关系数法筛选敏感波长,并以敏感波长作为自变量建立土壤电导率的高光谱定量估测模型,对比分析所建立... 建立夯土齐长城黄岛段土壤电导率高光谱估测模型。由采集的夯土齐长城黄岛段的土壤样本提取光谱数据,利用SG平滑和光谱微分技术,通过相关系数法筛选敏感波长,并以敏感波长作为自变量建立土壤电导率的高光谱定量估测模型,对比分析所建立的主成分回归、支持向量机和随机森林模型的精度,选择最优模型并验证。结果表明:839nm、975nm、1279nm和1284nm为敏感波长,经过对比分析所建立的模型,以随机森林模型为最优估测模型。随机森林模型能较好地估测夯土齐长城黄岛段的土壤电导率。 展开更多
关键词 土壤电导率 夯土齐长城土壤盐分 主成分回归 支持向量机 随机森林
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江西省龙南县滑坡易发性评价 预览
5
作者 苏晨旭 田钦 +3 位作者 刘本朝 杨光照 黄宽 黄发明 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第17期91-99,共9页
区域滑坡易发性评价是国内外地质灾害研究的重点和热点。目前,国内外学者已提出了支持向量机(support vector machine,SVM)、BP神经网络和随机森林等多种模型并成功用于滑坡易发性评价。但在利用这些机器学习模型评价滑坡易发性时,存在... 区域滑坡易发性评价是国内外地质灾害研究的重点和热点。目前,国内外学者已提出了支持向量机(support vector machine,SVM)、BP神经网络和随机森林等多种模型并成功用于滑坡易发性评价。但在利用这些机器学习模型评价滑坡易发性时,存在着参数选取困难、建模效率低、模型训练时间长和对评价指标解释能力弱等问题。为简化建模过程、提高预测精度及增强模型的可解释性,提出了基于频率比分析和偏最小二乘回归法(partial least squares regression,PLSR)的滑坡易发性评价模型。PLSR模型很好地发挥了主成分分析和回归分析的优势,考虑了评价指标间的内在联系,具有建模过程简洁、可解释性强的优点。将结合频率比法的PLSR模型应用于江西省龙南县滑坡易发性评价,并与BP神经网络、SVM模型的易发性评价结果进行对比。研究表明:PLSR模型的预测精度优于BP神经网络,且与SVM模型预测精度接近;另外,在综合考虑建模效率、预测精度和模型解释能力的情况下,PLSR模型具有更高的实用性。 展开更多
关键词 滑坡易发性 频率比 偏最小二乘回归 BP神经网络 支持向量机
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基于模糊时序的SVR模型对空气质量的预测 预览
6
作者 郝晓露 张姗姗 朱家明 《兰州文理学院学报:自然科学版》 2019年第4期17-23,39共8页
针对未来PM2.5质量浓度的预测,首先,为了使结果更加准确并且贴近实际,构建时间序列模糊信息粒模型,对4个不同的季度的历史指标进行模糊粒化处理;接着,建立支持向量机的回归预测模型,分别对模糊粒子参数LOW、R、UP进行回归预测,并采取K... 针对未来PM2.5质量浓度的预测,首先,为了使结果更加准确并且贴近实际,构建时间序列模糊信息粒模型,对4个不同的季度的历史指标进行模糊粒化处理;接着,建立支持向量机的回归预测模型,分别对模糊粒子参数LOW、R、UP进行回归预测,并采取K折交叉验证法进行参数优化,得到2019年的PM2.5质量浓度预测数据;最后,设计循环算法进一步预测出2020-2022年的指标预测数据.其中,2020年PM2.5质量浓度均值浮动范围在23~101之间,在2012年基础上降低了2%~77%左右,基本达到空气质量改善目标要求. 展开更多
关键词 空气质量 模糊粒子化 回归型支持向量机 K折交叉验证法
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基于不同叶位的茄子花期光合速率预测模型研究 预览
7
作者 张盼 张海辉 +4 位作者 胡瑾 辛萍萍 张珍 王智永 张斯威 《上海农业学报》 2019年第1期92-96,共5页
在研究作物不同叶位光合速率差异的基础上,以花期茄子植株为试验材料,设计嵌套试验,利用回归型支持向量机算法(SVR)实现多元非线性回归拟合,建立了一种融合不同叶位的光合速率预测模型,采用异校验方法对该模型进行验证分析。结果表明:... 在研究作物不同叶位光合速率差异的基础上,以花期茄子植株为试验材料,设计嵌套试验,利用回归型支持向量机算法(SVR)实现多元非线性回归拟合,建立了一种融合不同叶位的光合速率预测模型,采用异校验方法对该模型进行验证分析。结果表明:考虑叶位影响下的光合速率预测值与实测值决定系数为0.9960,均方误差为0.2503,平均相对误差为5.47%,平均绝对误差为0.068。该试验结果为研究作物株间按需补光以及不同叶位高效智能补光奠定了良好基础。 展开更多
关键词 叶位 光合速率 回归型支持向量机 茄子
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一种基于视频图像的挖掘机工作状态识别方法
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作者 毛亮 薛月菊 +1 位作者 林焕凯 杨阿庆 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2019年第3期797-804,共8页
为了实现违法用地现象的实时监测,对土地间的挖掘机等施工机械的工作状态识别是非常重要的.实际场景下,因随机噪声和光照变化的影响,给挖掘机工作状态识别带来极大的挑战.本文提出一种基于视频图像的挖掘机工作状态识别方法,首先,对同... 为了实现违法用地现象的实时监测,对土地间的挖掘机等施工机械的工作状态识别是非常重要的.实际场景下,因随机噪声和光照变化的影响,给挖掘机工作状态识别带来极大的挑战.本文提出一种基于视频图像的挖掘机工作状态识别方法,首先,对同一品牌挖掘机工作装置的各种姿态建立混合local binary features(LBF)形状回归模型并进行离线训练;其次,利用上述模型预测输入视频帧中挖掘机工作装置的形状信息,构建挖掘机的工作状态特征描述子;最后,利用support vector machine(SVM)分类器自动判别挖掘机的工作状态——工作状态或非工作状态.实验结果表明,该方法很好地克服了多姿态导致形状变化的影响,对挖掘机工作状态识别准确率达到了93.53%. 展开更多
关键词 挖掘机 LOCAL BINARY features(LBF)特征 形状回归模型 SUPPORT VECTOR machine(SVM) 工作状态识别
输送带煤流量短时预测方法研究 预览
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作者 冯梅 乔铁柱 《工矿自动化》 北大核心 2019年第4期72-76,共5页
对煤流量短时间内的趋势进行预测,是实现带速与运量匹配的前提条件,而现有输送带煤流量短时预测方法存在实时性不好和精度不高的问题。针对上述问题,提出了一种基于支持向量机的输送带煤流量短时预测方法。该方法首先利用支持向量机算... 对煤流量短时间内的趋势进行预测,是实现带速与运量匹配的前提条件,而现有输送带煤流量短时预测方法存在实时性不好和精度不高的问题。针对上述问题,提出了一种基于支持向量机的输送带煤流量短时预测方法。该方法首先利用支持向量机算法选择实时煤流量作为因变量、统计数据时间作为自变量,然后对实际采集到的煤流量数据进行归一化处理,利用交叉验证方法选择出最优的参数,利用最优参数训练支持向量机,拟合出理想的短时间内煤流量预测曲线,最后通过进一步对比拟合均方误差、相关系数等预测指标来分析煤流量预测曲线与原始数据曲线的拟合程度,得到最佳预测曲线。Matlab仿真结果表明,该方法能够较好地预测输送带短时间内的煤流量,预测数据与真实值之间的偏差很小,均方误差为0.000 152 563,相关系数为99.784 8%。 展开更多
关键词 矿用带式输送机 煤流量短时预测 带速与运量匹配 回归预测 支持向量机 因变量 自变量
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基于最佳植被指数组合的水稻鲜生物量估测 预览
10
作者 董羊城 蔡炳祥 +4 位作者 王福民 张垚 王秀珍 王飞龙 谢金凯 《科技通报》 2019年第6期58-65,共8页
目前已经开展了大量基于单一植被指数的水稻生物量遥感监测研究。但由于生物量随着水稻生长是一个动态变化的过程,单一植被指数只能反映某一时期水稻冠层和背景信息而不能精确地用于整个生育期生物量的监测。为此,采用40个植被指数,利... 目前已经开展了大量基于单一植被指数的水稻生物量遥感监测研究。但由于生物量随着水稻生长是一个动态变化的过程,单一植被指数只能反映某一时期水稻冠层和背景信息而不能精确地用于整个生育期生物量的监测。为此,采用40个植被指数,利用具有正交特性的逐步回归法,建立了一个彼此间包含较少冗余信息的植被指数组合,该组合中不同的植被指数适应于水稻不同生育期生物量的估算。运用具有非线性预测能力的支持向量机对植被指数组合估测效果进行验证,R^2达到0.81,RMSE达到0.51 kg/m^2。结果表明此植被指数组合相较于单一植被指数更能反应水稻生物量的动态变化过程,具有较好的生物量估算能力,为水稻全生期育生物量估算提供了一个有效工具。 展开更多
关键词 水稻鲜生物量 植被指数 逐步回归 支持向量机
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采用机器学习方法建立Ⅰ类切口手术患者使用抗菌药物合理性的评价模型 预览
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作者 朱立强 王勇敢 +4 位作者 李卫华 苏庆军 白桂花 石德光 崔丽华 《中国药房》 CAS 北大核心 2019年第9期1260-1265,共6页
目的:建立Ⅰ类切口手术患者使用抗菌药物合理性的评价模型,为临床药师进行处方点评提供依据。方法:以某院2017年1月1日-2017年12月31日住院的432例Ⅰ类切口手术患者作为研究对象,提取患者年龄、院内感染、使用抗菌药物的种类数等多项诊... 目的:建立Ⅰ类切口手术患者使用抗菌药物合理性的评价模型,为临床药师进行处方点评提供依据。方法:以某院2017年1月1日-2017年12月31日住院的432例Ⅰ类切口手术患者作为研究对象,提取患者年龄、院内感染、使用抗菌药物的种类数等多项诊疗信息;结合临床药师对患者预防及治疗使用抗菌药物合理性的点评结果,以抗菌药物类别(预防或治疗使用)为因变量、患者诊疗信息为自变量,分别利用机器学习方法中的非条件Logistic回归法和支持向量机法,将药师点评结果转化为机器学习模型可识别的客观指标,建立Ⅰ类切口手术患者使用抗菌药物合理性的分类判别模型,并以灵敏度、特异度、约登指数等为指标,另采用61例Ⅰ类切口手术患者样本对建立的模型进行验证;收集使用模型前(人工点评,2017年1-12月)、后(2018年1-10月)Ⅰ类切口手术患者使用抗菌药物处方合理性点评情况,对模型效果进行应用评价。结果:以非条件Logistic回归法建立的模型的灵敏度为65.63%、特异度为75.00%、约登指数为40.63%;以支持向量机法建立的模型主要参数gamma为0.01、cost为10,其灵敏度为92.19%、特异度为87.50%、约登指数为79.69%,支持向量机法建立的模型优于非条件Logistic回归法;对采用支持向量机法建立的模型进行验证,结果灵敏度为100%、特异度为88.57%、约登指数为88.57%;与使用模型前比较,使用模型后处方点评比例由69.44%升高到100%,抗菌药物预防使用率由23.84%下降到16.43%,品种选用合理率由37.86%升高到54.39%,使用疗程由5.01d缩短到3.26d。结论:应用机器学习方法中的支持向量机法建立Ⅰ类切口手术患者使用抗菌药物的评价模型,可实现处方点评全覆盖,提高Ⅰ类切口手术患者使用抗菌药物的合理水平,同时为药师的处方点评工作提供了新思路。 展开更多
关键词 机器学习方法 非条件Logistic回归法 支持向量机法 评价模型 Ⅰ类切口手术患者 抗菌药物 处方点评 合理用药
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应用Sentinel-2A卫星光谱与纹理信息的森林蓄积量估算 预览
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作者 曹霖 彭道黎 +1 位作者 王雪军 陈新云 《东北林业大学学报》 CSCD 北大核心 2018年第9期54-58,共5页
以Sentinel-2A为遥感数据源,以第九次森林资源清查数据为样地实测数据,对吉林省中东部的森林蓄积量进行反演。通过对遥感影像进行处理,获取影像的波段光谱值、植被指数,降维处理纹理特征以及地形因子;采用多元线性回归、偏最小二乘法、... 以Sentinel-2A为遥感数据源,以第九次森林资源清查数据为样地实测数据,对吉林省中东部的森林蓄积量进行反演。通过对遥感影像进行处理,获取影像的波段光谱值、植被指数,降维处理纹理特征以及地形因子;采用多元线性回归、偏最小二乘法、随机森林、支持向量机等构建了研究区的森林蓄积量估算模型,对检验样本做出了估测。结果表明:机器学习法在反演结果上均优于传统建模方法,随机森林法结果最优,相对误差为17.88%,方程精度为82.12%。 展开更多
关键词 森林蓄积量 Sentinel-2A 多元线性回归 偏最小二乘法 随机森林 支持向量机
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基于不同建模方法的湿地土壤有机质含量多光谱反演
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作者 陈思明 毛艳玲 +2 位作者 邹小兴 丁卉 邹双全 《土壤通报》 北大核心 2018年第1期16-22,共7页
为了提高湿地土壤有机质含量的预测精度,以闽江鳝鱼滩湿地土壤为研究对象,通过分析多光谱不同波段反射率与土壤有机质含量的相关性,引入OIF指数提取显著性波段,然后基于全波段和显著性波段,采用多元逐步回归方法(MLSR)、BP神经网络(B... 为了提高湿地土壤有机质含量的预测精度,以闽江鳝鱼滩湿地土壤为研究对象,通过分析多光谱不同波段反射率与土壤有机质含量的相关性,引入OIF指数提取显著性波段,然后基于全波段和显著性波段,采用多元逐步回归方法(MLSR)、BP神经网络(BPNN)和支持向量机(SVR)3种方法,构建湿地土壤有机质含量的反演模型,并进行模型验证与对比,确定最优的土壤有机质含量反演方法。结果表明:各波段的反射率(Spectral reflectance,R)与土壤有机质含量存在着负相关关系,147波段组合的OIF指数较高,波段间的独立性强,能有效反映数据内的信息;采用MLSR、BPNN和SVR这3种方法进行建模。在全波段中,SVR的建模效果最显著,BPNN次之,MLSR的建模效果最差。在显著性波段中,BPNN的建模效果最显著,SVR次之,MLSR的建模效果最差;对比基于全波段与显著性波段的建模效果,发现基于全波段的预测效果更为显著,最佳模型为基于全波段的土壤有机质含量支持向量机模型,但利用显著波段建模,可降低波段间的信息重叠,且模型简单、运算量少等特点。该研究可行有效,对湿地土壤有机质含量的快速、大范围精准估测提供技术可行性。 展开更多
关键词 土壤有机质 多光谱 多元逐步回归 BP神经网络 支持向量机回归 湿地
An Insight into Machine Learning Algorithms to Map the Occurrence of the Soil Mattic Horizon in the Northeastern Qinghai-Tibetan Plateau
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作者 ZHI Junjun ZHANG Ganlin +6 位作者 YANG Renmin YANG Fei JIN Chengwei LIU Feng SONG Xiaodong ZHAO Yuguo LI Decheng 《土壤圈:英文版》 SCIE CAS CSCD 2018年第5期739-750,共12页
关键词 机器学习算法 土壤诊断 地平线 东北 高原 西藏 机器学习方法 BRT
基于RBF组合模型的山地红壤有机质含量光谱估测 预览
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作者 谢文 赵小敏 +3 位作者 郭熙 叶英聪 孙小香 匡丽花 《林业科学》 CSCD 北大核心 2018年第6期16-23,共8页
【目的】探讨组合模型在山地红壤有机质含量高光谱估算中应用的可行性,以期为土壤有机质含量估测提供基础数据和科学依据。【方法】基于山地红壤光谱的全波段(400-2 450 nm)研究范围,选择偏最小二乘回归(PLSR)、BP神经网络(BP)和... 【目的】探讨组合模型在山地红壤有机质含量高光谱估算中应用的可行性,以期为土壤有机质含量估测提供基础数据和科学依据。【方法】基于山地红壤光谱的全波段(400-2 450 nm)研究范围,选择偏最小二乘回归(PLSR)、BP神经网络(BP)和支持向量机回归分析(SVMR)3种单一高光谱估测模型,分别获得预测结果,并重构预测结果数据,以绝对误差和最小为目标,计算固定权重与不固定权重两种组合模型的权重值,并基于径向基函数(RBF)神经网络法建立组合模型,探讨不同赋权方法与是否重构数据条件下的最优组合模型。通过均方根误差(RMSE)、预测偏差比(RPD)和决定系数(R2)评价山地红壤有机质含量的预测精度。【结果】单一预测模型中的SVMR估测精度最高,验证决定系数(R2)为0.64,均方根误差为9.76 g·kg^-1,测定值标准差与标准预测误差的比值为1.67;在组合模型数据不重构的条件下,不定权组合模型要优于定权组合模型;在组合模型数据重构的条件下,定权组合模型要略优于不定权组合模型,估测精度相差不大;最优模型是数据重构定权组合模型,模型验证决定系数(R2)为0.87,均方根误差为7.91 g·kg^-1,测定值标准差与标准预测误差的比值为2.06;组合模型验证精度优于单一模型,说明利用RBF组合模型估算山地红壤有机质含量是可行的。【结论】对山地红壤有机质含量的快速估测而言,单一模型具有操作简单、运算速度快等特点,因而具有较大应用价值,但组合模型能较大限度地利用各种预测样本信息,从而能有效减少应用单一模型时所受随机因素的影响,从而提高山地红壤有机质含量的估测精度。 展开更多
关键词 RBF组合模型 山地红壤 有机质 土壤光谱 偏最小二乘回归 BP神经网络 支持向量机回归
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基于Monte Carlo采样模型集群分析对定量结构-色谱保留相关关系(QSRR)常用建模方法的比较研究
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作者 张雅雄 景琳 《计算机与应用化学》 CAS 北大核心 2018年第3期189-197,共9页
本文收集了环烷烃类、环烯烃类、酮类、胺类、醚类、酯类等有机物在固定相角鲨烷和SE-30上的气相色谱保留指数,并采用基于Monte Carlo采样的模型集群分析(Monte Carlo sampling model population analysis,MCS MPA)方法进行了定量结构... 本文收集了环烷烃类、环烯烃类、酮类、胺类、醚类、酯类等有机物在固定相角鲨烷和SE-30上的气相色谱保留指数,并采用基于Monte Carlo采样的模型集群分析(Monte Carlo sampling model population analysis,MCS MPA)方法进行了定量结构-色谱保留指数相关关系建模方法的比较研究。对于两种固定相上的有机化合物,分别采用不同的分子描述符予以表征,分子描述符的选择基于统计学与遗传算法。采用的建模方法包括多元线性回归(multivariate linear regression,MLR)、支持向量机回归(support vector machine,SVM)、径向基函数人工神经网络方法(radial basis function artificial neural networks,RBF ANN),通过所建模型预测了独立外部测试样本的气相色谱保留指数。研究结果表明,对于本文所研究的数据,SVM回归方法的建模效果优于MLR与RBF ANN方法。 展开更多
关键词 气相色谱保留指数 多元线性回归 支持向量机 径向基函数人工神经网络 MONTE Carlo采样模型集群分析
基于IP品质因子的早期电影票房预测研究 预览
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作者 尹聪敏 竹翠 +1 位作者 赵枫朝 朱文君 《软件导刊》 2018年第10期60-63,共4页
目前针对早期电影票房预测的研究较少,且预测精度不高。通过对中国电影票房市场的研究,发现随着IP电影热的兴起,热门小说IP改编成为电影票房的一大卖点。研究基于IP品质的影响因子对电影票房预测的影响,选取电影票房预测中的3种经... 目前针对早期电影票房预测的研究较少,且预测精度不高。通过对中国电影票房市场的研究,发现随着IP电影热的兴起,热门小说IP改编成为电影票房的一大卖点。研究基于IP品质的影响因子对电影票房预测的影响,选取电影票房预测中的3种经典模型加以验证,分别是多元线性回归模型、支持向量机模型、BP神经网络模型。通过对比实验得出增加IP品质这一影响因子可使模型的R平方值得到提高。 展开更多
关键词 电影票房预测 多元线性回归 支持向量机 BP神经网络 IP品质
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基于决策树的洪湖水生植物遥感信息提取 被引量:1
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作者 张莹莹 蔡晓斌 +4 位作者 宋辛辛 索江瑞 王智 厉恩华 王学雷 《湿地科学》 CSCD 北大核心 2018年第2期213-222,共10页
以洪湖为研究对象,采用分类与回归树(classification and regression trees,CART)方法,根据训练样本数据集中挖掘分类规则,集成遥感影像的光谱特征、植被指数、水体指数、纹理特征等特征变量,建立研究区湿地信息提取的决策树模型;在... 以洪湖为研究对象,采用分类与回归树(classification and regression trees,CART)方法,根据训练样本数据集中挖掘分类规则,集成遥感影像的光谱特征、植被指数、水体指数、纹理特征等特征变量,建立研究区湿地信息提取的决策树模型;在此基础上,探究水体透明度对水生植物遥感信息提取的影响,依据特征变量有、无水体透明度,分别建立两类决策树,即有水体透明度参与的决策树(CART 14)和无透明度参与的决策树(CART 13);在训练样本和验证数据相同的情况下,对比采用CART 14、CART 13、支持向量机(support vector machine,SVM)和最大似然分类(maximum likelihood classification,MLC)4种方法的分类结果的精度。研究结果表明,洪湖中水生植物覆盖面积约占洪湖湿地总面积的47%,洪湖中的水生植物以沉水植物为主;采用有水体透明度参与的决策树分类结果的总体精度比采用支持向量机和最大似然分类方法的分别提高了7.78%和16.36%,Kappa系数则分别增大了0.12和0.20,无水体透明度参与的仅比有透明度参与的决策树分类结果的总体精度降低了2.77%,Kappa系数减小了0.04。水体透明度的参与能提高分类精度,而无水体透明度参与的决策树分类结果的总体精度也高于其它传统方法的分类精度。因此,在实际湿地分类中,若无水体透明度数据,但决策树的辅助分类变量足够多时,无水体透明度参与的决策树也能较好地进行分类,提取水生植物信息。 展开更多
关键词 洪湖湿地 分类与回归树 透明度 支持向量机 最大似然分类
“拍照赚钱”的任务定价问题的建模与计算 预览
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作者 杨非非 袁晨辉 +1 位作者 汤仕星 邱淑芳 《价值工程》 2018年第29期194-197,共4页
针对"拍照赚钱"的任务定价问题,文章选取了影响任务定价的几个主要因素,研究它们与任务定价之间的函数关系,建立多元线性回归模型和Logistic回归模型,在此基础上分析任务未完成的原因。然后,利用支持向量机算法引入区域修正参数,得到... 针对"拍照赚钱"的任务定价问题,文章选取了影响任务定价的几个主要因素,研究它们与任务定价之间的函数关系,建立多元线性回归模型和Logistic回归模型,在此基础上分析任务未完成的原因。然后,利用支持向量机算法引入区域修正参数,得到新的任务定价模型。最后,依据任务被完成的概率建立最大团"打包"定价模型,从而得到打包后的任务定价方案。 展开更多
关键词 任务定价 多元线性回归 LOGISTIC回归 最大团 支持向量机
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HTS算法与GRNN、SVM耦合模型在径流预测中的应用 预览
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作者 崔东文 郭荣 《华北水利水电大学学报:自然科学版》 2018年第5期73-81,共9页
为提高水文预测预报精度,基于广义回归神经网络(GRNN)和支持向量机(SVM)构建GRNN_SVM耦合预测模型,利用热量传递搜索(HTS)算法同时优化GRNN、SVM关键参数和耦合权重系数,提出HTS_GRNN_SVM耦合预测模型。采用8个标准测试函数对... 为提高水文预测预报精度,基于广义回归神经网络(GRNN)和支持向量机(SVM)构建GRNN_SVM耦合预测模型,利用热量传递搜索(HTS)算法同时优化GRNN、SVM关键参数和耦合权重系数,提出HTS_GRNN_SVM耦合预测模型。采用8个标准测试函数对HTS算法进行仿真验证,并与教学优化(TLBO)算法、灰狼优化(GWO)算法等当前寻优效果较好的几种算法进行对比验证;利用两个径流量预测算例对HTS_GRNN_SVM耦合模型进行实例验证,并与HTS_GRNN、HTS_SVM及GRNN、SVM模型的预测结果进行对比。结果表明:HTS算法的寻优精度优于TLBO、GWO等优化算法,具有较好的收敛速度、求解精度和稳定性;HTS_GRNNSVM模型融合了HTS算法与GRNN、SVM模型的优点,在预测精度、泛化能力等方面均优于HTS_GRNN等4种模型。 展开更多
关键词 径流预测 热量传递搜索算法 广义回归神经网络 支持向量机 参数优化 仿真验证
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