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基于主成分方法研究钢纤维增强混凝土劈裂破坏的损伤机制 被引量:1
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作者 李涛 任会兰 +2 位作者 宁建国 宋水舟 檀日晶 《振动与冲击》 北大核心 2025年第1期221-231,共11页
研究钢纤维混凝土劈裂破坏的细观损伤机制,对在役钢纤维混凝土结构的健康检测具有重要意义。通过多通道声发射系统,采集混凝土和钢纤维混凝土试件(钢纤维含量分别为15和45 kg/m 3)劈裂破坏过程中的声发射信号,并结合主成分分析法和k-me... 研究钢纤维混凝土劈裂破坏的细观损伤机制,对在役钢纤维混凝土结构的健康检测具有重要意义。通过多通道声发射系统,采集混凝土和钢纤维混凝土试件(钢纤维含量分别为15和45 kg/m 3)劈裂破坏过程中的声发射信号,并结合主成分分析法和k-means聚类算法,对混凝土和钢纤维混凝土的损伤特征进行分析。结果表明,钢纤维的加入抑制了混凝土中裂纹扩展,有效地改善了混凝土的峰后韧性;声发射计数和能量参数变化特征反映了钢纤维混凝土试件宏观变形、破坏的细观损伤演化过程。最后,识别出了钢纤维混凝土中砂浆基体开裂和钢纤维拉拔的两种损伤机制。与砂浆基体开裂相比,钢纤维拉拔产生的声发射信号具有计数高、幅值高、能量强和持续时间长的特征。 展开更多
关键词 钢纤维增强混凝土(SFRC) 声发射技术 成分分析(pca) K-MEANS聚类
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基于主成分降维的海面散射系数快速预测方法
2
作者 刘悦 董春雷 +1 位作者 孟肖 郭立新 《电波科学学报》 北大核心 2025年第1期21-28,共8页
海面电磁散射特性与海浪参数、雷达参数等多种影响因素存在复杂的依赖关系,传统大场景海面电磁散射预测模型在面临多参数高维度映射时容易出现过拟合问题,选择合适的降维方法和模型参数是提高模型性能的有效手段。本文提出了一种基于主... 海面电磁散射特性与海浪参数、雷达参数等多种影响因素存在复杂的依赖关系,传统大场景海面电磁散射预测模型在面临多参数高维度映射时容易出现过拟合问题,选择合适的降维方法和模型参数是提高模型性能的有效手段。本文提出了一种基于主成分分析(principal components analysis,PCA)降维的海面电磁散射快速预测方法。首先,利用文氏海谱和海面电磁散射模型构建后向散射系数仿真数据集;然后,引入PCA法降低仿真参数维度,提取主要特征;最后,基于最小二乘支持向量回归机(least squares support vector regression,LSSVR)建立非线性回归模型,输入降维数据进行预测,并评估预测结果的精度。通过对比不同降维比例的预测结果,分析了主成分降维对模型性能的影响。结果表明,对仿真参数进行适当降维能够显著增加模型精度,提升模型的解释能力。当降维比例为25%左右时模型精度达到最优,当降维比例大于40%时模型精度显著下降,不利于海面电磁散射预测。 展开更多
关键词 成分分析(pca) 海面电磁散射预测 最小二乘支持向量回归机(LSSVR) 半确定性面元法 参数降维
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基于主成分分析法和改进随机森林算法的锚泊安全性评价
3
作者 张宇航 史国友 《上海海事大学学报》 北大核心 2025年第1期60-67,103,共9页
针对传统锚泊安全评价方法存在的模糊性和局限性问题,提出一种基于真实数据的客观评价方法,以提高评价的准确性和可靠性。基于国内外多个组织的锚泊事故报告以及船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)和船舶交通管理系... 针对传统锚泊安全评价方法存在的模糊性和局限性问题,提出一种基于真实数据的客观评价方法,以提高评价的准确性和可靠性。基于国内外多个组织的锚泊事故报告以及船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)和船舶交通管理系统(vessel traffic services,VTS)提供的信息,建立锚泊安全评价指标体系,并构建锚泊船的小规模数据集。运用主成分分析法(principal component analysis,PCA)得出综合影响因子,再通过基于样本增量学习的随机森林(incremental sample-based random forest,ISRF)算法得出锚泊安全指数,并开发锚泊安全评估软件,使评价过程更加便捷、高效。实例验证表明,PCA与ISRF算法结合的方法不仅能准确评价锚泊安全性,还能快速得出评价结果,满足船舶在抛锚前对锚泊安全性进行快速、准确评估的要求。 展开更多
关键词 锚泊安全评价 随机森林 增量学习 成分分析法(pca)
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基于核方法和主成分分析(PCA)的探地雷达目标特征提取新方法 被引量:4
4
作者 胡进峰 周正欧 《信号处理》 CSCD 北大核心 2005年第6期581-584,共4页
常用探地雷达目标特征提取方法LDA(又称为FDA)直接在低维的探地雷达数据空间提取探地雷达目标特征, 提取的探地雷达目标特征的区分度小;常用的正则化技术存在正则化参数选取困难的问题。本文提出先通过基于核方法的 非线性变换把低维的... 常用探地雷达目标特征提取方法LDA(又称为FDA)直接在低维的探地雷达数据空间提取探地雷达目标特征, 提取的探地雷达目标特征的区分度小;常用的正则化技术存在正则化参数选取困难的问题。本文提出先通过基于核方法的 非线性变换把低维的探地雷达样本数据投影到高维空间,然后在高维空间中用PCA对奇异的核矩阵降维重建,最后对重 建后的非奇异核矩阵用LDA提取探地雷达目标特征。对实测数据的对比处理分析表明,本文所提探地雷达目标特征提取 方法优于其它方法。 展开更多
关键词 探地雷达 特征提取 方法 成分分析(pca) 正则化技术 正则化参数
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基于主成分分析与Fisher判别分析法的矿井突水水源识别方法 被引量:86
5
作者 鲁金涛 李夕兵 +2 位作者 宫凤强 王希然 柳皎 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第7期109-115,共7页
为有效地预防矿井突水事故,及早识别突水水源是关键工作之一。根据矿井各含水层水化学成分的差异性,选取7种水化学成分指标作为突水水源识别的样本变量。在此基础上,采用主成分分析(PCA)与Fisher判别分析相结合的方法建立突水水源判别... 为有效地预防矿井突水事故,及早识别突水水源是关键工作之一。根据矿井各含水层水化学成分的差异性,选取7种水化学成分指标作为突水水源识别的样本变量。在此基础上,采用主成分分析(PCA)与Fisher判别分析相结合的方法建立突水水源判别模型。以新庄孜煤矿不同水层的水化学特征资料中的33个为学习样本,12个为预测样本,对该模型进行检验和应用,并与传统Fisher判别分析模型的结果进行比较。研究结果表明:利用PCA与Fisher突水水源判别模型能够有效地消除样本变量指标间的相互影响,使突水水源判别结果更加准确。 展开更多
关键词 FISHER判别分析 矿井突水 水源判别 成分分析(pca) 矿井水文地质
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基于核主成分分析的地震属性优化方法及应用 被引量:44
6
作者 印兴耀 孔国英 张广智 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2008年第2期179-183,124-125+246,共8页
传统的基于线性变换的主成分分析法(PCA)是一种有效的地震属性降维优化方法。但是,当原始数据中存在非线性属性时,用主成分分析法提取的主成分就不能反映这种非线性属性。而核主成分分析(KPCA)则是一种基于原始数据的非线性变换,它可以... 传统的基于线性变换的主成分分析法(PCA)是一种有效的地震属性降维优化方法。但是,当原始数据中存在非线性属性时,用主成分分析法提取的主成分就不能反映这种非线性属性。而核主成分分析(KPCA)则是一种基于原始数据的非线性变换,它可以提取出数据之间的非线性关系。本文从方法原理概述入手,分析了一般主成分分析在处理非线性问题上存在的不足,阐述了基于核函数的主成分分析方法,并将其首次应用于地震属性的降维优化中。应用结果表明:基于核函数的主成分分析方法具有优秀的特征提取性能。 展开更多
关键词 属性降维优化 成分分析(pca) 核函数 成分分析(Kpca)
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基于主成分分析与神经网络的采矿方法优选 被引量:96
7
作者 陈建宏 刘浪 +1 位作者 周智勇 永学艳 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期1967-1972,共6页
基于利用神经网络预测采矿方法存在一些不足,建立主成分分析法与神经网络结合的采矿方法优选模型。对神经网络的输入数据进行主成分分析,使输入数据不相关且减少。研究结果表明:利用主成分分析法可将输入数据减少,消除由于BP网络输入数... 基于利用神经网络预测采矿方法存在一些不足,建立主成分分析法与神经网络结合的采矿方法优选模型。对神经网络的输入数据进行主成分分析,使输入数据不相关且减少。研究结果表明:利用主成分分析法可将输入数据减少,消除由于BP网络输入数据太多而影响数据处理速度的缺陷;把主成分分析法和神经网络结合进行采矿方法优选,可使预测精度大大提高。 展开更多
关键词 采矿方法 成分分析 BP神经网络
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基于主成分分析和深度森林算法的S700K转辙机故障诊断 被引量:6
8
作者 胡小晨 郭宁 +1 位作者 沈拓 董德存 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期35-40,共6页
针对目前转辙机故障诊断准确性不高、效率低等问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)和深度森林(gcForest)算法的故障诊断方法。对于S700K转辙机11种故障模式下的电流、功率曲线,采用主成分分析进行电流特征值特征简约,然后使用嵌入简约... 针对目前转辙机故障诊断准确性不高、效率低等问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)和深度森林(gcForest)算法的故障诊断方法。对于S700K转辙机11种故障模式下的电流、功率曲线,采用主成分分析进行电流特征值特征简约,然后使用嵌入简约特征值的改进深度森林模型提高数据处理能力,增强模型内在特征代表性。结果表明,改进深度森林模型故障诊断准确率为97.62%,验证了该方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 故障诊断 S700K转辙机 成分分析(pca) 深度森林(gcForest)算法
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主成分分析法和Fisher判别方法在汽油分类分析过程中的应用 被引量:20
9
作者 王荣辉 宗若雯 +1 位作者 王正洲 廖光煊 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第12期1331-1335,1341,共6页
应用主成分分析(principal component analysis,PCA)法对从90#和93#两种汽油的50个实验样所取的特征数据进行降维处理,再结合Fisher判别方法对这两种汽油进行分类,并将分类结果与不采用PCA法而直接计算数据所得出的Fisher判别结果进行比... 应用主成分分析(principal component analysis,PCA)法对从90#和93#两种汽油的50个实验样所取的特征数据进行降维处理,再结合Fisher判别方法对这两种汽油进行分类,并将分类结果与不采用PCA法而直接计算数据所得出的Fisher判别结果进行比较,前者的分类正确率达到100%,而后者却只有50%.结果说明采用PCA方法事先对数据处理可以大大的提高汽油分类的准确性. 展开更多
关键词 成分分析 Fisher判别方法 汽油
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基于主成分分析和神经网络的事故预测方法及应用 被引量:10
10
作者 周荣义 钟岸 +1 位作者 任竞舟 牛会永 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第7期55-60,共6页
为解决人工神经网络(ANN)对复杂系统进行事故预测建模时,易导致网络复杂,降低网络性能和增大预测误差的问题,提出一种基于主成分分析法(PCA)的ANN事故预测方法。介绍PCA法和ANN的基本理论,阐述基于PCA法的ANN事故预测模型及其预测步骤,... 为解决人工神经网络(ANN)对复杂系统进行事故预测建模时,易导致网络复杂,降低网络性能和增大预测误差的问题,提出一种基于主成分分析法(PCA)的ANN事故预测方法。介绍PCA法和ANN的基本理论,阐述基于PCA法的ANN事故预测模型及其预测步骤,即在利用ANN预测之前,先用PCA法分析事故影响指标,将多个指标转化为少数几个能反映原始信息的互不相关的综合变量(主成分),然后以这些变量作为输入进行ANN建模,从而达到简化模型,提高网络性能和计算精度的目的。以煤矿事故预测为例,进行应用和对比研究。结果表明:基于PCA的ANN事故预测相对误差小于3%,而直接运用ANN方法预测的相对误差达到5%。这说明,对复杂安全系统进行事故预测时,基于PCA法的ANN预测方法是更可行的。 展开更多
关键词 成分分析法(pca) 人工神经网络(ANN) 事故预测 模型 应用
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基于主成分分析的几种常用改进方法 被引量:31
11
作者 曲双红 李华 李刚 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2011年第5期155-156,共2页
针对传统主成分分析在应用中出现的误区,总结了基于主成分分析的几种常用改进方法并作了进一步探讨.
关键词 成分分析 改进方法
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主成分分析方法在区域经济研究中的应用——以新疆为例 被引量:77
12
作者 高志刚 韩延玲 《干旱区地理》 CSCD 北大核心 2001年第2期157-160,共4页
主成分分析方法 (PCA)及采用此法做综合评价的原理和步骤 ,并用两个方面的实例具体阐述了主成分分析方法在区域经济研究中的应用 。
关键词 成分分析方法 区域经济 新疆 综合评价
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基于邻域向量主成分分析图像增强的弱小损伤目标检测方法 被引量:14
13
作者 王拯洲 李刚 +3 位作者 王伟 夏彦文 王力 谭萌 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期69-80,共12页
提出了基于邻域向量主成分分析(NVPCA)图像增强的弱小损伤目标检测方法.该方法将损伤图像中的每个像素和它的8邻域像素看作一个列向量参加运算,由每个像素生成的所有列向量构建一个9维的数据立方体,通过PCA变换后中间像素和邻域像素之... 提出了基于邻域向量主成分分析(NVPCA)图像增强的弱小损伤目标检测方法.该方法将损伤图像中的每个像素和它的8邻域像素看作一个列向量参加运算,由每个像素生成的所有列向量构建一个9维的数据立方体,通过PCA变换后中间像素和邻域像素之间不相关,消除小目标和邻域像素之间的相关性,这样9维数据立方体的主要信息将集中在第一维,则变换后的第一维数据为NVPCA图像.另外,使用局域对比度法对NVPCA图像再一次进行处理后,获得了较好的图像增强效果.最后,使用区域增长法将损伤目标从背景中分离出来.实验结果表明,该方法能够检测损伤大小为1个像素和处于局部亮区的损伤目标,满足了在线光学元件损伤检测光学系统对于损伤目标精度的要求. 展开更多
关键词 邻域向量成分分析 局域对比度方法 损伤目标检测 图像增强 区域生长法
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基于主成分分析的多域特征融合轴承故障诊断 被引量:3
14
作者 周凌孟 邓飞其 +3 位作者 张清华 孙国玺 苏乃权 朱冠华 《机床与液压》 北大核心 2024年第6期167-176,共10页
针对复杂工况下难以区分轴承故障状态的问题,提出一种基于主成分分析的多域特征融合轴承故障诊断方法。采集轴承振动加速度信号,提取轴承时域新量纲一化特征、频域幅值谱特征和时频域经验模态分解特征共13维特征用于完整表征轴承状态;... 针对复杂工况下难以区分轴承故障状态的问题,提出一种基于主成分分析的多域特征融合轴承故障诊断方法。采集轴承振动加速度信号,提取轴承时域新量纲一化特征、频域幅值谱特征和时频域经验模态分解特征共13维特征用于完整表征轴承状态;利用主成分分析方法对所提取特征融合与降维,降低诊断模型复杂度与数据分析难度;最后,选择合适的卷积神经网络进行分类,通过石化机组故障诊断实验平台进行验证。结果表明:多域融合特征相对于单域特征诊断效果更好,卷积神经网络分类模型相对于其他经典分类模型诊断准确率更高,融合诊断分类方法整体诊断准确率达到86%。 展开更多
关键词 轴承 特征融合 成分分析方法 卷积神经网络 故障诊断
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基于主成分分析和BP神经网络的气体识别方法研究 被引量:28
15
作者 魏广芬 唐祯安 余隽 《传感技术学报》 CAS CSCD 2001年第4期292-298,共7页
本文将主成分分析法与 BP算法相结合应用于气体传感器阵列信号的处理 ,并以一个由 4个 Sn O2 气体传感器组成的阵列为例 ,对其受到不同浓度的汽车、酒精二元气体的响应信号进行了分析 .结果表明 ,主成分分析能够在保留测试数据最大量信... 本文将主成分分析法与 BP算法相结合应用于气体传感器阵列信号的处理 ,并以一个由 4个 Sn O2 气体传感器组成的阵列为例 ,对其受到不同浓度的汽车、酒精二元气体的响应信号进行了分析 .结果表明 ,主成分分析能够在保留测试数据最大量信息的前提下 ,给数据有效降维和预分类 ,以消除样本间的相关性 ,然后 ,再将所产生的新的样本空间作为 BP网络的输入 ,使之减少网络的输入数 ,简化网络结构 ,并在保持相同正确率的前提下 。 展开更多
关键词 气体传感器阵列 成分分析 BP神经网络 气体识别方法
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基于主成分分析方法的多类型电动汽车接入配电网的综合风险评估 被引量:37
16
作者 王鹤 余中枢 +1 位作者 李筱婧 边竞 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2021年第11期57-65,共9页
针对新能源和多种类型电动汽车(EV)接入配电网造成的安全和经济等运行风险问题,提出了一种考虑多种风险因素的配电网运行综合风险评估方法。首先,构建了风光出力和EV时序概率分布模型,并用日行驶里程数代替了主观设定的多种类型EV的起... 针对新能源和多种类型电动汽车(EV)接入配电网造成的安全和经济等运行风险问题,提出了一种考虑多种风险因素的配电网运行综合风险评估方法。首先,构建了风光出力和EV时序概率分布模型,并用日行驶里程数代替了主观设定的多种类型EV的起始荷电状态;然后,基于复杂网络理论,提出了电压越限风险和支路功率过载运行风险等时序安全指标,并根据配电网的经济运行建立了经济风险和电网高效性风险指标;再者,构造了不同容量EV并网运行风险评估矩阵,运用主成分分析(PCA)方法对风险评估矩阵进行降维和计算客观权重系数,并对结果进行综合风险评估排序;最后,以接入风电、光伏的改进IEEE 33节点配电系统为例,分析了所提风险指标的有效性和综合评估方法的合理性,对比了基于PCA的综合风险评估与传统安全风险评估方法,结果表明在同时考虑安全和经济等因素的情况下,采用所提方法时某范围内的运行风险有下降趋势,对某区域内的EV容纳数量规划有积极的指导意义。 展开更多
关键词 电动汽车 风险评估指标 复杂网络 成分分析方法 综合评估 配电网
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基于相似性传播聚类与主成分分析的断层识别方法 被引量:10
17
作者 陈雷 肖创柏 +2 位作者 禹晶 王真理 李学良 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期826-833,共8页
针对现有自动地震断层识别方法所存在的精度低、耗时较长及不能获得量化的断层识别结果等问题,提出了一种基于相似性传播聚类与主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)的地震断层识别方法。首先,采用连通区域标注方法确定地震层... 针对现有自动地震断层识别方法所存在的精度低、耗时较长及不能获得量化的断层识别结果等问题,提出了一种基于相似性传播聚类与主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)的地震断层识别方法。首先,采用连通区域标注方法确定地震层位的不连续点。然后,利用相似性传播聚类算法对层位不连续点进行聚类,每一类不连续点可以确定一条断层,以此可获得断层的数量和每个类别的聚类中心。最后,基于PCA方法计算出每一类层位不连续点的主方向,将沿着主方向且经过相应聚类中心的线段作为断层。基于模型数据和实际地震数据将文中方法与现有方法进行了对比,在峰值信噪比、均方误差、时间消耗和断层条数符合率等方面彰显了文中方法的合理性,并可对断层进行"量化"解释,在地震勘探等领域具有较高的实际意义。 展开更多
关键词 断层识别方法 连通区域 不连续点 相似性传播聚类 成分分析
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主成分分析方法在保健食品功能学评价中的应用研究 被引量:8
18
作者 林松毅 刘静波 叶海青 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期546-548,共3页
以受试小鼠外周血象和血清生化指标中共23项指标为数据研究依据,对抗疲劳和耐缺氧作用功能学检验方法的研究中发现:利用主成分分析方法对23项指标进行科学合理地"降维"处理后,不但可以克服多指标综合评价带来的统计和分析的麻... 以受试小鼠外周血象和血清生化指标中共23项指标为数据研究依据,对抗疲劳和耐缺氧作用功能学检验方法的研究中发现:利用主成分分析方法对23项指标进行科学合理地"降维"处理后,不但可以克服多指标综合评价带来的统计和分析的麻烦,充分地利用实验数据信息及其与功效特性极其相关的和隐含的重要细节,而且也能够筛选出与抗疲劳和耐缺氧功效最直接相关的主要功效指标,并依据主要因子的综合评分确定受试样品的功效特性大小,是一种量化评价功能学特性的新方法。 展开更多
关键词 外周血象指标 血清生化指标 抗疲劳和耐缺氧作用评价 成分分析方法
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非线性主成分分析新方法 被引量:4
19
作者 夏国恩 金炜东 张葛祥 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2006年第5期10-11,共2页
关键词 非线性成分分析 成分分析方法 抗干扰能力 非线性问题 多层感知器 提取方法 模式识别 图像处理 综合评价 故障诊断
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基于主成分分析的果蝇算法优化支持向量机回归的红枣产量预测 被引量:4
20
作者 李晋泽 赵素娟 +3 位作者 李宁 李俊成 刘森 马继东 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第4期1425-1432,共8页
随着大数据技术和人工智能的快速发展,针对当前红枣产量预测模型精度低、模型优化时间过长等问题,以山西省1993—2020年的红枣产量及17个维度的因素作为基础数据,提出一种基于主成分分析的果蝇算法优化支持向量机回归(principal compone... 随着大数据技术和人工智能的快速发展,针对当前红枣产量预测模型精度低、模型优化时间过长等问题,以山西省1993—2020年的红枣产量及17个维度的因素作为基础数据,提出一种基于主成分分析的果蝇算法优化支持向量机回归(principal component analysis-fruit fly optimization algorithm-support vector regression,PCA-FOA-SVR)的红枣产量预测模型。首先利用主成分分析(principal component analysis,PCA)对数据进行降维处理,以5维的指标作为输入变量,产量作为输出变量;其次以支持向量机回归(support vector regression,SVR)为基础模型,利用果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)对SVR参数惩罚因子c和核函数参数g进行寻优,构建PCA-FOA-SVR模型。对试验结果进行验证。发现PCA-FOA-SVR的均方根误差(root mean square error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、决定系数R 2分别为3.11、3.01、0.96,SVR的各指标分别为5.33、4.07、0.9,分别提高了41.7%、26%、6.7%,最后通过GM(1,1)对各维度的数据进行预测,利用PCA-FOA-SVR模型对未来10年山西省红枣产量进行预测,结果显示在2025年红枣产量会达到一个峰值,对后续相关研究提供了一定的科学依据。 展开更多
关键词 红枣产量预测 支持向量机回归(SVR) 果蝇算法(FOA) 成分分析(pca)
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