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融合PCA和ESN的交通流周期预测模型
被引量：
4
1
作者
李慧
奚园园
+1 位作者
马宇鑫
张瑞梅
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期20-26,共7页
针对传统交通流多步预测精度低的问题,提出了一种交通流周期预测模型。该模型结合交通流的周期性特征重构时间序列,并引入主成分分析降维思想,利用回声状态网络模型进行交通流时间序列预测,同时采用自适应扰动粒子群算法优化模型中的重...
针对传统交通流多步预测精度低的问题,提出了一种交通流周期预测模型。该模型结合交通流的周期性特征重构时间序列,并引入主成分分析降维思想,利用回声状态网络模型进行交通流时间序列预测,同时采用自适应扰动粒子群算法优化模型中的重要参数。将该模型应用到实际交通流时间序列中进行有效性验证,其预测结果的平均绝对百分比误差为9.8%,比传统回声状态网络多步预测模型降低了12.7%。实验结果表明,该模型可有效地避免预测结果延迟问题并大幅提高多步预测的精度。
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关键词
时间序列
交通流预测
回声状态网络
主成分分析降维
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职称材料
基于指数权重局部聚合向量特征的轮毂型号识别
被引量：
2
2
作者
张典范
管永来
+1 位作者
张丽
程淑红
《计量学报》
CSCD
北大核心
2019年第4期670-675,共6页
在轮毂型号识别过程中,为了能在大量轮型库中快速识别正确的轮型,提出了基于指数权重局部聚合向量(VLAD)特征的轮型识别方法。VLAD特征是针对BOW特征的改进版,用待分类特征和聚类中心的累积残差代替特征的累加数目,采用四近邻软分配的...
在轮毂型号识别过程中,为了能在大量轮型库中快速识别正确的轮型,提出了基于指数权重局部聚合向量(VLAD)特征的轮型识别方法。VLAD特征是针对BOW特征的改进版,用待分类特征和聚类中心的累积残差代替特征的累加数目,采用四近邻软分配的查找方式,相对于一对一的分配规则具有更好的鲁棒性。最后把得到的VLAD向量进行主成分分析降维,并在降维VLAD的基础上将指数权重和VLAD向量的各数据相乘以削减个别不稳定值,最后通过特征向量的对比来找到最相似图片,识别过程具有非接触、灵活、准确的优点,实验表明在提高图片识别率的同时也具有较好的鲁棒性。
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关键词
计量学
轮型识别
局部聚合向量
聚类
主成分分析降维
指数权重
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职称材料
基于多元数据的甘蔗产量预报
3
作者
陶伟
粟华林
+5 位作者
成振华
王玮
吕善行
周坤论
朱鱼扬
李强
《甘蔗糖业》
2025年第2期62-68,共7页
为提升甘蔗产量智能预报水平,以2021~2023年广西14个地市的甘蔗年产量为研究对象,结合气象要素的日均值数据,通过主成分分析法将各个要素降至一维,对比4种不同机器学习算法下的气象要素与甘蔗产量的预测值。结果表明:随机森林算法产量...
为提升甘蔗产量智能预报水平,以2021~2023年广西14个地市的甘蔗年产量为研究对象,结合气象要素的日均值数据,通过主成分分析法将各个要素降至一维,对比4种不同机器学习算法下的气象要素与甘蔗产量的预测值。结果表明:随机森林算法产量预测误差最小,为0.082 t,误差次低值为支持向量回归的0.091 t;K近邻回归在K值为4时误差为0.098 t;多元线性回归算法在拟合中表现最差,误差为0.921 t。在拟合过程中最重要的气象和土壤要素分别为相对湿度、气温和土壤湿度。研究结果可为广西甘蔗产量智能预报提供科学支撑。
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关键词
主
成分
分析
法
降
维
机器学习
甘蔗产量
气象
土壤
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职称材料
题名
融合PCA和ESN的交通流周期预测模型
被引量：
4
1
作者
李慧
奚园园
马宇鑫
张瑞梅
机构
西安电子科技大学经济与管理学院
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期20-26,共7页
基金
国家自然科学基金青年基金(71401130)
文摘
针对传统交通流多步预测精度低的问题,提出了一种交通流周期预测模型。该模型结合交通流的周期性特征重构时间序列,并引入主成分分析降维思想,利用回声状态网络模型进行交通流时间序列预测,同时采用自适应扰动粒子群算法优化模型中的重要参数。将该模型应用到实际交通流时间序列中进行有效性验证,其预测结果的平均绝对百分比误差为9.8%,比传统回声状态网络多步预测模型降低了12.7%。实验结果表明,该模型可有效地避免预测结果延迟问题并大幅提高多步预测的精度。
关键词
时间序列
交通流预测
回声状态网络
主成分分析降维
Keywords
time-series
traffic flow prediction
echo state network
principal component analysis dimensionality reduction
分类号
U491.14 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于指数权重局部聚合向量特征的轮毂型号识别
被引量：
2
2
作者
张典范
管永来
张丽
程淑红
机构
燕山大学科技园
燕山大学电气工程学院
秦皇岛技师学院
出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2019年第4期670-675,共6页
基金
国家自然科学基金(61601400)
文摘
在轮毂型号识别过程中,为了能在大量轮型库中快速识别正确的轮型,提出了基于指数权重局部聚合向量(VLAD)特征的轮型识别方法。VLAD特征是针对BOW特征的改进版,用待分类特征和聚类中心的累积残差代替特征的累加数目,采用四近邻软分配的查找方式,相对于一对一的分配规则具有更好的鲁棒性。最后把得到的VLAD向量进行主成分分析降维,并在降维VLAD的基础上将指数权重和VLAD向量的各数据相乘以削减个别不稳定值,最后通过特征向量的对比来找到最相似图片,识别过程具有非接触、灵活、准确的优点,实验表明在提高图片识别率的同时也具有较好的鲁棒性。
关键词
计量学
轮型识别
局部聚合向量
聚类
主成分分析降维
指数权重
Keywords
metrology
wheel model identification
vector of aggragate locally descriptor
clustering
principal component analysis of dimension reduction
index weight
分类号
TB96 [机械工程—光学工程]
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职称材料
题名
基于多元数据的甘蔗产量预报
3
作者
陶伟
粟华林
成振华
王玮
吕善行
周坤论
朱鱼扬
李强
机构
广西壮族自治区气象技术装备中心
出处
《甘蔗糖业》
2025年第2期62-68,共7页
基金
中国气象局科技项目“揭榜挂帅”“基于天空地一体化融合数据的精细化甘蔗农情灾情评估预警和产量预报技术与数算一体化平台研发”(CMAJBGS202322)
广西气象局“指令性项目”“广西‘天衡天衍’系统本地化研究”(桂气科2024ZL04)。
文摘
为提升甘蔗产量智能预报水平,以2021~2023年广西14个地市的甘蔗年产量为研究对象,结合气象要素的日均值数据,通过主成分分析法将各个要素降至一维,对比4种不同机器学习算法下的气象要素与甘蔗产量的预测值。结果表明:随机森林算法产量预测误差最小,为0.082 t,误差次低值为支持向量回归的0.091 t;K近邻回归在K值为4时误差为0.098 t;多元线性回归算法在拟合中表现最差,误差为0.921 t。在拟合过程中最重要的气象和土壤要素分别为相对湿度、气温和土壤湿度。研究结果可为广西甘蔗产量智能预报提供科学支撑。
关键词
主
成分
分析
法
降
维
机器学习
甘蔗产量
气象
土壤
Keywords
Principal component analysis dimensionality reduction
Machine learning
Sugarcane yield
Meteorological
Soil
分类号
S566.1 [农业科学]
S162.5 [农业科学—作物学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合PCA和ESN的交通流周期预测模型
李慧
奚园园
马宇鑫
张瑞梅
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于指数权重局部聚合向量特征的轮毂型号识别
张典范
管永来
张丽
程淑红
《计量学报》
CSCD
北大核心
2019
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于多元数据的甘蔗产量预报
陶伟
粟华林
成振华
王玮
吕善行
周坤论
朱鱼扬
李强
《甘蔗糖业》
2025
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职称材料
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