期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1,002篇文章
< 1 2 … 51 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于贝叶斯优化支持向量回归的煤自燃温度预测模型 被引量：1
1
作者 杨海燕 胡新成 +1 位作者 蔡佳文 余照阳 《工矿自动化》 北大核心 2025年第7期36-43,51,共9页
针对传统煤自燃温度预测模型未考虑指标气体与温度数据之间存在多重共线性、模型预测精度不足问题,提出了一种基于贝叶斯优化(BO)算法改进支持向量回归(SVR)超参数(BO-SVR)的煤自燃温度预测模型。利用煤自燃程序升温实验,对生成的指标... 针对传统煤自燃温度预测模型未考虑指标气体与温度数据之间存在多重共线性、模型预测精度不足问题,提出了一种基于贝叶斯优化(BO)算法改进支持向量回归(SVR)超参数(BO-SVR)的煤自燃温度预测模型。利用煤自燃程序升温实验,对生成的指标气体数据进行收集与处理。利用Spearman相关性分析选择与煤温相关性较强的指标气体并分析指标气体生成量间的共线性;对选择的指标气体进行主成分分析,解决多重共线性问题的同时降低维数;采用5折交叉验证方法划分训练集和测试集,通过平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和判定系数(R^(2))指标,对BO-SVR模型的性能与SVR、粒子群优化SVR(PSO-SVR)和遗传算法优化SVR(GA-SVR)模型进行定量评价。结果表明,BO-SVR模型的MAE较其他3种模型分别降低了74.2%,36.7%和10.2%,RMSE分别降低了71.9%,33.3%和11.4%,R^(2)达0.9885,高于其他模型。选取山西煤炭进出口集团河曲旧县露天煤业有限公司的烟煤煤样开展平行试验,BO-SVR模型在新数据集上的MAE为4.9279℃,RMSE为6.4899℃,R^(2)达0.9853,与原数据集预测结果保持高度一致性。表明BO-SVR模型具有较好的泛化性、预测精度和鲁棒性,有助于提高预测煤自燃温度的准确性。 展开更多
关键词 煤自燃 贝叶斯优化 支持向量回归 指标气体 预测模型
在线阅读 下载PDF
基于优化支持向量回归机的气浮单元水质预测模型 被引量：1
2
作者 陈霖 晏欣 +4 位作者 唐智和 冉照宽 李斌莲 栾辉 陈春茂 《工业水处理》 北大核心 2025年第5期157-165,共9页
为解决炼化污水处理系统气浮单元出水水质获取时滞严重的问题,构建了基于支持向量回归机(SVR)的气浮单元水质预测模型,利用皮尔逊相关系数(PCC)、斯皮尔曼相关系数(SCC)以及平均影响值算法(MIV)对模型输入参数进行降维,在此基础上利用... 为解决炼化污水处理系统气浮单元出水水质获取时滞严重的问题,构建了基于支持向量回归机(SVR)的气浮单元水质预测模型,利用皮尔逊相关系数(PCC)、斯皮尔曼相关系数(SCC)以及平均影响值算法(MIV)对模型输入参数进行降维,在此基础上利用交叉验证算法(K-CV)和网格搜索算法(GSA)对模型进行参数优化。结果表明,气浮单元出水COD和进水NH_(3)-N相关性最强,去除冗余变量,将NH_(3)-N作为模型输入可以有效提升模型预测精度。当惩罚因子c趋近于1,核函数参数g趋近于2000时,模型预测均方误差(MSE)最小(MSE=0.00067),预测精度最高;优化后SVR模型决定系数(R^(2))和相关性系数(r)分别为0.69和0.85,平均绝对百分比误差(MAPE)为0.05,预测精度远高于传统SVR和经典BP-ANN模型。现场验证结果表明该模型能实现对气浮单元出水水质的有效预测,平均百分比误差<5%,预测时间<1 min,极大程度提高了水质数据的时效性。 展开更多
关键词 炼化企业 污水处理系统 气浮单元 支持向量回归机 水质预测模型
在线阅读 下载PDF
新一轮集体林权制度改革成效、乡镇林业站职能效率和农户增收——基于面板向量自回归模型的实证分析
3
作者 许毓坤 薛泽茜 +2 位作者 庄伟卿 宋立 黄安胜 《林业科学》 北大核心 2025年第10期236-246,共11页
【目的】构建“林改-机构-农户”三元分析框架,探讨新一轮集体林权制度改革成效(简称新林改成效)、乡镇林业站职能效率(简称林业站效率)和农户增收的相互影响关系,为集体林权制度改革与发展提供新的视角和实证依据,为深化集体林权制度... 【目的】构建“林改-机构-农户”三元分析框架,探讨新一轮集体林权制度改革成效(简称新林改成效)、乡镇林业站职能效率(简称林业站效率)和农户增收的相互影响关系,为集体林权制度改革与发展提供新的视角和实证依据,为深化集体林权制度改革提供政策思路。【方法】基于省级面板数据构建相关指标体系,采用熵权法和超效率SBM模型对新林改成效和林业站效率进行量化评价,建立面板向量自回归模型深入探究新林改成效、林业站效率和农户增收之间的相互影响作用。【结果】1)新林改成效、林业站效率和农户增收在不同地区呈现出多样化特征,相互间存在一定的正向推动作用。2)新林改成效和农户增收存在自我强化作用;林业站效率受自身资源分配条件限制,具有短期的自我抑制效应。3)新林改成效和农户增收在受到各自冲击时,当期均能达到正向最大峰值并可保持3~4期的持续作用;林业站效率在第1期出现负向响应后会变为正向响应,并逐渐衰减趋于平稳。【结论】新林改成效、林业站效率和农户增收三者之间存在相互促进与制约关系。在构建三位一体协同机制的基础上,应充分利用新林改成效的自我强化作用,加强政策协同,持续推进集体林权制度改革;合理配置林业站资源,增加建设投入资金,确保改革成效转化为农户收益;还需制定针对性政策,拓宽农户收入来源,实现农村可持续发展和农户生活水平提高。 展开更多
关键词 集体林权制度改革 乡镇林业站 农户增收 向量自回归模型
在线阅读 下载PDF
“双碳”目标下吉林省农业碳排放影响因素及情景预测——基于STIRPAT模型和支持向量回归模型
4
作者 李玉波 徐迟 +1 位作者 高标 杨淑杰 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第12期355-362,共8页
农业碳减排是中国实现“双碳”目标的主要举措之一。为此,以农业生产物资投入、水稻种植、畜牧养殖温室气体排放源为数据样本,基于IPCC碳排放系数法测算吉林省2000—2022年的农业碳排放量;利用STIRPAT扩展模型,分析影响吉林省农业碳排... 农业碳减排是中国实现“双碳”目标的主要举措之一。为此,以农业生产物资投入、水稻种植、畜牧养殖温室气体排放源为数据样本,基于IPCC碳排放系数法测算吉林省2000—2022年的农业碳排放量;利用STIRPAT扩展模型,分析影响吉林省农业碳排放的各种因素;建立支持向量回归(SVR)模型,预测2023—2030年吉林省不同情景下农业碳排放量及变化趋势。研究结果表明:2000—2022年吉林农业碳排放量呈“升降交替”的变化趋势,2008年达到峰值,为38212.2 kt,碳排放强度呈下降趋势,年平均下降率为5.52%。农村人口、农业人均GDP、农用机械总动力、城镇化率、农民人均纯收入、农村投资额、农业产值比率每发生1%的变动,将分别引起吉林省农业碳排放量0.232%、0.212%、0.125%、-0.094%、0.105%、0.807%、-0.087%的变动。在基准情景、低碳情景和强低碳情景下,2023—2030年吉林省农业碳排放量均呈持续下降的变化趋势,到2030年预测值分别为33840.5 kt、33289.9 kt和33002.9 kt。综上,吉林省近年来的绿色低碳农业发展取得一定进展,已基本实现农业领域碳达峰,但今后还应根据实际情况采取相应的措施继续推动绿色农业发展,以加速全省“双碳”目标的实现。 展开更多
关键词 农业碳排放 扩展STIRPAT模型 支持向量回归 情景模拟 吉林省
在线阅读 下载PDF
机车前端薄壁吸能管仿真模型模糊参数的支持向量回归反求 被引量：1
5
作者 许平 黄启 +3 位作者 邢杰 何家兴 徐凯 许拓 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第18期28-35,共8页
为了获得影响耐撞性结构有限元计算精度的准确模型参数,提高冲击仿真的准确性,提出一种基于支持向量回归(support vector regression,SVR)模型进行参数优化反求的方法。以一种机车前端防爬结构中的预压薄壁吸能圆管为研究对象建立有限... 为了获得影响耐撞性结构有限元计算精度的准确模型参数,提高冲击仿真的准确性,提出一种基于支持向量回归(support vector regression,SVR)模型进行参数优化反求的方法。以一种机车前端防爬结构中的预压薄壁吸能圆管为研究对象建立有限元模型,进行台车冲击试验验证仿真模型准确性。通过拉丁超立方试验设计驱动有限元模型进行少量计算获得数据集,有限元模型中的模糊参数为输入变量,计算与试验载荷的差异为目标响应,通过SVR方法构建映射关系,并采用增强精英保留遗传算法(strengthen elitist genetic algorithm,SEGA)对超参数进行优化,确定SVR模型最佳配置;通过该最优SVR模型再次使用SEGA优化反求,获得最佳模糊参数组合。使用这组参数组合设置有限元模型,其仿真结果相较初始计算耐撞性指标和载荷曲线匹配程度都得到了提高。研究结果为有限元模型中模糊参数的准确设定、碰撞仿真的精度提升提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 耐撞性 薄壁圆管 有限元模型 模糊参数反求 支持向量机回归(SVR) 遗传算法
在线阅读 下载PDF
基于逻辑回归和支持向量机耦合模型的滑坡易发性分析 被引量：14
6
作者 李成林 刘严松 +3 位作者 赖思翰 王地 何星慧 刘琦 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期75-86,共12页
滑坡灾害的发生具有累进性,进行滑坡易发性评价是防灾减灾的前提。以四川省旺苍县为例,使用频率比法判断12个滑坡影响因子的各分级区间滑坡敏感性,经波段集统计确定11个滑坡影响因子作为滑坡易发性评价因子,通过建立逻辑回归-支持向量机... 滑坡灾害的发生具有累进性,进行滑坡易发性评价是防灾减灾的前提。以四川省旺苍县为例,使用频率比法判断12个滑坡影响因子的各分级区间滑坡敏感性,经波段集统计确定11个滑坡影响因子作为滑坡易发性评价因子,通过建立逻辑回归-支持向量机(logistic regression-support vector machine,LR-SVM)耦合模型,搭建滑坡易发性评价体系,完成旺苍县滑坡易发性评价并进行模型精度比较。研究结果表明:逻辑回归-支持向量机耦合模型的评价指标结果均优于逻辑回归模型,易发性分区结果更合理,预测精度更高;在低易发区选取非滑坡点为提高滑坡易发性评价性能作用明显;研究区内道路、高程和NDVI对滑坡发育的敏感性较强;高易发区主要分布于低海拔的水系和道路两侧。 展开更多
关键词 滑坡易发性评价 逻辑回归 支持向量机 耦合模型 旺苍县
在线阅读 下载PDF
碳排放强度与经济增长的交互机制--基于GVAR模型的分析
7
作者 毕玉江 石金海 桑瑞聪 《技术经济与管理研究》 北大核心 2025年第4期15-21,共7页
全球化背景下一国或地区碳排放强度变化与经济增长率之间不仅有直接的相互影响关系,还存在着通过其他国家和地区的间接传导机制。研究发现,当前世界主要国家还存在较为明显的低碳经济特征。当碳排放强度发生负冲击之后,中国和美国经济... 全球化背景下一国或地区碳排放强度变化与经济增长率之间不仅有直接的相互影响关系,还存在着通过其他国家和地区的间接传导机制。研究发现,当前世界主要国家还存在较为明显的低碳经济特征。当碳排放强度发生负冲击之后,中国和美国经济增长率的下降幅度较为明显;中国和美国碳排放强度下降对其他国家经济增长产生了显著的负面影响。研究表明,推动低碳经济发展不仅需要各国从生产技术、能源利用等方面持续发力,还需要加强碳排放控制的国际合作,降低由于碳减排非同步性产生的额外成本。 展开更多
关键词 碳排放强度 经济增长 国际传导 全球向量自回归模型
在线阅读 下载PDF
我国煤炭价格与煤矿安全事故实证分析:基于向量自回归模型(VAR) 被引量：9
8
作者 王军 何蕾 徐倩 《中国矿业》 北大核心 2019年第6期13-17,共5页
为了研究煤炭价格与煤矿安全事故之间的内在关系,本文选取煤炭开采和洗选业出厂价格指数作为煤炭价格指标,选取煤矿百万吨死亡人数作为煤矿安全事故指标,通过向量自回归模型、脉冲响应函数及方差分解方法,对2005~2016年煤炭价格与煤矿... 为了研究煤炭价格与煤矿安全事故之间的内在关系,本文选取煤炭开采和洗选业出厂价格指数作为煤炭价格指标,选取煤矿百万吨死亡人数作为煤矿安全事故指标,通过向量自回归模型、脉冲响应函数及方差分解方法,对2005~2016年煤炭价格与煤矿安全事故数据关联性进行分析。结果显示:煤炭价格与煤矿安全事故存在协整关系,煤炭价格对煤矿安全事故的影响是长期且稳定的;从脉冲响应函数结果可知,煤炭价格波动对于煤矿安全事故的正向冲击作用较为明显,煤炭价格的增长有利于煤矿安全事故的减少;从方差分解角度分析,煤炭价格在一定程度上对煤矿安全事故产生影响,但不是主要影响,而煤矿安全事故受自身影响因素影响较高。 展开更多
关键词 煤炭价格 煤矿安全事故 向量自回归模型(var) 脉冲响应函数 方差分解
在线阅读 下载PDF
不同类型主体对大豆期货价格波动的影响分析——基于向量自回归(VAR)模型 被引量：8
9
作者 张兵 刘丹 《东南大学学报（哲学社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2012年第6期30-36,134,共7页
本文基于2003-2011年CBOT大豆期货价格的月数据,运用向量自回归(VAR)模型考察了不同类型主体与整个期货市场对大豆期货价格波动的影响及程度。结果显示:非商业净头寸为代表的投机力量对大豆期货价格起到了一个正反馈的推动作用,而商业... 本文基于2003-2011年CBOT大豆期货价格的月数据,运用向量自回归(VAR)模型考察了不同类型主体与整个期货市场对大豆期货价格波动的影响及程度。结果显示:非商业净头寸为代表的投机力量对大豆期货价格起到了一个正反馈的推动作用,而商业净头寸变动对于大豆期货价格的影响较小,长期内几乎没有影响;在考察期的前4个月,总持仓量对大豆期货价格起到了一个使其稳定的负反馈作用,但随着时间的推移,投机带来的正反馈较之期货市场不同类型主体的负反馈效应更占据主导地位,总持仓量对大豆期货价格起到正向反馈推动作用,推动大豆价格的大起大落,进一步证实,投机因素是大豆期货价格大幅波动的主要原因。 展开更多
关键词 CBOT大豆期货 非商业交易商 商业交易商 向量自回归模型(var)
在线阅读 下载PDF
外部冲击对蔬菜价格波动的影响——基于面板向量自回归模型(PVAR)的实证分析 被引量：7
10
作者 罗超平 李伟毅 翟琼 《中国蔬菜》 北大核心 2013年第05X期16-22,共7页
构建面板向量自回归模型(PVAR)的基础上,实证分析了外部冲击对蔬菜价格波动的影响,结果发现:除GDP增长率对蔬菜价格波动具有明显的冲击影响外,其他变量对蔬菜价格方差贡献都非常小,在1.5%～3.3%之间。同时,从变量冲击反应观察,当给蔬菜... 构建面板向量自回归模型(PVAR)的基础上,实证分析了外部冲击对蔬菜价格波动的影响,结果发现:除GDP增长率对蔬菜价格波动具有明显的冲击影响外,其他变量对蔬菜价格方差贡献都非常小,在1.5%～3.3%之间。同时,从变量冲击反应观察,当给蔬菜补贴LBT一标准差冲击,蔬菜价格LJG表现为负响应并在第3期达到最大;当给蔬菜成灾面积LCZ一标准差冲击,蔬菜价格LJG最初表现为负响应并在第3期转为正响应;当给GDP增长率一标准差冲击,蔬菜价格LJG表现为明显的正响应;当给城镇居民收入LCZSR一标准差冲击,蔬菜价格LJG表现为负响应。由此可见,蔬菜价格对外部冲击反应的效果并不理想,对部分外部冲击的反应存在明显的不合理的滞后性。健全蔬菜产业市场机制、提高蔬菜流通效率、保障蔬菜供需平衡等是抑制蔬菜价格剧烈波动的重要措施。 展开更多
关键词 蔬菜价格 外部冲击 面板向量自回归模型(Pvar)
在线阅读 下载PDF
基于灰色支持向量回归的起伏管线临界携液流速预测模型 被引量：1
11
作者 何鹏 韩建红 +4 位作者 丁鲁振 艾昕宇 梁裕如 由洋 卢雄 《西安石油大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第3期103-111,119,共10页
延安气田起伏的地理形貌特征,致使其内部采气管线在低点及上倾段容易产生积液问题,制约气田正常生产,开展起伏管线临界携液流速的预测对保障采气管线流动安全和指导地面采气管线布线具有重要价值。为此,基于扩展双流体分相模型和PR气体... 延安气田起伏的地理形貌特征,致使其内部采气管线在低点及上倾段容易产生积液问题,制约气田正常生产,开展起伏管线临界携液流速的预测对保障采气管线流动安全和指导地面采气管线布线具有重要价值。为此,基于扩展双流体分相模型和PR气体物性方程,采用最小压力梯度法结合均匀设计构建了临界携液流速样本数据集,同时采用灰色关联计算了样本标签权重,并将其引入支持向量回归算法,构建了临界携液流速的回归预测模型,随后利用网格寻优算法,通过采用K-CV(交叉验证)对模型中超参数进行了优化设计,最后采用延安气田现场运行数据进行了模型准确性验证。研究结果表明:管径大小对临界携液流速影响最大,其次为上坡倾角、含水率和运行压力,其他因素的影响差距相对较小,网格分段寻优对比遗传、粒子群算法在模型超参数优化上具有较强稳定性。该预测模型对延安气田内部采气管线的临界携液流速预测具有较强准确性,可对其积液预测和防治提供理论支撑。 展开更多
关键词 气液混输管线 临界携液流速 支持向量回归模型 起伏输气管线 均匀设计 全局优化算法
在线阅读 下载PDF
基于最小二乘支持向量回归的上边界模型构建
12
作者 刘小雍 曾成斌 +2 位作者 刘赟 何国锋 闫庚龙 《华南理工大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2024年第12期139-150,共12页
目前,基于数据驱动的传统非线性系统建模方法主要着眼于模型拟合和应用,鉴于此,该文针对来自系统的某个重要参数受不确定性影响的最大容忍极限输出,构建基于最小二乘支持向量回归(LSSVR)的上边界模型,深入剖析了上边界模型的精度与稀疏... 目前,基于数据驱动的传统非线性系统建模方法主要着眼于模型拟合和应用,鉴于此,该文针对来自系统的某个重要参数受不确定性影响的最大容忍极限输出,构建基于最小二乘支持向量回归(LSSVR)的上边界模型,深入剖析了上边界模型的精度与稀疏特性之间的平衡关系对上边界模型输出的影响。首先,借助LSSVR的优化问题,将原等式线性约束变成满足上边界模型的不等式约束;接着,为提高模型精度,引入基于上边界模型预测输出与实际输出之间逼近误差的不等式约束;与此同时,借助LSSVR的权值二范数来控制上边界模型结构的复杂度,从而构建出新的目标函数,并与满足上边界模型的不等式约束建立新的优化问题;最后,对所建立的优化问题引入拉格朗日函数并借助Karush-Kuhn-Tucker最优化条件来获取相应的对偶优化问题,并将其转化为标准的二次规划问题来求解上边界模型的参数。由于所构造的新优化问题满足凸性,因此模型系数解是全局最优的。该文还通过实验分析了反映模型精度的最大逼近误差、均方根误差及反映模型稀疏特性的指标,论证了所提方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 上边界模型 对偶优化问题 全局最优解 最小二乘支持向量回归 二次规划
在线阅读 下载PDF
基于SARIMA-SVM模型的季节性PM_(2.5)浓度预测 被引量：1
13
作者 宋英华 徐亚安 张远进 《计算机工程》 北大核心 2025年第1期51-59,共9页
空气污染是城市环境治理的主要问题之一,而PM_(2.5)是影响空气质量的重要因素。针对传统时间序列预测模型对PM_(2.5)浓度预测缺少季节性因素分析,预测精度不够高的问题,提出一种基于机器学习的季节性差分自回归滑动平均-支持向量机(SARI... 空气污染是城市环境治理的主要问题之一,而PM_(2.5)是影响空气质量的重要因素。针对传统时间序列预测模型对PM_(2.5)浓度预测缺少季节性因素分析,预测精度不够高的问题,提出一种基于机器学习的季节性差分自回归滑动平均-支持向量机(SARIMA-SVM)融合模型。该融合模型为串联型融合模型,将数据拆分为线性部分与非线性部分。SARIMA模型在差分自回归滑动平均(ARIMA)模型的基础上增加了季节性因素提取参数,能有效分析PM_(2.5)浓度数据的季节性规律变化趋势,较好地预测数据未来的线性变化趋势。结合SVM模型对预测数据的残差序列进行优化,利用滑动步长预测法确定残差序列的最优预测步长,通过网格搜索确定最优模型参数,实现对PM_(2.5)浓度数据的长期预测,同时提高整体预测精度。通过对武汉市近5年的PM_(2.5)浓度监测数据进行分析,结果表明该融合模型的预测准确率相较于单一模型有很大提升,在相同的实验环境下比单一的ARIMA、Auto ARIMA、SARIMA模型分别提升了99%、99%、98%,稳定性也更好,为PM_(2.5)浓度预测研究提供了新的思路。 展开更多
关键词 季节性差分自回归滑动平均 支持向量机 融合模型 PM_(2.5)浓度 季节性预测
在线阅读 下载PDF
基于深度自回归模型的电网异常流量检测算法 被引量：4
14
作者 李勇 韩俊飞 +2 位作者 李秀芬 王鹏 王蓓 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第1期24-28,共5页
针对电网中行为种类复杂多样且数量众多的问题,提出了一种基于自回归模型的电网异常流量检测算法。该算法利用深度自编码网络自动提取网络流量数据的特征,降低异常流量检测的分析周期,并自动挖掘数据的层次关系。通过支持向量机对提取... 针对电网中行为种类复杂多样且数量众多的问题,提出了一种基于自回归模型的电网异常流量检测算法。该算法利用深度自编码网络自动提取网络流量数据的特征,降低异常流量检测的分析周期,并自动挖掘数据的层次关系。通过支持向量机对提取的特征进行分类,实现对异常流量的检测。仿真实验结果表明,所提算法可以分析不同攻击向量,避免噪声数据的干扰,进而提高电网异常流量检测的精度,对于流量数据处理具有重要意义。 展开更多
关键词 自回归模型 深度学习 异常检测 海量数据 分析周期 支持向量机
在线阅读 下载PDF
基于支持向量回归改进的温带草原总初级生产力估算
15
作者 曹云刚 赵俊 +3 位作者 杜蒲英 曾雅慧 张成利 杨秀春 《草业科学》 北大核心 2025年第9期2153-2165,共13页
植被生产力是衡量生态系统应对气候变化和人类活动影响的重要指标。本研究的主要目的是提高总初级生产力(GPP)估算的准确性,以满足精确生态监测的迫切需要。为此,本研究在光能利用率模型的基础上,提出了优化的GPP估算模型:CASA_SVR。植... 植被生产力是衡量生态系统应对气候变化和人类活动影响的重要指标。本研究的主要目的是提高总初级生产力(GPP)估算的准确性,以满足精确生态监测的迫切需要。为此,本研究在光能利用率模型的基础上,提出了优化的GPP估算模型:CASA_SVR。植被冠层光合有效辐射占比(FPAR)是光能利用率模型的重要参数,CASA_SVR模型结合支持向量回归算法(SVR),利用归一化植被指数(NDVI)和修正土壤调整植被指数(MSAVI)改进了FPAR的估算。结果表明:1)CASA_SVR模型估算GPP的R^(2)为0.71(P<0.001),比CASA模型提高0.19,RMSE和MAE均有所降低。同样,与VPM模型相比,VPM_SVR模型也有改善,R^(2)值增加0.25,RMSE和MAE均有所降低,凸显了将SVR纳入GPP估算模型以及引入MSAVI优化FPAR计算的作用。2)与CASA模型相比,利用CASA_SVR模型估算草甸草原、典型草原和荒漠草原的GPP,RMSE值分别降低7.11、2.31和10.41 g∙(m^(2)∙month)^(−1)。CASA_SVR模型能够显著改善草地的GPP估算,与传统模型和现有的MODIS产品相比,RMSE降低明显,且CASA_SVR在不同草原类型中表现出更广泛的适用性和更高的准确性。 展开更多
关键词 温带草原 总初级生产力 陆地资源卫星 支持向量回归 光合有效辐射占比 土壤植被指数 光能利用效率模型
在线阅读 下载PDF
模型和数据联合驱动的ARIMA-IDSSA-LSSVM建筑安全事故预测
16
作者 曹红梅 陈元 《自然灾害学报》 北大核心 2025年第2期129-139,共11页
针对传统单一模型在解决建筑安全事故预测问题存在精度低等问题,考虑模型和数据联合驱动方式,提出一种结合差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和改进的自适应樽海鞘优化最小二乘支持向量机(improv... 针对传统单一模型在解决建筑安全事故预测问题存在精度低等问题,考虑模型和数据联合驱动方式,提出一种结合差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和改进的自适应樽海鞘优化最小二乘支持向量机(improved adaptive salp swarm algorithm optimized least squares support vector machine,IDSSA-LSSVM)的组合预测模型。首先利用ARIMA模型获得时序数据中线性部分,利用IDSSA-LSSVM模型分析ARIMA模型获得的残差,获得时序数据中非线性部分;然后通过线性部分和非线性部分相加获得最终组合预测值;最后通过2010—2020年房屋市政工程生产安全事故数据对所提算法进行验证。结果表明,所提预测模型在E_(rmse)上较其他算法分别下降73.73%、77.21%、46.09%、46.80%、78.19%,在E_(mae)上较其他算法分别下降74.20%、77.44%、48.15%、48.85%、77.50%,在E_(mape)上较其他算法分别下降84.95%、87.77%、75.97%、88.49%、80.27%。在不同规模的数据集下,文中算法在E_(rmse)指标下均最优。同时能够通过预测未来阶段事故,提供辅助决策。表明ARIMA-SSA-LSSVM组合模型能够充分挖掘建筑安全事故数据的隐藏信息,在准确性、泛化性和应用性3个角度均表现不错,优势明显。 展开更多
关键词 建筑安全 事故预测 联合驱动 差分自回归移动平均模型 支持向量机
在线阅读 下载PDF
基于MS-VAR模型的中国创新质量演化阶段性与区域异质性研究 被引量：1
17
作者 张林 陈梓慕 《区域经济评论》 CSSCI 北大核心 2024年第3期52-60,共9页
创新是高质量发展的第一动力,但是,创新质量本身缺少系统研究。从投入产出过程角度看,创新质量分为研发投入的知识产出质量和知识投入的经济产出质量两个阶段,基于马尔可夫区制转换向量自回归模型(MS-VAR)对中国及其分区1995-2021年时... 创新是高质量发展的第一动力,但是,创新质量本身缺少系统研究。从投入产出过程角度看,创新质量分为研发投入的知识产出质量和知识投入的经济产出质量两个阶段,基于马尔可夫区制转换向量自回归模型(MS-VAR)对中国及其分区1995-2021年时间序列数据进行检验,揭示投入产出过程创新质量演化阶段性及其区域异质性。研究发现:目前我国处于新的创新质量快速提升期。R&D投入强度的增加会促进专利产出质量,专利产出质量的增加也会促进新产品销售收入。前者在创新质量快速提升期更显著,后者在创新质量稳定发展期更显著。四大地区①的创新周期具有时间先后性,东部地区最早进入创新质量稳定发展期,西部地区最晚;两次过程中,创新投入产出质量之间正向效应的区域异质性和区制异质性并存;但处于创新质量稳定发展期的西部地区两种投入产出效应都为负。 展开更多
关键词 创新质量 投入产出过程 马尔可夫区制转换向量自回归模型
在线阅读 下载PDF
基于SVR的船舶简化分离型模型水动力系数辨识研究 被引量：1
18
作者 宋利飞 王毓清 +3 位作者 彭伟 李培勇 刘禹杉 张永峰 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第1期65-75,共11页
[目的]为解决船舶分离型(MMG)模型水动力系数辨识存在的共线性和参数漂移问题,提出一种基于支持向量回归(SVR)的三自由度简化分离型模型建模方法。[方法]首先,在样本数据的基础上提出一种数据预处理策略,以提升样本的有效性;然后,通过La... [目的]为解决船舶分离型(MMG)模型水动力系数辨识存在的共线性和参数漂移问题,提出一种基于支持向量回归(SVR)的三自由度简化分离型模型建模方法。[方法]首先,在样本数据的基础上提出一种数据预处理策略,以提升样本的有效性;然后,通过Lasso回归算法筛选对模型影响较显著的水动力系数,以减小多重共线性的程度;接着,针对分离型模型推导水动力系数辨识的回归模型,通过SVR进行水动力系数辨识;最后,采用差分法和数据中心化重构回归模型,以削弱参数漂移对水动力辨识误差的影响。[结果]试验结果显示,水动力系数预报值与数值模拟结果吻合较好,均方根误差(RMSE)和相关系数(CC)的计算结果均在良好范围内。[结论]通过SVR算法可以成功辨识出分离型模型的水动力导数,辨识得到的水动力系数精度较高,并且所建立的模型具有较好的预报能力和鲁棒性。 展开更多
关键词 船舶 操纵性 水动力学 数学模型 参数辨识 支持向量回归 白箱建模
在线阅读 下载PDF
基于支持向量机的输电线路覆冰回归模型 被引量：45
19
作者 戴栋 黄筱婷 +3 位作者 代洲 郝艳捧 李立浧 傅闯 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第11期2822-2828,共7页
为对输电线路覆冰进行有效地监测、预测及预警,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的输电线路覆冰回归模型,用于输电线路覆冰情况的短期预测。这一研究工作是在MATLAB环境下,应用LIBSVM软件包编程进行建模仿真的;针... 为对输电线路覆冰进行有效地监测、预测及预警,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的输电线路覆冰回归模型,用于输电线路覆冰情况的短期预测。这一研究工作是在MATLAB环境下,应用LIBSVM软件包编程进行建模仿真的;针对实测微气象-覆冰数据多维、自由度大的特性,选定与覆冰相关性最大的气温、相对空气湿度数据以及覆冰参考量作为输入量,覆冰质量作为输出量;提出了基于支持向量机的超短期预测、短期迟滞预测和滚动预测3种预测模型,并通过实例数据仿真评估了模型的有效性。结果表明:超短期预测模型预测精度>90%,但时效仅15min、实用价值较低;短期迟滞预测模型和滚动预测模型在2h内预测精度均>80%,可适用于输电线路覆冰的短期实时预测;滚动预测模型理论上可预测更长期的覆冰情况,假设微气象参量恒定不变限制了其预测精度,若结合微气象预报将会有更好的预测效果。由于目前适用于建模仿真的完整覆冰数据较少,因此支持向量机用于建立输电线路覆冰回归模型的有效性和稳定性还有待进一步验证。 展开更多
关键词 覆冰 输电线路 支持向量机 回归模型 短期预测 在线监测
在线阅读 下载PDF
基于蚁群优化最小二乘支持向量回归机的河蟹养殖溶解氧预测模型 被引量：42
20
作者 刘双印 徐龙琴 +1 位作者 李道亮 曾利华 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第23期167-175,共9页
养殖池塘溶解氧是河蟹赖以生存的重要指标,及时准确地掌握溶解氧浓度变化趋势是确保高密度河蟹健康养殖的关键。为提高溶解氧预测精度和效率,该文提出了蚁群算法(ACA)优化最小二乘支持向量回归机(LSSVR)的河蟹养殖溶解氧预测方法。采用... 养殖池塘溶解氧是河蟹赖以生存的重要指标,及时准确地掌握溶解氧浓度变化趋势是确保高密度河蟹健康养殖的关键。为提高溶解氧预测精度和效率,该文提出了蚁群算法(ACA)优化最小二乘支持向量回归机(LSSVR)的河蟹养殖溶解氧预测方法。采用蚁群算法对最小二乘支持向量回归机的模型参数进行优化,并以自动获取的最佳参数组合构建溶解氧与其影响因子间非线性预测模型。利用该模型对江苏宜兴市2010年7月20日～7月28日期间高密度养殖池塘溶解氧进行预测。研究表明,该预测模型取得较好的预测效果,与支持向量回归机和BP神经网络相比,模型评价指标均方根误差、相对均方误差均值、平均绝对误差和和决定系数和运行时间分别为0.0328、0.0016、0.0448、0.9916和3.3275s均优于其他预测方法,ACA-LSSVR模型不仅计算复杂度低、收敛速度快、预测精度高、泛化能力强,还能满足实际高密度河蟹养殖溶解氧管理的需要,为其他领域的水质预测提供参考。 展开更多
关键词 模型 优化 算法 溶解氧预测 最小二乘支持向量回归机 河蟹养殖
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 51 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部