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基于贝叶斯优化支持向量回归的煤自燃温度预测模型
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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
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基于优化支持向量回归机的气浮单元水质预测模型
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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 水质预测模型
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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
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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 支持向量回归(SVR) 遗传算法
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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
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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
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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
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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)
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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:10
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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 耦合模型 旺苍县
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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
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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)
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基于支持向量回归(SVR)的马尾松木材脱脂率预测
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作者 郭佳伦 钟浩珉 +1 位作者 赵俊博 陈瑶 《北京林业大学学报》 北大核心 2025年第3期151-161,共11页
【目的】脱脂处理是提升松木制品性能的重要手段,但传统脱脂率检测方法耗时且破坏试样。本研究旨在探索一种快速、无损的脱脂率检测方法,基于木材表面颜色变化,利用支持向量回归(SVR)构建脱脂率预测模型。【方法】采用氨气-水蒸气在高... 【目的】脱脂处理是提升松木制品性能的重要手段,但传统脱脂率检测方法耗时且破坏试样。本研究旨在探索一种快速、无损的脱脂率检测方法,基于木材表面颜色变化,利用支持向量回归(SVR)构建脱脂率预测模型。【方法】采用氨气-水蒸气在高温条件下对马尾松木材进行处理,分析不同条件对木材表面颜色参数和脱脂率的影响,探讨其相关性。利用3种不同的核函数(多项式核函数、Sigmoid核函数、径向基函数)构建基于SVR的脱脂率预测模型,并通过比较选择最优模型。【结果】经氨气-水蒸气热处理脱脂后,马尾松表面明度(L^(*))和黄蓝指数(b^(*))低于未处理木材,红绿指数(a^(*))则高于未处理木材。随着氨水质量分数和处理温度的增加,L^(*)、a^(*)和b^(*)呈逐渐降低趋势,总色差(ΔE^(*))逐渐增大,脱脂率随之提高。在180℃、较高氨水质量分数的处理条件下,ΔE^(*)达到最大值58.89,脱脂率达到最高值70.00%。颜色参数与脱脂率呈局部二次函数关系,相关系数最高为0.713。在以径向基函数为核函数的SVR模型中,预测含脂率和脱脂率的均方根误差分别为0.523和4.315,决定系数分别为0.847和0.823,该预测模型可应用于脱脂率检测的前期筛选。【结论】本研究成功构建了基于SVR的马尾松木材脱脂率预测模型。该模型在脱脂率检测的前期筛选中具有一定的应用价值,能够在一定程度上实现检测过程的快速、简便和无损化。本研究为马尾松木材脱脂率检测的效率提升和质量改进提供了一种新的方法。 展开更多
关键词 支持向量回归 机器学习 预测模型 脱脂 马尾松 颜色参数
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碳排放强度与经济增长的交互机制--基于GVAR模型的分析
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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
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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
10
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
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基于最小二乘支持向量回归的上边界模型构建
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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
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基于深度自回归模型的电网异常流量检测算法 被引量:3
12
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
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基于支持向量回归的工业机器人空间误差预测 被引量:1
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作者 乔贵方 高春晖 +2 位作者 蒋欣怡 徐思敏 刘娣 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第18期2783-2791,共9页
鉴于高端智能制造领域对高精度应用场景下的工业机器人绝对定位精度的更高要求。本文主要研究基于支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)模型的机器人空间误差预测方法。针对Staubli TX60型串联工业机器人进行了运动学建模和误... 鉴于高端智能制造领域对高精度应用场景下的工业机器人绝对定位精度的更高要求。本文主要研究基于支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)模型的机器人空间误差预测方法。针对Staubli TX60型串联工业机器人进行了运动学建模和误差分析。搭建了基于Leica AT960激光跟踪仪的机器人测量实验平台,并进行了大量空间位姿点的测量,通过真实数据集训练优化SVR模型。基于SVR方法对机器人实际位姿误差进行预测与补偿,避免了复杂的误差建模过程。机器人平均位置误差和平均姿态误差分别由补偿前的(0.7061 mm,0.1742°)降低至(0.0556 mm,0.0246°),位置误差降低了92.12%,姿态误差降低了85.88%。最后,通过与BP,Elman神经网络以及传统LM几何参数标定方法进行对比,验证了基于SVR模型进行空间误差预测对机器人位置和姿态误差降低效果的有效性和均衡性。 展开更多
关键词 支持向量回归 模型标定 工业机器人 误差预测 机器人标定
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基于支持向量机的输电线路覆冰回归模型 被引量:45
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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 回归模型 短期预测 在线监测
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基于支持向量分位数回归多期VaR测度 被引量:11
15
作者 许启发 张金秀 蒋翠侠 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2014年第2期202-214,共13页
为实现VaR风险准确测度,考虑到波动聚集、厚尾与非对称等金融市场典型特征,基于支持向量分位数回归模型,研究了VaR及其影响因素之间的线性及非线性依赖关系,给出了多期VaR风险测度方法,并将其与传统VaR风险测度方法进行了比较.选取上证... 为实现VaR风险准确测度,考虑到波动聚集、厚尾与非对称等金融市场典型特征,基于支持向量分位数回归模型,研究了VaR及其影响因素之间的线性及非线性依赖关系,给出了多期VaR风险测度方法,并将其与传统VaR风险测度方法进行了比较.选取上证指数、香港恒生指数和标准普尔500指数进行实证研究,VaR回测检验结果表明基于支持向量分位数回归模型的多期VaR风险测度在样本内与样本外都有良好的表现. 展开更多
关键词 多期var 分位数回归 支持向量回归 GARCH模型
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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:40
16
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 河蟹养殖
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基于时变自回归模型与支持向量机的旋转机械故障诊断方法 被引量:23
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作者 张龙 熊国良 +2 位作者 柳和生 邹慧君 陈慧 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第9期99-103,共5页
旋转机械如电机振动信号普遍存在非平稳性,同时对于某台设备已有的故障样本往往非常有限的。针对这些问题,提出一种基于时变参数自回归模型和支持向量机相结合的旋转机械故障诊断方法。首先通过对振动信号建立TVAR模型,提取模型系数及... 旋转机械如电机振动信号普遍存在非平稳性,同时对于某台设备已有的故障样本往往非常有限的。针对这些问题,提出一种基于时变参数自回归模型和支持向量机相结合的旋转机械故障诊断方法。首先通过对振动信号建立TVAR模型,提取模型系数及残差的方差作为信号特征,然后利用SVM对信号进行分类,继而实现故障自动识别。转子实验台实验结果表明该文方法能够有效提取非平稳信号的特征,并能在较少训练样本的情况下获得较好的诊断结果。 展开更多
关键词 旋转机械 时变自回归模型 支持向量 非平稳信号 故障诊断
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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
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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
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经济结构、增长方式与环境污染的内在关联研究——基于时变参数向量自回归模型的实证分析 被引量:18
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作者 张同斌 李金凯 程立燕 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第7期2230-2240,共11页
基于对数平均迪氏指数(LMDI)方法分解影响环境污染的经济因素,利用时变参数向量自回归(TVP-VAR)模型研究了各因素在不同时点、不同提前期对污染物排放的动态冲击特征.结果表明,技术进步具有提高企业生产率以及提升企业产品清洁度的双重... 基于对数平均迪氏指数(LMDI)方法分解影响环境污染的经济因素,利用时变参数向量自回归(TVP-VAR)模型研究了各因素在不同时点、不同提前期对污染物排放的动态冲击特征.结果表明,技术进步具有提高企业生产率以及提升企业产品清洁度的双重效果,产生的创新补偿效应降低了污染排放.我国以煤炭为主的能源消费结构和煤炭消耗产生不容易累积的烟煤型污染物,使得能源结构引致的污染效应在当期最为明显,且持续期较短.能源利用效率的大幅提升有效降低了污染物排放,同时也呈现了一定的反弹效应.产业结构对环境污染的影响逐渐增强、经济规模扩大对于环境污染的冲击具有较强的持续性.合理控制结构因素和规模因素对污染物排放的影响,成为了降低污染水平的重要环节. 展开更多
关键词 经济结构 技术进步 环境污染 时变参数向量自回归模型
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向量自回归模型在手足口病发病与气象因素的动态分析中的应用 被引量:26
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作者 韦懿芸 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2013年第6期794-797,共4页
目的运用向量自回归模型分析手足口病发病与气象因素的动态关系,为手足口病的预警和防控提供科学依据。方法用2008年5月1日至2012年4月30日的气象数据和手足口病发病数据建立多元向量自回归模型,通过脉冲响应函数和方差分解分析对气象... 目的运用向量自回归模型分析手足口病发病与气象因素的动态关系,为手足口病的预警和防控提供科学依据。方法用2008年5月1日至2012年4月30日的气象数据和手足口病发病数据建立多元向量自回归模型,通过脉冲响应函数和方差分解分析对气象因素和手足口病发病的关系进行定量分析,并进一步对手足口病发病情况进行预测和拟合、验证。结果模型总的拟合优度为0.938,调整后的拟合优度为0.933,希尔不等系数为0.082。手足口病发病数对日照时数、平均温度、温差和平均水汽压等气象因素的冲击响应是正向的;平均温度、日照时数、温差和平均水汽压在第10期对手足口病发病数变化的贡献率分别为11.683%、6.275%、2.456%和0.599%。结论气象因素和手足口病发病的多元向量自回归模型近期预测效果较好。高温、高湿以及温差大的气候是手足口病的危险因素,手足口病的防控应适当结合当地的气象环境进行。 展开更多
关键词 手足口病(HFMD) 气象因素 向量自回归模型(var model)
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