建立河流健康评价指标体系、分级标准及回归支持向量机(SVR)河流健康评价模型,并以云南省文山州清水河健康评价为例进行研究。首先,利用层次分析法(AHP)从水文水资源、物理结构、水质、水生生物和社会服务功能5个方面遴选出13个评价指标...建立河流健康评价指标体系、分级标准及回归支持向量机(SVR)河流健康评价模型,并以云南省文山州清水河健康评价为例进行研究。首先,利用层次分析法(AHP)从水文水资源、物理结构、水质、水生生物和社会服务功能5个方面遴选出13个评价指标,构建3个层次的河流健康评价指标体系和5个等级的分级标准;其次,基于SVR原理,利用随机生成和随机选取的方法,在等级标准阈值间构造5种不同容量大小的训练样本和检验样本,提出5种不同容量方案的SVR河流健康评价模型,设计合理的输出模式,并构建具有良好性能的RBF(radial basis function neural network)回归模型作为对比模型,利用模型随机5次运行的平均相对误差绝对值、最大相对误差绝对值和运行时间对各方案模型性能进行评价;最后,利用达到期望精度的SVR模型对实例进行评价分析。结果表明:①无论是训练样本还是检验样本,5种方案的SVR模型的预测精度和泛化能力均优于RBF模型。在相同参数设置条件下,SVR模型随着样本容量的增加其精度和泛化能力变化不大;而RBF模型随着样本容量的增加其精度和泛化能力均有提高。表明SVR模型具有较高的精度和泛化能力,可以用于河流健康评价,尤其在小样本情况下,SVR模型的精度和泛化能力是RBF模型不可比拟的。②5种方案的SVR模型对清水河2011—2012年3次调查的评价结果均为健康,但已接近于亚健康。展开更多
针对以往船舶备件需求预测精度不高,无法满足船舶综合保障的实际问题,文章建立一种基于改进红狐优化算法(improved red fox optimization,IRFO)的支持向量机回归(support vector regression,SVR)的船舶备件预测模型。为进一步提高红狐...针对以往船舶备件需求预测精度不高,无法满足船舶综合保障的实际问题,文章建立一种基于改进红狐优化算法(improved red fox optimization,IRFO)的支持向量机回归(support vector regression,SVR)的船舶备件预测模型。为进一步提高红狐优化算法(red fox optimization,RFO)的寻优精度,重构其全局搜索公式,并融合精英反向学习策略。采用基准测试函数对IRFO算法进行仿真实验,实验表明,IRFO算法比RFO算法、粒子群算法、灰狼优化算法寻优能力更强,综合性能更优。基于船舶备件历史数据,建立IRFO-SVR船舶备件预测模型,通过对比其他模型的预测结果,表明IRFO-SVR的预测效果更佳。展开更多
文摘建立河流健康评价指标体系、分级标准及回归支持向量机(SVR)河流健康评价模型,并以云南省文山州清水河健康评价为例进行研究。首先,利用层次分析法(AHP)从水文水资源、物理结构、水质、水生生物和社会服务功能5个方面遴选出13个评价指标,构建3个层次的河流健康评价指标体系和5个等级的分级标准;其次,基于SVR原理,利用随机生成和随机选取的方法,在等级标准阈值间构造5种不同容量大小的训练样本和检验样本,提出5种不同容量方案的SVR河流健康评价模型,设计合理的输出模式,并构建具有良好性能的RBF(radial basis function neural network)回归模型作为对比模型,利用模型随机5次运行的平均相对误差绝对值、最大相对误差绝对值和运行时间对各方案模型性能进行评价;最后,利用达到期望精度的SVR模型对实例进行评价分析。结果表明:①无论是训练样本还是检验样本,5种方案的SVR模型的预测精度和泛化能力均优于RBF模型。在相同参数设置条件下,SVR模型随着样本容量的增加其精度和泛化能力变化不大;而RBF模型随着样本容量的增加其精度和泛化能力均有提高。表明SVR模型具有较高的精度和泛化能力,可以用于河流健康评价,尤其在小样本情况下,SVR模型的精度和泛化能力是RBF模型不可比拟的。②5种方案的SVR模型对清水河2011—2012年3次调查的评价结果均为健康,但已接近于亚健康。
文摘针对以往船舶备件需求预测精度不高,无法满足船舶综合保障的实际问题,文章建立一种基于改进红狐优化算法(improved red fox optimization,IRFO)的支持向量机回归(support vector regression,SVR)的船舶备件预测模型。为进一步提高红狐优化算法(red fox optimization,RFO)的寻优精度,重构其全局搜索公式,并融合精英反向学习策略。采用基准测试函数对IRFO算法进行仿真实验,实验表明,IRFO算法比RFO算法、粒子群算法、灰狼优化算法寻优能力更强,综合性能更优。基于船舶备件历史数据,建立IRFO-SVR船舶备件预测模型,通过对比其他模型的预测结果,表明IRFO-SVR的预测效果更佳。
