基于改进型混合蛙跳算法的支持回归机大坝变形预测模型 被引量：3

1

作者 卢远富 包腾飞 +2 位作者 李涧鸣 孙鹏明 王甜 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第5期14-18,共5页

支持回归机(SVR)可以用来解决大坝变形的拟合和预测问题,且具有很好的泛化能力,其核心问题是选择适当的惩罚因子和核参数.利用基于拉丁超立方抽样(LHS)和自适应移动算子的改进型混合蛙跳算法(ISFLA)对SVR模型进行参数寻优,建立ISFLA-SV... 支持回归机(SVR)可以用来解决大坝变形的拟合和预测问题,且具有很好的泛化能力,其核心问题是选择适当的惩罚因子和核参数.利用基于拉丁超立方抽样(LHS)和自适应移动算子的改进型混合蛙跳算法(ISFLA)对SVR模型进行参数寻优,建立ISFLA-SVR大坝变形预测模型.通过工程算例表明:ISFLA-SVR模型具有很高的预测精度,可以应用于大坝变形预测. 展开更多

关键词 支持回归机模型 变形预测 混合蛙跳算法 拉丁超立方体抽样

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基于支持向量机回归模型的稻田二化螟历史数据预测 被引量：1

2

作者 任向辉 李向平 +1 位作者 李言 余昊 《广东农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2012年第16期179-181,共3页

通过1991—1996的历史数据分析稻田早稻生物学特征与不同土壤处理对二化螟发生株率的非线性相关关系,测试支持向量机回归(SVR)模型在二化螟测报的可行性。结果表明,应用epsilon-SVR模型预测水稻综合因子观测场1996年的早稻二化螟平均发... 通过1991—1996的历史数据分析稻田早稻生物学特征与不同土壤处理对二化螟发生株率的非线性相关关系,测试支持向量机回归(SVR)模型在二化螟测报的可行性。结果表明,应用epsilon-SVR模型预测水稻综合因子观测场1996年的早稻二化螟平均发生株率预测准确率达97.95%,而阴离子观测场的平均发生株率预测准确率达96.97%。该回归模型表现出良好的鲁棒性和自学习能力。因此,SVR模型适于二化螟田间发生株率的预测,在虫害测报中应用前景广阔。 展开更多

关键词 二化螟 支持向量机回归模型 历史数据

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基于机器学习方法的“以电折水”系数研究

3

作者 冯佳伟 姜宁 +2 位作者 刘岩 董万里 杨莹 《黑龙江水利科技》 2025年第3期139-144,共6页

目前“以电折水”作为农业地下水开采量的间接计量方法,估算地区农灌机井“以电折水”系数对于地区地下水开采量准确计量至关重要。当前多数研究采用在灌溉机井出水口安装计量设施,直接测量机井单位时间内的抽水量与耗电量来计算“以电... 目前“以电折水”作为农业地下水开采量的间接计量方法,估算地区农灌机井“以电折水”系数对于地区地下水开采量准确计量至关重要。当前多数研究采用在灌溉机井出水口安装计量设施,直接测量机井单位时间内的抽水量与耗电量来计算“以电折水”系数的具体数值。相比之下,利用数学模型并结合相关影响因素对“以电折水”系数进行预测的研究较为稀缺。文章针对“以电折水”系数进行预测及分析研究,采用平均相对误差(MRE)、均方根误差(RMSE)以及决定系数(R^(2))对不同模型的预测准确性展开对比。研究表明,采用平均值法预测的“以电折水”系数误差平均为30.33%,表明该方法下的预测结果与实际数据之间的拟合度较低,精度欠佳;而使用径向基函数神经网络模型时,预测误差则降低至11.23%;支持向量机回归模型展现了良好的预测性能,其预测误差仅为9.29%,显示出最佳的数据拟合度与最高的预测精度。 展开更多

关键词 “以电折水”系数 径向基函数神经网络模型 支持向量机回归模型 农业地下水开采计量

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古代玻璃制品的成分分析与鉴别问题的数学模型 被引量：2

4

作者 杨磊 魏彤 宗毅恒 《北京印刷学院学报》 2023年第9期61-66,共6页

古代玻璃极易受埋藏环境的影响而风化,考古工作者依据古代玻璃文物样品的化学成分和其他检测手段将其分为高钾玻璃和铅钡玻璃两种类型。采用卡方检验的方法,对玻璃文物的表面风化与其类型和颜色的关系进行差异性分析,通过训练集数据来... 古代玻璃极易受埋藏环境的影响而风化,考古工作者依据古代玻璃文物样品的化学成分和其他检测手段将其分为高钾玻璃和铅钡玻璃两种类型。采用卡方检验的方法,对玻璃文物的表面风化与其类型和颜色的关系进行差异性分析,通过训练集数据来建立支持向量机回归(SVR)模型,预测风化前玻璃文物的化学成分含量。运用层次聚类算法对该两种玻璃类型的相关数据进行聚类,根据每个类别所对应的化学成分含量在风化前后的变化情况进一步进行亚类划分,然后对分类结果给出灵敏度分析。 展开更多

关键词 卡方检验 差异性分析 支持向量机回归(SVR)模型 层次聚类算法

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小沙湾水厂冰情预测研究

5

作者 冯跃华 陈娟 +1 位作者 索卫清 周浩 《海河水利》 2025年第1期95-101,共7页

为预测小沙湾水厂流凌、封河、开河日期,利用相关分析法从气温、水位、流速、流量等方面选取影响因子,通过相关性分析筛选出变量特征值,利用特征值预测冰情日期,最后将支持向量机回归模型、BP神经网络模型、RF模型3种模型进行对比分析,... 为预测小沙湾水厂流凌、封河、开河日期,利用相关分析法从气温、水位、流速、流量等方面选取影响因子,通过相关性分析筛选出变量特征值,利用特征值预测冰情日期,最后将支持向量机回归模型、BP神经网络模型、RF模型3种模型进行对比分析,结果显示RF模型在3个模型中表现最好,精度最高且非常稳定。 展开更多

关键词 冰情预测 变量特征值 支持向量机回归模型 BP神经网络模型 RF模型

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基于灰色关联度分析的山西省PSO-SVR需水量预测模型 被引量：18

6

作者 单义明 杨侃 《水电能源科学》 北大核心 2021年第2期18-21,共4页

为准确进行需水预测,提出一种基于灰色关联度分析的PSO-SVR需水预测模型,该模型运用灰色关联度分析方法筛选出需水的主要影响因子,在此基础.上应用粒子群算法优化支持向量回归机(SVR)模型中的参数,并利用此模型预测2015~2017年山西省需... 为准确进行需水预测,提出一种基于灰色关联度分析的PSO-SVR需水预测模型,该模型运用灰色关联度分析方法筛选出需水的主要影响因子,在此基础.上应用粒子群算法优化支持向量回归机(SVR)模型中的参数,并利用此模型预测2015~2017年山西省需水量。结果表明,总需水量相对误差的绝对值分别为0.02%、0.08%、0.03%,可见PSO-SVR模型具有较高的拟合度和预测精度,可为需水预测提供一种新方法。 展开更多

关键词 灰色关联分析 支持向量回归机模型 粒子群算法 需水预测 山西省

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基于小波_SVR模型的浮体极短期运动预报方法 被引量：3

7

作者 盖晓娜 杨建民 田新亮 《舰船科学技术》 北大核心 2018年第11期66-70,共5页

针对随机海浪作用下浮体运动的非线性和非平稳特性,本文提出一种复合的小波-SVR组合方法。该方法首先对数据进行平稳性分析,然后利用小波分析将原始数据分解成有限个细节信号和逼近信号,将细节信号进行整合。采用SVR模型分别对最低频的... 针对随机海浪作用下浮体运动的非线性和非平稳特性,本文提出一种复合的小波-SVR组合方法。该方法首先对数据进行平稳性分析,然后利用小波分析将原始数据分解成有限个细节信号和逼近信号,将细节信号进行整合。采用SVR模型分别对最低频的逼近信号和整合后的细节信号进行预测,最后把2个预测结果进行叠加,得到最终的运动预测。仿真结果表明,复合的小波-SVR组合方法应用于浮体运动极短期预报可行,该方法在理论和工程应用方面具有重要的意义。 展开更多

关键词 极短期预报 非线性非平稳运动 支持向量机回归(SVR)模型 小波分解

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干旱区土壤盐渍化信息遥感建模 被引量：25

8

作者 冯娟 丁建丽 +1 位作者 杨爱霞 蔡亮红 《干旱地区农业研究》 CSCD 北大核心 2018年第1期266-273,共8页

以新疆塔里木盆地北缘的渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,利用GF^(-1)与Landsat8 OLI影像数据作为基本数据源,从影像上提取15个盐分指数和5个光谱植被指数,通过灰度关联分析法,对0~10 cm表层土壤含盐量与影像光谱指数进行分析和筛选,... 以新疆塔里木盆地北缘的渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,利用GF^(-1)与Landsat8 OLI影像数据作为基本数据源,从影像上提取15个盐分指数和5个光谱植被指数,通过灰度关联分析法,对0~10 cm表层土壤含盐量与影像光谱指数进行分析和筛选,确定出与土壤含盐量相关性较高的综合光谱指数,采用多元线性回归,偏最小二乘法回归,支持向量机回归三种方法分别对GF^(-1)与Landsat8 OLI影像构建基于实测数据和影像数据的综合指数土壤含盐量估算模型,并选出最优模型。结果表明:(1)在20个光谱指数中,相关性较好的光谱指数是SR、CSRI、SI、BI、S6、ARVI、SAVI、NDSI,关联系数均达到0.7以上,并基于这8个光谱指数构建综合光谱指数。(2)3种估算模型:基于GF^(-1)多元线性回归模型决定系数R^2为0.6856,高于决定系数R2为0.5142的Landsat8 OLI;偏最小二乘回归模型1~8个主成分,GF^(-1)决定系数2个>3个>1个,其中2个主成分最高可达0.6104,Landsat决定系数4个>3个>2个,其中4个主成分最高可达0.549;支持向量机模型3种函数,GF^(-1)决定系数RBF>Polynomial>Linear,其中RBF函数最高可达0.7969,Landsat决定系数Polynomial>RBF>Linear,其中Polynomial函数最高可达0.7154。对比3种模型可知,支持向量机回归模型的R2最高,因此该模型相对于多元线性回归和偏最小二乘回归更适于土壤盐渍化估算。 展开更多

关键词 土壤盐渍化 综合光谱指数 多元线性回归模型 偏最小二乘回归模型 支持向量机回归模型

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基于混合算法的通信用户规模预测

9

作者 燕敏 王春洁 《现代电子技术》 北大核心 2016年第23期25-28,共4页

考虑到常规SVR预测模型及GA优化和PSO优化的SVR预测模型具有寻优结果稳定性差,容易陷入局部最优解等问题,将具有极强的鲁棒性能和全局搜索能力、能够快速跳出局部最优解等优点的人工鱼群算法与SVR算法进行混合,建立基于混合算法的预测... 考虑到常规SVR预测模型及GA优化和PSO优化的SVR预测模型具有寻优结果稳定性差,容易陷入局部最优解等问题,将具有极强的鲁棒性能和全局搜索能力、能够快速跳出局部最优解等优点的人工鱼群算法与SVR算法进行混合,建立基于混合算法的预测模型。通过混合后的算法能够有效地使算法更快、更准确地得到全局最优解,避免了常规算法在人工鱼更新位置时没有全局信息,只有局部信息引起的收敛速度慢,精度低等问题。使用该混合算法预测模型以及使用传统的三次曲线拟合法和GA-SVR算法建立通信用户规模预测模型,针对2010—2012年通信用户规模进行预测,实验证明基于混合算法的通信用户规模预测模型的预测精度高,稳定性较好,相比另外两种算法,具有较强的优势。 展开更多

关键词 通信用户规模预测 混合算法 支持向量机回归预测模型 人工鱼群算法

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城市轨道交通自动售检票系统实时进站客流量异常检测 被引量：1

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作者 张见 张宁 邵家玉 《城市轨道交通研究》 北大核心 2018年第10期21-24,38,共5页

阈值范围的合理设定,对AFC(自动售检票)系统实时进站客流量数据的有效性检测至关重要。采用改进的小数据量法计算历史进站客流数据时间序列的Lyapunov指数,验证该序列的混沌特性;利用C_C方法确定混沌时间序列的时间延迟和最佳嵌入维数,... 阈值范围的合理设定,对AFC(自动售检票)系统实时进站客流量数据的有效性检测至关重要。采用改进的小数据量法计算历史进站客流数据时间序列的Lyapunov指数,验证该序列的混沌特性;利用C_C方法确定混沌时间序列的时间延迟和最佳嵌入维数,对原时间序列进行相空间重构,确定模型训练测试样本集;采用大范围网格搜索方法优化混沌支持向量机回归模型参数,利用优化后的模型预测各时段的进站客流量;利用训练样本集中各时段进站客流量预测残差序列的分布特性,确定在某一置信度下各时段进站客流量预测残差的置信区间,从而确定未来时段的进站客流量异常检测的阈值上限和阈值下限。试验结果表明,该方法有效地增强了系统对于AFC系统实时进站客流量数据有效性检测的能力。 展开更多

关键词 城市轨道交通 自动售检票系统 客流量 混沌支持向量机回归模型

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基于SVR的逐日网约车服务需求预测方法 被引量：1

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作者 文琰杰 许旺土 +1 位作者 张晓阳 蔡伟兵 《城市建筑》 2021年第10期50-54,共5页

为提高网约车平台整体运营效率,增加网约车司机收入,改善城市交通出行环境,针对网约车服务需求进行逐日预测研究。首先,对司机订单数此类非集计类型数据进行聚合,获取各网约车平台订单量统计数据;其次,考虑不同网约车平台的运力差异,提... 为提高网约车平台整体运营效率,增加网约车司机收入,改善城市交通出行环境,针对网约车服务需求进行逐日预测研究。首先,对司机订单数此类非集计类型数据进行聚合,获取各网约车平台订单量统计数据;其次,考虑不同网约车平台的运力差异,提出基于不同核函数的支持向量机回归模型(SVR),并结合网格搜索法选取最优超参数,构造基于逐日网约车服务需求预测模型;最后,以厦门市网约车服务需求数据为例,引入BP神经网络模型与自回归移动平均混合模型(ARIMA)进行对比。实验结果表明:针对不同网约车平台,带不同核函数的SVR表现性能不同,整体上带径向基核函数(rbf)的SVR具备较好的预测性能,其平均相对误差约10%;针对不同的时序模型进行对比,其在逐日服务需求预测性能上表现存在差异,其中自回归移动平均混合模型整体趋势接近标签值,但在预测精度方面差与BP神经网络以及带核函数的SVR,整体上带核函数的SVR优于其他两类时序模型。 展开更多

关键词 城市交通 网约车 逐日预测 支持向量机回归模型 核函数

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