连续超松弛支持向量机回归算法应用研究 被引量：1

1

作者 刘太安 薛欣 +1 位作者 冯文旭 刘欣颖 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第6期1489-1490,1493,共3页

支持向量回归问题的研究,对函数拟合(回归逼近)具有重要的理论和应用意义。借鉴分类问题的有效算法,将其推广到回归问题中来,针对用于分类问题的SOR支持向量机有效算法,提出了SORR支持向量回归算法。在若干不同维数的数据集上,对SORR算... 支持向量回归问题的研究,对函数拟合(回归逼近)具有重要的理论和应用意义。借鉴分类问题的有效算法,将其推广到回归问题中来,针对用于分类问题的SOR支持向量机有效算法,提出了SORR支持向量回归算法。在若干不同维数的数据集上,对SORR算法、ASVR算法和LibSVM算法进行数值试验,并进行比较分析。数值实验结果表明,SORR算法是有效的,与当前流行的支持向量机回归算法相比,在回归精度和学习速度上都有一定的优势。 展开更多

关键词 连续超松弛支持向量 连续超松弛支持向量回归算法 函数拟合 学习速度 回归精度

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于自回归模型和超球面支持向量机的局部放电模式识别 被引量：9

2

作者 张建文 王恩俊 +2 位作者 陈焕栩 王曼 丁冬 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2016年第9期29-34,共6页

为了提高变压器局部放电信号分类的准确率,提出了基于自回归模型和超球面支持向量机的模式识别算法。该方法对不同放电类型的信号建立自回归模型,将得到的模型系数作为局部放电信号的特征矩阵,输入到超球面支持向量机中对局部放电信号... 为了提高变压器局部放电信号分类的准确率,提出了基于自回归模型和超球面支持向量机的模式识别算法。该方法对不同放电类型的信号建立自回归模型,将得到的模型系数作为局部放电信号的特征矩阵,输入到超球面支持向量机中对局部放电信号进行分类。由于超球面支持向量机中的惩罚因子和核函数参数对分类的准确率起着重要的作用,因此采用粒子群算法寻找最优的惩罚因子和核函数参数的组合。实验结果表明,基于自回归模型的参数特征,采用优化后的超球面支持向量机对局部放电信号进行分类,其分类准确率比未经优化超球面支持向量机的分类准确率提高了13.33%,比BP神经网络的识别率提高了20%,为局部放电信号的模式识别提供了一种新思路。 展开更多

关键词 局部放电信号 自回归模型 超球面支持向量机 粒子群算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于遗传算法和支持向量回归的锂电池健康状态预测 被引量：32

3

作者 刘皓 胡明昕 +1 位作者 朱一亨 於东军 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期329-334,351,共7页

为了提高锂电池健康状态(SOH)的预测精度,该文提出了1种基于遗传算法和支持向量回归(GA-SVR)的联合算法。通过GA解决SVR模型中的超参数优化问题。GA-SVR随机生成1组染色体,每个染色体包含了相应的SVR超参数信息。利用适应度函数计算出... 为了提高锂电池健康状态(SOH)的预测精度,该文提出了1种基于遗传算法和支持向量回归(GA-SVR)的联合算法。通过GA解决SVR模型中的超参数优化问题。GA-SVR随机生成1组染色体,每个染色体包含了相应的SVR超参数信息。利用适应度函数计算出每条染色体的适应度值。根据适应度值对染色体进行选择、基因重组和变异等遗传操作,从而更新染色体的超参数信息。经过多次迭代后,找到适应度最大的染色体。从该染色体中提取相应的超参数信息,并训练最终的SVR预测模型。在美国国家航空航天局(NASA)锂电池数据集上的实验结果表明,该文算法优于基于混合像元核函数的高斯过程回归(SMK-GPR)算法、基于多尺度周期协方差函数的高斯过程回归(P-MGPR)算法、基于多尺度平方指数函数的高斯过程回归(SE-MGPR)算法和改进的基于粒子群优化的支持向量回归(IPSO-SVR)算法。 展开更多

关键词 遗传算法 支持向量回归 锂电池 健康状态 超参数优化

在线阅读 下载PDF 职称材料

超参自适应支持向量回归及在滚齿工艺参数预测上的应用 被引量：2

4

作者 曹卫东 欧阳骋 +3 位作者 余阳 李力泓 梁新利 姜博严 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2022年第11期3632-3642,共11页

针对预测问题中,特别是在大数据预测问题中的支持向量回归(SVR)超参数自适应调整问题,提出一种基于K-means聚类和混沌哈里斯鹰算法的超参数自适应支持向量回归方法。在超参数数值范围内,随机生成SVR超参数集群。使用K-means聚类获取训... 针对预测问题中,特别是在大数据预测问题中的支持向量回归(SVR)超参数自适应调整问题,提出一种基于K-means聚类和混沌哈里斯鹰算法的超参数自适应支持向量回归方法。在超参数数值范围内,随机生成SVR超参数集群。使用K-means聚类获取训练集聚类中心,根据聚类中心和SVR超参数集群获得验证集的预测结果。以均方误差为目标,使用混沌哈里斯鹰算法不断更新超参数集群,找出最佳超参数,并对测试集进行预测,获得最终的均方误差,以测试方法的泛化能力。与其他知名方法进行对比,基于5组数据集,对预测的准确性、稳定性和时间复杂度进行了评估,本方法以0.226的整体性能评分排名第一。最后将本文方法应用到滚齿工艺参数预测领域,与其他方法的应用效果进行比较,验证了本方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 预测问题 支持向量回归 超参数自适应 K-MEANS聚类 混沌哈里斯鹰算法 滚齿工艺参数预测

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于近红外光谱和支持向量机回归参数调优的羊肉含水量检测 被引量：5

5

作者 张立欣 杨翠芳 +2 位作者 张晓 张楠楠 王亚明 《食品与发酵工业》 CAS CSCD 北大核心 2022年第12期255-260,共6页

羊肉中的水分含量直接影响着其加工、贮藏和口感,因此对其水分含量的检测具有十分重要的意义。在900~1700 nm的波长范围内采集南疆羊肉的光谱数据,采用一阶导数(first derivative,1-DER)、标准正态变换(standard normal transformation,... 羊肉中的水分含量直接影响着其加工、贮藏和口感,因此对其水分含量的检测具有十分重要的意义。在900~1700 nm的波长范围内采集南疆羊肉的光谱数据,采用一阶导数(first derivative,1-DER)、标准正态变换(standard normal transformation,SNV)、多元散射校正(multivariate scatter correction,MSC)、小波变换(wave transformation,WT)、SG平滑变换(Savitzky Golag smooth transformation,SG)、傅里叶变换(Fourier transform,FT)对原始光谱数据进行预处理。分别采用连续投影算法(successive projection algorithm,SPA)和竞争自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)进行光谱特征选取,建立偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLS)和支持向量机回归(support vector regression,SVR)模型对羊肉水分含量进行预测。结果显示,采用1-DER-CARS-SVR模型,选取参数c为0.7011,g为0.0884时,预测效果最佳,测试集的均方误差为1.2162,拟合优度为0.7395。研究结果为研发羊肉水分含量的无损检测装置提供理论参考。 展开更多

关键词 近红外光谱 连续投影算法 竞争自适应重加权算法 偏最小二乘回归 支持向量基回归

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于高光谱和连续投影算法的猕猴桃叶片氮平衡指数的估测 被引量：2

6

作者 宋子怡 常庆瑞 +2 位作者 郑智康 唐国强 孟怡凡 《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2024年第7期1260-1267,共8页

通过研究猕猴桃叶片氮平衡指数(Nitrogen balance index,NBI)与高光谱反射率之间的关系,建立合适的遥感估算模型,以期为指导陕西咸阳地区猕猴桃生长监测及田间精准施氮奠定理论基础。以陕西省咸阳市杨凌区的徐香猕猴桃为主要研究对象,... 通过研究猕猴桃叶片氮平衡指数(Nitrogen balance index,NBI)与高光谱反射率之间的关系,建立合适的遥感估算模型,以期为指导陕西咸阳地区猕猴桃生长监测及田间精准施氮奠定理论基础。以陕西省咸阳市杨凌区的徐香猕猴桃为主要研究对象,测定其高光谱反射率、叶片氮平衡指数,通过一阶导数、二阶导数、连续统去除和标准正态分布光谱变换,分析包含原始光谱在内的5种不同光谱与叶片氮平衡指数之间的关系;进一步通过连续投影算法,剔除冗余信息,筛选出特征波长,并基于不同光谱的特征波长,使用单因素回归模型、随机森林回归(Random forest regression,RF)模型、支持向量机回归(Support vector regression,SVR)模型和偏最小二乘回归(Partial least square regression,PLSR)模型进行建模,比较模型精度。结果表明,当NBI值不同时,猕猴桃叶片相关指标的变化趋势类似:可见光波段的反射率随NBI值的增加呈现下降的趋势,而近红外波段反射率的变化趋势则与之相反,表现出随NBI值的增加而上升的趋势;部分光谱变换可以增加通过0.01水平显著性检验的波段数,提升与NBI值的相关性,其中连续统去除光谱的敏感波段数增加得最多,增加了190个,一阶导数光谱相关系数的绝对值最大值为0.77;连续投影算法可最大限度地减少数据的冗余,最高降维比达99%,在大幅提高计算效率的同时提高了模型的精度;与单因素回归模型相比,多因素机器学习模型对猕猴桃氮平衡指数的估算能力较高,其中SNV-SVR的表现最好,决定系数(R 2)为0.82,相对百分比差异(RPD)为2.34。在今后对猕猴桃氮平衡指数的估测中,可优先考虑本研究模型。 展开更多

关键词 猕猴桃 叶片氮平衡指数 高光谱 光谱变换 连续投影算法 支持向量机回归

在线阅读 下载PDF 职称材料

BFRP筋与超高性能纤维混凝土黏结性能试验研究 被引量：1

7

作者 陈家豪 林春志 +4 位作者 杜明芳 静行 韩建军 苏凯 耿圣林 《混凝土》 CAS 北大核心 2024年第7期63-68,共6页

为探究玄武岩纤维增强复合材料(BFRP)筋与超高性能纤维混凝土(UHPFRC)之间的黏结性能,通过中心拉拔试验,对BFRP-UHPFRC试件破坏模式、黏结-滑移曲线进行分析,且探讨了筋材直径、单一纤维及钢-PVA混杂纤维对黏结强度的影响。结果表明,试... 为探究玄武岩纤维增强复合材料(BFRP)筋与超高性能纤维混凝土(UHPFRC)之间的黏结性能,通过中心拉拔试验,对BFRP-UHPFRC试件破坏模式、黏结-滑移曲线进行分析,且探讨了筋材直径、单一纤维及钢-PVA混杂纤维对黏结强度的影响。结果表明,试件破坏模式包括BFRP筋拔出破坏与拉断破坏。BFRP筋直径的增大将导致黏结强度降低。随着单一纤维掺量增加,黏结强度呈先增大后减小的趋势。而相较于单一纤维,钢-PVA混杂纤维显著提高了试件的黏结强度,当掺入1%钢纤维和0.5%PVA纤维时,黏结强度最高(25.35 MPa)。此外,通过灰狼算法优化的支持向量回归模型实现对黏结强度的预测,预测值与实际值拟合较好。 展开更多

关键词 BFRP筋 超高性能纤维混凝土 黏结强度 混杂纤维 灰狼算法 支持向量回归

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进的支持向量机的手写体汉字识别

8

作者 宫宁生 魏浩 《江南大学学报（自然科学版）》 CAS 2009年第5期568-571,共4页

逐次超松弛迭代法算法是一种具体的SVM算法,在SOR算法中松弛因子采取固定数值时,在许多情况下收敛速度较慢。文中提出通过引入具有"先验知识"的神经网络,对逐次超松弛迭代法中的松弛因子进行控制,以提高逐次超松弛迭代法的收... 逐次超松弛迭代法算法是一种具体的SVM算法,在SOR算法中松弛因子采取固定数值时,在许多情况下收敛速度较慢。文中提出通过引入具有"先验知识"的神经网络,对逐次超松弛迭代法中的松弛因子进行控制,以提高逐次超松弛迭代法的收敛速度。实验结果表明,该模型实现的逐次超松弛迭代法能够提高其收敛速度。在手写体汉字的识别实验中,该改进算法可以减少支持向量机的训练时间。 展开更多

关键词 人工神经网络 支持向量机 逐次超松弛算法 手写体汉字识别

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进SVR算法的灌浆功率阈值预测方法研究 被引量：6

9

作者 王晓玲 薛林丽 +3 位作者 佟大威 余佳 祝玉珊 王佳俊 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期771-780,共10页

灌浆过程中将灌浆功率控制于阈值范围之内,有利于保证灌浆安全和质量.目前施工现场多根据有限个原位点的灌浆生产性试验,结合专家经验确定灌浆功率阈值.为实现灌浆功率阈值的科学预测,本研究在三维精细裂隙网络模拟和支持向量回归(SVR)... 灌浆过程中将灌浆功率控制于阈值范围之内,有利于保证灌浆安全和质量.目前施工现场多根据有限个原位点的灌浆生产性试验,结合专家经验确定灌浆功率阈值.为实现灌浆功率阈值的科学预测,本研究在三维精细裂隙网络模拟和支持向量回归(SVR)算法两方面提出了改进技术.前者采用改进的拉丁超立方抽样(ILHS)方法模拟出与实际分布拟合度更高的裂隙参数,从而可构建与岩体实际地质情况一致性更高的三维精细裂隙网络模型,基于建立的裂隙模型和灌浆实时监控与分析系统采集地质参数和施工参数来构建灌浆功率阈值预测模型的输入参数集,具体包括:裂隙数量、裂隙平均迹长、裂隙平均倾向、裂隙平均倾角、灌前透水率、孔序、孔深和设计压力.后者采用改进蝗虫优化算法(IGOA)对SVR算法进行改进,实现对惩罚因子C、核参数g以及不敏感损失系数ε的优化计算,其中IGOA中通过引入混沌理论、动态权重和Lévy飞行以弥补算法易陷入局部最优的不足,提高算法的搜索能力.基于IGOA-SVR算法构建了灌浆功率阈值预测模型,可实现各灌浆孔孔段的灌浆功率阈值高精度预测.将所提出的算法和预测模型应用于西南某水电站灌浆工程灌浆功率阈值的预测分析,通过与4种常用的预测模型进行对比,表明其比现有常用模型具有更高的精度. 展开更多

关键词 灌浆功率阈值 三维精细裂隙网络 拉丁超立方抽样方法 蝗虫优化算法 支持向量回归

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于粒子群优化的SVR风电功率超短期预测 被引量：4

10

作者 徐炜君 裴欢 魏勇 《东北师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期73-77,共5页

建立了风电功率预测系统并提高其预测精度和预测速度.分析影响风机出力的主要因素并结合风电场实测风速数据和环境参数,提出了一种基于粒子群优化的SVR风电功率超短期预测模型,该模型可以有效地优化支持向量回归机(SVR)的主要参数.通过... 建立了风电功率预测系统并提高其预测精度和预测速度.分析影响风机出力的主要因素并结合风电场实测风速数据和环境参数,提出了一种基于粒子群优化的SVR风电功率超短期预测模型,该模型可以有效地优化支持向量回归机(SVR)的主要参数.通过与遗传算法优化的预测模型(GA-SVR)进行比较,发现该预测模型在超短期风电功率预测上有较高的预测精度和运算速度. 展开更多

关键词 风力发电 超短期预测 支持向量回归机(SVR) 粒子群优化算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进PSO算法优化LS-SVR的话务量预测 被引量：3

11

作者 张杰 贾振红 +1 位作者 覃锡忠 陈丽 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期35-36,共2页

为了更准确的预测话务量,提出了一种以粒子群优化算法为基础的,通过多样性度量指标控制种群特征的改进粒子群优化算法(MPSO),用于最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)超参数的寻优,分析影响话务量的相关因素,选取合适的样本,利用优化后的LS-... 为了更准确的预测话务量,提出了一种以粒子群优化算法为基础的,通过多样性度量指标控制种群特征的改进粒子群优化算法(MPSO),用于最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)超参数的寻优,分析影响话务量的相关因素,选取合适的样本,利用优化后的LS-SVR模型对移动话务量进行预测。与标准LS-SVR预测算法和PSO优化后的LS-SVM算法进行比较,实验结果表明,本文的预测方法具有更好的收敛性和更高的预测精度。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 最小二乘支持向量回归机 话务量预测 超参数 预测精度

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于CEEMD-SBO-LSSVR的超短期风电功率组合预测 被引量：37

12

作者 周小麟 童晓阳 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期855-862,共8页

为提高风电功率预测的精度,提出了一种基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)、缎蓝园丁鸟优化算法(satinbower birdoptimizationalgorithm,SBO)及最小二乘支持向量回归(least squares ... 为提高风电功率预测的精度,提出了一种基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)、缎蓝园丁鸟优化算法(satinbower birdoptimizationalgorithm,SBO)及最小二乘支持向量回归(least squares support vector regression,LSSVR)模型的超短期风电功率组合预测方法。针对风电序列的随机波动性,采用CEEMD对风电功率序列进行分解,将分解得到的不同特征尺度的各分量作为LSSVR模型的训练输入量。引入SBO算法对LSSVR的正则化参数与核函数宽度进行优化,建立各分量的预测模型,将各分量的预测输出值叠加得到最终的风电功率预测值。所提CEEMD-SBO-LSSVR组合预测方法不仅有效降低了预测的复杂度,而且保证原始风电序列经模态分解处理后具有小的重构误差。仿真结果表明,与其他预测模型相比,所提方法具有较高的超短期风电功率预测精度。 展开更多

关键词 超短期风电预测 最小二乘支持向量回归 互补集合经验模态分解 缎蓝园丁鸟优化算法 组合模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于CEEMD和GWO的超短期风速预测 被引量：23

13

作者 王静 李维德 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2018年第9期69-74,共6页

风电场风速预测对电力系统的合理调度、安全运行等方面有重大的影响。针对风速时间序列的非线性特征造成其预测精度不佳的问题,采用基于互补型集成经验模态分解和灰狼优化算法优化支持向量回归机的超短期风速组合预测模型来解决。首先... 风电场风速预测对电力系统的合理调度、安全运行等方面有重大的影响。针对风速时间序列的非线性特征造成其预测精度不佳的问题,采用基于互补型集成经验模态分解和灰狼优化算法优化支持向量回归机的超短期风速组合预测模型来解决。首先利用该模型对非平稳的风速时间序列进行CEEMD分解,分解为一系列的相对平稳分量。然后对各个分量利用灰狼算法优化SVR进行预测。最后,将每一个分量的预测结果集成输出作为最终的风速预测结果。结果表明,该预测模型比其他智能算法基准模型预测精度高,且在风速预测中具有优越性。 展开更多

关键词 本征模态函数 互补型集成经验模态分解 支持向量回归机 灰狼优化算法 超短期风速预测

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于SPA-GA-SVR模型的土壤水分及温度预测 被引量：10

14

作者 朱成杰 汪正权 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第1期30-36,共7页

土壤湿度和温度是影响水文循环和气候变化的重要参数,在农业实践活动和生态平衡中起着重要作用。为及时、准确地监测土壤含水量(Soil Moisture Content,SMC)及温度,提出了一种基于高光谱数据的预测方法。实验数据集来自为期5天的实地测... 土壤湿度和温度是影响水文循环和气候变化的重要参数,在农业实践活动和生态平衡中起着重要作用。为及时、准确地监测土壤含水量(Soil Moisture Content,SMC)及温度,提出了一种基于高光谱数据的预测方法。实验数据集来自为期5天的实地测量,所获得的高光谱数据包含大量的噪声及冗余信息,因此首先用Savitzky-Golay卷积平滑对光谱数据进行降噪处理,利用连续投影算法(Successive Projection Algorithm,SPA)提取数据特征波长,然后通过遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)的超参数权值和偏置进行优化,构建SPA-GASVR混合算法模型对土壤水分和温度进行预测,并与BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)、SPA-BP、SVR、SPA-SVR、GA-SVR这5种模型的预测性能进行比较。实验结果表明:各模型在土壤湿度低于30%的情况下,表现出的预测能力差异并不显著。但整体上,复合模型相比于单一的神经网络或机器学习模型具有明显的优势,且经过连续投影算法优化的模型进一步的提高其预测能力,最终SPA-GA-SVR算法在各项指标上均优于其他模型,土壤水分预测模型的R^(2)=0.981、RMSE=0.473%,土壤温度预测模型R^(2)=0.963、RMSE=0.883℃。实验证明基于高光谱数据,经过SPA和GA优化的SVR模型能实现对土壤湿度和温度精准的预测。该方法具有一定的应用价值和现实意义,可应用于便携式高光谱仪和无人机上,实现对土壤水分和温度的实时监测,为今后的播种及灌溉提供理论参考。 展开更多

关键词 土壤水分 土壤温度 高光谱 连续投影算法(SPA) 遗传算法-支持向量机回归(GA-SVR)

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于可见-近红外光谱技术的润滑油含水量无损检测方法研究 被引量：5

15

作者 张瑜 蒋璐璐 +2 位作者 吴迪 谈黎虹 何勇 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第8期2111-2114,共4页

研究了基于可见-近红外光谱技术的发动机润滑油含水量快速检测方法。在获取光谱信息的基础上,提出了采用不同的光谱建模方法以提高检测精度和简化分析计算。分别采用主成分分析(PCA)和连续投影算法(SPA)方法进行模型输入变量的提取。SP... 研究了基于可见-近红外光谱技术的发动机润滑油含水量快速检测方法。在获取光谱信息的基础上,提出了采用不同的光谱建模方法以提高检测精度和简化分析计算。分别采用主成分分析(PCA)和连续投影算法(SPA)方法进行模型输入变量的提取。SPA最终选择了476,483,544,925,933,938,952,970和974nm共9个波长为最优变量。基于SPA选择的变量,分别应用偏最小二乘回归(PLSR)和多元线性回归(MLR)建模。效果均优于全波段PLSR模型和PCA-PLSR模型。说明SPA选择的有效变量能够包含最重要的全波段光谱信息,同时可以去除无用的信息变量。为了进一步提高检测效果,采用LS-SVM分别基于SPA选择后的有效变量和全波段光谱进行建模。两个模型的预测确定系数(Rp2)均在0.9以上。SPA-LS-SVM的效果要优于全波段LS-SVM模型的效果。SPA-LS-SVM模型的Rp2达到了0.983,剩余预测偏差(RPD)值为6.963。表明可见-近红外光谱可以用于发动机润滑油含水量的检测。 展开更多

关键词 可见-近红外光谱 润滑油 掺水量 偏最小二乘回归 最小二乘支持向量机 连续投影算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于近红外光谱波长优选的土壤有机质含量预测研究 被引量：4

16

作者 张小鸣 汤宁 《现代电子技术》 北大核心 2018年第22期126-129,共4页

近红外光谱技术是检测土壤信息的有效工具,为了提高预测模型的准确度和建模效率,需要对波长进行优选。提出SiPLS-GA-SPA特征波长提取方法,即协同区间偏最小二乘算法(SiPLS)、遗传算法(GA)和连续投影算法(SPA)对土壤有机质特征波长进行... 近红外光谱技术是检测土壤信息的有效工具,为了提高预测模型的准确度和建模效率,需要对波长进行优选。提出SiPLS-GA-SPA特征波长提取方法,即协同区间偏最小二乘算法(SiPLS)、遗传算法(GA)和连续投影算法(SPA)对土壤有机质特征波长进行梯度提取,最终从1 050个波长中提取9个土壤有机质的特征波长。利用偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机回归(SVMR)建立6种基于特征波长的土壤有机质含量预测模型。结果表明:SiPLS-GA-SPA-SVMR模型的预测结果为RMSEP=1.15,R2=0.91,优于其他模型;SiPLS-GA-SPA特征波长提取方法能够简化预测模型,提高模型预测精度,为开发便携式近红外光谱土壤养分检测仪提供理论基础。 展开更多

关键词 近红外光谱 特征波长 协同区间偏最小二乘 遗传算法 连续投影算法 支持向量机回归

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于光谱变换与SPA-SVR的玉米SPAD值高光谱估测 被引量：16

17

作者 郭松 常庆瑞 +4 位作者 崔小涛 张佑铭 陈倩 蒋丹垚 落莉莉 《东北农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第8期79-88,共10页

叶绿素含量快速、无损监测是评估玉米生长状态有效方式之一。以抽雄期玉米为研究对象,研究原始光谱、普通一阶导数光谱、间隙一阶导数光谱、开平方根光谱以及连续统去除光谱的特征波段以及5个传统植被指数与玉米叶绿素含量之间关系。对... 叶绿素含量快速、无损监测是评估玉米生长状态有效方式之一。以抽雄期玉米为研究对象,研究原始光谱、普通一阶导数光谱、间隙一阶导数光谱、开平方根光谱以及连续统去除光谱的特征波段以及5个传统植被指数与玉米叶绿素含量之间关系。对比分析不同模型(单因素回归模型、结合连续投影与多元线性回归、支持向量回归模型)对抽雄期玉米叶绿素含量预测能力。结果表明,光谱变换可增强特征波段与SPAD值相关性,同时还增加敏感波段数量、提升建模精度;连续投影算法对特征降维效果明显,各类多元模型最优光谱参数为5~9个;各类型光谱下均为多因素模型精度优于单因素模型。其中,基于普通一阶导数光谱的支持向量回归模型为最优模型,其建模R^(2)与验证R^(2)分别达到0.92与0.90。光谱变换在反演玉米叶绿素方面有较大潜力,连续投影与支持向量回归结合可产生较好建模效果。 展开更多

关键词 玉米 SPAD值 光谱变换 连续投影算法 支持向量回归

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于可见/近红外光谱和数据驱动的机器学习方法测量土壤有机质和总氮 被引量：6

18

作者 章海亮 谢潮勇 +4 位作者 田彭 詹白勺 陈再良 罗微 刘雪梅 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期2226-2231,共6页

土壤养分直接关系到作物产量与品质状况,然而传统化学方法检测存在化学试剂消耗大、耗时费力等问题,不能满足精细农业的需求。快速获取土壤养分信息是发展精细农业、绿色农业的关键,想要了解土壤肥力状况,必须先了解有机质和总氮的含量... 土壤养分直接关系到作物产量与品质状况,然而传统化学方法检测存在化学试剂消耗大、耗时费力等问题,不能满足精细农业的需求。快速获取土壤养分信息是发展精细农业、绿色农业的关键,想要了解土壤肥力状况,必须先了解有机质和总氮的含量状况。许多研究表明,长波近红外光谱被广泛应用于土壤检测领域,然而短波可见/近红外光谱在土壤有机质和总氮的研究上却非常罕见。以江西省吉安市安福县和南昌市新建区的四个村庄作为研究区,根据2×2网格法采集了深度为10~30 cm的棕壤、红壤和水稻土三种最为典型的土壤样品共180份。经过研磨、风干等处理后用四分法均匀划分为两份,用于测定样品光谱信息和理化信息。将土壤样品按照2∶1(120∶60)划分为建模集和预测集。考虑到首尾端波段噪声较大,故去除325~349和1051~1075 nm波段,将350~1050 nm波段用于光谱分析。通过连续投影算法(SPA)筛选出有机质12个特征波长点,总氮11个特征波长点,考虑到土壤光谱信息与土壤理化性质之间可能存在非线性联系,建立全波段与特征波长的线性偏最小二乘回归(PLSR)模型和非线性最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型对土壤有机质和总氮进行研究,LS-SVM模型采用两步网格搜索法优化了两个超参数γ和σ^(2)。研究结果表明:(1)土壤的光谱反射率随波长增加反射率升高,反射率曲线中460、550、580、740和900 nm处有较为明显的吸收特征。(2)从PLSR模型和LS-SVM模型结果分析可知,非线性模型LS-SVM具有更好的预测精度,分析认为土壤光谱信息与土壤理化性质之间存在一些非线性关系。(3)通过连续投影算法筛选的特征波长提高了模型精度,优化了模型运行效率。SPA-LS-SVM模型是所有模型中最优的预测模型,其中有机质模型的R_(pre)^(2)为0.8847,RMSE_(p)为0.1048,RPD为2.9450,总氮模型的R_(pre)^(2)为0.9018,RMSE_(p)为0.0104,RPD为3.1911。(4)本研究说明可见/近红外光谱能够用于测量不同类型的土壤有机质和总氮含量,并且达到较好的预测效果。可见/近红外光谱在土壤检测领域具有巨大潜力。 展开更多

关键词 土壤有机质 总氮 连续投影算法 偏最小二乘回归 最小二乘支持向量机

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于纳米金粒子比色法的汞离子检测方法 被引量：5

19

作者 郭昱辰 刘春红 +2 位作者 叶荣珂 孔庆辰 张玉泉 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第S02期382-387,共6页

提出了一种基于纳米金粒子比色法的汞离子检测方法,采用铋试剂Ⅱ修饰的纳米金粒子胶体悬浮液检测汞离子。汞离子与铋试剂Ⅱ选择性配位,使纳米金粒子胶体悬浮液反团聚,汞离子浓度与溶液吸光度呈一定的线性关系,线性范围为0.05μg/L^1 mg... 提出了一种基于纳米金粒子比色法的汞离子检测方法,采用铋试剂Ⅱ修饰的纳米金粒子胶体悬浮液检测汞离子。汞离子与铋试剂Ⅱ选择性配位,使纳米金粒子胶体悬浮液反团聚,汞离子浓度与溶液吸光度呈一定的线性关系,线性范围为0.05μg/L^1 mg/L,相对标准偏差为1.98%~3.52%。在实验条件下,采用SavitzkyGolay一阶导数对连续投影算法提取的特征波长进行了预处理,通过线性支持向量机回归模型进行建模与分析,该模型具有良好的自预测能力和实际预测能力。校正集的相关系数为0.9685,均方根误差为0.0412 mg/L,验证集的相关系数为0.9600,均方根误差为0.0434 mg/L。本文方法为提高汞离子浓度的检测效率提供了有效支持。 展开更多

关键词 汞离子 纳米金粒子比色法 紫外可见光谱 连续投影算法 支持向量机回归

在线阅读 下载PDF 职称材料

生菜叶片镉含量高光谱预测模型 被引量：2

20

作者 李君妍 张跃春 《农业工程》 2018年第3期65-69,共5页

为了实现无损检测生菜叶片中重金属镉的含量,以高光谱技术为研究手段,研究一种基于高光谱技术的精确、快速和有效检测生菜中重金属镉含量的方法。首先,使用高光谱图像采集系统获取生菜高光谱图像,并提取光谱数据,对提取出的光谱数据采... 为了实现无损检测生菜叶片中重金属镉的含量,以高光谱技术为研究手段,研究一种基于高光谱技术的精确、快速和有效检测生菜中重金属镉含量的方法。首先,使用高光谱图像采集系统获取生菜高光谱图像,并提取光谱数据,对提取出的光谱数据采用连续投影算法(SPA)和基于权重回归系数的特征选择算法进行特征提取,建立预测生菜叶片中镉含量的最小二乘支持向量回归(LSSVR)模型。结果表明:SPA-LSSVR模型性能最佳,其中预测集决定系数为0.927 3,均方根误差为0.093 mg/kg。因此,利用高光谱技术结合SPA-LSSVR模型对生菜叶片中重金属镉含量进行预测是可行的,可为实际应用提供技术支持和参考。 展开更多

关键词 高光谱图像 重金属 镉 连续投影算法 最小二乘支持向量回归模型

在线阅读 下载PDF 职称材料