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基于鲸鱼优化算法-支持向量机判别模型的风化基岩富水性评价:以神府煤田张家峁煤矿为例
1
作者 侯恩科 吴家镁 +1 位作者 杨帆 张池 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第1期119-127,共9页
为实现风化基岩含水层富水性的准确预测,以张家峁井田内的28组风化基岩抽水试验钻孔数据作为训练及验证样本,选取风化基岩的岩性组合指数、风化指数、厚度、岩芯采取率、埋深作为评价指标,提出基于鲸鱼优化算法-支持向量机(whale optimi... 为实现风化基岩含水层富水性的准确预测,以张家峁井田内的28组风化基岩抽水试验钻孔数据作为训练及验证样本,选取风化基岩的岩性组合指数、风化指数、厚度、岩芯采取率、埋深作为评价指标,提出基于鲸鱼优化算法-支持向量机(whale optimization algorithm-support vector machines,WOA-SVM)的风化基岩含水层富水性判别模型。该模型可对无抽水试验资料区域的风化基岩的富水性级别进行预测,综合利用井田内249组勘探钻孔的地质信息,实现井田的风化基岩富水性分区。研究表明,张家峁井田风化基岩整体富水性较弱,且空间分布不均;井田中部和乌兰不拉沟沿线的局部地区存在强富水性区域,但其分布范围较小,中西部和东南部有部分中等富水性区域,东北部及西南部区域几乎全为弱和极弱富水性。该方法预测的结果与实际较为吻合,研究成果可为矿井安全生产提供参考,也为风化基岩富水性预测提供了一种新思路。 展开更多
关键词 风化基岩 支持向量机(svm) 鲸鱼优化(WOA) 富水性分区
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支持向量机驱动下的智能化工程地质分区探索
2
作者 赵福权 孙斌堂 王秀丽 《地质与勘探》 北大核心 2025年第3期536-544,共9页
针对传统工程地质分区存在的数据获取困难、分类过程复杂及效率不足等问题,本研究提出了一种基于支持向量机(SVM)技术的智能化分区方法,并以河南省洛宁县吉家洼金矿为例进行验证。该金矿区工程地质条件复杂,主要岩性为黑云斜长片麻岩和... 针对传统工程地质分区存在的数据获取困难、分类过程复杂及效率不足等问题,本研究提出了一种基于支持向量机(SVM)技术的智能化分区方法,并以河南省洛宁县吉家洼金矿为例进行验证。该金矿区工程地质条件复杂,主要岩性为黑云斜长片麻岩和角闪斜长片麻岩,局部发育工程地质条件较差的辉绿岩脉,南北向断裂贯穿矿区,节理裂隙较为发育且分布不均。基于监督学习框架,本研究首先构建了工程地质特征数据集,利用700 m中段以上已揭露区域的已知分区数据训练SVM模型,进而对700 m中段以下未开采区域进行分区预测。研究表明,SVM通过高斯核函数将非线性地质特征映射至高维空间,有效实现了复杂地质数据的线性可分。在最优参数条件下,模型在训练集和测试集上的分类准确率分别达到99.72%和99.82%,证明了该方法在复杂地质条件下的可靠性和准确性。本研究的创新性体现在:(1)建立了基于SVM的工程地质智能分区方法;(2)验证了该方法在数据有限条件下的适用性;(3)为复杂地质环境下的矿山开采提供了科学依据。该研究成果不仅可直接指导吉家洼金矿的安全生产,也为类似矿区的智能化地质评价提供了可推广的技术方案。 展开更多
关键词 支持向量机(svm) 智能化 工程地质分区 监督学习 吉家洼金矿 河南省
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支持向量机(SVM)在傅里叶变换近红外光谱分析中的应用研究 被引量：47
3
作者 张录达 苏时光 +2 位作者 王来生 李军会 杨丽明 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期33-35,共3页
支持向量机(SVM)用于两类问题的识别研究,它是统计学习理论中最年轻的分支,所建分析模型有严格的数学基础。同时介绍了SVM学习的基本原理和方法,并将该方法引入化学计量学,以103个中药大黄样品为实验材料,通过SVM近红外光谱法建立了大... 支持向量机(SVM)用于两类问题的识别研究,它是统计学习理论中最年轻的分支,所建分析模型有严格的数学基础。同时介绍了SVM学习的基本原理和方法,并将该方法引入化学计量学,以103个中药大黄样品为实验材料,通过SVM近红外光谱法建立了大黄样品真伪识别模型。对学习集中33个样品模型识别准确率为100%;对70个预测样品的识别准确率为9677%,为中药大黄的快速识别提供了参考。研究结果表明了SVM近红外光谱法建立生物样品识别模型的可行性。通过旨在介绍SVM学习方法的基本思想,以引起化学计量学工作者的进一步关注。 展开更多
关键词 大黄 中药 年轻 研究结果 准确率 样品 近红外光谱法 支持向量机(svm) 统计学习理论 识别
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基于支持向量机(SVM)的回采工作面瓦斯涌出混沌预测方法研究 被引量：14
4
作者 何利文 施式亮 +1 位作者 宋译 刘影 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第9期42-46,共5页
针对瓦斯涌出传统的线性预测方法存在的问题,根据瓦斯涌出时间序列固有的确定性和非线性,利用混沌动力系统的相空间延迟坐标重构理论,结合基于机器学习理论的支持向量机(SVM),建立基于SVM理论的瓦斯涌出混沌时间序列预测模型。经Ⅱ1024... 针对瓦斯涌出传统的线性预测方法存在的问题,根据瓦斯涌出时间序列固有的确定性和非线性,利用混沌动力系统的相空间延迟坐标重构理论,结合基于机器学习理论的支持向量机(SVM),建立基于SVM理论的瓦斯涌出混沌时间序列预测模型。经Ⅱ1024回采工作面瓦斯涌出时间序列仿真计算,仿真结果显示该预测模型具有比传统的回归方法更好的泛化能力,预测方法具有很高的预测精度。同时,该模型具有以往传统机器学习的瓦斯涌出预测模型建立简便、训练速度快等优点。由于充分考虑瓦斯涌出时间序列的混沌性,并利用SVM预测的优良特性,使得预测更科学。 展开更多
关键词 支持向量机(svm) 瓦斯涌出 混沌 相空间重构 时间序列
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煤与瓦斯突出预测的支持向量机(SVM)模型 被引量：36
5
作者 师旭超 韩阳 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第7期26-30,共5页
基于支持向量机(SVM)分类算法,考虑影响煤与瓦斯突出的主要因素,建立了煤与瓦斯突出预测的SVM模型。该模型选取开采深度、瓦斯压力、瓦斯放散初速度、煤的坚固性系数以及地质破坏程度5个指标作为模型输入量,同时将煤与瓦斯突出程度划分... 基于支持向量机(SVM)分类算法,考虑影响煤与瓦斯突出的主要因素,建立了煤与瓦斯突出预测的SVM模型。该模型选取开采深度、瓦斯压力、瓦斯放散初速度、煤的坚固性系数以及地质破坏程度5个指标作为模型输入量,同时将煤与瓦斯突出程度划分为无突出、小型突出、中型突出和大型突出4个等级,进而使其评判结果更为细化。以实测数据作为学习样本进行训练,建立相应判别函数对待判样本进行预测。通过算例分析,表明该模型的方法对煤与瓦斯突出预测的合理性与有效性,可以在实际工程中推广。 展开更多
关键词 煤与瓦斯突出 支持向量机(svm) 预测 方法
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支持向量机(SVM)方法在降水分类预测中的应用 被引量：21
6
作者 杨淑群 芮景析 冯汉中 《西南农业大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2006年第2期252-257,共6页
支持向量学习机(SVM)是基于统计学习理论的模式分类器,将SVM方法应用于降水异常的分类预测中尚属首次。主要利用1958—2003年逐月的74个环流特征量、NINO 3,NINO 4海温指数、相关区域海平面气压、500 HPA、100HPA有关指数资料等,分别建... 支持向量学习机(SVM)是基于统计学习理论的模式分类器,将SVM方法应用于降水异常的分类预测中尚属首次。主要利用1958—2003年逐月的74个环流特征量、NINO 3,NINO 4海温指数、相关区域海平面气压、500 HPA、100HPA有关指数资料等,分别建立了四川盆地5片区降水距平百分率大于50%(特多)和小于-50%(特少)的2个SVM推理模型,并进行了降水分类预测试验和2005年1-3月实际预测,结果显示出所建SVM推理模型的Ts评分较高,具有一定的预测能力,展示了SVM的优越性和推广前景,可在短期气候预测业务中参考应用。 展开更多
关键词 支持向量机(svm) 推理模型 降水 分类预测
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基于支持向量机(SVM)的民用飞机重着陆智能诊断研究 被引量：20
7
作者 聂磊 黄圣国 +1 位作者 舒平 王旭辉 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第7期149-153,共5页
针对国内航空公司对于重着陆的判断方法存在的不足,提出采用支持向量机(SVM)建立重着陆的智能诊断模型;分析对重着陆产生影响的相关因素,在力学基础上揭示了重着陆的产生原理;利用快速存取记录器中记录的多个飞行参数的信息,采用B737机... 针对国内航空公司对于重着陆的判断方法存在的不足,提出采用支持向量机(SVM)建立重着陆的智能诊断模型;分析对重着陆产生影响的相关因素,在力学基础上揭示了重着陆的产生原理;利用快速存取记录器中记录的多个飞行参数的信息,采用B737机型的实际样本数据进行训练和验证。结果表明:该方法能有效判断出是否发生重着陆,其准确率高达92.86%,证明该重着陆智能诊断方法具有较强实际应用价值,为后续研究奠定了基础。 展开更多
关键词 重着陆 飞行品质监控 智能诊断模型 支持向量机(svm) 核函数
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基于支持向量机(SVM)的数字音频水印 被引量：12
8
作者 王剑 林福宗 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2005年第9期1605-1611,共7页
提出了一种新的基于支持向量机(supportvectormachine,SVM)的数字音频水印算法.主要思想是在宿主音频中嵌入一段模板信息,定义模板信息与宿主音频之间的一种对应关系,将水印的检测问题转化为一个可用SVM处理的二分类问题,利用SVM对先验... 提出了一种新的基于支持向量机(supportvectormachine,SVM)的数字音频水印算法.主要思想是在宿主音频中嵌入一段模板信息,定义模板信息与宿主音频之间的一种对应关系,将水印的检测问题转化为一个可用SVM处理的二分类问题,利用SVM对先验知识(对应关系)的学习,以达到对未知数字音频水印的正确分类检测.仿真实验结果表明,该数字音频水印具有较强的健壮性和不可感知性,在受到MP3压缩、低通滤波、重采样量化、噪声干扰等常用信号处理方法的处理后,能正确检测出水印,同时在水印检测时不需要原始音频,实现了水印的盲检测. 展开更多
关键词 数字音频 音频水印 支持向量机(svm) 机器学习 小波变换
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SOFC的支持向量机(SVM)辨识建模 被引量：7
9
作者 霍海娥 霍海波 杨长生 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期1557-1560,共4页
为了便于固体氧化物燃料电池(SOFC)的性能预测和控制方案设计,提出一种基于支持向量机(SVM)的建模方法,用具有RBF核函数的SVM建立了SOFC电池堆的非线性模型。应用仿真对所建SVM模型的有效性和精度进行了检验,并与BPNN模型的辨识效果进... 为了便于固体氧化物燃料电池(SOFC)的性能预测和控制方案设计,提出一种基于支持向量机(SVM)的建模方法,用具有RBF核函数的SVM建立了SOFC电池堆的非线性模型。应用仿真对所建SVM模型的有效性和精度进行了检验,并与BPNN模型的辨识效果进行了比较。仿真结果证明与BPNN模型相比,SVM模型具有较高的建模精度。该SVM辨识模型的建立,对SOFC系统的控制策略研究具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 固体氧化物燃料电池(SOFC) 支持向量机(svm) BP神经网络(BPNN) 建模
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结合模糊(C+P)均值聚类和SP-V-支持向量机的TSK分类器 被引量：1
10
作者 徐明亮 王士同 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期643-650,共8页
为获得具有模糊规则自适应约简性能和较好的泛化性能的TSK分类器,本文提出了一种结合模糊(C+P)均值聚类(FCPM)算法和SP-V-支持向量机(SVM)分类算法来构建TSK(Takagi-Sugeno-Kang)分类器的方法。该方法首先用FCPM聚类算法对训练数据进行... 为获得具有模糊规则自适应约简性能和较好的泛化性能的TSK分类器,本文提出了一种结合模糊(C+P)均值聚类(FCPM)算法和SP-V-支持向量机(SVM)分类算法来构建TSK(Takagi-Sugeno-Kang)分类器的方法。该方法首先用FCPM聚类算法对训练数据进行聚类;然后根据聚类结果确定TSK分类器的模糊规则前件中的高斯隶属度函数的中心和宽度参数;最后采用成组稀疏约束SP-V-SVM算法对模糊规则后件参数进行学习,该算法不仅改善了系统的泛化性能,还使系统具有模糊规则自适应约简功能,使得系统更为紧凑。与相关算法在UCI和IDA标准数据集分类实验中的模糊规则数和分类性能对比表明:用提出的分类算法所构造的TSK分类器不仅具有较好的分类性能,而且模糊规则数少,有利于构建更为紧凑的模糊分类系统。 展开更多
关键词 TSK分类器 模糊规则 规则约简 模糊(C+P)均值聚类(FCPM) sp-v-支持向量机(svm)
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基于SVDD和SVM的高压调门油动机状态监测系统研究
11
作者 马立强 姜安琦 +2 位作者 姜万录 郑云飞 吴凤和 《振动与冲击》 北大核心 2025年第12期238-248,共11页
在高压调门油动机的运行监控中,由于正常状态的样本远多于故障样本,故障数据稀缺且采集相对困难,此外还存在故障发生的不确定性,传统的监测方法难以有效应用。对此,提出了一种基于支持向量数据描述(support vector data description,SV... 在高压调门油动机的运行监控中,由于正常状态的样本远多于故障样本,故障数据稀缺且采集相对困难,此外还存在故障发生的不确定性,传统的监测方法难以有效应用。对此,提出了一种基于支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)异常检测和支持向量机(support vector machine,SVM)故障诊断的高压调门油动机状态监测系统。首先,从原始数据中提取时域(time domain,T)、频域(frequency domain,F)和时频域小波包子带能量(wavelet packet subband energy,W)特征,并通过特征融合及归一化的方式形成新的多维融合特征向量TFW。随后,采用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)对TFW进行深层次挖掘,生成更具表现力的特征TFWCNN,以此作为SVDD和SVM模型的输入。搭建了高压调门油动机故障模拟试验台,用以采集数据并验证该方法的有效性。研究结果表明:在三个具有不同阀位开度的高压调门油动机动态数据集上,SVDD异常检测的F1分数分别达到0.9991、0.9978和0.9760;SVM故障诊断的F1分数分别为0.9988、0.9950和0.9867;不仅说明该方法在高压调门油动机的状态监测中表现出的优异性能,同时也说明深度TFWCNN特征在高压调门油动机状态监测中的有效性和准确性;还为类似的汽轮机状态监测诊断系统提供了一种有效的技术方案。 展开更多
关键词 高压调门油动机 支持向量数据描述(SVDD)异常检测 支持向量机(svm)故障诊断 状态监测系统
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基于支持向量机(SVM)的股市预测方法 被引量：7
12
作者 施燕杰 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2005年第02X期123-125,共3页
本文对先有预测工具比较分析的基础上,提出了基于支持向量机的股市预测方法,并建立了数学模型对新疆众和进行了实证研究。结果表明,支持向量机比神经网络有更好的学习和泛化能力,在股市预测中取得了较好的效果。
关键词 股市预测 实证研究 比较分析 新疆 学习 工具 基础 支持向量机(svm) 泛化能力 神经网络
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基于支持向量机(SVMs)的人类核心启动子的识别 被引量：2
13
作者 徐文韬 叶子弘 俞晓平 《安徽农学通报》 2006年第13期64-66,76,共4页
本文采用基于支持向量机(SVM s)的方法预测了4类含有核心启动子元件的启动子和含有CCAAT-box的启动子。4类核心启动子元件分别是DPE,BRE,TATA-box和Inr。特征提取采用基于位点权重矩阵(PWM s)的程序Promoter C lassifier进行。本文预测... 本文采用基于支持向量机(SVM s)的方法预测了4类含有核心启动子元件的启动子和含有CCAAT-box的启动子。4类核心启动子元件分别是DPE,BRE,TATA-box和Inr。特征提取采用基于位点权重矩阵(PWM s)的程序Promoter C lassifier进行。本文预测结果的敏感度,确定度,以及相关系数均高于三种启动子预测方法(PromoterInspec-tor(PI),Promoter 2.0 Pred iction(PP)和Neural Network Promoter Pred iction(NNPP),使敏感度和确定度同时高于0.84,其中TATA-box预测结果可使敏感度和确定度同时高于0.95。 展开更多
关键词 人类核心启动子 支持向量机(svms) 位点权重矩阵(PWMs) 预测 识别
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实现影响因素多源异构融合的短期负荷预测支持向量机算法 被引量：95
14
作者 吴倩红 高军 +3 位作者 侯广松 韩蓓 汪可友 李国杰 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2016年第15期67-72,92,共7页
针对智能电网大数据环境下,导致电力系统负荷波动的诸多因素存在多源异构性的问题,利用多核函数来对其多源异构特性进行差异化处理和融合,能够描述影响因素的内在分布特性并应对其变化,提高负荷预测精度。选取历史负荷、气温、气压、相... 针对智能电网大数据环境下,导致电力系统负荷波动的诸多因素存在多源异构性的问题,利用多核函数来对其多源异构特性进行差异化处理和融合,能够描述影响因素的内在分布特性并应对其变化,提高负荷预测精度。选取历史负荷、气温、气压、相对湿度、降雨量、风向、风速、节假日及电价9个属性作为多源异构影响因素,利用样本特征分布法、单变量法及核矩阵秩空间差异法来选择多核函数的构成,采用双层多核学习算法,建立了并行化多核支持向量机(SVM)负荷预测算法流程,并在Hadoop集群上进行了仿真验证。仿真结果表明,多核SVM比单核SVM预测平均相对误差小,双层多核学习、基于lp范数的多核SVM模型预测精度最高。因此,多核SVM能有效处理负荷预测中的多源异构数据,经并行化处理后,能提高负荷预测的速度与精度。 展开更多
关键词 大数据 多源异构特性 支持向量机(svm) 负荷预测 并行化
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模糊多类支持向量机及其在入侵检测中的应用 被引量：49
15
作者 李昆仑 黄厚宽 +2 位作者 田盛丰 刘振鹏 刘志强 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期274-280,共7页
针对支持向量机理论中现存的问题:多类分类问题和对于噪音数据的敏感性,提出了一种模糊多类支持向量机算法.该算法是在Weston等人提出的多类SVM分类器的直接构造方法中引入模糊成员函数,针对每个输入数据对分类结果的不同影响,该模糊成... 针对支持向量机理论中现存的问题:多类分类问题和对于噪音数据的敏感性,提出了一种模糊多类支持向量机算法.该算法是在Weston等人提出的多类SVM分类器的直接构造方法中引入模糊成员函数,针对每个输入数据对分类结果的不同影响,该模糊成员函数得到相应的值,由此可以得到不同的惩罚值,并且在构造分类超平面时,可以忽略那些对分类结果影响很小的数据.在充分的数值实验基础上,将文中提出的方法应用于当前一个重要的应用领域———计算机网络入侵检测问题,并得到了较好的实验结果.理论分析与数值实验都表明,该算法是切实可行的,并具有良好的鲁棒性. 展开更多
关键词 多类分类问题 支持向量机(svm) 模糊成员函数 入侵检测
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基于负荷混沌特性和最小二乘支持向量机的短期负荷预测 被引量：34
16
作者 王德意 杨卓 杨国清 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第7期66-71,共6页
以负荷时间序列的混沌特性为基础,结合混沌时间序列的相空间重构理论和支持向量机的回归理论建立了一种基于负荷混沌特性和最小二乘支持向量机的短期负荷预测模型。首先将原始负荷数据进行相空间重构,形成相点序列,然后选择与当前相点... 以负荷时间序列的混沌特性为基础,结合混沌时间序列的相空间重构理论和支持向量机的回归理论建立了一种基于负荷混沌特性和最小二乘支持向量机的短期负荷预测模型。首先将原始负荷数据进行相空间重构,形成相点序列,然后选择与当前相点最邻近的相点作为此负荷预测模型的训练样本,经过训练寻求决策函数后就可以求出包含预测点的相点,最后还原此相点得出预测值。通过与BP神经网络的预测结果进行比较,证明了该模型在短期负荷预测中的有效性。 展开更多
关键词 混沌特性 相空间重构 支持向量机(svm) 回归 最小二乘支持向量机(LS—svm) 短期负荷预测
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基于支持向量机的玉米苗期田间杂草光谱识别 被引量：11
17
作者 邓巍 张录达 +7 位作者 何雄奎 Mueller J 曾爱军 宋坚利 刘亚佳 周继中 陈吉 王旭 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期1906-1910,共5页
田间全面积均匀喷施除草剂不经济，还污染环境，精准喷施除草剂意义重大，其关键是正确识别杂草。用便携式野外光谱仪，在田间测量了玉米、马唐和稗草植株冠层在350～2 500 nm波长范围内的光谱数据，经过数据预处理，数据分析波长选为35... 田间全面积均匀喷施除草剂不经济，还污染环境，精准喷施除草剂意义重大，其关键是正确识别杂草。用便携式野外光谱仪，在田间测量了玉米、马唐和稗草植株冠层在350～2 500 nm波长范围内的光谱数据，经过数据预处理，数据分析波长选为350～1 300和1 400～1 800 nm。数据处理采用支持向量机（SVM）模式识别方法。SVM具有可实现对小样本建模结构风险最小化、结果最优化、泛化能力强的优点。用线性、多项式、径向基和多层感知核函数对玉米和杂草建立二分类模型，结果表明，三阶多项式核函数SVM分类模型的正确识别率最高，达到80%以上，且支持向量比例较小。以二分类模型为基础，利用投票机制，建立了玉米、马唐和稗草的一对一多分类SVM模型，正确识别率达80%。田间光谱测量受光照、背景和仪器测量精度等条件的影响较大，但结果仍表明SVM结合光谱技术在田间杂草识别中应用潜力很大，此研究为田间杂草识别及传感器的建立提供了一种研究思路和应用基础。 展开更多
关键词 光谱 模式识别 支持向量机(svm) 玉米 杂草
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应用支持向量机评价土壤环境质量 被引量：27
18
作者 姜雪 卢文喜 +1 位作者 杨青春 赵海卿 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期1229-1235,共7页
基于野外采样和室内分析相结合的方法,采用电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)对羊草沟煤矿研究区表层土壤样品中的Cd、Cr、Zn、Pb和Cu含量进行测定,应用非线性支持向量机模型中的分类支持向量机,选用sigmoid核函数,利用MATLAB编写程序,进... 基于野外采样和室内分析相结合的方法,采用电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)对羊草沟煤矿研究区表层土壤样品中的Cd、Cr、Zn、Pb和Cu含量进行测定,应用非线性支持向量机模型中的分类支持向量机,选用sigmoid核函数,利用MATLAB编写程序,进行土壤环境质量评价,并利用模糊综合评判法对评价结果进行验证.在此基础上,运用对应分析方法对样品和变量进行了关联分析,进一步了解重金属污染特征.评价结果表明,研究区土壤环境质量多为Ⅰ类,与模糊综合评判法的相同率达到91.67%,将支持向量机用于土壤环境质量评价是可行的.相比于传统的评价方法,支持向量机采用结构风险最小化原则,将复杂的非线性问题转化为线性问题,成功的解决了多分类、高维运算等问题. 展开更多
关键词 支持向量机 土壤环境质量评价 重金属 羊草沟煤矿 support VECTOR MACHINE (svm)
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基于支持向量机的复杂岩性测井识别方法 被引量：39
19
作者 宋延杰 张剑风 +2 位作者 闫伟林 何英伟 王德平 《大庆石油学院学报》 CAS 北大核心 2007年第5期18-20,46,共4页
在复杂岩性自动识别中,聚类分析方法只有在样本趋于无穷大时,才能从理论上保证结果的精度,神经网络容易陷入局部最小,而使用范围受到限制.针对复杂岩性识别中所面临的问题,提出了在解决模式识别小样本、非线性及高维问题中具有独特优势... 在复杂岩性自动识别中,聚类分析方法只有在样本趋于无穷大时,才能从理论上保证结果的精度,神经网络容易陷入局部最小,而使用范围受到限制.针对复杂岩性识别中所面临的问题,提出了在解决模式识别小样本、非线性及高维问题中具有独特优势的支持向量机方法来识别岩性.通过对巴彦塔拉油田部分层段的样本进行学习和预测,并与实际取心资料进行对比,符合率平均值为96%,表明支持向量机在岩性识别中可获得良好的应用效果. 展开更多
关键词 岩性识别 测井解释 支持向量机(svm) 模式识别
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支持向量机非线性回归方法的气象要素预报 被引量：31
20
作者 王在文 郑祚芳 +1 位作者 陈敏 高华 《应用气象学报》 CSCD 北大核心 2012年第5期562-570,共9页
该文介绍了基于基本的支持向量机非线性回归方法,该方法具有解决非线性问题的能力,在数值预报解释应用技术中,对某些预报量与预报因子之间相关性不显著的要素,如风、比湿等,采用支持向量机非线性回归技术较多元回归的MOS方法更具优势;... 该文介绍了基于基本的支持向量机非线性回归方法,该方法具有解决非线性问题的能力,在数值预报解释应用技术中,对某些预报量与预报因子之间相关性不显著的要素,如风、比湿等,采用支持向量机非线性回归技术较多元回归的MOS方法更具优势;利用北京市气象局中尺度业务模式(MM5V3)的12:00(世界时)起始数值预报产品和观测资料,制作北京15个奥运场馆站点6～48 h逐3 h的气象要素释用产品。对比MM5V3模式,从均方根误差的平均减小率来看,2 m温度减小12.1%,10 m风u分量减小43.3%,10 m风u分量减小53.4%,2 m比湿减小38.2%。与同期的MOS方法预报结果相比,整体预报效果SVM略优于MOS。由此可见,支持向量机非线性回归方法解决与预报因子之间非线性相关的气象要素较好,具有较高的预报优势。 展开更多
关键词 支持向量机(svm) MOS 释用 气象要素预报
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