共查询到10条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
3.
入境旅游客流量预测模型中输入变量的多少在一定程度上制约了模型的模拟速度和预测效果。首先,由主成分分析法对影响入境游客流量的指标进行综合分析从而确定出少数几个主要指标作为预测模型的输入变量,然后建立以主要指标为输入变量以客流量为输出变量的基于超松弛改进的最小二乘支持向量机预测模型。通过实验仿真,结果显示了基于PCA-SOR-LS-SVM的入境游客流量预测模型具有较好的预测精度和较强的推广价值。 相似文献
4.
基于指数平滑、多元线性回归、灰色系统等目前常见的预测方法建立超松弛改进的最小二乘支持向量机算法的公路旅游客流量组合预测模型。通过实例验证和比较,展示了基于超松弛最小二乘支持向量机算法的公路交通旅游客流量组合预测模型具有较好的预测效果和较高的应用价值。 相似文献
5.
大理州入境旅游客流量的持续增长引起了大理州政府和旅游业界的高度关注。而对未来入境旅游客流量及时准确的预测成为制定旅游规划的重要依据。依据大理州历年游客流量的数据,提出了基于线性回归、算术移动平均、指数平滑和灰色系统等方法的最小二乘支持向量机大理州入境旅客流量组合预测模型。通过实验仿真,表明该模型具有较高的预测精度,为大理州入境游客流量预测提供了新的方法。 相似文献
6.
熔融指数是高密度聚乙烯生产的主要质量指标,通过对生产数据建模实现对熔融指数的预测,为优化操作提供有力依据,从而提高产品的质量。利用偏最小二乘法提取影响熔融指数的主要因素作为最小二乘支持向量机的输入,克服了自变量间的多重相关性问题;同时也降低了最小二乘支持向量机的输入变量的维数。实验表明,利用偏最小二乘法方法和最小二乘支持向量机方法预测熔融指数精度远高于分别使用这两种方法。 相似文献
7.
基于混沌优化的支持向量机地下水位动态预测 总被引:1,自引:0,他引:1
地下水位动态受到自然因素和人为因素的影响,随机性明显,因此在地下水物理过程分析的基础上构建地下水位动态预测的随机性模型对地下水资源评价具有重要意义。本文将小样本机器学习理论——统计学习理论中的支持向量机理论引入地下水位动态预测。最小二乘支持向量机是支持向量机的一种,考虑到地下水位动态序列的长度和峰值突变性的特点,本文提出一种改进的支持向量机-峰值识别最小二乘支持向量机;并针对支持向量机算法存在的参数优化、训练和测试速度等问题,结合混沌优化方法,建立了基于混沌优化的峰值识别最小二乘支持向量机地下水位动态预测模型;最后本文以内蒙古河套灌区义长灌域1990年~2004年3个灌期(夏灌(4月~6月)、秋灌(7月~9月)和秋浇(10月~11月)降水量、平均气温、蒸发量、引水量、地下水开采量、地下水排泄量和地下水位埋深共15年45个样本资料为数据源,将该模型和原最小二乘支持向量机模型分别用于义长灌域地下水位动态预测。结果表明,该模型的拟合值、检验值和预测值与实际值复合的很好,拟合的平均相对误差绝对值为2.0868%,检验的平均相对误差绝对值为3.4777%,预测的平均相对误差绝对值为6.8589%,且训练和测试速度快,而原最小二乘支持向量机模型预测的平均相对误差绝对值为20.6767%。因此,该模型用于地下水位动态预测是可行和有效的。 相似文献
8.
9.
针对神经网络在轴承工作状态诊断中存在的问题,提出了将最小二乘支持向量机用于轴承的智能诊断。基于轴承故障信息,用最小二乘支持向量机方法建立多类故障分类器,以实现对故障的诊断。仿真证明:小样本情形下,最小二乘支持向量机比神经网络具有更好的识别和诊断准确率。 相似文献