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992.
993.
以青海省共和地区春小麦产量为研究对象,在归纳国内外研究进展的基础上应用支持向量机(SVM)算法,利用共和地区春小麦种植区1990年~2020年度逐日平均气温、最高温度、最低温度、降水、日照时数、相对湿度,逐年≥0℃、≥5℃、≥10℃活动积温数据作为气象影响因子,以共和县气象局农业气象观测地段小麦产量数据作为预测样本,构建支持向量机学习模型,对共和地区春小麦产量进行预测。结果表明,模型预测的平均相对误差为4.2%,预测精度可以满足春小麦产量预报服务的业务需求,业务应用可有效提高农业气象服务质量和效益,对地方政府合理调整农业生产结构和有效开展防灾减灾具有一定的参考价值。 相似文献
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995.
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
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998.
为探究精益建设技术与项目绩效之间的内在作用机理,构建基于BP和SVM变量筛选的6S、可视化管理、最后计划者等7种精益建设技术与知识能力、财务、业主等5个项目绩效分项指标和综合指标的耦合模型。仿真结果表明:在精益建设技术特征与项目绩效分项指标的耦合模型仿真分析中,基于GA-BP的预测模型比标准BP神经网络模型精度要高;在精益建设技术特征与项目绩效综合指标的耦合模型仿真分析中,基于SVM的预测模型比GA-BP的预测模型精度要高。另外,利用BP和SVM结合MIV算法进一步探究不同精益建设技术对项目绩效各指标和综合指标的影响程度。研究结果为项目利益相关者提高项目管理绩效提供决策支持。 相似文献
999.
基于SVM的人脸识别系统的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
该文使用PCA来提取人脸的特征,克服了K-L算法计算量大,计算耗时长的缺点。实验表明该算法减少了特征提取时间。然后运用SVM来进行人脸识别。将两类分类问题的识别策略应用到多类分类问题,以ORL人脸库做的实验中得到了很好的识别效果 相似文献
1000.
如果是在春天,你走进竹林子,那你就听吧,“喀吧、喀吧”这是竹子生长中拔节的声音。大家都知道,竹笋可以吃,竹材可以做家具,但当你在CD机放上一个叫《竹吟》的光盘,从那里边流泻出来的便是由竹乐演奏的天籁之音。 相似文献