支持向量机在害虫预测预报中的应用

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篇1：支持向量机在害虫预测预报中的应用

支持向量机在害虫预测预报中的应用

对支持向量机回归(SVR)在害虫预测预报中的应用进行了研究.用一步预测法对1个害虫发生量样本集进行预测,结果表明:SVR在所有参比模型中预测精度最高,具有较强的.泛化推广能力,在害虫预测预报领域具有广泛的应用前景.

作 者：张永生  作者单位：湖南农业大学生物安全科学技术学院,湖南长沙,410128 刊 名：现代农业科技 英文刊名：XIANDAI NONGYE KEJI 年，卷(期)： “”(14) 分类号：S431.9 关键词：害虫   预测预报   支持向量机   非线性  

篇2：支持向量机在短期气候预测中的应用

支持向量机在短期气候预测中的应用

支持向量机(SVM,Support Vector Machines)是基于统计学习理论框架下的一种新的通用机器学习方法.可以解决样本空间中的高度非线性分类和回归等问题,是一种处理非线性分类和非线性回归的有效方法.气候变化诸多因子的复杂性和非线性决定了预报因子与预报对象间的非线性关系,SVM为解决短期气候预测提供了一种可行的有效途径.利用Nino区海温、南方涛动指数、副高面积指数、亚洲区极涡面积指数等15个预报因子,建立了阳泉夏季降水正、负距平的'SVM非线性分类模型,同时也建立了阳泉夏季降水的SVM回归模型,并进行了相应的预报试验,结果显示,对应的SVM分类模型和回归模型均具有良好的预报能力.

作 者：李智才 马文瑞 李素敏 张瑞兰 张红雨 Li Zhicai Ma Wenrui Li Sumin Zhang Ruilan Zhang Hongyu  作者单位：李智才,马文瑞,李素敏,Li Zhicai,Ma Wenrui,Li Sumin(山西省阳泉市气象局,045000)

张瑞兰,张红雨,Zhang Ruilan,Zhang Hongyu(山西省气象局)

刊 名：气象  ISTIC PKU英文刊名：METEOROLOGICAL MONTHLY 年，卷(期)： 32(5) 分类号：P4 关键词：支持向量机(SVM)   非线性分类   非线性回归   短期气候预测  

篇3：支持向量机在大气污染预报中的应用研究

支持向量机在大气污染预报中的应用研究

支持向量机是基于统计学习理论的新一代机器学习技术,其非线性回归预测性能优越于传统统计方法.利用前一天该污染物的.日均浓度、前一天地面平均风速等7个预报因子建立了基于RBF核函数支持向量回归法的大气污染预报模型,并利用十重交叉验证和网格搜索法寻找模型最优参数.乌鲁木齐大气预报实例表明:支持向量机显示出小样本时预报精度较高和训练速度快的独特优势,为空气质量预报提供一种全新的模式.

作 者：常涛 Chang Tao  作者单位：新疆气候中心,乌鲁木齐,830002 刊 名：气象  ISTIC PKU英文刊名：METEOROLOGICAL MONTHLY 年，卷(期)：2006 32(12) 分类号：P4 关键词：大气污染预报   支持向量机(SVM)   交叉验证   网格搜索  

篇4：支持向量机在城市震后火灾损失预测中的应用

支持向量机在城市震后火灾损失预测中的应用

针对地震火灾的复杂性和多变性的.特点,在综合分析了各种震后火灾损失预测方法的基础上,提出了基于支持向量机的城市震后火灾损失预测模型.以地震火灾的历史资料为依据,建立学习样本和测试样本,并与BP神经网络预测方法相比较,验证了其可行性,也为其它自然灾害的损失预测提供了简单、有效的方法.

作 者：王威 苏经宇 韩阳 马东辉 王志涛 Wang Wei Su Jingyu Han Yang Ma Donghui Wang Zhitao  作者单位：王威,苏经宇,马东辉,王志涛,Wang Wei,Su Jingyu,Ma Donghui,Wang Zhitao(北京工业大学,抗震减灾研究所,北京,100022)

韩阳,Han Yang(河南工业大学,防灾减灾工程研究所,河南,郑州,450052)

刊 名：灾害学  ISTIC英文刊名：JOURNAL OF CATASTROPHOLOGY 年，卷(期)： 23(1) 分类号：P315.9 TP391 关键词：地震火灾   损失预测   支持向量机(SVM)   BP神经网络  

篇5：支持向量机在机载设备故障诊断及预测中的应用研究

支持向量机在机载设备故障诊断及预测中的应用研究

支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法,采用结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,较好地解决了小样本学习问题;采用核函数思想,使非线性空间的问题转换到线性空间,降低了算法的`复杂度;具有良好的泛化能力.针对机载设备故障诊断及预测等工程实际应用中遇到的典型故障样本缺乏、先验知识不足等采用神经网络等其它方法无法解决的问题,提出利用支持向量机应用在机载设备故障诊断及预报中.

作 者：邸亚洲 李宝亭 袁涛 DI Ya-zhou LI Bao-ting YUAN Tao  作者单位：海军航空工程学院青岛分院,山东,青岛,266041 刊 名：科技信息（科学・教研） 英文刊名：SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION 年，卷(期)：2008 “”(2) 分类号：V2 关键词：支持向量机   机载设备   故障诊断及预测   统计学习理论  

篇6：支持向量机在飞机状态监控中的应用

支持向量机在飞机状态监控中的应用

在详细分析飞参数据的基础上,阐述了支持向量机在时间序列预测中应用的理论基础,给出了时间序列预测分析的`基本框架,同时将支持向量机预测模型应用于某型航空发动机飞参数据预测,并与时间序列AR预测模型进行了比较.由于支持向量机采用了新型的结构风险最小化准则而表现出优秀的推广能力,可预测区间较长且具有较高的准确度,对于飞机状态监控研究具有重要的指导意义.

作 者：费立新 宋吉学 禹兴华 FEI Li-xin SONG Ji-xue YU Xing-hua  作者单位：空军工程大学工程学院,西安,710038 刊 名：电光与控制  ISTIC PKU英文刊名：ELECTRONICS OPTICS & CONTROL 年，卷(期)： 14(6) 分类号：V271.4 TP18 关键词：飞机状态监控   飞机数据分析   支持向量机   时间序列  

篇7：基于支持向量机的中长期入库径流预报

基于支持向量机的中长期入库径流预报

采用基于支持向量机的预测模型对水库中长期入库径流进行预报,建立径流预报的SVM模型.预报因子的`优劣决定着预测精度的高低.为了提高预报精度,尝试采用模糊优选法对预报因子进行优选.将所建模型应用于新疆雅马渡站的径流预测中,并与没有进行预报因子优选的SVM模型进行比较.结果表明,进行预报因子优化后的SVM模型明显提高了径流的预报精度,具有更高的应用价值.

作 者：赵红标 吴义斌 ZHAO Hong-biao WU Yi-bin  作者单位：龙滩水电开发有限公司,南宁,530000 刊 名：黑龙江水专学报 英文刊名：JOURNAL OF HEILONGJIANG HYDRAULIC ENGINEERING 年，卷(期)： 36(3) 分类号：P338.2 关键词：支持向量机(SVM)   径流预报   预报因子  

篇8：径流长期预报的支持向量机方法

径流长期预报的支持向量机方法

支持向量机是近年来提出的一种新的机器学习算法,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中具有独特的优势.针对径流形成过程的'不确定性和复杂性,提出了基于支持向量机分类模型的径流长期预报方法.相关研究表明,该方法是可行的,具有预测精度高和良好的可靠性等优点.

作 者：卓苏霜 苏国韶 袁钦承 ZHUO Su-shuang SU Guo-shao YUAN Qin-cheng  作者单位：卓苏霜,ZHUO Su-shuang(广西先锋建设工程有限公司,广西,南宁,530000)

苏国韶,SU Guo-shao(广西大学,土木建筑工程学院,广西,南宁,530004)

袁钦承,YUAN Qin-cheng(南宁宏基水泥制品有限责任公司,广西,南宁,530031)

刊 名：企业科技与发展 英文刊名：ENTERPRISE SCIENCE AND TECHNOLOGY & DEVELOPMENT 年，卷(期)：2009 “”(18) 分类号：P33 关键词：径流   预测   支持向量机   分类  

篇9：支持向量机及组合预测在蛋白质四级结构分类中的应用

支持向量机及组合预测在蛋白质四级结构分类中的应用

目的:基于支持向量机建立一个自动化识别新肽链四级结构的方法,提高现有方法的识别精度.方法:改进4种已有的蛋白质一级序列特征值提取方法,采用线性和非线性组合预测方法建立一个有效的`组合预测模型.结果:以同源二聚体及非同源二聚体为例.对4种特征值提取方法进行改进后其分类精度均提升了2～3%;进一步实施线性与非线性组合预测后,其分类精度再次提高了2～3%,使独立测试集的分类精度达到了90%以上.结论:4种特征值提取方法均较好地反应出蛋白质一级序列包含四级结构信息,组合预测方法能有效地集多种特征值提取方法优势于一体.

作 者：谭显胜 袁哲明 周铁军 熊洁仪 王春娟 TAN Xian-shen YUAN Zhe-ming ZHOU Tie-jun XIO NG Jie-yi WANG Chun-juan  作者单位：谭显胜,TAN Xian-shen(湖南农业大学生物安全科学技术学院,湖南,长沙,410128;湖南农业大学理学院,湖南,长沙,410128)

袁哲明,熊洁仪,王春娟,YUAN Zhe-ming,XIO NG Jie-yi,WANG Chun-juan(湖南农业大学生物安全科学技术学院,湖南,长沙,410128)

周铁军,ZHOU Tie-jun(湖南农业大学理学院,湖南,长沙,410128)

刊 名：现代生物医学进展  ISTIC英文刊名：PROGRESS IN MODERN BIOMEDICINE 年，卷(期)：2008 8(4) 分类号：Q518-3 关键词：蛋白质四级结构   分类   支持向量机   组合预测  

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