以下是小编为大家准备的径流长期预报的支持向量机方法，本文共6篇，仅供参考，欢迎大家阅读。本文原稿由网友“我与世界只差一”提供。
篇1：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)： “”(18) 分类号：P33 关键词：径流 预测 支持向量机 分类篇2：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)：2009 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)： 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：支持向量机方法预测离子通道蛋白
支持向量机方法预测离子通道蛋白
讨论一种基于蛋白质结构域的方法预测离子通道蛋白.通过将蛋白质的.结构域转化成为固定长度的向量,使用支持向量机方法进行离子通道蛋白的预测,并将预测结果与线性判别分析以及利用InterPro与GO映射规则进行预测的结果进行了比较.通过留一法交叉验证,取得最好的预测效果,敏感度为95.9%,专一性为98.3%.
作 者：涂白 毕然 作者单位：华中科技大学生命科学与技术学院,武汉,430074 刊 名：计算机与数字工程 ISTIC英文刊名：COMPUTER AND DIGITAL ENGINEERING 年，卷(期)： 35(10) 分类号：Q816 关键词：离子通道 结构域 支持向量机 基因本体篇5：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6：基于支持向量机的航空发动机故障诊断
基于支持向量机的航空发动机故障诊断
支持向量机学习方法以结构风险最小化原则取代传统机器学习方法中的经验风险最小化原则,在有限样本的学习中显示出优异的.性能.本文将这一新的统计学习方法应用到航空发动机故障诊断的研究中,并通过某型航空发动机故障诊断的实验结果表明了本文方法的有效性.
作 者：杨俊 谢寿生 于东军 作者单位：空军工程大学工程学院,西安,710038 刊 名：机械科学与技术 ISTIC PKU英文刊名：MECHANICAL SCIENCE AND TECHNOLOGY 年，卷(期)：2005 24(1) 分类号：V23 关键词：支持向量机 航空发动机 故障诊断用VC++6.0实现PC机与单片机之间串行通信的方法.net
