共查询到20条相似文献，搜索用时 734 毫秒
1.
居锦武 《大连海洋大学学报》2016,(4):444-448
水体氨氮浓度是水产养殖的关键水质指标,为了提高氨氮浓度的测量精度,减少测量过程中p H、温度、静置时间等因素对准确度的影响,使用最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法建立了分析预测模型,通过正交试验仿真测试,获取各因素的最佳优化组合为p H值10.5、反应温度35℃、静置时间20 min、检测光源波长380 nm。仿真结果表明,在设计在线式氨氮检测系统时,利用最佳优化组合对氨氮浓度分析模型进行优化,提高了氨氮浓度的测量精度。 相似文献
2.
参考作物腾发量是估算作物蒸发蒸腾量的关键参数,其准确预测对提高作物需水预报精度具有十分重要的意义.最小二乘支持向量机(LS-SVM)是支持向量机(SVM)的一种改进算法,它基于结构风险最小化准则,可兼顾模型的经验风险和推广能力,将LS-SVM方法引用于参考作物腾发量预测中,并以辽宁省铁岭市为例,对比分析了 LS-SVM模型与BP模型的预测结果.结果表明:LS-SVM模型学习速度快,具有比BP模型更高的模拟性能和预测精度.LS-SVM方法克服了BP模型训练时间长,容易陷入局部极小的缺点,是适合参考作物腾发量预测的新方法. 相似文献
3.
《安徽农业科学》2020,(6)
最小二乘支持向量机预测时,其参数的选取大部分只依赖于人工经验,无法实现自适应寻优,阻碍了其学习与泛化能力。针对该问题,采用灰狼优化算法对最小二乘支持向量机参数寻优,以1978—2016全国红枣产量数据为研究对象,利用最小二乘支持向量机的最优参数对红枣产量数据进行拟合与预测。为避免过拟合现象,将1978—2007和2013—2016年数据分别作为模型的训练与预测数据,2008-2012年数据用于交叉验证,同时为检验该模型的预测性能,将其与ARIMA模型的预测效果进行对比分析。实证分析表明,基于灰狼优化算法的最小二乘支持向量机模型预测的平均相对误差小于ARIMA模型预测的平均相对误差,其可适用于红枣产量的预测,也进一步表明灰狼优化算法对最小二乘支持向量机参数优化的有效性。 相似文献
4.
赣南脐橙可溶性固形物近红外光谱在线无损检测 总被引：1，自引：0，他引：1
通过应用近红外漫透射光谱技术结合最小二乘支持向量机等算法,探索脐橙可溶性固形物含量在线无损检测的可行性。139个样本被分成建模集和预测集(103∶36),分别用于建立检测模型和验证检测模型的预测能力。漫透射近红外光谱,经过一阶微分、多元散射校正和移动窗口平滑组合预处理后,分别建立了偏最小二乘、偏最小二乘支持向量机模型,经比较发现,偏最小二乘支持向量机模型的预测能力更强,模型预测的均方根误差和相关系数分别为0.6423%、0.9059。通过对比发现,主成分分析和径向基函数有利于提高最小二乘支持向量机模型的预测能力。结果表明:采用近红外漫透射光谱技术结合最小二乘支持向量机算法能够很好地实现脐橙可溶性固形物含量的在线无损检测。 相似文献
5.
最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法克服了经典二次规划方法求解支持向量机的维数灾问题,适合于大样本的学习.提出一种新的基于LS-SVM模型的预测控制结构,对一典型非线性系统-连续搅拌槽反应器(CSTR)的仿真表明,该控制方案表现出优良的控制品质并能适应被控对象参数的变化,具有较强的鲁棒性和自适应能力. 相似文献
6.
针对复杂工业环境中高温难以直接测量的问题,提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的单通道颜色测温方法,利用高温物体的颜色与温度之间复杂的非线性映射关系,采用绿色单通道图像样本特征值建立LS-SVM回归模型实现颜色测温,并与BP神经网络模型进行比较.仿真结果表明,LS-SVM测温模型具有良好的非线性建模和泛化能力,该方法能够间接得到温度测量值,并且具有较高的预测精度,为高温测量提供一个新的有效手段. 相似文献
7.
8.
为了探索一种快速有效的烤烟烟叶产地鉴别方法,利用近红外光谱技术结合最小二乘支持向量机(LS-SVM)对烤烟烟叶的产地进行了判别。选择云南、湖北、河南三地不同等级烤烟烟叶作为研究对象,对原始光谱数据进行平滑和附加散射校正(MSC)预处理后再进行主成分分析,选择4～12个主成分作为输入变量进行LS-SVM建模。结果显示,该LS-SVM模型预测效果较好,预测相关系数rp≥0.990 7,预测标准误差(SEP)和预测均方根误差(RMSEP)分别为1.755 1和1.737 3,优于偏最小二乘回归(PLS)的预测结果,基于LS-SVM的近红外光谱技术能够很好地对烟叶产地进行判别。 相似文献
9.
基于GA-LSSVM的苹果糖度近红外光谱检测 总被引：3，自引：0，他引：3
【目的】结合遗传算法和最小二乘支持向量机(GA-LSSVM),优化苹果糖度近红外光谱检测的数学模型,提高模型的检测精度和稳定性。【方法】在GA-LSSVM模型建立过程中,采用遗传算法自动获取最小二乘支持向量机的最优参数。【结果】相比于偏最小二乘法(PLS)、传统最小二乘支持向量机(LSSVM)和遗传偏最小二乘法(GA-PLS)数学模型,GA-LSSVM法建立的模型预测效果最优,模型的相关系数为0.94,预测均方根误差为0.32°Brix。【结论】GA和LSSVM相结合的优化方法在提高苹果糖度近红外光谱检测精度和稳定性方面是可行的。 相似文献
10.
11.
对常用作物产量预测模型进行了简要评述,建立了基于最小二乘支持向量机的灌区产量预测模型。最小二乘支持向量机,采用二次规划方法代替传统的支持向量机来解决函数估计问题。最小二乘支持向量机在利用结构风险原则时,在优化目标中选取了不同的损失函数,即误差ξ_i(允许错分的松弛变量)的二范数。这使得最小二乘向量机的优化问题为:min(1/2)‖w‖~2+C(1/2)sum from i=1 to 1ξ_i~2(ξ_i是松驰变量;C为正则化参数)。用于函数估计的最小二乘SVM为:y(x)=sum from k=1 to Nα_k K(x,x_k)+b。采用等式约束可以将求解的优化问题转化成线性方程,大大减少算法的复杂性,另外,采用径向基核函数的最小二乘SVM仅需确定γ、σ2个参数(γ为可调参数,σ为核函数宽度系数),参数的搜索空间由标准SVM的三维降低到二维,极大地加快了建模速度。对γ,σ2个参数通过模型评估来确定参数最优值,大大提高了预测的精度。对河南省人民胜利渠灌区作物产量进行模拟计算,并用检验样本与灰色预测和神经网络模型的预测结果进行了比较。结果表明,最小二乘SVM预测的最大误差7.12%,平均误差4.81%;灰色理论预测的最大误差38.36%,平均误差17.52%;神经网络预测的最大误差10.40%,平均误差6.80%。可见,最小二乘支持向量机模型有较高的预测精度和良好的推广能力,预测结果优于灰色预测理论和人工神经网络,可作为灌区粮食产量预测的一种新方法。 相似文献
12.
《仲恺农业工程学院学报》2017,(4)
为了提高南美白对虾(Litopenaeus vannamei)养殖溶解氧预测的精度,提出了深度信念网络融合最小二乘支持向量回归机(Deep belief nets-least squares support vector regression,DBN-LSSVR)的南美白对虾养殖溶解氧预测模型.首先,采用深度信念网络(Deep belief nets,DBN)方法,多尺度提取养殖水质时序数据的特征向量;然后,使用提取的养殖水质特征向量训练和优化DBN-LSSVR,构建了基于DBN-LSSVR的对虾养殖水质溶解氧预测模型;最后,以广州市番禺区南美白对虾养殖水质溶解氧实测数据为基础,对预测模型进行了实验验证,并与浅层BP神经网络、标准最小二乘支持向量回归机进行了对比分析.所构建的模型具有较高的预测精度和泛化性能,是一种有效的南美白对虾养殖溶解氧预测方法. 相似文献
13.
基于高光谱成像技术的油菜SPAD值空间分布预测及最佳测量叶位 总被引：1，自引：0，他引：1
采集不同氮素处理水平下的油菜植株不同叶位和叶片部位的高光谱数据、SPAD值和叶绿素含量实测值,在筛选原始高光谱数据预处理方法的基础上,比较基于偏最小二乘(partial least squares,PLS)模型和最小二乘-支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)的SPAD预测模型。结果表明,基于标准正态变量校正(standard normal variate,SNV)预处理方法的LS-SVM模型(SNV-LS-SVM)为最佳高光谱-SPAD预测模型,可准确预测油菜叶片SPAD值空间分布和可视化结果。基于SPAD空间分布结果提取不同叶位和叶片部位的SPAD值,将其与对应植株和叶片位置的实测叶绿素含量进行相关性分析,结果显示,油菜SPAD值最佳测量叶位为顶四叶的顶部。 相似文献
14.
基于最小二乘支持向量机的灌区粮食产量预测研究 总被引：1，自引：0，他引：1
对常用作物产量预测模型进行了简要评述,建立了基于最小二乘支持向量机的灌区产量预测模型。最小二乘支持向量机,采用二次规划方法代替传统的支持向量机来解决函数估计问题。最小二乘支持向量机在利用结构风险原则时,在优化目标中选取了不同的损失函数,即误差ξ_i（允许错分的松弛变量）的二范数。这使得最小二乘向量机的优化问题为：min（1/2）‖w‖^2＋C（1/2）sum from i=1 to 1ξi~2（ξi是松驰变量;C为正则化参数）。用于函数估计的最小二乘SVM为：y（x）=sum from k=1 to Nαk K（x,xk）＋b。采用等式约束可以将求解的优化问题转化成线性方程,大大减少算法的复杂性,另外,采用径向基核函数的最小二乘SVM仅需确定γ、σ2个参数（γ为可调参数,σ为核函数宽度系数）,参数的搜索空间由标准SVM的三维降低到二维,极大地加快了建模速度。对γ,σ2个参数通过模型评估来确定参数最优值,大大提高了预测的精度。对河南省人民胜利渠灌区作物产量进行模拟计算,并用检验样本与灰色预测和神经网络模型的预测结果进行了比较。结果表明,最小二乘SVM预测的最大误差7.12%,平均误差4.81%;灰色理论预测的最大误差38.36%,平均误差17.52%;神经网络预测的最大误差10.40%,平均误差6.80%。可见,最小二乘支持向量机模型有较高的预测精度和良好的推广能力,预测结果优于灰色预测理论和人工神经网络,可作为灌区粮食产量预测的一种新方法。 相似文献
15.
基于高光谱和CARS-IRIV算法的‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量检测 总被引：3，自引：0，他引：3
[目的]利用高光谱技术实现‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量的有效无损检测具有重要意义,但是高光谱数据通常噪声明显,大量无关信息变量和冗余信息变量的存在降低了模型的预测精度。本文旨在探究对高光谱数据特征变量筛选的有效方法来实现‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量的快速检测。[方法]以‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量(SSC)为研究指标,利用高光谱成像技术采集样本400~1 000 nm波长的漫反射光谱,对样本感兴趣区域(ROI)的光谱进行预处理,分别采用竞争性自适应重加权算法(CARS)、迭代保留信息变量算法(IRIV)以及CARS-IRIV算法筛选特征变量,基于不同筛选方法分别建立偏最小二乘(PLS)与最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型,以预测集相关系数(Rp)、预测均方根误差(RMSEP)和预测相对分析误差(RPD)值对模型进行评价。[结果]CARS-IRIV算法可以有效减少CARS算法提取的变量个数,并稳定模型预测精度。LS-SVM模型预测结果优于PLS模型,在LS-SVM模型中CARS-IRIV-LS-SVM预测精度最高,Rp、RMSEP和RPD值分别为0.889、0.300和2.823。[结论]CARS-IRIV是一种有效的高光谱特征变量筛选算法,在提高预测精度的同时简化了模型的运算,CARS-IRIV-LS-SVM模型结合高光谱成像技术可以对‘库尔勒香梨’SSC进行快速有效的无损检测。 相似文献
16.
17.
针对车身部件声学特性优化中计算设计灵敏度复杂和传统响应面法准确度较低的问题,提出用支持向量回归机方法构造响应面.支持向量机根据结构风险最小原理,具有小样本学习性能.本文用最小二乘支持向量机(LS-SVM)构造汽车地板部件的模态频率、域点声压的响应面,对其优化找到最优点.结果表明:与最小二乘法相比,支持向量机构造的响应面更接近仿真试验,优化结果与实际最优解更为接近. 相似文献
18.
为了实现板栗Castanea mollissima的快速自动分选,研究了基于近红外光谱技术的褐变板栗无损检测方法。首先采用Antaris Ⅱ傅里叶变换近红外光谱仪获取70个正常板栗和110个褐变板栗的近红外光谱（1 000.00～2 500.00 nm）,比较了不同光谱预处理方法对褐变板栗识别的影响,随后采用一种新的变量选择方法即随机青蛙算法（random frog）提取与板栗褐变相关的特征波长变量,最后基于特征波长建立和比较了褐变板栗识别的偏最小二乘?鄄线性判别分析模型（PLS-LDA）和最小二乘-支持向量机（LS-SVM）模型。结果显示:经标准正态变量变换（SNV）预处理和随机青蛙算法优选的23个特征波长所建LS-SVM模型的性能最优,该模型对测试集的敏感性、特异性和识别正确率分别为0.92,1.00和95.00%。随机青蛙算法可以有效筛选重要的特征变量,不仅能简化模型,而且可以提高识别准确率和识别速度。图4表3参22 相似文献
19.
农业灌溉用水量的LS-SVM预测模型研究 总被引：3，自引：0，他引：3
农业灌溉用水量预报是灌区制定水资源调度计划、合理高效分配水量的科学依据。针对灌溉用水量影响因素复杂非线性的特点,鉴于支持向量机算法的诸多优势,建立了基于最小二乘支持向量机的灌溉用水量预测模型,将该模型用于塔河流域T灌区灌溉用水量预测,并与人工神经网络方法预报结果比较,表明该方法具有泛化能力强、误差小等特点。 相似文献
20.
基于多光谱成像技术对牛肉干中水分含量的快速无损检测方法进行研究,通过对比最小二乘回归(PLS)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)和误差反向传播神经网络(BPNN)所建预测模型的性能,发现BPNN模型对牛肉干水分含量预测效果最佳,其确定系数(Rp2)、预测集均方根误差(RMSEP)和剩余预测偏差(RPD)分别为0.941、3.602％和4.142.结果表明,光谱吸收度是检测牛肉干水分含量的重要特征,BPNN结合多光谱建立的预测模型精度较高,鲁棒性较好,在牛肉干水分的实时无损检测中具有良好的应用前景. 相似文献