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基于PCA-SVR-ARMA的狮头鹅养殖禽舍气温组合预测模型 总被引:3,自引:2,他引:1
为提高狮头鹅养殖禽舍气温预测精度,提出了基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)融合自回归滑动平均(Autoregressive Moving Average,ARMA)模型的狮头鹅养殖禽舍气温组合预测模型。在建模过程中,运用主成分分析法筛选狮头鹅养殖禽舍气温的关键影响因子,消除变量之间冗余信息,约简预测模型结构;采用SVR-ARMA构建狮头鹅禽养殖舍气温组合预测模型,先通过SVR对气温进行预测,再由基于ARMA模型的残差预测值修正气温预测结果。利用该模型对广东省汕尾市2018年7月21日至2018年7月30日期间的狮头鹅养殖禽舍气温进行预测。结果表明,该组合预测模型取得了良好的预测性能,与标准BP神经网络、标准SVR、PCA-BPNN(反向传播神经网络,BackPropagationNeuralNetwork)、PCA-SVR和PCA-BPNN-ARMA等模型对比分析,其评价指标平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差分别为0.183 2℃、0.454 0℃和0.005 9,均表明所提出的组合模型具有更高的预测效果,不仅能够满足狮头鹅养殖禽舍气温实际精准调控的需要,还为狮头鹅健康养殖和种苗繁育环境精细化管理提供决策。 相似文献
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阐述了晋中市水资源优化配置的紧迫性,分析总结了近年来全市实施水资源优化配置的先进经验,并结合晋中市水资源的开发利用情况,从水资源优化配置的内涵、指导思想,提出该市实施优化配置的方向和进一步加强水资源优化配置工作的建议。使晋中市水利事业由工程水利向资源水利的纵深发展。 相似文献
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关山水库沥青混凝土防渗斜墙修复工程的质量控制 总被引:1,自引:1,他引:0
通过对沥青混凝土中的原材料进行了分析,了解到沥青、骨料、掺料及其配合比对混凝土的影响,因此在沥青斜墙修复施工中采用先进的检测 手段对原材料、施工工艺、铺筑等一系列施工工序进行严格的质量控制,从而保证了沥青混凝土防渗斜墙的施工质量,达到了预期的防渗效果。 相似文献
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基于改进蚁群算法的棉花异性纤维目标特征选择方法 总被引:4,自引:0,他引:4
为提高基于机器视觉的棉花异性纤维在线分类的精度和速度,提出一种基于改进蚁群算法的棉花异性纤维图像目标特征选择方法。采用初始选择概率预处理方案,设置特征初始概率,降低了冗余特征影响,缩短了算法搜索时间;利用分段变异运算及取优舍劣策略,对棉花异性纤维的颜色、纹理、形状3类特征进行分段变异,避免了算法局部收敛,选出了全局最优特征集。实验结果表明,改进的蚁群算法比基本蚁群算法优化能力更强,搜索时间更短,优化得到的棉花异性纤维特征子集的特征个数比原特征集减少了2/3,分类正确率由84%提高到93%。 相似文献
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基于费舍尔评分与离散粒子群优化的棉花异性纤维在线检测 总被引:2,自引:1,他引:1
为改进基于机器视觉的棉花异性纤维在线检测效率,提出一种基于费舍尔评分与离散粒子群优化的棉花异性纤维特征选择方法。该方法将费舍尔评分滤波式特征选择方法及基于离散粒子群优化的捆绑式特征选择方法组合在一起,首先利用费舍尔评分方法过滤噪声特征,然后利用离散粒子群算法从已去噪的特征集中选取最优特征子集。提出的方法应用于棉花异性纤维数据集,并与费舍尔评分方法、离散粒子群方法、遗传算法、蚁群算法进行对比,试验结果表明该方法可以更有效地选择出有较少特征数目、较高分类精度的特征子集。从75个棉花异性纤维原始特征中选出18个特征组成的特征集,其分类准确度达到93.5%,检测时间仅为0.8231 s,有效地改进了棉花异性纤维在线检测的精度与效率,从而减少异性纤维对棉纺织品的危害,提高棉纺企业经济效益。 相似文献
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阐述了晋中市实施水利人才战略的紧迫性,结合市水利系统人力资源的实际情况,从人才的内涵进行了系统分析,提出晋中市水利行业在新一轮改革开放中有所发展、有所突破、有所创新的关键是要有人才队伍,只有加大实施人才战略的力度,给人才创造一个宽松的成长环境,才能使人才队伍发挥其专业所长,晋中市的水利事业迅速、健康、蓬勃地发展。 相似文献
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针对目前我国建筑市场中的不完全施工监理,即对质量控制全面负责对进度和投资控制部分负责的状况,指出应尽快建立起适应市场经济运行的有效管理机制,才能适应现代化水利工程建设的快速发展需要。 相似文献
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中小型水利工程施工质量控制实践与体会 总被引:1,自引:0,他引:1
近年来,由于中小型水利工程建设与发行得到进一步加强,通过对施工质量控制的关键点——监理制实践的分析,认识到要保证水利工程的施工质量,必须要有一支高素质的监理队伍,为地方业主当好参谋,积极帮助承包方,形成四位一体团结协作的管理模式,才能为今后水利工程的施工质量提供坚实基础。 相似文献