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需水预测是水资源优化配置、水资源规划和水资源管理的重要依据,其预测精度受到众多因素的影响,且实际用水量数据时间系列较短,制约了传统预测方法的应用。利用支持向量机在对小样本学习的基础上对其他样本进行快速、准确的拟合预测的特点,采用主成分分析与支持向量机相结合的方法,首先利用主成分分析法筛选需水量的主要影响因子,然后将其作为输入样本,对支持向量机模型进行训练和检验,寻找最优模型,并将该方法应用于洛阳市需水预测。结果表明,该模型预测结果平均相对误差为-0.83%,预测精度较高,可作为训练样本较少情况下的一种需水预测方法。 相似文献
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为了了解未来几年中国节水灌溉面积的发展趋势,需要建立节水灌溉面积的预测模型。在对2000-2010年中国节水灌溉面积的统计数据进行归一化处理的基础上,采用支持向量机算法建立了回归预测模型。其中,2000-2009年的数据为训练样本,2010年的数据为检验样本。仿真预测与实际预测的结果表明该预测模型在所有预测样本点的相对误差的绝对平均值仅为0.14%,能满足对节水灌溉面积进行预测的需要。采用该模型对中国未来5年的节水灌溉面积进行了预测,指出了中国节水灌溉面积在十二五期间有加速增长的趋势。该研究结论对于了解未来中国节水灌溉的发展状况和制定相关规划具有重要的参考价值。 相似文献
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道路坡度预测是汽车ABS、AMT、混合动力汽车扭矩分配等实时控制的关键技术。提出一种基于支持向量机(SVM)的道路坡度实时预测方法,输入参数为发动机转速、输出扭矩、纵向车速和纵向加速度,均从控制器CAN网络中实时提取。分别构建实车道路试验系统和Car Sim仿真平台,通过系统试验分别得到的样本对SVM模型进行学习和泛化能力测试。结果表明:Car Sim试验数据建立的SVM模型预测平方相关系数达到0.99,实车试验数据建立的SVM模型预测平方相关系数在0.9左右,二者差异的主要原因是实车试验GPS方法获取道路坡度信息时叠加了不易消除的车体俯仰角的影响。基于Lab VIEW编程将实车试验SVM模型导入虚拟仪器PXIe实时控制器中,其预测一个点的耗时等效到汽车电控ECU单片机为1.33 ms,完全满足实时控制要求。证明所提出道路坡度预测方法是有效、可行的。 相似文献
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基于小波分析的支持向量机径流预测模型及应用 总被引:5,自引:0,他引:5
针对径流年内、年际变化幅度大、单一方法难以预测的特点,提出基于小波分析的支持向量机径流预测模型。该模型从时频分析角度出发,把月径流序列分解成不同的频率成分,分别采用支持向量机进行预测。以淮河支流沙河上游某水库月径流预测为研究实例,得出了较满意的预测结果。通过与其它方法预测结果的对比分析,验证了模型的有效性,为径流预测提供了一条新途径。 相似文献
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近年来需水预测一直被高度重视,由于实际需水预测涉及因素众多难以考虑全面、历史资料的局限性以及需水变化影响因素考虑不足等,各种需水预测方法均存在一定局限性,导致预测结果与实际用水量有较大差别.针对以上问题,考虑采用灰色关联分析与支持向量机结合的方法进行需水预测,根据灰色关联分析方法辨识得到的各类用水主要影响因素,构建支持向量机需水预测模型.以郑州市实际用水量为例,对各部门用水分别建立基于灰色关联分析的支持向量机非线性需水预测模型,结果表明,此方法用于需水预测能够比较全面的考虑需水量影响因子,预测结果精度较高,可作为小样本情况下一种较好的需水预测方法. 相似文献
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水质预测作为水环境污染控制的重要手段,能够预测水质的变化趋势,从而有效地控制水质恶化情况。分析了支持向量机的回归理论和算法;构建了支持向量机水质预测模型。应用实例以通州区新江海河站点为研究对象,取NH3-N浓度和TP浓度为时间序列样本,运用支持向量回归机的理论与方法,构造预测模型,并利用Libsvm软件包和MATLAB软件进行水质预测。从整体预测效果来看,其预测结果能较好地反映水质情况。 相似文献
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为提高农业害虫图像识别效果,采用改进支持向量机算法.首先通过交叉验证优化惩罚因子,Manhattan距离确定核函数选择;然后建立农业害虫图像的特征模型,包括颜色特征、纹理特征、形状特征;接着对害虫图像多特征融合识别,各种害虫的颜色特征、纹理特征、形状特征所分配的权值通过Fisher计算,避免害虫识别误判的发生.试验仿真... 相似文献
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基于支持向量机方法的土壤水分特征曲线预测模型 总被引:2,自引:0,他引:2
在山西省黄土高原区进行野外试验获取土壤样品,经室内试验测定,最终获得土壤样品的水分特征曲线以及理化参数,建立了基于支持向量机的Van-Genuchten预测模型。研究与分析的结果:输入变量选用了5个土壤基本理化参数(土壤黏粒、粉粒、密度、有机质和全盐量),输出变量为Van-Genuchten模型的参数α、n,对土壤水分特征曲线Van-Genuchten模型的参数进行预测并取得良好的结果。所建立的支持向量机预测模型下,Van-Genuchten模型参数α、n的预测值与检验值的平均相对误差都小于4%,建模与检验样本都具有较高的精确度。研究成果有助于丰富黄土地区的土壤水分特征曲线理论研究。 相似文献
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基于支持向量级模型良好的泛化能力,构建了区域水资源开发利用程度的支持向量机评价模型。针对评价标准,采用均匀分布随机函数,在三个标准间内插10个样本,形成共30个样本用于支持向量机的训练,实现了对西安市水资源开发利用程度的综合评价。实例研究表明,运用支持向量机分类模型进行区域水资源开发利用问题研究,评价结果合理、可靠,可以为区域水资源开发利用评价提供一种新的方法。 相似文献
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应用支持向量机(SVM)的算法进行黑龙江省玉米产量的预测研究,用1983-2010年黑龙江省玉米产量数据组成样本集,建立影响因素与玉米产量之间的SVM模型。利用SVM对输入和输出数据进行训练学习,逼近历史数据所隐含的函数关系,完成对新数据序列的映射关系,从而完成对未来年份玉米的预测,并与其它几种方法的预测效果进行比较。结果表明,应用SVM预测模型预测玉米产量的能力优于其他预测方法。 相似文献
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径流预测的支持向量机应用探讨 总被引:6,自引:0,他引:6
支持向量机是近年来提出的一种新的机器学习算法,它能针对在样本有限的情况,采用结构风险最小化准则,把学习问题转化为一个二次规划问题来获得最优解,从而克服了神经网络易陷于局部极小值的缺点。尝试将支持向量机算法应用于径流预测,并与BP神经网络方法的预测结果进行了对比,证明SVM方法预测径流量精度要略优于BP神经网络方法。 相似文献
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影响筒仓动态侧压力的影响因素十分复杂,如何全面考虑影响因素,高效、简单地预测筒仓动态侧压力是重要问题。针对此问题,尝试提出了基于支持向量机的预测模型。首先,将影响因素进行归一化处理,将归一化后的数据作为预测模型的输入向量,筒仓动态侧压力作为预测模型的输出向量;其次,以400组PFC模拟数据作为训练样本,运用交叉验证和网格搜索法寻优获得最优支持向量机参数,最终建立基于SVM的筒仓动态侧压力预测模型,并对105组PFC模拟数据进行筒仓动态侧压力预测。结果表明:SVM预测模型的均方误差MSE小于0.0005,相关系数R;大于0.98,模型具有较高的准确率和较好的泛化性能。将模型试验、数值模拟、公式计算与预测数据进行对比分析,结果拟合良好;利用该模型验证筒仓动态侧压力随着相关参数的变化趋势,结果与前人研究结果相一致。该预测模型与传统方法相结合对筒仓动态侧压力进行研究可行性较高,可为筒仓动态侧压力预测、影响因素研究提供一种新的方法。 相似文献
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利用支持向量机方法,构建RBF核函数支持向量机水质评价模型和地下水位动态预测模型,对白城地区进行水质评价及地下水位预测。结果表明:白城地区地下水污染严重,以Ⅳ类、Ⅴ类水居多,地下水位动态变化具有周期性。通过实例验证,支持向量机方法评价结果合理,且与综合水质评价法对比分析,更接近实际水质情况;在水位预测中也表现良好,预测准确率达到96.7%。可见该方法在水质评价及水位动态预测中表现出优秀的性能,具有很好的研究价值和推广前景。 相似文献
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【目的】解决卫星姿态控制系统中反作用飞轮执行机构中的故障定位问题。【方法】本研究提出了一种基于支持向量机的卫星反作用飞轮故障诊断方法。首先,利用半物理仿真平台模拟出卫星真实在轨运行数据,数据分为反作用飞轮卡死故障、空转故障、力矩衰减累积故障、正常数据四类,每类数据提取约70 h(周期为0.25 s);其次,对卫星反飞轮注入故障,选取反作用飞轮的转速数据进行时域分析,选取其时域特征作为故障特征,并将正常数据集与反作用飞轮衰减数据集在时域中划分成13种特征,得到每类50份数据;最后,利用支持向量机算法完成对卫星反作用飞轮中出现的卡死、空转、衰减故障的识别。【结果】正常数据、反作用飞轮卡死故障与空转故障的分类结果,正常数据与反作用飞轮衰减故障的分类结果,识别准确率均为100%。【结论】本研究可以为卫星的故障定位问题提供一种更好的解决方案。 相似文献