基于灰色支持向量机组合模型的农产品产量预测

鉴于灰色预测模型和支持向量机各自的优点,将灰色预测模型与支持向量机相结合,提出灰色支持向量机组合模型,并将该模型应用于花生产量预测中。结果表明,与单一支持向量机和灰色预测模型相比,灰色支持向量机组合模型的预测精度明显提高。     

基于支持向量机模型的水质评价研究

将支持向量机方法应用到水质评价中,建立了RBF核函数支持向量机评价模型。根据石头口门水库水质特征,选择溶解氧、化学需氧量、高锰酸盐指数等五项指标作为输入因子进行评价,并与综合水质评价法、模糊综合评价法比较。研究结果表明石头口门水库主要为Ⅱ类和Ⅲ类水,呈汛期较差、非汛期较好的变化规律。通过实例验证,说明支持向量机方法能够较好的解决分类评价问题,评价结果良好,符合客观事实,具有很好的研究价值和推广前景。     

基于支持向量机的洪水预报模型初

用传统的机器学习方法进行洪水预报建模存在泛化能力难以保障，训练速度慢等一些困难。对统计学习理论和支持向量机的基本内容和核心思想进行了简要的介绍，探讨了基于支持向量机的洪水预报模型的建模方法。通过实例中的应用，该模型显示了泛化能力强，训练速度快，便于建模等优点，有良好的应用前景。     

基于支持向量机的水资源开发利用评价模型

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3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.     

基于支持向量机的水资源开发利用

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。     

基于支持向量机的甘薯冷害光谱检测方法

针对甘薯早期冷害不易检测,导致甘薯品质下降,易感染其他病害等问题,建立了基于光谱技术的甘薯冷害无损检测方法。基于类可分性准则的关键特征排序法选择有效特征光谱波长,利用支持向量机算法对数据集进行训练评价,检测特征光谱波长的准确性以及甘薯早期冷害发生情况。通过对5个甘薯品种共400个样品进行实验,以训练数据与测试数据5∶5比例检测甘薯冷害准确率高达99.52%,以7∶3比例测试结果高达99.63%。实验结果证明特征光谱波段选择正确,表明光谱技术可以有效识别甘薯冷害,此研究为甘薯贮存分类等后续工作提供了技术方法支持。     

基于支持向量机的植物图像分割

图像分割是计算机视觉领域的特别在小样本、高维情况下,具有较好的泛化性能.为此,以植物图像为例,结合数字图像处理技术,采用支持向量机法实现了植物叶片图像与背景图像的分割.实验证明,与传统的分割方法比较,该方法是高效和准确的.     

基于支持向量机的吉林西部地下水水质评价

采用支持向量机方法,结合吉林西部地下水环境特征及水质监测资料,选取硫酸盐含量、氨氮含量、氯化物含量、氟化物含量、总硬度及溶解性总固体量作为评价因子,对吉林西部地下水进行水质评价,并与综合评价法所得评价结果对比分析.结果表明,研究区内地下水多为Ⅳ类和Ⅴ类水,少部分为Ⅱ类和Ⅰ类水.通过对比表明,支持向量机方法可以较好的实现水质评价,评价结果更为切合实际,为合理开发及保护研究区地下水资源提供了科学依据.     

支持向量机多分类模型的洪水分类

尝试使用支持向量机多分类模型在洪水分类中的应用,以长江流域宜昌站为研究对象,采用历史文献中的相关数据,验证了支持向量机的多分类法应用于洪水分类的可行性。由于受数据资料的限制,样本数据选取对测试数据分类结果的影响作了探索性分析,如何优化样本数据的选择有待做进一步的深入研究。     

基于支持向量机的叶绿素荧光预测光能利用效率研究

基于激光诱导叶绿素荧光光谱分析技术,提出了一种基于支持向量机理论的光能利用效率预测方法。同步采集黄瓜叶片的叶绿素荧光光谱、净光合速率和光合有效辐射,选取500~800 nm波段的叶绿素荧光光谱作为研究对象,首先对原光谱进行SG-FDT预处理;其次对预处理的光谱采用PCA方法提取特征值,根据累计贡献率选取前10个主成分代替原光谱信息;最后通过支持向量机建立光能利用效率预测模型。通过对惩罚系数C和核函数参数g的大量测试,最终确定C为0.031 25、g为1,并利用60个训练样本对模型进行训练。10个测试样本的预测结果表明,测试样本的平均误差为8.94%,具有很好的预测效果。     

基于蛙跳PID算法的温室温湿度控制系统设计

随着农业智能化和信息化技术的发展,温室大棚环境因子的调控技术也成为研究的重点之一.为此,在深入分析温室环境特点与传统PID(proportionintegration differentiation,PID)控制技术不足的基础上,提出将蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)...     

基于支持向量机回归的营养液调控模型研究

针对目前设施栽培中营养液动态调配精确度低的问题,提出一种基于支持向量机回归(Support vector machine regression,SVR)的营养液调控模型.首先,通过设计嵌套试验采集了13个温度、50组不同Knop营养液(A:99％Ca(N03)2·4H20、B:98％KN03、C:99％KH2P04、D...     

基于小波分析的支持向量机径流预测模型及应用

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。     

基于免疫蛙跳算法优化的投影寻踪水质评价模型

以地下水各聚类指标水质级别国家标准值为评价标准,应用基于高维降维技术的投影寻踪模型,并采用改进的免疫蛙跳算法对投影寻踪模型投影方向进行优化求解,将高维数据指标转换到低维子空间,根据计算得出投影函数值的大小对样本水质进行评价。结果表明:免疫蛙跳算法收敛速度、搜索精度优于混合蛙跳算法;基于免疫蛙跳算法优化的投影寻踪模型能够很好的对水环境质量进行评价,可用于其他环境的综合评价。     

基于SFLA-M-L模型的景观格局优化研究

以内蒙古自治区巴彦淖尔市磴口县为研究区,基于混合蛙跳算法,耦合逻辑回归与马尔可夫模型构建了SFLA-M-L(Shuffled frog leaping algorithm-Markov-logistic regression)模型。利用逻辑回归,综合考虑高程、坡度、地下水埋深、干旱度指数、归一化植被指数与当前景观分布进行了景观适宜性分析;利用Markov模型,构造了县域景观转移概率矩阵。利用景观适宜性指数和景观聚集度指数构造目标函数,以景观转移概率矩阵为景观变异的控制条件,对2016年景观格局分布进行了县域景观格局优化。优化结果中,景观聚集度为96.71%,比2016年景观分布提升了6.43个百分点;景观适宜性指数为96.23%,比2016年景观分布提升了4.18个百分点;不同景观类型间相互转移超出转移概率矩阵控制仅4.66 km~2,确保了优化结果的合理性。     

支持向量机在黄瓜病害识别中的应用研究

探讨了采用支持向量机对黄瓜病害进行分类的方法;提取了病斑的形状、颜色、质地、发病时期等特征作为特征向量,利用支持向量机分类器,选取4种常见核函数,以Matlab7.0为平台对10类常见病害进行识别.结果表明,SVM 方法在处理小样本问题中具有良好的分类效果,线性核函数和径向基核函数的SVM 分类方法在黄瓜病害的识别方面优于其他类型核函数的SVM.