LS-SVM在径流预测中的应用

提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的径流预测方法。采用线性函数,多项式函数和径向基函数三种核函数,进行机器学习,经过反复计算和对比分析,建立了精度较高的径流预测模型。预测实例表明,LS-SVM模型预测的平均相对误差比支持向量机 (SVM)减少了2.4％,预测合格率为100％。LS-SVM建模速度快,适用于小样本情况并能得到全局最优解,将其用于径流预测是可行的。     

一种基于Wi-Fi图像控制的采摘机械手设计

研究了一种基于Wi-Fi视频回传定位的电动手动模块化采摘机械手,利用手机app监测装置实时传输视频信息到显示屏,协助采摘者检查果子是否合格、定位是否可靠;通过控制主电机带动丝杠的运动角度,调节双向伸缩杆的长度适应采摘高度,并触发舵机完成剪切动作.该机械手使用方便、动作灵敏、采摘效率高,具有优良的经济性.另外,在有助于降...