基于最小二乘支持向量机的龙羊峡径流预测   总被引：2，自引：0，他引：2  

武晟  肖博 《水文》2008,28(4)

本文简述了支持向量的回归分析、支持向量机自回归预测模型结构及预测方法,利用黄河唐乃亥站47年的径流资料,采用最小二乘支持向量机方法对径流进行了模拟预测,并与B-P神经网络方法进行了对比分析,其计算结果相对略好。  相似文献   

基于支持向量机的降雨-径流预测研究   总被引：5，自引：0，他引：5  

汪丽娜  李粤安  陈晓宏 《水文》2009,29(1)

本文探讨了支持向量机方法在降雨-径流预测中的应用.该方法采用结构风险最小化准则,弥补了人工神经网络在预测应用中的不足,较好地解决了小样本,非线性、高维数和局部最小点等实际问题.并且本研究通过与人工神经网络预测方法、传统的回归分析预测方法比较研究,得出支持向量机能取得更高精度的降雨-径流预测值.  相似文献   

滑坡灾害空间预测支持向量机模型及其应用   总被引：5，自引：1，他引：4  

戴福初  姚鑫  谭国焕 《地学前缘》2007,14(6):153-159

随着GIS技术在滑坡灾害空间预测研究中的广泛应用,滑坡灾害空间预测模型成为研究的热点问题。在总结滑坡灾害空间预测研究现状的基础上,简要介绍了两类和单类支持向量机的基本原理。以香港自然滑坡空间预测为例,采用两类和单类支持向量机进行滑坡灾害空间预测,并与Logistic回归模型进行了比较。结果表明,两类支持向量机模型优于Logistic回归模型,而Logistic回归模型优于单类支持向量机模型。  相似文献   

基于模糊模式识别的支持向量机的回归预测方法   总被引：7，自引：2，他引：7       下载免费PDF全文

李庆国  陈守煜 《水科学进展》2005,16(5):741-746

尝试把最近发展起来的支持向量机引入水文预测中,建立了支持向量机水文回归预测模型,为小样本情况下水文预测提供一种行之有效的可选择的方法。在此基础上,为了更好地处理水文系统中广泛存在的不确定、模糊信息,进一步把模糊模式识别理论引入支持向量机,提出一种模糊模式识别核函数。该核函数具有更明确合理的物理意义。冰凌预测实例表明了SVM水文回归预测方法及模糊模式识别核函数的有效性和可行性。  相似文献   

基于SVM的溶洞顶板安全厚度智能预测模型   总被引：1，自引：0，他引：1  

王勇  乔春生  孙彩红  刘开云 《岩土力学》2006,27(6):1000-1004

以某岩溶隧道为背景,采用二维弹塑性有限元方法对隧道开挖进行数值模拟计算,分析了隧道底部溶洞顶板安全厚度的影响因素,用支持向量机方法得出了能综合体现各影响因素的溶洞顶板安全厚度预测模型,并和多元线性回归得到的预测模型进行对比。计算结果表明,支持向量机预测模型较之多元线性回归模型,不但具有方便快捷的优点,而且具有更高的预测精度。  相似文献   

加权支持向量回归机及其在水质预测中的应用   总被引：1，自引：0，他引：1  

徐红敏  王继广 《世界地质》2007,26(1):58-61

支持向量机是一种基于结构风险最小化原理的学习技术，也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法。本文对用于回归估计的标准支持向量机加以改进，提出了一种新的用于回归估计的支持向量机学习算法，针对各样本重要性的差异，给各个样本的惩罚系数和误差要求赋予不同权重，并利用加权支持向量回归机的理论及其算法构建水质预测模型。实验结果表明，该方法对水质具有较好的预测效果。  相似文献   

岩溶地下河日流量预测的小样本非线性时问序列模型   总被引：2，自引：0，他引：2  

温忠辉  任化准  束龙仓  王恩  柯婷婷  陈荣波 《吉林大学学报(地球科学版)》2011,41(2):455-458,464

针对岩溶含水系统高度的非线性特征,在小样本时间序列条件下,引入了能较好解决小样本、非线性问题的支持向量回归方法,利用偏最小二乘回归对影响地下河流量的诸多因素进行综合分析,并提取主成分作为支持向量机的输入变量,采用遗传算法优化模型参数,建立了地下河日流量预测的偏最小二乘-遗传-支持向量回归模型;将该模型用于后寨典型岩溶地...  相似文献   

基于地震属性优化和机器学习的煤层厚度预测方法     

尹海洋  陈同俊  宋雄  徐海澂  李万 《煤田地质与勘探》2023,(5):164-170

煤层精准定位是无人采煤的关键技术,煤层厚度预测是煤田地震资料解释的重要研究内容之一。参考实际地层厚度及物性参数,构建含楔形煤层的正演模型,通过地震剖面正演和地震属性提取、优化,对比分析信噪比和多种回归方法对煤层厚度预测的影响。研究结果表明：部分地震属性与煤厚相关性较强,可以用于煤厚预测;地震属性间的信息冗余不可忽略,但基于主成分分析和多维标度的地震属性优化结果无本质区别;当信噪比较低(10 dB)时,随机森林回归算法的均方根误差最小(1.07),支持向量机回归算法的误差居中(1.15),多元线性回归算法的误差最大(1.84);当信噪比较高(25 dB)时,支持向量机回归算法的误差最小(0.05),随机森林回归算法的误差居中(0.11),多元线性回归算法的误差最大(0.20);输入数据信噪比对煤厚预测有明显影响,信噪比越高、预测效果越好。基于地震属性优化及支持向量机回归的煤厚预测方法,是实现薄煤层厚度高精度解释的一种有效途径。  相似文献   

混沌时间序列支持向量机模型及其在径流预测中应用   总被引：11，自引：0，他引：11       下载免费PDF全文

于国荣  夏自强 《水科学进展》2008,19(1):116-122

以重构相空间理论为基础,探讨了混沌时间序列的支持向量机预测模型建模的思路、特点及关键参数的选取。利用饱和关联维数法进行相空间重构,并运用改进小数据量法计算最大Lyapunov指数,对宜昌站月径流时间序列进行混沌特性识别。在运用混沌时间序列的支持向量机模型对月径流预测的应用中,引入了径向基核函数,简化了非线性问题的求解过程。实例表明,该模型能较好地处理复杂的水文序列,具有较高的泛化能力和很好的预测精度。  相似文献   

基于对应分析的支持向量机回归在地震储层厚度预测中的应用   总被引：1，自引：0，他引：1  

唐小彪 《物探与化探》2009,33(4)

储层厚度的预测是油气藏描述的一项关键技术,然储层厚度和地震信息之间的关系是非线性的,其他的数学方法很难拟合.解决这一难点用到了一种新的数学统计方法--支持向量机.笔者介绍了对应分析和支持向量回归机算法原理,在此基础上以实际的数据为例子成功地对储层参数-厚度进行了预测,取得了实际的应用效果,得出了该方法切实可行的结论.  相似文献