基于极限学习机的遥感地球化学反演模型     

孙立影  杨晨  赵海士  常志勇 《吉林大学学报(地球科学版)》2020,50(6):1929-1938

地球化学勘查研究涉及大量采样工作,但在工作环境恶劣人们难以到达的地区,大范围、大比例尺的地球化学数据极难获取。本文基于极限学习机（ELM）构建遥感地球化学反演模型,弥补因为区域数据不足导致的找矿工作困难。依据偏最小二乘回归（PLSR）方法选取与地球化学数据相关性强的遥感影像成分,并根据极限学习机建立地球化学数据与遥感影像之间的非线性对应关系来获取未知地球化学异常,以此来指导找矿工作。实验中,选取研究区铜元素1：20万土壤地球化学数据与Landsat 8 OLI遥感影像进行反演分析。实验结果表明,基于ELM的遥感地球化学反演所取得的异常分布与已知矿点具有很好的对应度,验证了本文所提出模型的有效性。  相似文献   

多种机器学习方法在京津冀地区低能见度天气预报中的应用     

张庆  张楠  陈子煊  陈宏 《气象科学》2024,44(2):362-374

利用2017—2021年的ERA5再分析资料和京津冀国家站地面资料,结合多种机器学习方法建立预报模型,开展轻雾、大雾客观预报。探讨了再分析资料、地形因素的影响,并结合多模型集成、统计消空进一步优化模型。结果表明:(1) XGBoost (eXtreme Gradient Boosting)、LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)、随机森林等集成学习方法的预报效果均优于决策树方法;(2)在引入ERA5再分析资料、地形建模后,XGBoost、LightGBM模型的预报性能显著提高。相比仅使用地面要素建模,大雾预报的TS (Threat Score)提升了30%、32%,达到0.52、0.49,命中率分别为0.62、0.87。此外,经过多模型集成后,轻雾、大雾预报的TS提升到了0.51、0.54;(3)2022年秋季一次大雾过程中,本方法提前72 h准确预报了京津冀地区的大雾,其中以LightGBM模型表现最好。0~72 h轻雾预报和0~36 h逐小时大雾预报的TS均达到0.3,预报准确率、时效性均优于ECMWF (European Center for Medium Weather Forecasting)模式。  相似文献   

基于支持向量机的Internet网络延时分析与预测     

仲志燕  张荣标 《成都信息工程学院学报》2008,23(2):187-190

针对基于Internet的网络控制系统,采用Socket通信方式构建了网络控制系统的通信平台,在此平台上对网络延时进行测试、基于时间序列的分析方法,对Internet网络延时特性以及延时时间序列的自相关性进行统计分析;进而提出了基于支持向量机的网络延时预测方法。仿真结果说明,支持向量机预测网络延时具有较高的正确率。  相似文献   

地下水观测数据拟合与预测的支持向量机方法     

王炜  赵利飞  吴耿锋  马钦忠  林命啁 《地震》2007,27(1):9-16

影响地下水位变化因素有很多,在正常情况下,地下水位的变化实际上反应了气压、固体潮和降雨这些因素的变化,但是这些影响因子与地下水位之间有着较强的非线性关系。该文使用支持向量机方法建立起崇明中学观测站地下水位与气压、固体潮和降雨这些因素之间的非线性关系模型,并用于地下水观测数据拟合与预测,得到了较理想的结果,明显优于逐步回归方法。研究结果表明,支持向量机方法在地震前兆数据处理中有着广泛的应用前景。文中还对支持向量机方法在实际应用中的有关问题进行了讨论。  相似文献   

用小波分析与灰色支持向量机预测高铁变形     

容静  刘立龙  甘祥前  顾峻峰  周吕 《大地测量与地球动力学》2018,38(5):473-476

针对高铁变形监测数据的非线性特征,构建一种基于小波与灰色支持向量机的高铁变形预测组合模型。利用小波分析获取不同时频尺度上的随机序列和近似序列,通过嵌入维数的确定和高低频数据的相关性分析,将重构后的随机序列作为遗传算法优化SVR模型的输入,对近似序列则采用灰色支持向量机来描述其演变特征,最后将二者预测结果进行耦合叠加,得到小波灰色支持向量机的组合模型预测结果。以贵广高铁实测数据为例,将均方差、平均绝对误差、平均绝对相对误差作为评判指标对预测效果进行评价,结果表明该模型较好地拟合了近似分量,同时避免了细节分量的过拟合,为高铁变形预测提供了新途径。  相似文献   

面向对象的特色农作物种植遥感调查方法研究     

单治彬  孔金玲  张永庭  李欢  关红  胡永新  李健锋  张文博 《地球信息科学学报》2018,20(10):1509-1519

宁夏自治区具有土地、光能、引黄灌溉等优势,为宁夏特色农作物（硒砂瓜、枸杞、大枣）的生长提供了先天条件。快速准确地获取特色农作物的种植信息不仅是宁夏特色农作物监测、估产和灾害评估的重要依据,同时也是分析特色农作物结构分布变化和评价区域特色农业生产影响的重要凭证。近年来,随着航天技术和卫星传感器的不断发展,越来越多的学者将遥感技术运用到农作物种植信息的提取研究中。但是传统的遥感调查模型都是基于中低分辨遥感数据建立的,对于新的高分数据没有完备的信息提取模型。此外,基于GF-1遥感影像对类似宁夏特色农作物（硒砂瓜、枸杞、大枣）的信息提取研究相对较少,决策条件和分类模型的选择也难以满足高分农业的需求。基于此,本文利用国产GF-1 PMS遥感影像,在分析3类特色农作物光谱特征和纹理特征的基础上,建立了面向对象的支持向量机（SVM）分类模型,总体分类精度达到94.94%,Kappa系数为0.9174。同时将分类结果与传统的SVM分类结果相比较,研究发现面向对象的SVM模型的精度更高,效果最好,纹理信息的引入使光谱特征差异较小的枸杞和大枣更容易区分,有效降低了模型错分和漏分误差,改善了模型分类结果。研究结果为实现宁夏特色农作物的快速自动化提取提供了有效途径,也为开展农作物承保和受灾定损评估体系建设提供技术支撑。  相似文献   

基于局部均值分解和相关向量机的变形预测     

罗亦泳  徐志宽  张立亭  黄晓浪  缪玉周 《大地测量与地球动力学》2018,38(11):1128-1132

基于改进局部均值分解（LMD）及加权核函数相关向量机（RVM）算法,构建多尺度变形预测新方法。利用LMD将变形数据分解成多个具有物理意义的变形分量,并基于遗传算法优化的RVM对每个变形分量分别进行预测。将各变形分量预测结果进行叠加,最终建立多尺度变形预测方法,并应用于大坝变形预测。实验结果表明,改进LMD-RVM方法的多个精度指标均优于BP神经网络方法、RVM方法和改进EMD-RVM方法,证实了新方法的有效性及可靠性。
  相似文献   

应用GA-SVM的渭河水质参数多光谱遥感反演   总被引：3，自引：1，他引：2  

汪西莉  周兆永  延军平 《遥感学报》2009,13(4):740-753

建立了基于支持向量机的遥感水质参数反演模型, 构建了基于浮点数编码的遗传算法优选模型参数。以渭河为研究对象, 基于高分辨率多光谱遥感SPOT-5数据和水质实地监测数据, 分别建立了一元和多元经验模型进行渭河水质参数的反演。在样本数目有限的情况下, 提出的GA-SVM方法的反演结果比神经网络和传统的统计回归方法好, 且各方法的多元回归结果均好于一元回归的结果。SVM具有强的非线性映射能力, 适合小样本情况, 由GA实现了模型参数的自动优选, 使GA-SVM用于解决回归问题表现出优势。将机器学习和全局优化智能  相似文献   

在图灵机上计算一类Cauchy问题任意精度的解     

周佳征  卢殿臣 《成都信息工程学院学报》2009,24(1)

研究一类Cauchy问题解算子的可计算问题,定义了从初值f,g到解u的一个非线性映射KR,在初值和非齐次项满足一定条件时,运用二型有效论模型和泛函分析的有关知识,证明了当k>2/ p-1(p>6)时,KR是(δHs,δHs·ρ,ρ→δHs｜)图灵可计算的,从而进一步丰富了非线性方程解算子的可计算性理论.  相似文献   

������С����֧��������������GPS�߳�ת�����   总被引：3，自引：2，他引：1  

王继刚  胡永辉  孔令杰 《大地测量与地球动力学》2009,29(5):99-102

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