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1.
为建立高精度的边坡位移预测模型,采用相空间重构(PSR)将边坡位移时间序列数据转换为多维数据,同时构造小波核函数改进的支持向量机模型,建立PSR-WSVM模型并应用于边坡位移预测。将PSR-WSVM模型预测结果与传统支持向量机(SVM)模型、小波支持向量机(WSVM)模型和基于相空间重构的支持向量机(PSR-SVM)模型预测结果进行对比,通过平均绝对误差(MAE)、平均绝对误差百分比(MAPE)和均方根误差(RMSE)3个精度评价指标验证PSR-WSVM模型的可行性。工程实例结果表明,PSR-WSVM模型预测结果的3个精度评价指标都优于另外3种模型,边坡位移预测的精度明显提升。 相似文献
2.
本文介绍了 Kohonen神经网络对输入数据进行聚类方法在卷烟配方中的应用 ,提出了从核心样本动态搜索 BP网络训练样本的新探索 ,摒弃了过去 BP算法中训练样本固定不变 ,互不相交的方法 ,实现了 BP网络和 Kohonen网络动态无缝集成。 相似文献
3.
This paper presents a continuous version of the model of distribution dynamics to analyse the transition dynamics and implied
long-run behaviour of the EU-27 NUTS-2 regions over the period 1995–2003. It departs from previous research in two respects:
first, by introducing kernel estimation and three-dimensional stacked conditional density plots as well as highest density regions
plots for the visualisation of the transition function, based on Hyndman et al. (J Comput Graph Stat 5(4):315–336, 1996), and second, by combining Getis’ spatial filtering view with kernel estimation to explicitly account for the spatial dimension of the
growth process. The results of the analysis indicate a very slow catching-up of the poorest regions with the richer ones,
a process of shifting away of a small group of very rich regions, and highlight the importance of geography in understanding
regional income distribution dynamics.
相似文献
Manfred M. FischerEmail: |
4.
The computation of electromagnetic (EM) fields, for 1-D layered earth model, requires evaluation of Hankel Transform (HT)
of the EM kernel function. The digital filtering is the most widely used technique to evaluate HT integrals. However, it has
some obvious shortcomings. We present an alternative scheme, based on an orthonormal exponential approximation of the kernel
function, for evaluating HT integrals. This approximation of the kernel function was chosen because the analytical solution
of HT of an exponential function is readily available in literature. This expansion reduces the integral to a simple algebraic
sum. The implementation of such a scheme requires that the weights and the exponents of the exponential function be estimated.
The exponents were estimated through a guided search algorithm while the weights were obtained using Marquardt matrix inversion
method. The algorithm was tested on analytical HT pairs available in literature. The results are compared with those obtained
using the digital filtering technique with Anderson filters. The field curves for four types (A-, K-, H-and Q-type) of 3-layer
earth models are generated using the present scheme and compared with the corresponding curves obtained using the Anderson
sc heme. It is concluded that the present scheme is more accurate than the Anderson scheme 相似文献
5.
一种基于核学习的储集层渗透率预测新方法 总被引:2,自引:1,他引:2
基于核学习的支持向量机,是一种采用结构风险最小化原则代替传统经验风险最小化原则的新型统计学习方法,具有完备的理论基础。这里提出了核学习技术在储集层非均质特性描述中渗透率参数预测的新用途。在复杂地层中,基于支持向量机的智能和自适应模式识别能力而建立了常规测井多参数信息输入的渗透率预测模型,然后对实际油田储集层渗透率进行了预测。与常规线性回归模型预测结果相对比,所提出的方法更易于使用,很少受不确定因素的影响,并具有较强的信息整合能力以及更高的预测准确性和可信度。 相似文献
6.
7.
8.
9.
The kernel function is a key factor to determine the performance of a support vector machine (SVM) classifier. Choosing and constructing appropriate kernel function models has been a hot topic in SVM studies. But so far, its implementation can only rely on the experience and the specific sample characteristics without a unified pattern. Thus, this article explored the related theories and research findings of kernel functions, analyzed the classification characteristics of EO-1 Hyperion hyperspectral imagery, and combined a polynomial kernel function with a radial basis kernel function to form a new kernel function model (PRBF). Then, a hyperspectral remote sensing imagery classifier was constructed based on the PRBF model, and a genetic algorithm (GA) was used to optimize the SVM parameters. On the basis of theoretical analysis, this article completed object classification experiments on the Hyperion hyperspectral imagery of experimental areas and verified the high classification accuracy of the model. The experimental results show that the effect of hyperspectral image classification based on this PRBF model is apparently better than the model established by a single global or local kernel function and thus can greatly improve the accuracy of object identification and classification. The highest overall classification accuracy and kappa coefficient reached 93.246% and 0.907, respectively, in all experiments. 相似文献
10.
针对大地电磁正则化反演中正则化因子的选取困难问题提出了自适应正则化反演算法(Adaptive Regularized Inversion Algorithm, ARIA). 在该算法中, ①提出了一种新的数据方差处理方法:数据方差规范化,使得数据方差的大小只对数据的拟合发生影响,不对数据目标函数和模型约束目标函数的权重产生影响,从而减少了正则化因子取值的影响因素;②提出了粗糙度核矩阵的概念,并给出了由基本结构插值基函数计算粗糙度核矩阵的公式,使得模型目标函数的构建更为简便、直接;③根据数据目标函数、模型约束目标函数和正则化因子之间的关系,提出了两种正则化因子自适应调节方法. 本文详细阐述了最平缓模型约束下的大地电磁一维连续介质反演的ARIA实现,以几个算例的分析比较来说明ARIA的有效性. 相似文献