基于灰色关联支持向量机的中国粮食产量预测模型

研究我国粮食生产系统的变动规律,做好粮食产量科学预测不仅是制定农业政策的重要依据,而且对于保证我国的粮食安全具有重要意义。鉴于粮食生产系统的复杂性和信息不完全性,在对粮食生产系统灰色关联分析的基础上,确定出影响粮食产量的主要因子,然后根据支持向量机回归原理,建立了基于灰色关联支持向量机的预测模型。预测结果表明该模型具有较高的预测精度,为粮食产量预测提供了一条新的途径。     

基于灰色关联支持向量机的中国粮食产量预测模型

研究我国粮食生产系统的变动规律,做好粮食产量科学预测不仅是制定农业政策的重要依据,而且对于保证我国的粮食安全具有重要意义。鉴于粮食生产系统的复杂性和信息不完全性,在对粮食生产系统灰色关联分析的基础上,确定出影响粮食产量的主要因子,然后根据支持向量机回归原理,建立了基于灰色关联支持向量机的预测模型。预测结果表明该模型具有较高的预测精度,为粮食产量预测提供了一条新的途径。     

基于独立成分分析和支持向量机的入侵检测方法

提出了一种入侵检测方法,该方法采用独立成分分析方法获取入侵行为模式的高阶统计信息,并将输入模式空间映射到相应的独立成分空间,然后利用支持向量机对小样本、高维数据泛化能力强的特点,在独立成分空间中用支持向量机原理构造广义最优分类超平面.数值实验表明,所提方法可大大降低特征空间维数,具有较好的分类正确性.特别是当高斯核参数σ值在1~3之间时,利用该方法的漏检数仅为标准支持向量机算法的1/9,这说明它能有效地获取入侵行为的本质特征,对新的入侵行为有比较好的识别能力.     

基于模糊支持向量机的网络入侵检测技术

针对支持向量机算法中存在对噪声数据和异常数据敏感的问题，提出了模糊支持向量机算法，并应用于入侵检测．该算法是在传统支持向量机分类器的构造方法中引入隶属度函数，根据不同输入所得到的分类结果，产生相应的惩罚值．将这个方法应用到入侵检测系统中，能较好地将正常数据和异常数据区分开．实验结果表明，采用模糊支持向量机的入侵检测技术，其误报率低于基于支持向量机的入侵检测，同时其检测率也相对较高．     

基于灰色关联支持向量机的地表沉降预测

基于隧道地表沉降是一个非常复杂的系统工程,受到多种高维非线性、随机性和有限样本等因素的影响,提出隧道地表沉降预测的灰色关联支持向量机分析方法.该方法基于灰色关联分析确定影响沉降量的主要因子,利用学习样本构建数值模型,并通过支持向量机学习建立沉降与随机变量之间的非线性映射关系.为避免人为选择参数的盲目性,采用模拟退火算法搜索支持向量机核函数和参数,进而对未来的变形进行预测.通过对工程实例样本进行学习和预测,并将误差结果与单一的支持向量机模型进行对比.研究结果表明:该方法科学可靠;可用于含有大量随机变量的隧道沉降分析.     

应用支持向量机实现分布式入侵检测

描述了一种应用支持向量机构建的分布式入侵检测系统模型 ,介绍了支持向量机的机器学习原理、训练过程以及在线检测流程 .仿真结果表明系统提高了对未知入侵的检测能力     

基于灰色特征加权支持向量机的火炮质量评估

针对火炮质量评估中现场数据少,传统评估方法过多地依赖人的主观因素的问题,提出了一种基于灰色特征加权支持向量机（GFWSVM）的火炮质量评估方法．针对评估因素重要度的不同,引入特征加权的概念．采用灰色关联分析求取因素特征权重,避免了评估结果被一些弱相关因素所支配．通过对火炮质量评估实例仿真计算,表明该方法评价结果可靠,可操作性强,说明了该方法的有效性．     

基于模糊支持向量机的网络入侵检测技术

针对支持向量机算法中存在对噪声数据和异常数据敏感的问题,提出了模糊支持向量机算法,并应用于入侵检测.该算法是在传统支持向量机分类器的构造方法中引入隶属度函数,根据不同输入所得到的分类结果,产生相应的惩罚值.将这个方法应用到入侵检测系统中,能较好地将正常数据和异常数据区分开.实验结果表明,采用模糊支持向量机的入侵检测技术,其误报率低于基于支持向量机的入侵检测,同时其检测率也相对较高.     

基于约简支持向量机的快速入侵检测算法

标准支持向量机(SVM)算法受时间和空间复杂度约束,无法有效地处理大规模网络入侵检测问题.文中基于SVM的几何解释,提出了一种基于并行凸包分解计算和支持向量机的入侵检测分类算法(PCH-SVM).该算法借助凸包的分解和并行计算快速提取训练样本空间几何凸包的顶点,构建约简SVM训练样本集.实验结果表明,该算法可以在不造成...     

基于1类支持向量机的入侵检测模型研究

入侵检测由于其在网络安全中的重要地位得到迅速发展,同时也对其提出更高的要求．SVM由于其优良的泛化性能,近几年来得到很好的发展和利用．本文在对入侵检测技术和SVM的研究基础上提出了基于1类支持向量机的入侵检测模型．     

基于som网络-灰关联分析-BP网络预测模型

提出一种基于som网络-灰关联分析-BP网络预测模型,用于股市收盘价的预测．首先采用som神经网络将特性分散的样本划分成不同的子类,然后采用灰关联分析方法,解析了各影响因子对股市收盘价的影响程度,以反映股市收盘价的影响因子作为输入变量,构建了股市收盘价的BP网络预测模型,结果表明：利用灰关联分析,可得出各凶子对股市收盘价影响程度的大小排序,能为股民提供参考;基于BP网络模型的预测结果准确,通过对所采集的股市数据进行测试,证实本文所提出的方法具有有效性．     

基于灰色关联分析的lasso法在区域用水经济效益系数中的应用

水资源优化配置是解决区域水资源短缺问题的一个有效途径,而进行水资源优化配置的基础是确定区域用水经济效益系数。运用灰色系统理论中的关联分析方法,分析区域历史用水状况,对影响用水经济效益的各因素进行分析,初步区分出主要影响因子。结合Lasso套索回归,挖掘各影响因子与经济总产值之间的关系,利用该方法重点探讨了周口市工业用水和农业用水经济效益系数的求解。结果表明,该方法能较为准确的求出研究区域的用水经济效益系数,为水资源优化配置中经济效益系数的确定提供了一种更加精确和量化的方法。     

应用灰色关联分析法综合评估水稻新品种

应用灰色关联分析方法对韶关市2001—2002年晚稻新品种(组合)试验材料进行多个主要性状的综合评估，结果表明：华优86综合性状最好，与参考品种的关联度最大，表明该组合在粤北地区生态条件下，是最适宜本地推广栽培的晚稻新品种(组合)．     

基于灰色关联分析的设计方案评价的新方法

灰色系统理论的关联分析是一种定量分析．在此基础上，提出了一种方案评价的新方法．该方法原理是，根据方案的各个技术经济指标，构造出最优和最劣的指标参考数据列，求出每个方案的指标数据列与最优、最劣参考数据列的关联度，即最优关联度和最劣关联度，并构造评价函数，从而获得方案的优劣排序．     

基于多元线性回归模型和灰色关联分析的江苏省粮食产量预测

针对江苏省近年来粮食产量波动的现状,采用灰色关联模型对2000~2009年江苏省粮食产量进行分析.结果发现,播种面积、化肥施用量、年均气温、年均降水以及农药施用量等5个因素是粮食产量波动的主导因素.然后在灰关联分析的基础上建立多元线性回归方程对2010~2012年江苏省粮食产量进行预测与验证,结果表明预测效果良好.最后,针对现状提出了相关建议.     

基于模糊层次分析的灰色关联分析法及程序实现

利用模糊层次分析法确定各评价指标的权系数,对灰色关联系数加权得到灰色关联度,建立了基于灰色关联度的综合评价模型。为简化求解过程,通过Matlab程序实现了本方法,并应用于实例,说明方法的运用和效果。     

基于组合权重灰色关联分析的城市循环经济发展评价

根据循环经济的内涵和减量化、再利用、资源化的"3R"原则,构建了城市循环经济发展指标体系。分别利用模糊AHP方法和熵值法确定了各指标的主观权重和客观权重,然后根据最小相对信息熵原理确定组合权重,结合灰色关联分析方法建立了组合权重灰色关联分析模型,利用模型对江苏省中部某城市2001年—2011年的循环经济发展水平进行了评价,并对模型结果进行了分析。     

基于灰色关联度和变权理论的地震条件下铀尾矿库群坝安全评价研究

为了解决在极端条件(地震)下尾矿库坝体稳定性的安全评价问题,提出灰色关联度与变权理论相结合的评价模型。以南方某铀尾矿库为例,将10个坝体依据尾矿堆坝坡、抗剪切强度、孔隙度、含水量四个方面进行指标取值;最后,利用灰色关联度与变权理论计算出各坝体稳定性关联度指标并进行排序,结果表明:在南方某铀尾矿库的10个坝中,第一拦水坝(1~#坝)的稳定性最好,初期坝(6~#坝)和战斗坝(5~#坝)的稳定性排在末位。     

宁波市区域物流业发展影响因素的灰关联度分析

区域物流在地区整体经济发展中的作用的凸显,使很多地区都倍加注重区域物流的发展。文章运用灰关联法对影响宁波市区域物流发展的因素进行了深入分析,基于分析得出了宁波市区域物流的发展特征,并结合宁波市的地区特征,对促进宁波市区域物流发展提出了针对性的建议。     

基于索引的关系数据库查询优化

查询优化是提高数据库性能的关键技术之一.在分析SQL Server关系数据库系统自动查询优化技术的基础上,介绍了索引的类型和使用原则,并结合实例讨论了SQL语句中使用索引进行查询优化的多种有效方法,有助于提高数据库的查询效率.