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881.
针对LSSVM预测模型参数难以确定的问题,利用差分进化(DE)算法的收敛速度快和全局优化能力,优化LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数,避免了人为选择参数的盲目性。将优化后的LSSVM模型应用于中长期径流预测问题。选取黄河三门峡站1919年至1992年径流量实测数据进行分析和训练,对1993年至2002年的年径流量进行预测,并与BP神经网络和SVM模型进行比较。研究结果表明,该模型具有较高的预测精度。 相似文献
882.
提出一种自然场景下对不同形状植物果实图像进行识别提取的方法.采用RGB色差模型及Ostu自适应阈值分割进行图像二值化.应用数学形态学方法对二值图像进行预处理获取植物果实轮廓.采用果实质心、最小凸边形方法对目标进行特征提取.实验表明,除对类圆果实识别较好外,对不规则果实识别效果更佳,其最小凸边形提取比外接矩形及类圆提取方法更接近真实图像,具有一定的通用性. 相似文献
883.
黄学军 《四川师范大学学报(自然科学版)》2005,28(3):296-298
纯正半群S的最小逆半群同余为γ={(x,y)∈S×S:V(x)=V(y)},当S带逆断面S0时可表示为γ={(x,y)∈S×S:x0=y0},它对于认识逆断面S0实际上是S的最大逆半群同态像十分有用.另外带逆断面的纯正半群S的逆断面不一定唯一,但从同构意义上看逆断面唯一. 相似文献
884.
利用最小距离判断法解决数字化多边形的折线重新排序和重新调整数字化折线的方向问题,区域生成函数将顺序化、方向一致的折线围合为区域,解决伪节点问题。 相似文献
885.
部分线性模型最小二乘估计的强相合性 总被引:3,自引:3,他引:0
考虑一类特殊的部分线性模型Y=β
T0X+g0(T)+σ0(X)ε的估计问题, 给出了最小二乘估计(LSE), 并证明了最小二乘估计的强相合性. 相似文献
886.
基于沂蒙山区祊河流域不同土地利用方式下土壤理化性质分析,采用主成分分析法(principal component analysis, PCA)建立最小数据集(minimum data set, MDS),利用土壤质量指数(soil quality index, SQI)研究了该区不同土地利用方式下的土壤质量状况。结果表明:(1)不同土地利用方式下土壤物理性质变化明显。林地的土壤容重最小,砂粒含量最少,黏粒含量最多,土壤含水量较高,而园地正好相反;耕地土壤容重较大,砂粒和黏粒含量都较少,土壤含水量最高,而草地正好相反。(2)不同土地利用方式下土壤化学性质差异显著。土壤pH值由大到小依次为草地、林地、耕地、园地;林地和草地的土壤有机质、全氮、碱解氮和全钾含量均较高,而速效磷含量均较低;林地的土壤全磷含量最低而速效钾含量最高,草地正好相反;耕地和园地的土壤有机质、全氮、碱解氮和全钾含量均较低,而全磷、速效磷含量较高,耕地的速效钾含量较高而园地的最低;研究区域耕地和园地的土壤有机质、全氮和速效钾含量处于相对缺乏状态。(3)不同土地利用方式的土壤质量指数为SQI林地(0.6... 相似文献
887.
人体全消化道生理参数遥测胶囊体外连续跟踪定位方法 总被引:5,自引:1,他引:4
介绍了目前国际上常用的体内目标的定位方法即放射性同位素扫描和电磁场定位,分析了各自的优缺点,在此基础上提出利用目标体内密封的永久磁铁为磁标记物,在体表处检测多点磁场强度,并采用遗传算法解决非线性方程组的求逆问题从而获得胶囊在体内的位置和方向信息,实现目标在体内的连续定位.仿真实验表明,该方法定位精度在毫米级,完全满足实际应用需求. 相似文献
888.
传统的有理函数模型(RFM,Rational Function Model)参数的求解方法通常采用最小二乘法,在模型求解过程中,由于法方程病态,使求解结果很不稳定.针对这一问题,提出用具有搜索优秀结果能力的遗传算法求解有理函数模型的思想.实验结果表明,遗传算法可以有效地解决RFM求解过程中遇到的病态问题,并可求得所需的有理函数模型的精确解. 相似文献
889.
基于总体最小二乘的泰勒级数展开的TOA的UWB定位方法 总被引:1,自引:0,他引:1
泰勒级数展开算法在求解非线性定位方程组中有着高精度、强顽健性的特点。针对其在TOA定位的初始值确定问题,提出一种基于总体最小二乘的泰勒级数展开的TOA的UWB定位算法。考虑TOA的测量误差,利用总体最小二乘评估目标点的初始位置,将此值作为泰勒级数展开点。最后,使用加权最小二乘迭代计算搜索最优值,从而实现目标点的精准定位。仿真结果表明,所提出算法在定位精度近似于真实值的泰勒级数展开算法的性能。 相似文献
890.
针对大型工业企业电力负荷震荡剧烈,幅度大等问题,提出了借助卡尔曼滤波对“失真数据”进行实时估计,弱化陈旧数据权值的k-means聚类和径向基网络的组合预测模型,依据最小逼近误差,利用最小二乘法对RBF网络的输出权值进行优化。文中方法对电力系统不同的工况背景,使用k-means聚类算法来确定隐藏节点的数据中心和扩展常数,改善了常规RBF网络随机选择网络中心的情况,同时使电力负荷精度得以有效提高。最后,依据文中的组合模型和其它4种常用算法分别对宝钢电力系统负荷数据进行分析预测,仿真结果表明:本文方法对负荷预测效果较好。 相似文献