基于混沌自适应遗传 ν SVR的城市客运量预测

针对城市客运量预测问题本身所存在的小样本、高维数和非线性等特点,将ν-支持向量回归机(ν-support vector regression,ν-SVR)应用于城市客运量预测.为了提高ν-SVR模型的预测精度和泛化性能,利用基于混沌理论和自适应机制的混沌自适应遗传算法(chaosadaptive genetic algorithm,CAGA)优选ν-SVR模型参数,建立了基于CAGA进行参数优选的CAGA-ν-SVR城市客运量预测模型.结合1978～2008年统计数据进行了仿真预测,结果表明该模型的预测性能优于RBF神经网络模型、GA-SVR模型和GA-ν-SVR模型,平均绝对相对误差控制在2.3%以内,可有效应用于城市客运量预测.     

基于Rademacher复杂度的ν-SVM的推广误差

运用Rademacher复杂度得到了ν-SVM的推广误差和风险的上界．     

洞庭湖水系3种鮈亚科鱼的染色体核型分析

采用植物血球凝集素(PHA)和秋水仙素体内注射法直接制作肾细胞染色体标本,对洞庭湖水系3种鮈亚科鱼:棒花鱼、花骨、麦穗鱼的染色体核型进行分析。结果表明,3种鮈亚科鱼中期染色体二倍体数均为2N=50,但核型存在差异,棒花鱼的核型为2N=28NM+20 NSM+2 NST,染色体臂数NF=98;花骨的核型为2N=16NM+14NSM+16 NST+4 NT,染色体臂数NF=80;麦穗鱼的核型公式为2N=18 NM+22 NSM+10 NST,染色体臂数NF=90。同时,本文将洞庭湖水系与其它水域3种鮈亚科鱼的核型进行比较,探讨了鮈亚科鱼类的系统演化及亲缘遗传关系。