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[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
邢思敏 高香兰 林子木 王德华 曹英丽 曹毅 刘国辉
精准预测玉米出机水分含量是实现玉米干燥过程自动控制的关键。为提升玉米干燥系统自动化程度，实现玉米出机水分的快速、无损、精准预测，研究依托粮食干燥模拟试验系统，通过调节干燥过程的热风温度、干燥段温度和排粮频率，设计8组多批次玉米干燥平行试验，分时段获得玉米干燥过程6个点位的温湿度特征数据，以及相对应的出机玉米水分含量数据；通过相邻平均法（adjacent average smoothing,AAS）对12组温湿度特征数据进行平滑处理，平滑后的数据点集合毛刺减少、波动明显缓解，12组特征数据与玉米出机水分含量的Pearson相关性大幅提升，提高幅度在0.061～0.105之间，为后续构建玉米水分预测模型提供了数据基础；进而，研究以相邻平均法平滑后的12组特征数据作为模型输入量，构建了基于极限学习机（extreme learning machine,ELM）的玉米干燥过程出机水分含量预测模型并进行评价分析。结果表明：基于ELM的玉米出机水分含量预测模型以sigmoid为激活函数、神经元个数设定为22时，模型运行速率较快、预测效果较好，其中训练集和验证集拟合优度R2分别为0.988 6和0.981 2，验证集R2与训练集接近，表明该模型拟合效果较好、未出现过拟合情况，水分含量预测均方根误差（root mean square error,RMSE）分别为0.281 1%和0.382 1%，预测误差总体较低。综上表明，模型在训练与验证过程中均具备较好的拟合效果和较高的预测准确性。该模型为玉米干燥过程的自动化控制和工艺优化提供了数据参考和技术支持。
[期刊] 统计研究
[作者]
徐勇 王东 张慧
本文针对单个在线极限学习机输出不稳定的情况,提出一种自适应集成在线极限学习机算法(ASEOSELM)。算法首先初始化多个在线极限学习机模型,然后根据到达的每一批次数据的训练误差及其方差自适应地调整各个在线极限学习机的集成权重,并动态删除那些小于设定阈值的模型以提高算法的训练速度,最后选择准确度高、泛化能力好的模型用于集成预测。通过函数拟合、UCI数据集以及真实股价预测实验表明,文中提出的ASE-OSELM算法相比传统的OSELM、LS-SVM和BPNN算法具有更高的预测准确度和抗干扰能力。
[期刊] 统计与决策
[作者]
姜闪闪 夏旻
传统的经济预测模型不能选择有效的经济指标进行经济预测。文章中首先利用自回归的方法提取与经济增长相关系数高的经济指标,然后针对传统的神经网络学习速度慢、迭代次数多、陷入局部最优等问题,提出了一种基于极限学习机理论和k近邻理论的自适应极限学习机模型用于经济时间序列预测。结果表明,该方法比传统的神经网络、自回归模型、自组织模型、单一的极限学习机模型的精度更高,可以很好地应用于经济增长预测。
关键词：
经济预测 神经网络 极限学习机 经济指标
[期刊] 统计与决策
[作者]
张亚男 刘人境 陈慧灵
文章提出了一种基于粒子群优化算法与核极限学习机的企业财务危机预测方法。考虑到在分类预测的过程中参数优化与特征选择之间的相互影响,利用粒子群优化算法优化核极限学习机参数的同时进行特征选择,从而优化出最优的核极限学习机模型并得到具有代表性的特征子集;最后,使用所提出的最优的核极限学习机模型对新数据集进行训练和预测。实验表明,与其他预测模型进行对比实验,该方法具有更好的性能,方法可行有效且实用。
[期刊] 草业科学
[作者]
唐德富 陈志刚 李飞 郭涛 潘发明 郝生燕 徐琳娜
在甘肃省民勤县采集227份青贮玉米(Zea mays)样品,采用改良偏最小二乘的化学计量学方法,用3种导数处理和10种光谱散射处理相结合的方法,建立青贮玉米原料不同部位(组织)的干物质、有机物、粗蛋白、粗脂肪、中性洗涤纤维(neutral detergent fiber, NDF)、酸性洗涤纤维(acid detergent fiber, ADF)和酸性洗涤木质素(acid detergent lignin, ADL)等养分含量的近红外预测模型,旨在利用近红外光谱技术建立青贮玉米不同部位(组织)养分含量的近红外预测模型。结果表明:1) ADF含量预测模型的决定系数(coefficient of determination for validation, RSQV)和外部验证相对分析误差(ratio of performance to deviation for validation, RPD)均高于其他成分,而NDF、粗蛋白和有机物含量的RSQV和RPD均低于ADF;ADF、NDF、粗蛋白和有机物这4个指标的RSQV均大于0.9,且其RPD均大于2.5,能用于实际生产中准确分析;2)粗脂肪含量的RSQV和RPD分别为0.701和1.838,建立的模型只能用于样品的粗略预测;3)干物质、ADL含量的RSQV和RPD分别为0.525和1.549、0.631和1.602,这2种营养成分的预测模型不能用于实际生产中的检测,模型还需要进一步优化。综上所述,本试验初步建立了青贮玉米不同部位(组织) ADF、NDF、粗蛋白和有机物含量这4种营养成分近红外预测模型,能够应用于生产实际。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
贺婷 李建东 刘桂鹏 王国骄 李丹
采用高光谱近地遥感技术，获取不同氮素水平下的玉米冠层高光谱数据，通过相关性、线性和非线性的分析方法，探讨玉米整个生育期中各营养器官的全氮含量与多种高光谱参数的相关关系，建立全氮含量的定量估测模型，并利用第２年的数据进行精度检验。结果表明：玉米冠层高光谱数据经过微分、倒数、对数处理后与玉米全氮含量的相关性均有所提高，所选波段基本在可见光波段范围内变化，其中微分处理可以显著提高数据间相关性；在１０种植被指数中，玉米叶片全氮含量与植被指数ＲＤＶＩ（８１１，７４３）、ＤＶＩ（８１１，７５４）、ＭＳＡＶＩ（８１１，７５４）相关性都达０．９２＊＊以上，玉米叶鞘、茎秆全氮含量分别与ＲＤＶＩ（９５２，７５１）．．．
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
孙淼 陈涛涛 于洋 王子凰 迟道才
为了减轻洪涝灾害对人类的伤害,将极限学习机(extreme learning machine,ELM)引用到洪涝灾害预测中,利用凌河流域1960~2010年44个观测站(其中大凌河流域33站、小凌河流域11站)的降水资料,对凌河流域洪涝灾害进行预测,并将其与传统神经网络预测结果进行对比分析。结果表明:基于极限学习机预测模型的年均降水量预测值,大凌河流域的均方误差(MSE)为0.003,决定系数(R2)为0.927;小凌河流域的均方误差(MSE)为0.0037,决定系数(R2)为0.8481,均满足误差精度要求,其结果均优于BP神经网络预测模型的均方误差值和决定性系数。说明极限学习机预测模型用于...
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
王浩 于港华 侯颖 侯思宇 韩渊怀 李红英 邢国芳
为实现对多样本小米硒含量的快速检测,以93份遗传背景不同的小米样品为研究对象,将样品分为校正建模集(样本容量n=51)和外部验证集(n=42),利用丹麦生产的NIRSTMDS2500台式近红外光谱仪采集光谱信息,通过标准正态变化(SNV)、卷积平滑(Detrend)等光谱预处理方法和偏最小二乘法(PLSR)建模方法建立脱壳谷子-小米总硒含量的测定模型,用工作流调用模型实现小米总硒含量的快速检测;采用国家标准规定的方法分别测定小米总硒含量,以此作为小米总硒含量预测模型的化学参比值。结果表明:小米总硒含量内部交叉验证的相关系数为84.5%;校正集均方根误差和验证集均方根误差分别为0.039 6和0.089 2,说明小米总硒含量的近红外预测值接近化学参比值;性能偏差比为5.478,大于美国谷物化学家协会和国际谷物科技协会等提出的质量控制标准,本研究建立的模型中预测集和建模集标准误差的比值为1.073 0;因此采用PLSR建立模型具有较高的预测精度且稳健程度较高,可实现对小米总硒含量的快速检测。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
李波 王溥泽 迟道才 韩丽丽
为了检验彭曼模型在给定土壤含水率条件下对玉米腾发量的预测精度。以沈阳地区为例,基于实测数据利用水量平衡原理推求得玉米实际腾发量,进而利用彭曼模型计算其理论预测值,并利用误差分析法分析不同土壤水分处理条件腾发量的实测计算值和理论预测值之间的误差。结果表明:利用彭曼模型计算作物腾发量时,对土壤含水率变化的影响考虑的不足;不同水分处理的实测值与理论预测值的回归系数(b)、决定系数(R2)在0.75~1.25之间有3个处理,6个处理的误差方差Var(ER)均大于0.1,6个处理的平均绝对误差(AAE)均超过0.25,平均相对误差(ARE)超过25%的有4个处理。说明在给定土壤含水率控制范围的精准灌溉中...
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
王传立 张晓芳 唐鼐 袁梦 文益君 郭瑞
高光谱遥感影像包含了大量的波段信息,能够很好地应用于地物的识别。基于单核的高光谱遥感影像极限学习机分类模型,因其实施简单、分类精度高、训练时间短,已被广泛地应用于高光谱遥感影像识别。但是核特征的选取,以及单核特征表达的单一性,限制了模型分类精度的进一步提高。为了解决此问题,受多核极限学习机(MK-ELM)思想的启发,首先使用核方法,提取了遥感影像的多核特征表达;然后利用多核极限学习机理论,同时优化极限学习机结构参数以及多核特征融合系数,获得最优的分类模型。为了说明MK-ELM的有效性,在Indian pines数据集上做了对比实验,该实验证明基于多核极限学习机遥感影像分类模型的分类精度较单核极限学习机有明显地提高,MK-ELM的分类整体精度为80.2%,Kappa系数高达78%;同时将多核极限学习机应用到芷江林场的林地信息提取,其分类精度高达89.1%,Kappa系数达86%。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
宋佳 石若凌 郭小红 刘杨
针对高超声速飞行器反作用控制系统(reaction control system,RCS)的推力器故障,展开了基于核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的故障诊断方法研究,并对该诊断方法进行了参数优化和核函数优化,为飞行器执行器故障提供了快速准确的诊断方法.结果表明:该方法可以克服对飞行器模型的依赖,以数据驱动的方式对飞行器执行器故障实现快速准确的诊断.
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
陈春玲 金彦 曹英丽 于丰华 冯帅 周长献
叶绿素是评价玉米健康状况的重要生理生化参数,而快速、准确检测玉米叶片叶绿素含量,是实现玉米长势及健康状况精准诊断的关键。为提高玉米叶片叶绿素含量的高光谱反演精度,以玉米试验小区为基础,测定了东北地区玉米不同生长期的叶片光谱反射率及其对应的叶绿素含量。首先采用一阶微分方法提取光谱特征,构建9种高光谱特征参数(Db、Dy、Dr、λb、λy、λr、SDb、SDy和SDr),并分析一阶微分光谱、高光谱特征参数与叶绿素含量间的相关关系,优选出与叶绿素含量相关性较高的3种特征参数作为自变量,分别为535nm处的一阶微分值、蓝边内最大一阶微分值Db、蓝边面积SDb,叶绿素含量实测值作为因变量,随后采用遗传算法对BP神经网络进行优化,建立BP神经网络(BPNN)和遗传算法优化的BP神经网络(GA-BPNN)反演模型,并对模型进行验证;再结合主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLSR)模型进行比较。结果表明:叶绿素含量与一阶微分光谱在535nm处具有最大相关系数(R=-0.738),并且与特征参数Db、SDb呈显著相关,相关系数R分别为-0.732和-0.728;遗传算法可以有效地对BPNN初始权值随机化、易陷入局部极值等不足实现优化,并为其定位出理想的搜索空间;GA-BPNN模型的建模集与验证集R2分别为0.878和0.898,RMSE为0.731,与其他反演模型相比,GA-BPNN模型的稳定性和预测能力均表现最好,可为定量预测玉米叶片叶绿素含量提供一定的理论和技术依据。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
毛飞 任三学 孙涵 郭安红 刘庚山
【目的】检验和比较4个夏玉米农田土壤水分预测模型的预测精度。【方法】根据农田土壤水分平衡原理,建立北方夏玉米农田土壤水分预测模型,其中潜在蒸散量子模型分别用国内彭曼修正式(简称国内法)和FAOPenman-Monteith(简称FAO法)方法,作物发育期子模型分别用多年平均发育期法和积温法。用2002年6~9月中国气象局农业气象试验基地的21个不同水分处理小区的夏玉米全生育期观测资料(包括土壤湿度、作物发育期、气象和灌溉等资料),对模型进行检验和比较。【结果】在土壤湿度中等和较低的情况下,土壤水分预测模型中潜在蒸散量子模型采用国内法对不同预测时效下夏玉米农田土壤水分的平均预测精度高于FAO法,...
关键词：
夏玉米 土壤水分 预测模型
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
苏恒强 陈桂芬 朱春娆
为了提高玉米产量预测的精度。利用熵值法为每种单一预测模型分配加权系数;将各单一预测模型的预测结果加权求和得到了组合预测模型的预测结果,建立了玉米产量组合预测模型。利用2000～2006年玉米产量资料进行模型精度检验,结果表明,组合预测模型的精度有明显提高,说明应用组合预测方法进行玉米产量预测是可行的。
关键词：
熵值法 产量预测 精细农业 组合预测模型
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
何捷舟 刘金平 张五霞 肖文辉 唐朝晖 徐鹏飞
随着互联网的普及和网络连接设备与访问方式的多样化,网络入侵方式与手段日趋多样化且变异速度快,传统入侵检测方法在有效性、自适应性和实时性方面难以应对日益复杂网络环境的安全监控要求,为此提出一种基于在线自适应极限学习机(online adaption extreme learning machine, OAELM)选择性学习的网络入侵检测方法(SEoOAELM-NID).首先,提出一种能自动设定最优隐含节点个数且具有在线增量学习功能的OAELM构建方法,采用Bagging策略快速训练出多个具有一定独立性的OAELM子学习器;然后,基于边缘距离最小化原则(margin distance minimization,MDM)对OAELM子学习器的集成增益进行计算;通过选择增益度高的部分OAELM进行选择性集成,获得泛化能力强、效率高的选择性集成学习器用于入侵检测.由于SEoOAELM-NID能自动设定ELM子学习器最优隐节点个数且能根据网络环境变化实现检测模型在线顺序更新,因而能有效适应各种复杂网络环境的入侵检测要求;选择部分最优的子学习器进行集成,保证了最终检测结果的准确性和实效性,同时利用在线数据不断更新检测器.在NSL-KDD数据集上的测试结果表明,相比基于单个学习器以及传统集成学习的网络入侵检测方法,SEoOAELM-NID无论对已知入侵类型还是未知入侵类型均能获得更高的检测率,且识别速度快.
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