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[期刊] 统计与决策
[作者]
周庆元
提要:目前农机型号众多,如何选择适合自己的农业机械,可以有效地节约资源和资金。文章从目前农业机械优化选型的研究状况出发,提出运用支持向量机和模糊神经网络对农机进行组合优化选型;通过建立碾米机的评价指标体系,运用组合评价方法可以有效地实现选型分析。实例分析证明了该方法的实用有效性,为农机优化选型提供了一种新的方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
邢涛 高英慧
本文利用蚂蚁算法训练神经网络的权值和阈值,蚁群优化神经网络克服了人工神经网络预测精度低的缺点,在取得最小拟合误差的同时可以得到最小的预测误差。在此基础上提出以支持向量机方法为主、多方法融合的智能预测系统,对电网负荷预测进行了动态预测。实际算例验证了这一智能预测系统的精确性。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
范胜龙 邱凌婧 茹凯丽 陈巧燕 胡勇
为建立农用地(耕地)质量评价模型,客观准确地进行农用地(耕地)分等,减少现行农用地分等方法中的人为因素影响,提高农用地分等的精度。以福建省长泰县丘陵山地区为实证研究区,通过无监督网络——自组织特征映射网络(SOM)筛选出2 602组典型样本,分别进行有监督网络——BP神经网络和支持向量机(SVM)的学习训练,将分等指标作为输入变量,以农用地自然质量等指数和等别作为输出变量,分别建立BP神经网络农用地分等模型与SVM农用地分等模型并对其精度进行分析。BP神经网络模型的评价正确率为89%,精度较高;支持向量机(SVM)模型的评价结果正确率为99%,达到高精度等级。2种模型均能满足农用地分等的精度要求,但SVM模型较BP神经网络效果更好,更适合应用于农用地分等工作。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
林卓 吴承祯 洪伟 洪滔
以闽西北杉木人工林为研究对象,选取涵盖中龄林、近熟林、成熟林3个龄组的700个小班作为样地进行调查,以林龄、地位指数、林分密度、平均胸径作为输入变量,单位蓄积量为输出变量,运用BP神经网络和支持向量机2种机器学习方法建立林分收获模型,并采用遗传算法对模型参数进行优化。随机将样本数据分成350个训练样本和350个验证样本,对不同模型的拟合精度、预测精度进行对比分析,其中参数优化后的BP神经网络和支持向量机模型训练样本精度分别达到0.935 37和0.936 33,预测结果精度分别为0.921 30和0.926 97,训练样本和验证样本的总体拟合平均相对误差值均低于7%。分析结果表明,2种模型拟合...
[期刊] 中国农业资源与区划
[作者]
吐尔逊·买买提 丁为民 Muhammad Hassan
[目的]以顷均农业机械总动力及影响因素为研究对象,量化各因素对顷均总动力的影响强度,进而为定量分析顷均农机总动力影响因素提供途径。[方法]以新疆19902014年顷均农业机械总动力及其影响因素作为数据源,建立关系数据模型。构建嵌入式灰色神经网络(Embed grey neural network,EGNN)模型,并与EGNN与平均影响值(Mean impact value,MIV)方法相结合,建立了EGNN-MIV影响因素重要度计算模型,并对新疆25年顷均农机总动力的影响因素MIV进行测度。[结果]新疆1
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
聂春燕 胡克林 邵元海 陈薇
在美国土壤水分物理性质数据库(UNSODA 2.0)的基础上,考虑土壤质地不分类和分类2种情况,分别构建了基于支持向量回归机(SVR)的土壤传递函数模型,比较了在土壤质地不分类和分类情况下预测土壤水力学参数(水分特征曲线和饱和导水率)的效果,并与建立在相同数据库上的基于神经网络的Rosetta模型的预测效果进行了比较。结果表明:土壤质地不分类的情况下,输入参数越多,基于SVR模型的预测效果越好;土壤质地分类情况下,基于SVM分类建模的预测结果普遍好于不分类情况。无论土壤质地是否分类,样本和输入参数相同的条件下,基于SVR的模型预测的效果都优于Rosetta模型。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
赵晶 赵一新 黄强
【目的】建立精度更高的需水量预测模型,为水资源规划管理提供理论依据。【方法】建立基于神经网络方法和支持向量机的需水量预测模型,以西安市需水预测为例,对2种预测模型的预测结果进行了比较。【结果】利用建立的径向基函数神经网络需水预测模型,得到西安市2010和2020年的需水量分别为32 485.65,48 180.43万m3;采用支持向量机模型能全面考虑影响需水预测的各种因素,预测西安市2010和2020年的需水量分别为32 488.03,48 184.41万m3。【结论】基于神经网络方法和支持向量机方法的需水量预测模型均可全面反映需水量的变化规律,两者预测结果十分接近,均可用于需水量的精确预测。
[期刊] 工业工程
[作者]
傅晨曦 郑永前 姜培明
零备件的有效分类和库存策略细分管理是优化库存结构,提高库存效率的重要途径。本文通过分析零备件库存的使用(设备维护部门)和管理(采购和仓储部门)两方面的不同侧重,提取了零备件物料的10组特性。然后把零备件库存策略决策网格和混合静态神经网络多特性分类应用于零备件库存策略细分来优化零备件库存结构。实例结合S企业备件仓库运用说明本文方法可以为零备件库存优化提供新的思路。
[期刊] 南方金融
[作者]
彭望蜀
本文在阐述创新型预测模型理论的基础上,分别利用基于BP神经网络和支持向量机的股票指数预测模型,在小样本的情况下对沪深300指数进行了研究和短期预测。研究结果表明,基于支持向量机的预测模型在预测精度、收敛时间、最优性等方面均优于基于BP神经网络的预测模型。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
杨志民 田英杰
本模糊支持向量分类机的构建特点是,训练点输出的类型和最终的模糊分类函数的函数值均为反映其模糊类别的实数。以模糊系数规划为基础,将模糊分类问题转化为求解模糊系数规划问题,求出模糊系数规划的γ-最优规划,据此给出模糊支持向量分类机(算法);用2个例子说明该算法的合理性;最后给出模糊支持向量分类机中最佳阈值的确定方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张玉才 宋新平 罗瑜
文章首先比较了支持向量机与传统分类方法在银行客户信用评估中的效果,结果表明支持向量机更适于目前中国商业银行对个人信用的评价;其次引入模糊支持向量机处理银行客户信用样本中的不平衡问题。实证结果显示,带有模糊关系的支持向量机方法能够减小训练数据类别大小差异对决策机器造成的影响,有效地提高了信用评估的精度。
关键词：
支持向量机 信用评估 模糊支持向量机
[期刊] 运筹与管理
[作者]
胡健 李向阳
针对合作制造企业间关系的特点,界定了企业关系价值的基本内涵。通过对企业关系价值度量维度划分,建立了企业关系价值的度量指标体系。在此基础上,采用模糊支持向量机方法建立了企业关系价值分级度量模型,并对其进行了分级度量。实验结果表明,该方法不仅能有效地度量出企业关系价值的级别,而且可以作为企业制定合作战略和决策的依据。
[期刊] 国土资源科技管理
[作者]
袁满 刘耀林 危小建
传统土地用途分区方法存在人为主观因素影响较大、操作性不强且过于粗略等缺陷。为了克服上述不足,将模糊自组织神经网络算法引入土地用途分区问题中,建立用途分区模型,构建分区问题与神经网络的映射关系,设计了顾及空间及属性的聚类距离,并制定了用途分区确定规则。实验选取湖北省陆溪镇以验证模型的有效性。结果表明模型合理地划分了基本农田保护区、一般农地区、林业用地区、城镇建设用地区、乡村建设用地区、独立工矿区、水区域7个土地用途区,分区结果与农用地分等定级结果基本相符,模型能够有效提高用途分区的确定效率。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
佟泽华 刘文云 韩春花 綦振法
知识集成有利于提高企业的知识创新能力,并形成企业的核心优势。因此,了解和评价企业的知识集成能力状况对企业来讲具有重要的意义。文章在已有研究的基础上,从企业组织层面的知识集成能力、企业员工个人层面的知识集成能力、企业知识集成环境水平3个方面,构建了企业知识集成能力的评价指标体系,并提出了基于模糊神经网络的企业知识集成能力评价模型。该模型不仅具有模糊处理的功能,还具有很强的自学习能力和非线性映射能力、高度的容错性和鲁棒性。最后进行了实例分析。该方法克服了已有研究方法的一些不足,因而对于企业知识集成能力评价研究具有一定的帮助和启示。
关键词：
企业 知识集成 指标体系 模糊神经网络
[期刊] 运筹与管理
[作者]
吴冲 刘佳明 郭志达
为了充分发挥概率神经网络在企业财务危机预警中的作用,克服概率神经网络平滑参数难以确定和空间复杂度高的不足,本文提出一类新的参数动态调整的粒子群算法优化概率神经网络的平滑参数,进而采用改进粒子群算法优化初始隶属度矩阵的模糊聚类方法实现对样本的选择,解决了概率神经网络平滑参数的确定及空间结构复杂的问题。提出了基于改进粒子群算法的模糊聚类-概率神经网络企业财务危机预警模型,并以我国上市公司作为研究对象进行了实证研究。结果表明,经过模糊聚类和改进粒子群算法优化的概率神经网络具有更优的预测性能,并在企业财务危机长期
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