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[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
杨立岩 冯仲科 刘迎春 刘金成
基于材积方程建立的材积表是森林资源调查工作中重要的工具,估算立木材积的精度是编制材积表的关键。为了解决已有立木材积方程复杂多样、测算准确率低等不足,以北京地区侧柏Platycladus orientalis和落叶松Larix principis-rupprechtii为研究对象,提出利用量子粒子群优化最小二乘支持向量机(QPSO-LSSVM)算法建立材积方程的方法。通过伐倒解析法结合电子经纬仪无损立木材积精测法获取建模样本,对250株侧柏与300株落叶松数据分别建立一元与二元材积方程,计算得到侧柏与落叶松的一元材积方程测试集的决定系数(R2)为0.978 6和0.946 1,二元材积方程测试集决定系数(R2)为0.987 0和0.990 1,均在0.940 0以上,总体相对误差(TRE)依次为0.75%,-0.16%, 0.64%,-0.50%,均满足国家规程小于±3%的要求,表明QPSO-LSSVM模型估算效果良好。最后引用传统一、二元材积方程、 BP神经网络和粒子群优化最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)算法建立材积方程并与之进行对比分析。结果表明:QPSO-LSSVM材积方程在估测精度、收敛速度和稳健性等综合性能指标上优于其他材积方程。该方法在高精度材积估测中具有较好的应用前景。
[期刊] 物流技术
[作者]
刘文博
针对应急物资需求量的预测问题，提出了一种改进的加权最小二乘支持向量机预测建模方法。在该方法中，各数据样本的权重可以根据最小二乘支持向量机的学习结果进行不断的自适应迭代修正，从而消除包含误差的数据样本对预测模型的影响。基于实际救灾数据的测试结果表明了所提出方法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李文元 向雅丽 张争龙
知识发酵和生物发酵具有严重的相似性,文章借鉴生化反应中测量生成物浓度的思想,在知识发酵理论的基础上建立知识发酵结果评价体系。首次引进最小二乘向量机的方法(LS-SVM)对知识发酵后的结果生成的新知识存量和新知识酶进行综合评价,以便企业更好地了解知识发酵结果。实验结果表明LS-SVM建立的知识发酵结果评价模型拟合误差小、推广性能好,有利于企业了解和提高知识发酵水平,在知识管理领域将有很大的应用前景。
[期刊] 物流技术
[作者]
耿立艳 丁璐璐
将最小二乘支持向量机(LSSVM)与灰色关联分析方法结合,提出一种基于灰色关联分析的最小二乘支持向量机物流需求预测方法。该方法采用灰色关联分析选取影响物流需求的主要因素,再将选取出的主要影响因素作为LSSVM输入变量,利用LSSVM的非线性映射优势预测物流需求量。对我国物流需求的实证研究表明,灰色关联分析能够有效选择LSSVM输入变量,基于灰色关联分析的LSSVM模型较单一LSSVM具有更高的物流需求预测精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙德山 李海清 姜成玉
相对于标准的支持向量机,最小二乘支持向量机是将求解二次规划问题转化为求解一组线性方程,从而能提高求解速度。将最小二乘支持向量机和GARCH模型相结合应用于金融时间序列预测中。通过在实际股票市场预测中的比较分析,能够证实所给方法是可行的、有效的。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
迟道才 李帅莹 于淼 马宗正
参考作物腾发量是估算作物蒸发蒸腾量的关键参数,其准确预测对提高作物需水预报精度具有十分重要的意义。最小二乘支持向量机(LS-SVM)是支持向量机(SVM)的一种改进算法,它基于结构风险最小化准则,可兼顾模型的经验风险和推广能力,将LS-SVM方法引用于参考作物腾发量预测中,并以辽宁省铁岭市为例,对比分析了LS-SVM模型与BP模型的预测结果。结果表明:LS-SVM模型学习速度快,具有比BP模型更高的模拟性能和预测精度。LS-SVM方法克服了BP模型训练时间长、容易陷入局部极小的缺点,是适合参考作物腾发量预测的新方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
耿立艳
为了提高金融波动率的预测精度,提出一种将相空间重构技术、最小二乘支持向量机(LSSVM)与变加速系数粒子群优化(PSO_TVAC)算法相结合的波动率预测方法。首先,对原始波动率序列进行相空间重构,判断其混沌特性;其次,利用LSSVM优良的非线性映射特性对重构后的序列进行建模及预测,同时采用PSO_TVAC算法选择LSSVM最优参数。将该方法应用于上证综指股指收益的波动率预测,结果表明,此方法获得了较高的波动率预测精度,为波动率的准确预测提供了一种有益尝试。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周晓剑 蒋婷
已有的基于一阶导数的最小二乘支持向量回归机(LSSVR)模型的构建是从泰勒展开的角度着手,简单地将一阶导数插入到泰勒展开式中,实质上是通过泰勒展开增加训练样本的个数,而且也没考虑样本点处的二阶导数;本文并没有去估计样本点邻域内的函数值,而是将一阶/二阶导数作为第二类变量融入到核矩阵中直接构建优化模型,使模型的构建更为有效,并据此得到一种新的基于一阶/二阶导数的最小二乘支持向量回归机(first/second derivative LSSVR,F/SD-LSSVR)模型。所提模型通过了分析函数的验证,实验表明,与传统的LSSVR模型以及基于一阶导数的最小二乘支持向量回归机(first derivative LSSVR,FD-LSSVR)模型相比,考虑一阶/二阶导数的F/SD-LSSVR模型显著地提高了其预测精度。
[期刊] 技术经济
[作者]
许增福 吴贵生 王宏伟
在构建油气资源经济可持续发展能力评价指标体系的基础上,提出了一种基于量子粒子群优化的神经网络评价方法。该方法用三层前馈神经网络建立评价指标和评价结果之间的非线性映射关系,用量子粒子群算法优化神经网络权值完成网络训练。以中国2001—2005年的油气资源经济可持续发展评价为例,验证了方法的有效性和可行性。
[期刊] 物流技术
[作者]
吴婷 余胜威
针对给定的设施点和客户点信息,建立了完整的LAP-VRP数学模型,LAP用于选址模型研究,VRP用于车辆路径优化分析。采用量子粒子群算法对LAP进行求解,将选址结果应用到VRP模型中,并通过蚁群算法对带时间窗和不带时间窗的VRP问题进行了求解。仿真结果表明,基于量子粒子群算法和蚁群算法的LAP-VRP模型求解具有较强的全局寻优能力,能够在较短时间内找到最优解,是解决物流配送路径优化的有效算法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周学君 唐轶
文章利用最小二乘支持向量机(LSSVM)模型确定非饱和土的有效应力参数。该模型以净应力、吸力、冒泡压力、饱和状态体积含水量、残余体积含水量和拟合参数λ等为输入变量,采用粒子群优化(PSO)算法设定模型参数,预测有效应力参数值,并与真实值和人工神经网络(ANN)模型预测值作比较,得出LSSVM模型具有较好的效果。通过改变LSSVM模型的输入变量结构,对六个输入变量的依赖度进行分析,印证该模型的合理性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
于谦龙 顾晓敏
文章借鉴现有的财务困境预警的研究成果,从高校的教研绩效、偿债能力、学生欠费状况、支付能力四方面选择和构造14个财务指标,评价教育部直属高校的财务状况,判定高校是否处于财务困境。然后,选择样本,把样本分为训练组和测试组,分别采用Logistic、最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法建模,评价两种建模方法在训练组和测试组的预警效果。文章研究结论,对高校利益相关方的决策具有一定参考价值。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
章云 周竹 周素茵
针对颜色和背景相似的山核桃鲜果不易分离的问题，研究了自然环境下成熟山核桃鲜果的机器视觉识别方法。该算法以２×２像素的正方形区域作为分割单位，选择颜色比值Ｂ／Ｒ、Ｒ／Ｇ作为颜色特征，选择了基于灰度直方图的特征描述参数如均值、标准方差、平滑度、三阶矩、一致性和熵，以及基于灰度共生矩阵的特征描述参数角二阶矩、对比度和熵作为纹理特征，共同构成特征向量，采用ＬＳ－ＳＶＭ算法建立了识别模型，并利用该模型对８０幅顺光图像和５０幅逆光图像进行测试。试验结果表明：该方法在顺光、逆光下的山核桃鲜果有效识别率分别为９２．４８％、８８．１５％，可为山核桃采摘机器人的研发提供技术参数。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
田博 覃正
针对不同类别样本数差异和不同误分代价的分类问题,提出了一种基于最小二乘加权支持向量机的分类预测方法。在最小二乘加权支持向量机的基础上,考虑不同类别样本数差异和不同误分代价,提出了新的最小二乘加权支持向量机分类模型,构造了新的最优分类函数。将该模型应用于个人信用预测实验,与已有方法的对比实验结果表明,提出的模型在解决不同类别样本数差异和不同误分代价的个人信用预测问题时,有效地降低了总误分代价,提高了个人信用预测精确度。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
蒋寿生 鄂加强 刘云卿 龚金科
依据铂电阻温度传感器样本,提出了一种采用最小二乘支持向量机辨识传感器逆模特征的校正铂电阻温度传感器非线性误差的原理和方法.该方法不需逆模型函数形式的先验知识,能够保证找到的极值解就是局最优解,具有较好的泛化能力.实例应用表明,其检测精度可达到0.1℃,铂电阻温度传感器非线性校正效果好.
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