排序方式: 共有13条查询结果,搜索用时 0 毫秒
11.
12.
近年来,随着计算能力的不断提高,数据驱动的建模方法受到了广泛的关注,对单模式系统进行定量分析的建模方法获得了诸多研究。然而,实际应用中大多数系统为多模式系统,不但各个模式有着不同的连续行为,连续状态还会在模式之间进行切换。针对这一情形,本文提出了经验概率混合自动机模型,并提出了针对该模型的基于支持向量回归(SVR)的多模式定性定量混合建模方法。该方法使用小波技术识别模式切换点,并在各个模式下单独建立支持向量模型,最后使用D-Markov机整合模型。经实例验证,该方法与传统支持向量回归模型的稳定性接近,但精确程度显著提高。 相似文献
13.
化学需氧量(COD)和叶绿素a(Chl-a)浓度作为与光谱相关的典型水质参数,是反映水体污染程度和富营养化程度的重要指标。支持向量回归模型(Support Vector Regression,SVR)适用于小样本,广泛用于近海典型水质参数的遥感反演,但也存在模型参数选择困难、容易陷入局部最优解的问题。针对这一问题,本文构建融合反向学习和模拟退火的改进麻雀算法(Improved Sparrow Search Algorithm,ISSA),通过改进麻雀算法对SVR模型的惩罚系数和核函数参数进行参数寻优,提出了一种改进的支持向量回归模型(ISSA-SVR)。通过该模型利用实测水面光谱与水质参数数据建立COD和Chl-a浓度反演模型。利用Sentinel-2卫星遥感光谱数据对模型的精度进行验证,得到各水质参数浓度的反演精度。采用ISSA算法优化SVR建立的COD浓度预测模型和Chl-a浓度预测模型的平均相对误差(MRE)分别为20.02%和30.17%。反演结果均优于其他模型(线性回归、SVR和SSA-SVR模型)。实验结果证实,ISSA-SVR算法是实现COD浓度和Chl-a浓度遥感反演的有效方法,可为我国近海典型水质参数遥感反演及后续水体科学管理提供参考。 相似文献