基于深度学习的综合能源配电系统负荷分析预测 被引量：52

1

作者 罗凤章 张旭 +3 位作者 杨欣 姚良忠 朱凌志 钱敏慧 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期23-32,共10页

为支撑综合能源配电系统的经济调度和优化运行,提出了一种基于深度学习的冷热电多元负荷综合预测方法。首先,使用皮尔逊系数定量计算多元负荷间的相关关系,分析负荷与影响因素间相关性;然后,构建基于卷积神经网络和支持向量回归的深度... 为支撑综合能源配电系统的经济调度和优化运行,提出了一种基于深度学习的冷热电多元负荷综合预测方法。首先,使用皮尔逊系数定量计算多元负荷间的相关关系,分析负荷与影响因素间相关性;然后,构建基于卷积神经网络和支持向量回归的深度学习模型,其中卷积神经网络作为特征提取器从输入数据中提取隐含的更具代表性的特征信息,支持向量回归作为预测模型输出预测结果,同时开展缺失数据与离群数据的预处理;最后,应用某综合能源系统的实际数据对算法的有效性进行了验证,比较分析了考虑多元负荷相关性对预测结果的影响。结果表明:所提出的RCNN-SVR模型对冷、热、电负荷均有较好的预测精度。研究成果可为综合能源配电系统的综合负荷预测提供参考。 展开更多

关键词 综合能源配电系统 负荷预测 深度学习 卷积神经网络 支持向量机 相关性分析

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基于SVM与自适应时空数据融合的短时交通流量预测模型 被引量：26

2

作者 李巧茹 赵蓉 陈亮 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第4期597-602,共6页

针对短时交通流变化周期性与随机性特点,选取时间和空间序列流量观测值作为支持向量机训练样本进行训练,使用空间序列预测值对交通流时间序列预测结果进行修正,并通过对历史时间空间序列预测结果的分析,动态调整其对未来预测的影响,建... 针对短时交通流变化周期性与随机性特点,选取时间和空间序列流量观测值作为支持向量机训练样本进行训练,使用空间序列预测值对交通流时间序列预测结果进行修正,并通过对历史时间空间序列预测结果的分析,动态调整其对未来预测的影响,建立基于SVM与自适应时空数据融合的短时交通流量预测模型.最后,将提出的预测模型与支持向量机时间序列预测模型、指数平滑法、多元回归法预测结果进行对比,结果表明:自适应时空数据融合预测模型可将预测平均相对误差控制在4%,明显高于其他模型预测精度. 展开更多

关键词 短时交通流预测 支持向量机 自适应 数据融合 相关分析

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夏季东亚季风区500 hPa月环流异常及其与我国降水关系的向量EOF分析 被引量：13

3

作者 宋正山 杨辉 《大气科学》 CSCD 北大核心 2001年第3期401-404,共4页

利用 ＮＣＥＰ／ ＮＣＡＲ １９８０～ １９９７年夏季月平均风场及同时期我国 １６０个测站月平均降水资料，讨论了运用向量经验正交展开（ＥＯＦ）方法得到的流场月距平主要模态的时空变化特征。分析了主要模态与中国夏季降水（雨型... 利用 ＮＣＥＰ／ ＮＣＡＲ １９８０～ １９９７年夏季月平均风场及同时期我国 １６０个测站月平均降水资料，讨论了运用向量经验正交展开（ＥＯＦ）方法得到的流场月距平主要模态的时空变化特征。分析了主要模态与中国夏季降水（雨型）的相关分布，指出ＥＯＦ１及ＥＯＦ２模态与中国夏季降水最主要分布型式有很好的对应关系。用小波变换方法对主要模态的时间系数进行了分析，揭示了各模态的多时间尺度性质，发现３～６年周期振荡是主要的。 展开更多

关键词 向量EOF分解 降水 相关分析 多时间尺度 夏季 东亚季风 大气环流异常

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基于小波分解和SVM的大气污染物浓度预测模型研究 被引量：17

4

作者 郑霞 胡东滨 李权 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第8期2962-2969,共8页

针对大气污染物浓度的精准预测问题,运用小波分解将污染物浓度一维序列分解为高维信息,结合气象及污染物浓度数据,构建了基于小波分解的支持向量机预测模型.最后将模型应用于长沙市2018年PM2.5和O3-8 h的浓度预测.结果表明:①在其他参... 针对大气污染物浓度的精准预测问题,运用小波分解将污染物浓度一维序列分解为高维信息,结合气象及污染物浓度数据,构建了基于小波分解的支持向量机预测模型.最后将模型应用于长沙市2018年PM2.5和O3-8 h的浓度预测.结果表明:①在其他参数不变的条件下,该模型在平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)、一致性水平(IA)和相关系数(R)指标上均优于未经小波分解的预测模型;②在考虑其他污染物对PM2.5浓度的影响后,预测模型评价指标MAE、MAPE和RMSE分别减少了5.57%、9.91%和3.44%,有着更小的误差;③在考虑气象因素对O3-8 h浓度的影响后,预测模型评价指标MAE、MAPE和RMSE分别减少了1.59%、3.54%和0.82%,同样也有更小的误差.由此可以看出,本文所提模型能够有效预测大气污染物浓度,为相关研究提供了方法参考. 展开更多

关键词 污染物 小波分解 支持向量机 灰色关联分析 长沙

原文传递

基于支持向量机模型的北京城镇农产品冷链物流需求预测 被引量：16

5

作者 王晓平 彭文凯 +1 位作者 卢怀宇 闫飞 《湖北农业科学》 2018年第15期88-94,共7页

农产品冷链物流需求系统具有非线性、历史数据少、影响因素众多等复杂特征,而支持向量机在解决小样本、非线性和高维模式识别问题等方面具有突出优势。引入支持向量机模型,以北京城镇为例,从农产品供给、社会经济、冷链发展、人文、物... 农产品冷链物流需求系统具有非线性、历史数据少、影响因素众多等复杂特征,而支持向量机在解决小样本、非线性和高维模式识别问题等方面具有突出优势。引入支持向量机模型,以北京城镇为例,从农产品供给、社会经济、冷链发展、人文、物流需求规模五个角度构建其指标体系,对其2000-2014年的农产品冷链物流需求进行建模,进而对2015-2020年城镇农产品冷链物流需求量进行预测。结果表明,建立的模型对冷链物流需求与其影响因素的非线性关系方面有较高的精度和应用价值,能够为农产品冷链物流规划者及政府提供定量的决策依据。 展开更多

关键词 农产品 冷链物流需求 支持向量机 灰色关联分析 预测模型

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基于支持向量机的矿区复垦农田土壤-小麦镉含量高光谱估算 被引量：10

6

作者 许吉仁 董霁红 +2 位作者 杨源譞 谭琨 程伟 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期102-109,共8页

以徐州柳新矿区复垦农田土壤-小麦为研究对象,采用传统采样检测方法分析土壤-小麦中重金属镉含量,借助ASD FieldSpec 3型便携式高光谱仪测量样品反射光谱,对光谱进行加权移动平滑、一阶微分变换、包络线去除以及倒数的对数变换,据此选... 以徐州柳新矿区复垦农田土壤-小麦为研究对象,采用传统采样检测方法分析土壤-小麦中重金属镉含量,借助ASD FieldSpec 3型便携式高光谱仪测量样品反射光谱,对光谱进行加权移动平滑、一阶微分变换、包络线去除以及倒数的对数变换,据此选择具有显著相关的土壤和小麦镉污染胁迫敏感波段作为相关因子,建立基于支持向量机的矿区复垦农田土壤-小麦镉含量高光谱估测模型.结果表明:以粉煤灰和煤矸石作为充填物料的复垦场地镉含量在土壤环境质量三级标准值之下,但是其上种植的小麦镉含量均超标,受到严重的镉胁迫;建立的模型能够较理想地进行土壤-小麦镉含量估测,土壤的估测模型相关系数为0.947,小麦的估测模型相关系数为0.782.该研究为监测复垦农田土壤及作物重金属污染提供新方法,为保障矿区粮食安全提供技术手段. 展开更多

关键词 高光谱遥感 支持向量机 相关性分析 矿区复垦 土壤 小麦 镉 重金属

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基于多模态支持向量回归的PM_(2.5)浓度预测 被引量：9

7

作者 陈菊芬 李勇 《环境工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期122-126,34,共6页

为更好地掌握日均PM_(2.5)浓度的变化规律,提出了一种基于多模态支持向量回归(MSVR)的混合预测模型。利用集成经验模态分解将日均PM_(2.5)数据分解成不同频段的分量序列,以降低数据的非平稳性。然后根据每组分量自身特点构建不同的支持... 为更好地掌握日均PM_(2.5)浓度的变化规律,提出了一种基于多模态支持向量回归(MSVR)的混合预测模型。利用集成经验模态分解将日均PM_(2.5)数据分解成不同频段的分量序列,以降低数据的非平稳性。然后根据每组分量自身特点构建不同的支持向量回归(SVR)模型,并通过相关分析确定各分量输入变量。最后,将各分量预测值进行叠加得到最终预测结果。以浙江省玉环市的PM_(2.5)浓度进行验证。结果表明:与单一SVR模型相比,MSVR模型具有更好的预测效果,精度评价指标MAE、MAPE和RMSE分别下降了26.98%、23.04%、34.08%,这为大气污染预控提供了有效的技术支持。 展开更多

关键词 PM2.5浓度 集成经验模态分解 支持向量回归 预测模型 相关分析

原文传递

青光眼视神经头参数与视网膜神经纤维层的相关性分析 被引量：7

8

作者 徐军 陈强 牛四杰 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期977-983,共7页

青光眼是一种以视神经萎缩和视野缺损为共同特征的视网膜疾病,是导致人类失明的第二大视网膜疾病.青光眼的早期症状不明显,因此对早期青光眼的筛选和诊断将会阻止青光眼的进一步发展.文中提出一种评估青光眼发病机制的算法,首先利用随... 青光眼是一种以视神经萎缩和视野缺损为共同特征的视网膜疾病,是导致人类失明的第二大视网膜疾病.青光眼的早期症状不明显,因此对早期青光眼的筛选和诊断将会阻止青光眼的进一步发展.文中提出一种评估青光眼发病机制的算法,首先利用随机森林分割视网膜神经纤维层,然后利用块搜索算法分割视盘与视杯,最后分析两者相关性.实验结果表明,视网膜神经纤维层与垂直杯盘比,视杯面积以及沿盘面积比的相关性大小为0.64,0.62和0.54,验证了在诊断青光眼方面计算视网膜神经纤维层厚度与杯盘比大小是密切相关和互补的,对研究青光眼的发展趋势具有重要意义. 展开更多

关键词 频域光学相干断层技术 青光眼 视网膜神经纤维层 杯盘比 随机森林 支持向量机 相关性分析

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一种基于XGBoost算法的月度负荷预测方法 被引量：6

9

作者 钱仲文 陈浩 纪德良 《浙江电力》 2019年第5期77-82,共6页

为向大工业提供更为精确的月度负荷预测,提出将XGBoost(极端梯度上升)算法引入电网负荷预测,对负荷及相关影响因素指标进行异常识别填补、指标转换、独热编码等数据预处理工作;结合关联分析,对相关影响因素指标进行筛选;最后采用XGBoos... 为向大工业提供更为精确的月度负荷预测,提出将XGBoost(极端梯度上升)算法引入电网负荷预测,对负荷及相关影响因素指标进行异常识别填补、指标转换、独热编码等数据预处理工作;结合关联分析,对相关影响因素指标进行筛选;最后采用XGBoost算法进行月度负荷建模预测。结合实例,对比XGBoost与支持向量机、神经网络模型算法在大工业用户近几年历史月度负荷数据建模预测中的应用,发现XGBoost模型应用效果较佳,具有一定的实用性。 展开更多

关键词 XGBoost 支持向量机 神经网络 月度负荷预测 数据预处理 关联分析

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基于灰色特征加权支持向量机的火炮质量评估 被引量：5

10

作者 胡胜海 何蕾 +2 位作者 徐鹏 杨奇 金锦花 《应用科技》 CAS 2011年第1期21-25,共5页

针对火炮质量评估中现场数据少,传统评估方法过多地依赖人的主观因素的问题,提出了一种基于灰色特征加权支持向量机(GFWSVM)的火炮质量评估方法.针对评估因素重要度的不同,引入特征加权的概念.采用灰色关联分析求取因素特征权重,避免了... 针对火炮质量评估中现场数据少,传统评估方法过多地依赖人的主观因素的问题,提出了一种基于灰色特征加权支持向量机(GFWSVM)的火炮质量评估方法.针对评估因素重要度的不同,引入特征加权的概念.采用灰色关联分析求取因素特征权重,避免了评估结果被一些弱相关因素所支配.通过对火炮质量评估实例仿真计算,表明该方法评价结果可靠,可操作性强,说明了该方法的有效性. 展开更多

关键词 支持向量机 特征加权 灰色关联分析 质量评估 火炮

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多色打印中基于光谱的油墨选择——最佳油墨选择 被引量：5

11

作者 陈炳萍 唐正宁 《包装工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第2期64-66,共3页

描述了从给定油墨库中选择出一组八色油墨,建立最小化同色异谱的八色光谱打印模型的油墨选择算法。对于一个含有n种油墨的油墨库,这里有C8n种油墨组合,当n很大时,油墨组合的数量就成了几何数字。有些明显不可能的油墨组合,通过解析法可... 描述了从给定油墨库中选择出一组八色油墨,建立最小化同色异谱的八色光谱打印模型的油墨选择算法。对于一个含有n种油墨的油墨库,这里有C8n种油墨组合,当n很大时,油墨组合的数量就成了几何数字。有些明显不可能的油墨组合,通过解析法可以去除。首先,使用向量相关性分析法来去除没有可行性的组合。然后,用连续调相似评估每一备选油墨组的色度和光谱精确度。选择备选油墨组中对应有光谱精确度最高的一组油墨,定为八色打印过程的最佳油墨组以获取最小同色异谱的色彩复制。 展开更多

关键词 向量相关分析 油墨选择算法 光谱精确度 同色异谱指数

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1987～2007年上海市土地利用覆被变化研究 被引量：3

12

作者 郭家秀 胡小猛 《上海师范大学学报（自然科学版）》 2010年第1期105-110,共6页

采用"支持向量机分类"方法对上海市1987年和2007年的TM影像进行了解译.结果显示:近20年来的区域土地利用覆被变化表现为耕地和未利用土地的面积在不断减少,城乡建设用地、林地、草地、水域面积在不断增加;在空间格局的变化上... 采用"支持向量机分类"方法对上海市1987年和2007年的TM影像进行了解译.结果显示:近20年来的区域土地利用覆被变化表现为耕地和未利用土地的面积在不断减少,城乡建设用地、林地、草地、水域面积在不断增加;在空间格局的变化上,城乡建设用地的扩张虽然以从中心城区向外摊开方式为主,但沿交通轴向和卫星城镇点上的外拓发展趋势也非常明显;林地的增加主要集中于环城绿化带、森林公园、城市公园、居住区绿化等区域.根据区域社会-经济-生态复合系统变化与区域土地利用覆被结构变化间的相关性,利用"主成分分析法"和Excel统计功能,建立了两者间的线性相关模型.论文的研究结论可为政府部门科学合理地使用和管理上海有限的土地资源提供参考. 展开更多

关键词 土地利用覆被变化 遥感解译 支持向量机分类法 主成分分析法 相关性分析

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一种改进的SVM短期电力系统负荷预测方法 被引量：3

13

作者 周思明 段金长 +1 位作者 李颖杰 覃海 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2023年第6期661-665,共5页

针对电力市场环境下短期电力系统负荷预测准确、高效的要求,提出了一种改进的支持向量机短期负荷预测方法。利用主成分降维获取日负荷数据的特征因子,通过灰色关联分析建立负荷特征因子与影响因素之间的关联关系。构建不同日之间影响因... 针对电力市场环境下短期电力系统负荷预测准确、高效的要求,提出了一种改进的支持向量机短期负荷预测方法。利用主成分降维获取日负荷数据的特征因子,通过灰色关联分析建立负荷特征因子与影响因素之间的关联关系。构建不同日之间影响因素的加权差异度值,将倒数作为权重系数引入支持向量机模型,建立了一种考虑影响因素权值特征的SVM负荷预测模型。仿真结果表明,改进的SVM模型在一个月内负荷预测的平均预测准确率约为97.01%,日均相对误差在0.32%~3.57%范围内波动。该模型的负荷预测准确率和稳定性均优于常规的SVM模型与LS-SVM模型。 展开更多

关键词 负荷预测 支持向量机 主成分分析 负荷特征 灰色关联分析 差异度值 权重系数 相对误差

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基于IWOA-SVM的变压器绕组热点温度预测

14

作者 马成 罗亭然 +1 位作者 刘闯 卢银均 《宁夏电力》 2024年第1期62-68,共7页

为了降低变压器高温运行风险和提高绕组热点温度预测精度,提出了一种基于改进鲸鱼算法优化支持向量机的绕组热点温度预测方法。采用灰色关联分析结果确定负载电流、有功功率、顶层油温和环境温度为引起绕组热点温度变化的主要特征量,并... 为了降低变压器高温运行风险和提高绕组热点温度预测精度,提出了一种基于改进鲸鱼算法优化支持向量机的绕组热点温度预测方法。采用灰色关联分析结果确定负载电流、有功功率、顶层油温和环境温度为引起绕组热点温度变化的主要特征量,并以此作为绕组热点温度预测模型的支持向量。利用余弦调整控制因子和引入自适应权重系数2种策略对鲸鱼算法进行改进,提高了改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm, IWOA)的优化性能,采用IWOA算法优化支持向量机(support vector machine, SVM)参数,建立了基于IWOA-SVM的变压器绕组温度预测模型。算例分析结果表明,本文绕组热点温度预测方法的均方根误差为1.21℃、决定系数为0.897,平均相对误差为2.14%,三项指标均优于其他方法,验证了所提方法的实用性和有效性。 展开更多

关键词 变压器 绕组热点温度 改进鲸鱼算法 支持向量机 灰色关联分析

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基于集合经验模态分解和支持向量机的溶解氧预测 被引量：4

15

作者 余成洲 李勇 白云 《环境监测管理与技术》 CSCD 2018年第3期27-31,共5页

应用集合经验模态分解(EEMD)和支持向量机(SVM)相结合的方法,建立一种天然水体溶解氧浓度预测模型。首先,利用EEMD方法将溶解氧时序分解成不同频段的分量,以降低序列的非平稳性;然后,根据各序列分量的自身特征建立合适的SVM预测模型,此... 应用集合经验模态分解(EEMD)和支持向量机(SVM)相结合的方法,建立一种天然水体溶解氧浓度预测模型。首先,利用EEMD方法将溶解氧时序分解成不同频段的分量,以降低序列的非平稳性;然后,根据各序列分量的自身特征建立合适的SVM预测模型,此过程通过相关分析确定各分量输入量;最后,将各子分量预测值合成得到最终的预测结果。使用该模型对嘉陵江北温泉段的溶解氧浓度进行预测,结果表明,与传统单一的SVM和BP神经网络模型相比,该模型能有效提高预测精密度,具有良好的应用前景。 展开更多

关键词 集合经验模态分解 支持向量机 溶解氧预测 相关分析

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不同特征描述下H1N1病毒血凝素蛋白序列的比较分析 被引量：4

16

作者 李巍巍 李阳 唐旭清 《生命科学研究》 CAS CSCD 2016年第2期119-124,共6页

在传统表征蛋白质序列的40维特征向量的基础上,依据氨基酸的种类与理化性质,将蛋白质序列40维向量分解为20维、4维和16维3种子特征向量描述。结合33条H1N1流感病毒血凝素(hemagglutinin,HA)蛋白质序列和统计学相关性分析理论,进行了蛋... 在传统表征蛋白质序列的40维特征向量的基础上,依据氨基酸的种类与理化性质,将蛋白质序列40维向量分解为20维、4维和16维3种子特征向量描述。结合33条H1N1流感病毒血凝素(hemagglutinin,HA)蛋白质序列和统计学相关性分析理论,进行了蛋白质序列两两之间及每条病毒蛋白质序列对应的不同子特征向量之间的相关性分析,发现病毒蛋白质序列之间存在高度相关性,且每条病毒蛋白质序列对应的20维子特征向量与其他两种子特征向量之间均不显著相关,而4维与16维子特征向量之间显著相关。进一步依据不同的特征向量对33条HA蛋白质序列进行分类,研究发现依据40维特征向量与16维特征向量进行的分类结果高度一致。因此,在不影响表征病毒序列特性的前提下,对于已有的表征蛋白质序列的40维特征向量,可以用16维的特征向量进行代替,以减少计算复杂度。 展开更多

关键词 H1N1流感病毒 氨基酸分类 特征向量 相关性分析 系统聚类

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基于灰狼算法优化SVR的企业最大需量预测方法

17

作者 张跃伟 胡敏 高孝天 《现代建筑电气》 2024年第7期17-23,共7页

随着电力供给侧结构性改革,快速准确的电力需量预测有利于企业合理安排生产计划,有助于降低企业用电成本,减少电网侧供电压力,对电网的安全运行和企业的稳定生产具有重要的意义。基于支持向量回归机(SVR)对企业最大需量展开预测模型分析... 随着电力供给侧结构性改革,快速准确的电力需量预测有利于企业合理安排生产计划,有助于降低企业用电成本,减少电网侧供电压力,对电网的安全运行和企业的稳定生产具有重要的意义。基于支持向量回归机(SVR)对企业最大需量展开预测模型分析,对模型输入特征进行关联性分析和降维处理,并采用灰狼算法(GWO)优化模型内部的超参数,以达到更好的预测性能。最终结合真实数据,通过MATLAB仿真对比了BPNN、SVR、GWO-SVR的预测性能,验证了所提方法的有效性和准确性。 展开更多

关键词 支持向量机 灰狼算法 关联性分析 降维

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基于差分进化优化的约简最小二乘支持向量机 被引量：3

18

作者 高润鹏 伞冶 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期1012-1018,共7页

针对最小二乘支持向量回归机的解缺乏稀疏性、预测速度慢等问题,采用向量相关分析在高维特征空间约简支持向量.为使约简模型能最佳逼近原模型,提出原模型与约简模型预测训练样本的平方误差和作为新性能评价准则.为得到最优约简模型,定... 针对最小二乘支持向量回归机的解缺乏稀疏性、预测速度慢等问题,采用向量相关分析在高维特征空间约简支持向量.为使约简模型能最佳逼近原模型,提出原模型与约简模型预测训练样本的平方误差和作为新性能评价准则.为得到最优约简模型,定义了离散加法、减法和乘法算子,并将新性能评价准则作为适应度函数,采用整数编码的差分进化算法进行全局优化.4个标准数据集实验结果表明,与前人提出的3种性能评价准则相比,新算法得到的约简模型具有更好的泛化性能,并且在泛化性能略有下降情况下,支持向量数目大幅减少. 展开更多

关键词 最小二乘支持向量回归机 稀疏性 向量相关分析 差分进化 整数编码 支持向量约简

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汽车关门声品质预测的MSA-SVR方法研究 被引量：2

19

作者 黄泽好 陈华语 +1 位作者 邹艾宏 陈宝 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2021年第3期145-150,共6页

从多元统计分析方法与机器学习理论出发,建立一种基于多元统计分析-支持向量回归(Multivariate statistical analysis-support vector regression,MSA-SVR)的汽车关门声品质主观偏好值预测模型。以采集的14辆乘用车关门声样本为对象,运... 从多元统计分析方法与机器学习理论出发,建立一种基于多元统计分析-支持向量回归(Multivariate statistical analysis-support vector regression,MSA-SVR)的汽车关门声品质主观偏好值预测模型。以采集的14辆乘用车关门声样本为对象,运用成对比较法试验得出其主观偏好值,通过因子分析、聚类分析及相关性分析等多元统计方法对各客观参量间及主客观参量间的相关关系进行分析,得到其主要客观参数为响度、尖锐度以及A计权声压级;然后通过支持向量回归方法构建主观偏好值预测模型。结果显示,基于MSA-SVR方法的模型预测值均方误差更小,与偏好性试验的相关性更高,表明其预测能力更优,验证了MSA-SVR方法对汽车关门声品质预测的可行性和高效性。 展开更多

关键词 声学 关门声 声品质 因子分析 支持向量回归 聚类分析 相关性分析

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基于支持向量机上海地区土体物理力学指标相关性研究 被引量：1

20

作者 李志国 白瑞涵 +1 位作者 刘旭进 王庶懋 《地震科学进展》 2023年第2期66-76,共11页

针对上海地区土体物理力学指标开展相关性分析,结合多个工程场地获取的土体室内试验数据,采用支持向量机算法构建了土体塑性指数、液性指数与压缩系数的相关性分析模型,并结合误差指标对模型参数进行优化。将支持向量机模型与传统的线... 针对上海地区土体物理力学指标开展相关性分析,结合多个工程场地获取的土体室内试验数据,采用支持向量机算法构建了土体塑性指数、液性指数与压缩系数的相关性分析模型,并结合误差指标对模型参数进行优化。将支持向量机模型与传统的线性、多项式拟合方法结果对比分析,表明该模型预测结果与实际结果较为吻合,且该模型另一优势在于能够从更多的数据中进行更深度的挖掘来提升自身的鲁棒性。考虑到不同土体的工程性质差异较大,进一步研究该模型的预测性能与适用性,就每个测试样本点预测偏差与其物理指标建立二者的关系曲线,结果表明可塑性小的中压缩性土体相较于高压缩性土体的预测偏差更小,模型更加稳定与准确,可为上海地区土体压缩性相关研究提供参考。 展开更多

关键词 支持向量机 相关性分析 压缩系数 液性指数 塑性指数

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