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《环境科学与技术》2017,(6)
考虑样本和输入变量的选取对预测模型精度的影响,文章提出一种基于K-means聚类与偏最小二乘法的支持向量机PM_(2.5)浓度预测方法。首先采用K-means算法对气象属性进行聚类,间接把PM_(2.5)序列分成了相似度较高的若干类,并分别作为预测建模用的训练样本;然后采用偏最小二乘法从影响PM_(2.5)浓度的多种因素中提取主成分,作为各类模型的优化输入;最后根据预测日的气象属性选出合适类别,运用优化后的训练样本和输入变量建立PM_(2.5)浓度预测模型。以北京市某监测点的实际数据为例,运用改进模型和传统模型分别进行实验。结果表明:改进的支持向量机相比传统支持向量机在预测精度上有明显的提高,精度评价指标MAE、MAPE和RMSE分别下降38.10%、50.59%、37.15%。研究实证,引入K-means聚类与偏最小二乘法的手段来提高传统支持向量机在PM_(2.5)浓度预测中的精度具有可行性。 相似文献
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基于UD-PLS对牛粪堆制Cu和Zn钝化预测模型的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
选取钝化材料木醋液和影响堆肥质量的关键因素:含水量和C/N,每个因素安排6个水平,利用均匀设计进行多因素多水平试验,对试验结果进行偏最小二乘回归分析,建立对重金属的钝化预测模型.结果表明:木醋液添加比例为0.50%、含水量为40%和C/N为40时,Cu和Zn的钝化效果均达到最大值,分别为13.5%和30.2%;其中重金属Cu的钝化预测模型为 ,其中交叉有效性为 ,模型达到精度要求;重金属Zn的钝化预测模型为 ,其中交叉有效性为 ,模型达到精度要求.针对多因素多水平的复杂堆肥系统中,将均匀设计与偏最小二乘法有机耦合,有效地解决了试验次数多、因素间多重相关性的问题,从而使模型精度和实用性都得到提高. 相似文献
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为提高飞行事故的预测精度,提出一种基于D-S证据理论的组合预测模型.该模型分别采用时间序列、BP神经网络和最小二乘支持向量机对飞行事故率进行预测,通过对待测年份之前的飞行事故的预测误差分析,计算出相应的基本信任分配函数,并借助D-S证据理论对三种预测模型进行融合,将融合结果作为飞行事故率预测模型的权重,从而得出待测年份的飞行事故预测结果.以美国空军A类飞行事故数据对该组合模型进行验证,结果表明组合预测模型能够较准确地预测飞行事故率,且模型精度优于任何单一预测模型. 相似文献
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研究了多变量非线性河涌水质预测问题,提出了多核最小二乘支持向量机河涌水质预测模型。模型采用协同结构的非线性函数将水质时序样本映射到高维特征空间,进行多元线性回归。然后将该回归问题转化成半无限线性规划问题,运用交换集法求解。文章利用东江流域河涌水质数据进行了拟合预测实验,结果表明,与单核最小二乘支持向量机河涌水质预测模型相比,多核模型的预测误差减小了23%以上,它较单核模型具有更高的预测精度和更好的泛化推广性能。 相似文献
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天山北麓土壤有机质高光谱特征分析 总被引:1,自引:0,他引:1
《环境科学与技术》2015,(9)
随着土壤遥感科学的快速发展,光谱技术及其相关理论分析在农业生产与生态规划领域得到了广泛的应用。通过对光谱反射率进行一阶微分与倒数对数形式的变换,选取相关系数较大的波段构建基于多元逐步回归与偏最小二乘法的反演模型,得到如下基本结论:土壤光谱的一阶微分的变化,显著提高了土壤有机质含量与光谱间的敏感性;在多元逐步回归分析中,反射率一阶微分的多元回归模型的稳定性及预测精度最好;在偏最小二乘法回归分析中,反射率倒数对数模型的决定系数达到了最高的0.962,而总均方根误差为最低的1.082,其模型的稳定性及预算精度优于其他模型;总体上,偏最小二乘法回归模型的稳定性及预测精度优于多元回归模型,能够进一步满足研究区土壤有机质含量估算的实际需求。 相似文献
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GF-5高光谱遥感影像的土壤有机质含量反演估算研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文基于高光谱遥感影像对土壤有机质含量进行反演估算,以哈尔滨与兴安盟交界处的平原地表土壤为试验对象.首先,基于辐射和几何校正等预处理的高分五号(GF-5)高光谱遥感影像,依据五点采样法采集影像覆盖范围的地表土壤样本共100组,在实验室内进行理化分析等一系列处理获取样本土壤有机质含量数据.然后,运用偏最小二乘法建立高光谱影像土壤沙化指数、土壤退化指数、归一化亮度指数和土壤盐分指数反演土壤有机质含量的估算模型.比较基于原始反射率数据、一节微分反射率数据和4种土壤指数构建的反演模型的预测精度,通过65%的建模样本和35%的预测样本验证表明,反演模型中基于土壤指数建立的反演模型的预测验证精度最高,预测集验证中ρ为0.816,RMSE为1.7287.并将该反演模型运用到高光谱影像的土壤有机质含量的反演估算,实际测量的SOM与影像反演SOM含量变化趋势一致,相关性达到80.023%以上,验证了模型的反演估算精度. 相似文献
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针对高维、非线性环境系统的传统预测模型存在结构复杂、收敛速度慢、求解精度低的局限,提出对环境系统预测量及其影响因子进行幂函数与对数函数相结合的规范变换.此规范变换能使变换后的各影响因子皆等效于一个线性化的规范因子,从而将多因子、非线性的预测建模简化为简单的一个"等效"规范因子的一元线性回归建模;并对预测样本的模型输出进行误差修正,以提高样本的预测精度.在规范变换的基础上,由有m个规范因子的每个建模样本生成一个规范因子的m个"等效"训练样本,n个建模样本共生成N=m×n个训练样本.应用最小二乘法,建立基于规范变换的一元线性回归预测模型.将基于规范变换的一元线性回归预测模型与相似样本误差修正法相结合,分别用于某市5个点位的SO_2浓度预测和南昌市城市降水酸度pH值预测及某河段COD_(Mn)预测,并与多种传统预测模型和方法及基于规范变换与误差修正的3种智能预测模型的预测结果进行了比较.结果表明:该预测模型用于3个实例预测的相对误差绝对值的平均值分别为1.14%、0.49%和1.45%;最大相对误差绝对值分别为2.22%、0.87%和1.85%,与基于规范变换与误差修正的3种智能预测模型的相应误差几乎没有差异,甚至还要小;均远小于多种传统预测模型和方法的相应误差,其预测精度甚至提高了一个数量级以上.基于规范变换与误差修正的一元线性回归预测模型简单、预测精度高、稳定性好,不存在"维数灾难",因而可广泛用于任意系统的预测建模. 相似文献
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以影响大气质量的因素为目标,提出了预测模型;并运用加权实时最小二乘法,对模型进行实时辨识。研究表明,模型完全适用于城市空气质量的预测。文章并给出了该模型在上海地区应用的结果。 相似文献
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空气质量预测对合理制定环境治理政策具有重要意义。针对目前单体预测模型存在模型不稳定和泛化能力不强的问题,提出基于逆方差权重分配方法融合3种单体模型的空气质量指数(air quality index, AQI)预测方法。首先,以北京市为例,构建空气质量指数预测数据集;其次,分别构建长短期记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)、双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)和多元线性回归(MLR)5种模型对数据集进行预测,并对比以上模型的预测结果;最后,在多模型融合方法中,选择逆方差法计算预测精度较高的3种单体模型的权重,根据算得权重构建逆方差融合预测模型。与预测精度较高的3种单体模型以及加权平均融合预测模型相比,逆方差融合预测模型对空气质量指数的预测精度R2分别提高3.9%、3.4%、1.6%和0.5%,达到0.933。结果表明:逆方差融合预测模型综合了各单体预测模型的优点,能够提高AQI预测精度。 相似文献
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为了建立适用于环境系统的结构简洁、形式统一、程序规范、应用普适的神经网络和投影寻踪回归预测模型,针对传统的神经网络和投影寻踪回归用于多因子、大样本预测建模,存在模型结构复杂、学习效率低的局限,提出设置环境系统预测量及其影响因子参照值和规范变换式的原则和方法,使规范变换后的影响因子皆"等效"于同一个规范影响因子,从而将多因子的的预测建模简化为等效规范因子的预测建模,使模型结构得到极大地简化,提高了学习效率;此外,为了提高预测模型的预测精度,还提出了对预测样本的模型输出值的误差修正公式.在对环境系统的预测量及其影响因子进行规范变换的基础上,将m个规范影响因子的每个建模样本组成m个"等效"训练样本,应用免疫进化算法优化模型参数,分别建立适用于环境系统的2个或3个规范影响因子的前向神经网络和投影寻踪回归两类预测模型;并依据误差理论,对误差修正公式修正后的模型预测精度的提高进行了严格的数学论证.将基于规范变换与相似样本误差修正相结合的两类预测模型,用于某市5个点位的SO_2浓度预测,并与6种传统预测模型和方法的预测结果进行了比较.结果表明:对同一个预测样本,同类模型的两种不同结构的的预测值及其相对误差都几乎完全相同或彼此相差甚小;此外,两种不同结构的两类预测模型用于5个样本预测,其相对误差绝对值的平均值分别为2.59%、2.67%;2.18%、2.62%,均远小于传统BP神经网络模型的25.72%、传统PPR模型的14.20%、传统SVR模型的22.13%、模糊识别模型的21.57%、组合算子模型的18.36%和多元回归模型的25.31%;而两类模型预测的最大的相对误差绝对值分别为4.11%和3.57%,更加远远小于传统的6种预测模型的37.18%、56.07%、27.40%、32.14%、38.38%和60.26%.实例分析结果证实了误差修正公式对提高模型预测精度具有切实可行性.基于规范变换与误差修正相结合的前向神经网络和投影寻踪回归两类预测模型不仅避免了"维数灾难",提高了学习效率和模型的预测精确度,而且具有简洁、普适、规范、统一和稳定的特点,对其他预测建模也有借鉴作用. 相似文献
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为了指导脱硫系统故障检修和运行优化,以石灰石-石膏湿法脱硫系统为对象,探讨了浆液循环泵常见故障模式及故障原因,运用模糊理论建立了浆液循环泵的故障诊断模型和石灰石-石膏湿法脱硫效率的优化模型,并对某70MW机组石灰石-石膏湿法脱硫装置进行了验证。结果表明:故障诊断模型能准确诊断出故障问题;效率预测模型的数值和实际监测值其相对误差较小(在±1%范围内),预测值与实际监测值的均方根误差RMSE为0.0021,曲线趋势基本一致。这说明本研究成功地将模糊理论运用于湿法脱硫系统的故障诊断和优化运行。 相似文献
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基于BP神经网络的城市总生态足迹预测研究——以武汉市为例 总被引:6,自引:2,他引:6
鉴于BP网络在处理非线性复杂系统的优势,以武汉市为研究对象,构建一个10-4-1结构的BP神经网络预测模型,将1978-2002年和2003年的相关数据作为模型的训练和测试样本,以2004年的社会、经济、环境数据作为网络的预测输入,对该年的总生态足迹进行预测。结果表明,BP神经网络预测结果与实际足迹值的相对误差为0.69%,预测精度优于传统的多元回归统计模型。 相似文献
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杨文玉 《安全.健康和环境》2023,(2):35-40
为了提前掌握催化裂化再生烟气中二氧化硫的排放浓度,有效动态指导烟气脱硫设施运行参数调节,研究开展了RBF和BP神经网络在催化裂化再生烟气二氧化硫浓度预测中的应用。通过业务和数据分析,确定了影响再生烟气二氧化硫浓度的工艺特征变量。利用2组采用不同方法清洗的数据,对比分析了RBF和BP神经网络模型在提前15 min情况下,预测再生器出口二氧化硫排放浓度的效果,结果表明2种模型的预测精度分别为90.36%和86.43%。RBF神经网络二氧化硫浓度预测模型经过400个工业样本测试,浓度预测值的最大误差为14.01 mg/m3,最小误差为0.05 mg/m3,平均误差为6.08 mg/m3,满足企业现场应用的要求。 相似文献
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油气管道受多种因素的影响会发生管壁减薄、管道破裂等现象,为提高管道失效压力的预测精度,提出一种基于RS-MSWOA-LSSVM的油气管道失效压力预测模型。首先,采用粗糙集(RS)属性约简提取关键特征,以优化预测模型的输入变量;然后,采用混合策略下的鲸鱼优化算法(MS-WOA)对惩罚因子C和核函数参数σ2进行寻找,并将优化后的参数代入最小二乘法支持向量机(LSSVM)进行预测,得到最优解;最后,引入均方误差、均方根误差、平均绝对误差和决定系数(R2)4个评价指标,对LSSVM模型、WOA-LSSVM模型和RS-MSWOA-LSSVM模型的预测精度进行了对比评价。结果表明:RS-MSWOA-LSSVM模型与另外两种模型相比,其预测结果的R2提升至0.996 8,均方误差降至0.063 9 MPa,均方根误差降至0.252 8 MPa,平均绝对误差降至0.222 3 MPa,说明该模型的预测结果与实际结果的拟合度更高,且预测精度优于其他两种模型。该研究结果可为油气管道失效压力的预测与管道的安全防护提供技术支撑和决策依据。 相似文献
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采用小波分解(WD)将济南市科干所监测站PM_(2.5)浓度的一维时间序列(2013年1月1日—2017年8月15日)分解为高维信息,获得了该监测站附近PM_(2.5)浓度的时频变化特征,重点分析了PM_(2.5)的随机性和趋势性问题.然后构建了基于小波分解的多级残差修正的最小二乘支持向量回归预测模型(AMLRC-WLSSVR),结果发现,该模型能够很好地对济南市PM_(2.5)浓度做出预测,特别是针对重污染天气的预测有很好的精度.为了避免预测结果的不确定性问题,提出了一种基于方差估计给出预测值置信区间上界的方法,同时,有效弥补了单点预测的不稳定性及预测精度不足的缺点,该方法能够为实际空气污染预警提供技术支持. 相似文献