基于关联向量机回归的水质预测模型

提出了一种基于关联向量机回归的水质时间序列预测模型,并以该模型对氢离子浓度指数(p H值)、溶解氧(DO)、高锰酸盐指数(CODMn)和氨氮(NH3-N)4种重要水质指标进行预测.首先采用国家环保部发布的四川攀枝花龙洞水质自动监测数据进行实验,对该模型的有效性进行了验证;然后将关联向量机回归预测模型与支持向量机回归预测模型进行比较.为了比较不同核函数的预测效果,实验中预测模型的核函数分别采用了线性函数和高斯函数.实验结果表明,关联向量机回归模型的预测效果不亚于支持向量机回归模型;且在给出预测值时,还能同时给出预测结果的可信程度.     

基于支持向量机的浮游植物密度预测研究

利用支持向量机方法对具有非线性及突发性特点的浮游植物密度进行了预测,同时与人工神经网络方法预测的结果进行了比较.结果表明,无论是拟和能力还是预测能力,支持向量机方法都明显优于人工神经网络方法,支持向量机方法比较适合于具有小样本、非线性特点的浮游植物密度预测研究.     

浅析中考试题中抛物线与等腰(等边)三角形的问题

二次函数的图像抛物线与三角形的结合是代数与平面几何生成的综合性问题的一种重要形式,这类问题以抛物线为背景,探索是否存在一些点,使其构成某些特殊图形,如常见的等腰(等边)三角形,直角三角形,相似三角形,全等三角形等,这类问题在近几年的中考中占了很大的比例,常常作为中考的压轴试题。     

基于支持向量机的巢湖富营养化程度评价研究

由于湖泊富营养化程度影响因素多,评价因素与富营养化等级之间关系复杂而且具有非线性特征。支持向量机是由Vapnik等人提出的建立在统计学习理论基础上的一种新的机器学习方法,由于其使用结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,解决了一些神经网络遗留的问题,又由于其应用了核函数思想,它可以较好地解决非线性问题,利用支持向量机多类分类算法,构建巢湖富营养化程度评价模型,取得较好的结果。     

企业污水处理的“三角形”运作模式

现行企业污水处理的运作基本上是自行负责,排污者与治污者自成一体。企业在从事生产经营的同时,还承担着治理污水的具体运作。这种运作机制显然存在着以下弊端:一是企业掌握着处理污水的主动权而又缺乏主动性和积极性。由于企业是以追求最大经济利益为主要目的,所以必然把主要精力放在生产经营上。而处理污水需要设备投入,运转又需要成本,对企业本身来说是一种额外负担,属于外部性经济,企业自然消极对待,常     

基于支持向量机的湖泊生态系统健康评价研究

利用支持向量机在处理分类问题、小样本问题和泛化推广方面的优势,构建了基于支持向量机的湖泊生态系统健康评价模型.同时,对广州市最大的人工湖——白云湖的水质及生物群落情况进行了监测,最后运用该模型对白云湖生态系统健康状况进行了评价.评价结果表明,白云湖生态系统处于病态状态,不能达到其净化水质的设计作用.建议从提高进水水质、实施湖区截污和丰富生物量3方面改善白云湖生态系统健康水平.与传统熵权综合健康指数法和熵权模糊综合评价法相比,所建模型更加客观、科学地评价了湖泊生态系统健康状况,能够为湖泊生态系统健康管理提供一定依据,具有广阔的应用前景.     

星巴克的“心”

1987年,年轻的美国小伙子霍华德·舒尔茨在西雅图开办了星巴克咖啡厅。他的原材料一律取自意大利最优质的咖啡豆,辅以最精湛的现煮工艺,短短5年时间,星巴克就在纽约纳斯达克成功上市,进入新的发展阶段。     

基于粗糙集的支持向量机地下水质量评价模型

以辽宁绥中县第四系松散岩类孔隙水的10组水质监测数据为基础,选取pH值、Cl^-、SO₄^2-、NH₄⁺、NO₂^-、NO₃^-、F^-、总硬度、总溶解固体等14项水质评价指标,采用粗糙集对指标进行约简,将基于属性依赖度和信息熵的启发式算法结合,获得属性约简集,应用支持向量机分别评价约简前后的地下水质量.结果表明,属性约简将14项水质指标精简为8项,水质评价结果与约简前保持一致,区域地下水普遍在III类以上,部分地区铁、"三氮"等超标,不适宜饮用.粗糙集和支持向量机的联合应用,在保证分类能力的前提下有效地减少冗余指标,降低运算维度,保证水质评价的合理性.     

基于决策树支持向量机算法的船用设备故障诊断

目的 提高船用设备的智能化水平,增强船舶的安全性、可靠性,对船上设备进行状态监测,并基于监测数据对设备健康状况进行评估,对可能存在的故障工况进行识别.方法 通过采集机舱内的振动数据,对数据进行预处理、快速傅里叶变换,提取1/3倍频带特征,将倍频带谱信号作为特征向量,利用支持向量机算法进行模型训练及分类.对于船上多种工况...     

一种基于状态向量推理的SDG-HAZOP分析方法

HAZOP是分析系统可靠性的一种有效方法,在石油、化工工业中得到了广泛应用。但人工HAZOP分析存在费时、费力、成本高等缺点,而计算机辅助SDG-HAZOP分析的提出有效地改善了人工分析的弊端,然而传统的计算机辅助SDG-HAZOP是纯定性的分析与推理,分析的结果往往过于冗繁。本文介绍了一种改进的基于状态向量推理的计算机辅助SDG-HAZOP分析方法,该方法基于SDG定性模型,构造了一个计算机自动推理引擎,并引入了状态向量的概念,通过正向反向推理,快速高效地发掘出偏差产生的后果和原因。通过应用实践表明,与人工HAZOP分析法和现有SDG-HAZOP分析方法相比,该方法具有完备性好、评价结果系统性和条理性强等优点。     

碱性闪石类质同象的向量空间

用结构分析法确定闪石中阳离子的占位已为人们所熟知，本文采用44个碱性闪石的化学分析数据，通过逐步回归分析，从统计学的角度来分析碱性闪石各晶位中阳离子占位率之间的相关性，从而进一步探讨其类质同象的规律，分析表明：碱性问石中作为独立变量的阳离子并非如通常认为的多而杂，如果把碱性闪石类质同象看成一个随机线性向量，则其空间的维数很可能小于10，上述理论计算同时还表明：1．有可能直接用化学分析结果按概率方法对闪石进行定名；2.有可能选择X射线粉末图大于10条特征峰的强度作统计分析来估算闪石中阳离子的占位率。     

基于AHP和向量模法的宜昌市水环境承载力研究

基于宜昌市水环境现状,从水资源、水生态、社会经济3个方面考察水环境承载力,构建了宜昌市水环境承载力指标体系,选取对数函数作为单项指标的承载度模型,采用层次分析法计算各个指标的权重,基于统计年鉴资料和当地的发展规划,运用向量模法对2005-2020年的宜昌市水环境承载力进行评价和分析。结果表明,近几年宜昌市水环境整体上处于中等偏上水平,承载力值维持在0.55左右,并且该状态将一直维持到2015年,但伴随着宜昌市社会经济的发展,人口规模的扩张,水资源因子将会是宜昌市水环境承载力的限制因素,可以预知,如果宜昌市保持现有经济结构和发展速度,2020年宜昌市水环境承载力值将有所下降,届时水环境问题势必影响到宜昌市生态环境、社会经济和人民生活。     

“钙”莫能外

在众多的媒体上,补钙的宣传铺天盖地、气势汹汹;而在很多人的内心里,补钙的问题挥之不去、疑虑重重。补还是不补?先慢下定论,且让我们共同探讨一下补钙的利与弊、难和易、必要及可能,希望让您既不用再做补钙的"门外汉",也不用再让难补的钙只停留在体外,"钙"莫     

基于回归支持向量机的指标规范值的水质评价模型

传统的回归支持向量机的水质评价模型不具有普适性和通用性,当指标较多时,模型的学习效率和求解精度均会受到影响.若适当设定3类水体(地表水、地下水和富营养化水体)各项指标的参照值及指标值的规范变换式,使不同指标的同级标准的规范值差异不大,从而可以认为用规范值表示的不同指标皆“等效”于某个规范指标.因此,可建立用规范值表示的任意m项指标组合皆适用的水质评价的回归支持向量机模型.通过实例对模型的实用性进行了效果检验,结果表明:用基于回归支持向量机的指标规范值的水质评价模型对河桥地表水、黑龙洞泉域地下水和山仔水库富营养化水体的水质评价结果与用BP神经网络评价法、模糊综合评价法和属性识别评价法的评价结果基本一致.     

基于支持向量机的资源型城市可持续发展指标体系研究

资源型城市的可持续发展系统是由自然、经济、社会三个基本层次组成的相互作用且相互依赖的复杂巨系统。支持向量机回归具有非线性、并行分布处理、自学习等特点，可以较为逼真地模拟该系统。本文通过对资源型城市可持续发展指标体系现有主要方法的研究，提出以支持向量机为模型的资源型城市可持续发展指标的分析预测方法，并应用此方法构造支持向量机。绘制指标预测图。对铜陵市国民经济总产值进行了预测。结果表明本预测方法效果较好。     

基于支持向量机的城市道路降雨径流污染预测模型

为实现城市降雨径流污染有效预测,以文献中的实测数据作为样本,选取雨型、平均雨强、峰值雨强、降雨历时、雨前干期、大气降尘量、PM 10、车流量、路面材料及城市功能区等10项影响因子作为模型输入量,选取径流污染指标COD的场次降雨平均浓度EMC及初期冲刷指数FF30作为模型输出量,基于支持向量机(SVM)构建了城市道路径流污染预测模型。结果表明:EMC-SVM及FF30-SVM模型均具有较高的预测精度,EMC-SVM模型校验参数RMSE、MBE远小于数据集EMC均值,CE、CC达到0.815及0.933;FF30-SVM模型校验参数RMSE、MBE远小于数据集FF30均值,CE、CC分别为0.866及0.932;选用径向基函数(RBF)作为核函数,使用k折交叉验证法对模型参数进行寻优,对于EMC-SVM及FF30-SVM模型寻得的最优参数(c,g)分别为(64.0,0.001953125)、(2.0,0.0625)。     

基于支持向量机的黄东海富营养化快速评价技术

以发展黄东海富营养化现场快速监测技术为目的,选取有色溶解有机物(CDOM)特征吸收系数a_CDOM(255)、a_CDOM(355)、a_CDOM(455)及能现场实时监测的浊度(Tur)、叶绿素a(Chl a)、溶氧(DO)等水质参数,以TRIX值为参照,利用支持向量机建立了近海富营养化快速评价技术.建立的支持向量机模型最优惩罚参数C=45.3,最优核函数参数g=0.7,对训练集分类准确率为92.5%,交叉验证准确率为91.8%,验证集分类准确率为85.0%.结果表明:基于CDOM吸收系数及DO、Chl a、Tur建立的近海富营养化快速评价技术能够准确的对近海富营养化状态进行评估,可为近海富营养化的现场快速监测提供技术支持.     

基于支持向量机的绿潮灾害影响因素的权重分析

根据2012~2013年南黄海海域绿潮浒苔遥感监测分布面积数据及温度、天气状况、风向、风力、浪高5个影响绿潮浒苔扩散的气候因子,建立了相应的支持向量机回归模型.通过模型中各影响因素权重的变化分析绿潮灾害的发展过程,并与传统的单因素分析法进行对比,支持向量机回归更能准确得出各影响因素的权重及权重的变化规律.通过对权重变化规律的分析,给出在绿潮发生过程中漂浮、爆发和消亡阶段的划分依据.     

“心”在班主任工作中

做好班主任的工作就要认真对待每一位学生,要履行好班主任工作职责就是全面负责、全面体现在"心",即关心学生思想品德的成长,关心学生的学习和身体健康。     

基于粗糙集和支持向量机的标准农田地力等级评价

标准农田是耕地的精华,是确保国家粮食安全的关键。科学评价标准农田地力等级对标准农田培肥和土壤改良有着重要意义。将粗糙集(Rough Set,RS)理论和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合,提出了基于RS和SVM的标准农田地力等级评价方法,同时,利用遗传算法的并行搜索结构和模拟退火的概率突跳特性,提出了GASA优化SVM参数算法。该方法首先在确定标准农田地力等级评价指标的基础上,利用地力调查样本数据及传统的指数和法评价结果构建RS决策表,应用RS穷尽算法对决策表进行约简,剔除冗余的评价指标,然后用约简后的评价指标作为SVM的输入,运用GASA优化SVM参数算法对SVM进行训练,建立标准农田地力等级的RS-SVM评价模型。应用该方法对温州市鹿城区标准农田地力等级进行评价,与未用RS约简的SVM模型和BP神经网络模型评价结果进行对比,SVM模型和BP神经网络模型的输入指标数均为15个,其评价正确率分别为100%和90%;RS-SVM模型的输入指标数为14个,其评价正确率分别为100%,结果表明,该方法通过RS约简评价指标后,SVM评价精度并没有降低,但降低了SVM输入向量维数和计算复杂度,提高了训练效率;SVM 用于标准农田地力等级评价,具有比BP神经网络更高的评价精度,可有效用于标准农田地力等级评价,为耕地地力评价提供了新方法。